Die Marketing-Technologie-Branche erlebt eine Verschiebung: Nach Jahren, in denen Prompt Engineering im Fokus stand, rückt Context Engineering in den strategischen Fokus von Unternehmen und KI-Systementwicklern. Context Engineering zielt darauf ab, relevante Daten, Workflows und Umgebungen zu gestalten und zu strukturieren. KI-Systeme sollen dadurch Absichten verstehen, bessere Entscheidungen treffen und kontextbezogene, auf das Unternehmen ausgerichtete Ergebnisse liefern, ohne ausschließlich auf manuelle Prompts angewiesen zu sein.

Gartner empfiehlt, Context Engineering als strategische Priorität zu betrachten, um KI-Systeme relevant und geschäftszielorientiert zu halten.

Vom Prompt Engineering zum Context Engineering

Der Martech-Sektor investierte 2024 und 2025 erheblichen Aufwand in Trainingsprogramme zum Prompt Engineering. Gezielte Prompts führen zwar zu besseren Ergebnissen als vage Anfragen, erreichen nach Ansicht von Branchenbeobachtern jedoch schnell eine Leistungsobergrenze. Context Engineering tritt an, um diese Grenze zu überschreiten.

Die Methode bündelt und strukturiert Informationen, Regeln, Interaktionshistorien und andere Eingaben. Menschen und KI-Agenten sollen dadurch eine Situation interpretieren und effektiv handeln können.

Das Thema gewinnt an Bedeutung, da KI-Agenten zunehmend in die Produkte vieler Martech-Anbieter integriert werden. Teams mit sauber aufbereiteten Datensätzen, abgestimmten Funnel-Definitionen und für Agenten lesbaren, erklärbaren Daten sind im Vorteil. Marketer, die den Kontext aktiv mitgestalten, erzielen laut Experten messbar mehr aus ihren Technologien und nutzen ihre Plattformen intensiver.

Datenqualität als Dreh- und Angelpunkt

Die Wirksamkeit von Context Engineering hängt von der Qualität der zugrunde liegenden Daten ab. Laut Validity geben lediglich 21 Prozent der Marketer an, ihre CRM-Daten seien gut auf die Unterstützung von KI vorbereitet. Zugleich sehen 91 Prozent die Datenreife als kritisch für die KI-Einführung an.

CMOs schätzen zudem, dass 45 Prozent der für Marketingentscheidungen genutzten Daten unvollständig, ungenau oder veraltet sind.

Diese Diskrepanz weist auf die Notwendigkeit hin, in Datenbereinigung und -strukturierung zu investieren.

KI-Systeme verarbeiten Inkonsistenzen und widersprüchliche Informationen in einem Ausmaß und mit einer Geschwindigkeit, die für Menschen unerreichbar ist. Diese Fähigkeit birgt Risiken, wenn der Kontext nicht präzise definiert ist. Relevanz ist entscheidend: Rund 50 Prozent der Kunden würden sich wahrscheinlich von einer Marke abwenden, wenn eine personalisierte Interaktion irrelevant wirkt.

Die Adobe-Studie „2026 AI and Digital Trends“ zeigt außerdem, dass 52 Prozent der Martech-Führungskräfte ihre Content Supply Chain als weitgehend linear und ressourcenintensiv einschätzen.

Der wachsende Martech-Markt und KI-Entwicklung

Der globale Martech-Sektor wuchs in den vergangenen Jahren. 2019 gab es über 7.000 Tools; 2024 überschritt die Branche die Marke von 13.000 Produkten. Gartner bestätigt steigende Martech-Ausgaben.

Für 2025 wird der globale Marketing-Technologie-Industriemarkt auf rund 552 Milliarden US-Dollar geschätzt. Prognosen gehen davon aus, dass der Markt bis 2033 über 2,3 Billionen US-Dollar erreichen könnte. Unternehmen gaben 2023 mehr als ein Viertel ihres Marketingbudgets für Technologie aus.

In den USA überstiegen die Ausgaben für Marketing- und angrenzende Kundenerlebnis-Technologien 2022 50 Milliarden US-Dollar. 90 Prozent der CMOs planen, ihre Martech-Investitionen im kommenden Jahr beizubehalten oder zu erhöhen.

Ein Teil dieser Investitionen fließt in KI-Anwendungen: 65 Prozent der Kunden nutzen Umfragen zufolge bereits regelmäßig oder gelegentlich KI-Tools im Berufs- und Privatleben. 56 Prozent erwarten, dass KI ihr Gesamterlebnis mit Marken verbessern wird. Die Fähigkeiten von Large Language Models (LLMs) entwickeln sich schnell; eine Schätzung nennt eine Verdopplung der Leistungsfähigkeit etwa alle sieben Monate. Scott Brinker beschreibt die daraus entstehende Spannung zwischen technischer Entwicklung und organisatorischer Anpassung als Ausdruck von Martec’s Law.

Nur 42 Prozent der Unternehmen verfügen derzeit über eine vereinheitlichte Kundendatenbasis, die für die Gewinnung von Erkenntnissen aus KI-generierten Daten erforderlich ist.

Ausblick: Agentic AI und die Herausforderung der Integration

Context Engineering gewinnt zusätzlich an Bedeutung durch die Entwicklung hin zu sogenannter Agentic AI. 77 Prozent der Martech-Führungskräfte erwarten, dass innerhalb der nächsten 18 Monate mindestens die Hälfte der Kundensupport-Interaktionen direkt von Agentic AI abgewickelt wird. Für Post-Purchase-Support liegen die Erwartungen bei 71 Prozent.

Autonome KI erfordert ein präziseres Verständnis des Kontexts, um zuverlässig zu agieren. Als größte Hürde nennen Unternehmen häufig die Datenfragmentierung: 49 Prozent geben an, ihre Fähigkeit, KI-Initiativen voranzutreiben, sei durch den aktuellen Grad der Datenvereinheitlichung und -strukturierung begrenzt.

Die Integration von Context Engineering in die bestehende Martech-Landschaft verlangt technische Anpassungen und eine strategische Neuausrichtung der Marketingorganisation. Dazu gehört laut Experten der Aufbau interdisziplinärer Teams, die technisches Verständnis und Marketing-Expertise vereinen. Dadurch sollen Probleme wie "garbage in, garbage out“ vermieden und kontextsensitive KI-Anwendungen sinnvoll eingesetzt werden.

Beobachter erwarten, dass die Investitionen in Dateninfrastruktur und die Entwicklung spezifischer Context-Engineering-Strategien in den kommenden Quartalen weiter zunehmen werden, um die volle Wertschöpfung aus den wachsenden KI-Kapazitäten zu ermöglichen.