LONDON (IT BOLTWISE) – Gartner-Daten zeigen, dass in Marketing-Software nur 49 Prozent der Funktionen tatsächlich genutzt werden. Gleichzeitig sollen die Technologieausgaben im Marketingbudget von 26,6 Prozent (2021) auf 19,4 Prozent sinken. Neue Dienste wie Re: Stack setzen deshalb auf eine Erfolgsgarantie bei der Konsolidierung überladener Tool-Landschaften. Parallel verlagern Anbieter die Software-Navigation von komplexen Menüs hin zu KI-gesteuerten Dialogen und Single-“Super Agent”-Ansätzen.
Die Ära monolithischer Marketing-Suiten wirkt angesichts der aktuellen Nutzungszahlen plötzlich weniger wie ein Auslaufmodell, sondern eher wie eine teure Fehlannahme: Laut Gartner werden in Marketing-Software nur noch 49 Prozent der Funktionen wirklich verwendet. Das ist nicht nur ein Komfort-Thema für Marketingteams, sondern eine harte Betriebskennzahl für die gesamte IT-Planung. Denn wenn nur ein Teil der implementierten Module regelmäßig zum Einsatz kommt, entstehen Kosten für Lizenzen, Integrationen und Wartung, die in der Praxis keinen Gegenwert liefern. Genau an dieser Lücke setzt die nächste Welle von Effizienzprojekten an.
Ein wesentlicher Treiber ist die Verschiebung von der “Feature”-Logik zur Nutzwert-Logik. So sinken laut der im Artikel genannten Entwicklung die Technologieausgaben im Marketingbudget von 26,6 Prozent im Jahr 2021 auf 19,4 Prozent in diesem Jahr. Für deutsche Konzerne, die traditionell auf umfangreiche Software-Landschaften setzen, bedeutet das: Die Frage nach dem tatsächlichen Nutzen der digitalen Werkzeuge wird zu einem Einkaufs- und Governance-Thema. Re: Stack, auf den 5. August 2026 datiert, richtet sich deshalb explizit an die Tool-Konsolidierung: Der Dienst prüft Marketing-Tool-Landschaften, konsolidiert überflüssige oder überlappende Plattformen und koppelt die Zahlung an nachgewiesene Einsparungen. Das “Pay only on success”-Prinzip verlagert das Risiko weg vom Kunden und macht die Bewertung von Einsparpotenzialen messbar.
Während sich also die Tool-Landschaft aus Kostensicht “entfettet”, verändert sich parallel die Art, wie Anwender mit Software interagieren. Der Text beschreibt eine architektonische Wende: Statt verschachtelter Verwaltungsmenüs wird KI als primäre Schnittstelle positioniert. Bei der Plattform AXL, deren Infrastrukturentwicklung über sechs Jahre an einer Million Zeilen Code aufgebaut sein soll, wird KI-gesteuertes Dialogverhalten als Bedienmodell hervorgehoben. Technisch lässt sich das als Verschiebung vom klassischen UI-Workflow hin zu einer semantischeren Schicht verstehen: Der Nutzer formuliert ein Ziel, die KI übersetzt es in Aktionen und steuert die dahinterliegenden Systeme. Für Unternehmen ist das mehr als ein Oberflächenwechsel, weil damit auch Berechtigungen, Protokollierung und die Qualität der Abbildung von Unternehmenslogik in “Prompt-to-Action”-Workflows neu gedacht werden müssen.
Auch beim Agenten-Design zeichnen sich Konsolidierungstendenzen ab. FlashLabs, vormals als FlashIntel bekannt, fokussiert künftig nicht mehr auf ein komplexes Ökosystem aus vielen KI-Agenten, sondern bündelt die Leistung in einen einzigen “Super Agent”. Interessant ist hier weniger das Marketing-Wort, sondern die betriebswirtschaftliche Konsequenz: Ein kleineres Team und ein kleinerer Funktionsumfang im Betriebsenvironment können die Koordinationskosten senken, gerade wenn Agenten orchestriert werden müssen. Dazu passt die erwähnte Abrechnung: Statt nach Sitzplatz-Lizenz soll künftig ergebnisorientiert abgerechnet werden. Gerade im deutschen Kontext dürfte das auf offene Diskussionen stoßen, weil Ergebnisdefinitionen, Messgrößen und Vertragslogik zwischen IT, Fachbereichen und Einkauf neu verankert werden müssen.
Dass spezialisierte Agenten funktionieren können, soll ein konkretes Benchmark-Beispiel untermauern: Am 5. August bringt das Startup Hark den Agenten Hark Handoff auf den Markt, der auf Hochgeschwindigkeits-Aufgaben ausgerichtet ist. Laut Angaben erreicht er auf der Plattform Online-Mind2Web 97,7 Punkte und liegt damit vor Branchengrößen wie GPT 5.4 (92,8 Punkte), Claude Opus 4.8 und Gemini 2.5 Pro. Zusätzlich nennt der Artikel eine Latenz von nur 0,8 Sekunden sowie deutlich niedrigere Kosten. Für Unternehmen ist das ein Signal, dass KI-Agenten nicht nur “smartere Assistenz” sein müssen, sondern sich über messbare Performance-Kennzahlen wie Antwortzeit und Kosten pro Task positionieren können. Gleichzeitig steigt damit aber auch der Anspruch an Monitoring: Wer Agenten mit hoher Geschwindigkeit einsetzt, braucht verlässliche Qualitäts- und Sicherheitsmessungen, damit Geschwindigkeit nicht zu unkontrollierten Fehlhandlungen führt.
Ein weiterer Aspekt ist der Markt für “digitale Ballast”-Identifikation. Der Text nennt PointFive als Beispiel, die sich 60 Millionen Dollar in einer Series-B-Finanzierung für eine Plattform gesichert haben soll, die ineffiziente Cloud- und KI-Nutzung aufspürt. Auch hier wird ein Einsparansatz betont: Kunden sollen durchschnittlich 30 Prozent Einsparungen erzielt haben, indem sie verschwendete Ressourcen identifiziert. Das passt in das Muster: erst Sichtbarkeit schaffen, dann Tools und Ausgaben zusammenziehen. Parallel wird die Aufmerksamkeit auf den regulatorischen Rahmen gelenkt, insbesondere über die im Artikel angesprochenen EU-AI-Act-Erfordernisse und deren Zeitpläne sowie Risikoklassen. Für IT- und Rechtsabteilungen heißt das vor allem, KI-Systeme nicht nur technisch zu betreiben, sondern auch in ihrem Risikoprofil, in ihrer Dokumentation und in ihren Betriebsprozessen sauber einzuordnen.
Der wichtigste Gegenpunkt zum KI-Effizienz-Hype lautet: Digitalisierung allein garantiert keine Produktivitätsgewinne. Der Artikel verweist auf eine Entwicklung in Australien und auf eine Studie der Universität Katalonien, die den Mechanismus betont, dass Organisation und Prozesse mitziehen müssen. Genau das ist die praktische Schnittstelle zu den beschriebenen Software-Strategien: Tool-Konsolidierung, KI-Dialogoberflächen und Agentenwechsel ändern zwar die technische Oberfläche und die Workflow-Logik, aber sie ersetzen nicht automatisch die Anpassung von Rollen, Verantwortlichkeiten und Qualitätsstandards. Wenn Unternehmen diese Umstellung als reines “Software-Upgrade” begreifen, bleiben Einsparungen möglicherweise aus oder erscheinen nur kurzfristig. Erfolgreiche Programme werden dagegen typischerweise dort ansetzen, wo Entscheidungen entstehen: beim Budget, bei der Aufgabenverteilung zwischen Fachbereich und IT und bei den Messgrößen, an denen sich später Erfolg oder Misserfolg einer KI-gestützten Automatisierung zeigen.
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