Entwickeln UND kaufen: Die Unternehmensstrategie für agentische KI, die tatsächlich funktioniert

TL;DR: Die Debatte um Eigenentwicklung versus Kauf von KI ist eigentlich keine Entweder-oder-Entscheidung. Erfolgreiche Unternehmen kaufen die Infrastruktur, deren Aufbau ein Jahrzehnt dauert (verifizierte Markendaten, Wettbewerbsanalyse, Direktvertrieb durch Verlage), und bauen darauf differenzierte agentenbasierte Workflows auf, indem sie ihr bevorzugtes LLM über Yext MCP verbinden.

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Im Zeitalter der KI stehen die meisten Marketingverantwortlichen vor zwei großen Fragen.

Die erste Frage lautet: „ Wie wird unsere Marke in der KI-Suche angezeigt?“, denn genau diese Frage stellen ihr CEO oder ihr Vorstand. Die zweite lautet dann: „ Was können wir tun , um unsere Sichtbarkeit zu verbessern? “

Genau an dieser Stelle kommen die meisten Teams nicht weiter, unter anderem weil sie die nächsten Schritte als Entweder-Oder-Entscheidung betrachten: Entweder entwickeln wir die Technologielösung selbst oder wir kaufen eine Plattform.

Aber die Vorstellung von „Entwickeln oder kaufen“ zwingt zu einem falschen Kompromiss zwischen Kontrolle und Leistungsfähigkeit. Dadurch kämpfen Marketing und IT um dasselbe Budget, anstatt gemeinsam eine Lösung zu entwickeln. Und da KI sowohl die Marketingwelt als auch die Softwarelandschaft verändert hat, geht es bei der Lösung nicht mehr darum, eine Seite zu wählen. Stattdessen geht es darum, zu entscheiden, welche Ebene man kauft und was man damit entwickelt .

Bemerkenswert ist, dass selbst die Frage „Was soll entwickelt werden?“ nicht mehr so aussieht wie früher: Es besteht nun die Möglichkeit, Tool-Sets auf eine Weise zu kombinieren, die bis vor kurzem ohne das Model Context Protocol (MCPs) nicht möglich war.

Warum ein reiner Build-Ansatz auf der Datenschicht ins Stocken gerät

Lassen Sie uns mit dem Gesamtbild beginnen.

Die Werkzeuge, die die meisten Marketer verwenden, wurden für eine Welt entwickelt, in der Menschen jeden Schritt des Workflows steuern: Probleme diagnostizieren, Strategien auswählen und Ergebnisse messen – und das Ganze dann immer wieder wiederholen.

Aber interne KI-Projekte, die auf demselben Modell basieren, haben oft dasselbe Problem: die Datenschicht.

Wenn Unternehmen versuchen, KI-Agenten ohne die richtigen Daten einzusetzen, kann das die Markenautorität leicht untergraben. Ein KI-Agent, der auf der Grundlage unterschiedlicher Quellen oder unüberprüfter Webdaten Schlussfolgerungen zieht und handelt, wird Fehler machen. Aber die Infrastruktur, die nötig ist, um es richtig zu machen, einschließlich der Integration verifizierter Markendaten im großen Maßstab, Wettbewerbsanalyse über KI-Modelle und direkte Publisher-Beziehungen hinweg, benötigt ein Jahrzehnt zum Aufbau. Das lässt sich nicht innerhalb eines Budgetzyklus bewältigen.

Mit anderen Worten: Der eigenständige Aufbau der richtigen Infrastruktur ist für die überwiegende Mehrheit der Marken zu zeitaufwendig und zu teuer. Und dennoch ist es keine Option, Abstriche zu machen, es sei denn, man möchte zulassen, dass KI mit Kund*innen zusammenarbeitet und auf der Grundlage riskanter, nicht verifizierter Daten Maßnahmen ergreift.

Warum ein reiner Kaufansatz Ihre KI-Investitionen ins Leere laufen lässt

Nichtsdestotrotz ist die „Buy-Only“-Falle für Marken genauso real.

Forschung von Gartner hat ein zentrales Problem direkt benannt: Agent Washing. Sie schätzten, dass nur etwa 130 der Tausenden von Anbietern agentischer KI auf dem heutigen Markt „echt“ sind. Der Rest sind Anbieter, die einfach dieselben Dashboards und Automatisierungstools als „KI“-Tool bezeichnen, die es schon seit einiger Zeit gibt. Angesichts diese Umbenennung bestehender Automatisierungslösungen in „Agenten“ (ohne die zugrunde liegende Architektur zu ändern) ist die Skepsis auf der Käuferseite durchaus berechtigt.

Aber selbst eine seriöse agentische Marketingplattform kann versteckte Kosten mit sich bringen. Am Ende haben Sie ein weiteres Tool, bei dem sich Ihr Team anmelden, Daten abrufen und diese manuell in jedes andere System übertragen muss, das es verwendet. Man öffnet ein Dashboard, um eine Frage zu beantworten, und schon tauchen drei weitere auf, die nicht beantwortet werden können. Die LLMs, in die Ihr Unternehmen bereits investiert hat und die Sie intern verwenden, wie Claude oder ChatGPT, können unterdessen keine dieser Daten einsehen . Sie sind nur in der Plattform zugänglich, für die Sie gerade bezahlt haben.

Das ist die eigentliche Frage hinter der Entscheidung „Entwickeln oder kaufen“: Wenn ein Dashboard die Analysen liefert und Ihr LLM Empfehlungen ausspricht und mit Ihrem Team kommuniziert, wie muss dann die Software (und die ihr zugrunde liegenden Daten) aussehen?

Es geht nicht darum, ein weiteres Dashboard zu kaufen. Es geht darum, die richtige Datenschicht zu schaffen, mit der sowohl Ihre KI-Agenten als auch Ihr LLM tatsächlich sprechen können.

Entwickeln UND kaufen: Die Architektur, die Ihr LLM mit der Datenschicht von Yext verbindet

Die Antwort auf die Frage „Entwickeln oder kaufen?“ lautet: beides. Kaufen Sie die Infrastruktur, deren Aufbau ein Jahrzehnt gedauert hat, und entwickeln Sie darauf aufbauend Ihre individuellen Arbeitsabläufe.

Kaufen Sie die Infrastruktur. Scout ist beispielsweise die Datengrundlage für Yext: 10 Milliarden Wettbewerbs-Datenpunkte, 12 Millionen verfolgte Standorte, 150 Sichtbarkeitsfaktoren, überwachte Zitate über ChatGPT, Gemini, Perplexity und Claude – plus ein verifizierter Knowledge Graph und die direkte Verteilung an mehr als 200 Publisher ohne Aggregatoren dazwischen.

Erstellen Sie anschließend die Workflows über ein MCP. MCP (Model Context Protocol) ist ein offener Standard, der es einem LLM ermöglicht, sich direkt mit verschiedenen Datenquellen zu verbinden. So können Sie aus kombinierten Daten echte Erkenntnisse gewinnen, anstatt zu kopieren, einzufügen und zwischen Tools zu wechseln. Außerdem vereinfacht es die Anbindung der firmeneigenen LLM-Instanz, beispielsweise einer internen Bereitstellung von Claude, an andere interne oder externe Datensätze. Diese Kombination kann Möglichkeiten aufdecken, die sonst Jahre gebraucht hätten, um gefunden oder genutzt zu werden.

Deshalb haben wir Yext MCP gestartet: Verbinden Sie Ihr bevorzugtes LLM (Claude, ChatGPT, Gemini und mehr) direkt mit Ihrem CRM, demografischen Daten, POS-Signalen, hyperlokalen Wettbewerbsanalyse oder jeder anderen Datenquelle. Alles an einem Ort, den Ihr Modell abfragen kann.

Ohne MCP würde eine solche Frage bedeuten, Daten manuell abzurufen oder auf ein Engineering-Team zu warten, das für jede Quelle eine benutzerdefinierte Integration einrichtet. Mit Yext MCP können Marketer ihr eigenes Fenster in Claude oder ChatGPT öffnen, fragen: „Wo verlieren wir gegenüber [Konkurrenz] in [diesem Standort] bei der KI-Suche, und was sollten wir zuerst beheben?“ und das Modell antwortet von selbst, ohne Pipeline. Es fragt Scouts Wettbewerbsdaten und die jüngsten Zitationsaktivitäten in Echtzeit ab. Anschließend kann es die empfohlenen Handlungsmaßnahmen direkt an das Aktionscenter weiterleiten, damit ein lokales Team diese ausführen kann. Der Unterschied liegt nicht in einem Chatbot mit präziserem Prompt, sondern in einem LLM mit ständiger Verbindung zu Ihren verifizierten Daten.

Genau das macht Yext zu einer echten Enterprise-Plattform für agentisches Marketing: Ihr Modell, unsere Daten, Ihr Workflow. Sie haben die Möglichkeit, das Beste aus dem „Entwickeln“ benutzerdefinierter Workflows mit dem „Kaufen“ der richtigen Grundlage zu kombinieren, um schneller ans Ziel zu kommen.

Die Transformationsinvestition, die Ihr Vorstand tatsächlich sehen will

Software entwickelt sich von einem Ort, an dem Arbeit stattfindet, zu einer Hintergrundschicht, in der die Arbeit bereits erledigt ist. Die Frage, die sich Ihre Führungsebene stellen sollte, lautet also nicht wirklich „Entwickeln oder kaufen“, sondern ob Sie eine dauerhafte Lösung aufbauen.

Entwickeln und kaufen liefert Ihnen diese Antwort. Sie erwerben eine Infrastruktur, für deren Nachbildung Ihre Konkurrenten ein Jahrzehnt bräuchten, und bauen darauf aufbauend differenzierte Arbeitsabläufe auf, mit Ihren Daten, Ihren Modellen und Ihrer Governance. Das ist die Art von Transformationsinvestition, über die es sich zu berichten lohnt.

Erhalten Sie Zugang zum Yext MCP oder sehen Sie sich unsere Session zur agentischen KI-Vision On-Demand an.