Seien Sie herzlich gegrüßt, liebe Mitmenschen (und möglicherweise auch fortgeschrittene KI-Wesen, die sich in unserer Abonnentenliste verbergen). Diese Woche tauchen wir tief in die Welt der generativen KI ein, in der Chatbots den Turing-Test besser bestehen als wir und Delfine offenbar komplexere Gespräche führen als bei unserem letzten Teammeeting. Werden unsere Roboter-Herrscher bis nächste Woche die Sprache der Delfine fließend beherrschen? Bleiben Sie dran und lassen Sie sich von GPT-4.5 nicht dazu verleiten, Ihre eigene Existenz in Frage zu stellen.
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1. Therapie / Begleitung – von Platz 2 aufgestiegen 2. Mein Leben organisieren – Neuzugang auf Platz 2 3. Sinn finden – Neuzugang auf Platz 3 4. Das Lernen verbessern – von Platz 8 aufgestiegen 5. Code erstellen – von Platz 47 aufgestiegen 6. Ideen entwickeln – von Platz 1 zurückgefallen 7. Unterhaltung und Spaß – gleiche Position wie im Vorjahr (Platz 6) 8. Code optimieren (für Fachleute) – von Platz 19 aufgestiegen 9. Kreativität – von Platz 27 aufgestiegen 10. Gesünderer Lebensstil – von Platz 75 aufgestiegen
Bitte beachten Sie, dass es sich bei nur wenigen davon um vollständige Prozess-Anwendungsfälle handelt: 31% der häufigsten Anwendungsfälle fallen in den Bereich der privaten und beruflichen Unterstützung, (+14% gegenüber 2024), 15% entfielen auf technische Unterstützung und Fehlerbehebung (-8% gegenüber 2024). Während neue Trends wie das „Vibe-Coding“ zu einem Engpass werden könnten, tragen GenAI-Produkte dazu bei, die mentale Belastung zu verringern und das Handeln im Alltag zu steuern. Produktivitätssteigerungen werden sich sicherlich aus einer veränderten Einstellung der Mitarbeiter ergeben, da diese besser in der Lage sein werden, bestehende Aufgaben zu bewältigen.
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Gedanken der Woche von Hanan Ouazan
Managing Partner & Globaler Leiter für KI-Beschleunigung
Wenn Gespräche zu Kanälen werden
Marken beneiden seit langem die Schätze an First-Party-Daten (data), die in den Systemen der Einzelhändler schlummern. Der durchschnittliche Käufer nimmt an etwa 13 Treueprogrammen teil, bleibt jedoch nur bei knapp der Hälfte davon aktiv, sodass die “Beziehung” oft an der Kasse endet. Ein neuer Wendepunkt zeichnet sich ab. Der von generativen KI-Chatbots auf US-Einzelhandelswebsites geleitete Traffic stieg am letzten Cyber Monday um das 1.950%-Fache, doch machen diese Besuche heute immer noch deutlich weniger als ein Prozent des weltweiten Suchvolumens aus. Googles eigene KI-Übersichten tauchen mittlerweile bei weniger als 15% der Suchanfragen von angemeldeten Nutzern auf. Damit liegt die Entdeckung über dialogbasierte Suchanfragen im Bereich von “einem bis zu niedrigen einstelligen Werten” – klein genug, um in vierteljährlichen Dashboards ignoriert zu werden, groß genug, um den Verlauf des Suchverhaltens zu beeinflussen. Zwei offene Standards deuten darauf hin, dass sich diese Entwicklung beschleunigen wird. Das “Model Context Protocol” (MCP) von Anthropic verwandelt den Produktkatalog oder das Bestellsystem einer Marke in eine Plug-and-Play-Schnittstelle für jedes große Sprachmodell (LLM) und macht damit anfälliges Screen-Scraping oder benutzerdefinierte APIs überflüssig. Googles neues „Agent-to-Agent“-Protokoll (A2A) ergänzt die bisher fehlende gemeinsame Sprache, die es diesen Assistenten ermöglicht, Aufgaben – „Lagerbestand prüfen, meine Vergünstigungen anwenden, per Express versenden“ – über Anbieter und Ökosysteme hinweg zu koordinieren. Wenn beide Ebenen zusammenwachsen, könnte ein Käufer innerhalb desselben Chat-Threads recherchieren, entscheiden und kaufen, wobei der Einzelhändler sich lediglich um die Auftragsabwicklung kümmert. Diese Möglichkeit stellt Marken und Einzelhändler nicht so sehr gegeneinander, sondern definiert vielmehr ihre Rollen neu. Einzelhändler behalten die Hauptlast – Logistik, Service, Vertrauen auf der „Last Mile“. Marken gewinnen den Kontext aus der frühen Phase des Kaufprozesses zurück, den sie verloren hatten, und können zum ersten Mal reichhaltigere First-Party-Daten (data) in ein Gespräch einbringen, das sich persönlich anfühlt. Wenn Chat-Schnittstellen ihre Speicherfähigkeit und ihre Absichtsmodellierung weiter ausbauen, ähneln sie zunehmend einer externalisierten CDP: Suchmaschinen sagen zwar weiterhin voraus, was wir wollen, Marktplätze wissen nach wie vor, was wir kaufen, doch der Assistent beginnt zu verstehen, warum. Für Marketingfachleute lautet die Lehre einfach: Machen Sie Ihre data-Daten und Dienste adressierbar, semantisch einheitlich und bereit für eine agentenbasierte Welt. Die Konversation verlagert sich weiter nach oben; begegnen Sie ihr dort, oder sehen Sie zu, wie jemand anderes die nächste Frage Ihrer Kunden definiert.
