Der „Agentic Commerce“ verändert die Art und Weise, wie Verbraucher Produkte entdecken und kaufen. Anstatt selbst zu suchen, zu stöbern und Optionen zu vergleichen, verlassen sich Kunden zunehmend auf KI, um ihre Kaufentscheidungen zu treffen. Da KI zu einer neuen Entscheidungsebene wird, müssen Marken nicht nur um die Aufmerksamkeit der Verbraucher, sondern auch um KI-Empfehlungen konkurrieren.

Noch vor nicht allzu langer Zeit waren data-Entwicklung und KI getrennte Disziplinen mit einer klaren Schnittstelle: data-Entwickler erstellten Pipelines, bereinigten die data-Daten und übergaben diese an data-Wissenschaftler, die Modelle trainierten. Die beiden Teams sprachen unterschiedliche Sprachen, nutzten unterschiedliche Werkzeuge und waren oft in unterschiedlichen Organisationsstrukturen angesiedelt.

Am 1. Juli 2026 trat Alex Karp von Palantir bei CNBC auf und sprach aus, was die meisten Unternehmensleiter insgeheim denken, aber selten öffentlich äußern: In Bezug auf das von OpenAI und Anthropic populär gemachte Token-Verbrauchsmodell habe "etwas völlig schiefgelaufen". Am Tag zuvor hatte Palantir ein Neun-Punkte-Manifest zur "KI-Souveränität" veröffentlicht und dies mit einer Vereinbarung verbunden, die offenen Nemotron-Modelle von Nvidia in geheimen, luftisolierten Umgebungen der US-Regierung zu betreiben, die vom Kunden kontrolliert werden.

Intelligenz war noch nie so günstig. Nachdenken war noch nie so teuer. Leider stellen die meisten Unternehmen Mittel für Ersteres bereit und lassen Letzteres vernachlässigt. KI-Inhalte waren noch nie so leicht zu erkennen, wie Sie wahrscheinlich sehr wohl wissen. Man wirft einen Blick auf eine Präsentation oder liest die ersten drei Zeilen einer E-Mail und weiß sofort, ob sie von einem Menschen oder von einer KI verfasst wurde. Dies wird mit der Weiterentwicklung der Modelle nur noch deutlicher werden.

Anhand von Gesprächen mit Führungskräften, politischen Entscheidungsträgern, Kunden und Partnern in Nairobi und Kigali beleuchtet Artefact eine starke Überzeugung: Afrika hinkt im Bereich der KI nicht hinterher, sondern steht kurz vor einem neuen technologischen Sprung.

In nur wenigen Jahren hat sich generative KI von einer Neuheit zum Standardzugang entwickelt. Große Sprachmodelle (LLMs) verzeichnen bereits fast 45 Milliarden Zugriffe pro Monat, was einem traditionellen Suchvolumen von 56% entspricht, das seit Jahren auf einem konstanten Niveau verharrt.

Die meisten CRM- und CDP-Projekte, an denen ich in Deutschland arbeite, scheitern nicht an der Technologie. Sie scheitern bereits, bevor die erste data-Pipeline aufgebaut ist. CMOs steuern die Marketingstrategie nach wie vor weitgehend in Silos: Marke A, Kanal B, Kampagne C. Doch der Kunde nimmt keine Silos wahr. Er ist ein Geschäftsreisender, der am Montag ein Upgrade bucht. Ein Familienkunde, der am Freitag nach einem Wochenend-Sonderangebot sucht. Ein Versicherungsnehmer, der im Oktober seinen Vertrag verlängert. Dieselbe Person. Drei unterschiedliche Mikropersonas. Drei verschiedene Kontaktpunkte. Und in der data-Datenbank: ein flaches Profil mit einem Geburtsdatum und einer Liste aller Transaktionen.