Agentischer Handel, kollaboratives data und autonomes KI-Marketing

In der aktuellen Ausgabe unseres Newsletters:

• Agentenbasierter Handel Von KI-Anwendungsfällen bis hin zur umfassenden Neugestaltung: Sind Sie bereit?
• Whitepaper – Der Aufstieg des agentischen Handels: Strategische Auswirkungen für Unternehmen
• KI-Transformation in China: Ein ganz anderes Spiel
• Generative KI vs. agentische KI: Warum 2026 das Jahr des autonomen Marketings ist
• Whitepaper – Skalierung der Zusammenarbeit im Rahmen von Data: Greifen Sie von überall auf data zu, um es überall nutzen zu können
• TF1-Kundenbeispiel – Die Data-Kooperation als Kernstück der Medienstrategie: Ein konkretes Fallbeispiel mit Graph:ID

Agentischer Handel – von KI-Anwendungsfällen bis hin zur umfassenden Neugestaltung. Sind Sie bereit?

Agentischer Handel – von KI-Anwendungsfällen bis hin zur umfassenden Neugestaltung. Sind Sie bereit?

Die Zeit der isolierten KI-Experimente ist vorbei. Die agentenbasierte KI gestaltet Organisationen neu – mit Software, die über mehrere Systeme hinweg wahrnehmen, Schlussfolgerungen ziehen und autonom handeln kann. Da Edouard de Mézerac, Konzern-CEO von Artefact und globaler Leiter für die Bereiche Einzelhandel, Luxus und Schönheit, betont: “Es gibt keinerlei Zauberei” bei der agentenbasierten KI. Echter Mehrwert erfordert eine konsequente, durchgängige Neugestaltung der Prozesse und nicht lediglich die Automatisierung bestehender Ineffizienzen.

Erkenntnisse für eine erfolgreiche agentische Transformation:

1. Setzen Sie sich ein kühnes Leitbild: Streben Sie massive Sprünge an, wie beispielsweise Kostensenkungen um 30% und schnellere Prozesse um 50%.
2. Führen Sie von oben: Agentische KI ist eine funktionsübergreifende Transformation auf CEO-Ebene, die nicht nach Abteilungen fragmentiert, sondern vereinheitlicht werden muss.
3. Automatisieren Sie keine fehlerhaften Prozesse: Entwerfen Sie Arbeitsabläufe völlig neu, anstatt Agenten auf bestehende Engpässe zu schichten.
4. Zielen Sie auf die richtigen Anwendungsfälle ab: Setzen Sie Prioritäten bei Aufgaben, die mehrere Systeme umfassen, wiederholt koordiniert werden und vorhersehbare Muster aufweisen.
5. Festigen Sie das Fundament: Agentische KI legt die Messlatte höher und erfordert saubere data, klare Definitionen und aufeinander abgestimmte Systeme als strikte Voraussetzungen.

Agentische KI entwickelt sich rasant, von persönlichen Einkaufsassistenten bis hin zu vollständig integrierten Unternehmens-Workflows. Sind Ihre data, Ihre Prozesse und Ihre Technologie bereit für diesen Wandel?

Chinas KI-Transformation: Ein ganz anderes Spiel.

Chinas KI-Transformation: Ein ganz anderes Spiel.

Die Einführung von KI in China verläuft grundlegend anders als in westlichen Märkten. Anstatt sich lediglich auf Kosteneffizienz zu konzentrieren, integrieren chinesische Unternehmen KI direkt in ihre Wachstumsmotoren, um den Umsatz zu steigern. Wichtige Erkenntnisse aus Kenn Liu, Co-Leiter für China und Partner bei Artefact, zeigen auf, wie sich Organisationen anpassen müssen:

• Verfolgen Sie einen “Local-First”-Ansatz: Architektonische und regulatorische Auflagen zwingen multinationale Marken dazu, von globalen Standards auf vollständig lokalisierte KI-Ökosysteme (z. B. Alibaba Cloud) umzustellen, um die Einhaltung von Vorschriften und eine schnelle Reaktion auf Marktveränderungen zu gewährleisten.
• Priorisieren Sie umsatzsteigernde Anwendungsfälle: KI verändert den Vertrieb und das Marketing grundlegend, indem sie GenAI für tiefgreifende semantische Einblicke in das Verbraucherverhalten nutzt und die Vertriebskompetenz der Mitarbeiter durch KI-gestütztes Coaching erweitert.
• Nutzen Sie die Vorteile einer umfassenden Integration in das Ökosystem: Die nahtlose Vernetzung der chinesischen Sozial-, E-Commerce- und Zahlungsplattformen ermöglicht es der KI, sich sofort über alle Kontaktpunkte hinweg zu skalieren – von der Produktsuche bis hin zur Transaktion.
• Meistern Sie die Hyper-Personalisierung: Da KI-Agenten zunehmend zu den neuen “Entscheidungshütern” werden, müssen Marken ihre data im Hinblick auf die Auffindbarkeit durch KI optimieren. Die hohe Dichte an Nutzersignalen aus KI-Interaktionen eröffnet neue Möglichkeiten für Echtzeit-Hyperpersonalisierung und eine langfristige Erinnerung bei den Verbrauchern.

Generative KI vs. agentische KI: Warum 2026 das Jahr des autonomen Marketings ist.

Generative KI vs. agentische KI: Warum 2026 das Jahr des autonomen Marketings ist.

Marketingorganisationen leiden unter der Last der “Transformationsschulden”, wobei GenAI an eine Glasdecke stößt, die zu unüberschaubaren Content-Schulden und einer übermäßigen Komplexität des Tech-Stacks führt. Um den endgültigen ROI der KI zu realisieren, müssen Marken den Schritt vom generativen Experimentieren hin zur eigenständigen Umsetzung vollziehen. Zu den wichtigsten Erkenntnissen für diesen Übergang gehören:

• Arbeitsabläufe neu gestalten: Hören Sie auf, KI in veraltete, bestehende Prozesse nachzurüsten. Gestalten Sie Ihre Betriebsmodelle neu, um eine Ausführung mit nahezu null Latenz zu ermöglichen.
• Machen Sie „Deep Work“ zu einer Priorität: Übertragen Sie sich wiederholende “oberflächliche Aufgaben” an autonome Agenten, damit sich die menschlichen Teams auf “tiefgreifende Aufgaben” konzentrieren können: Strategie, Empathie und Marken-DNA.
• Die Transformation koordinieren: Echte Transformation betrifft sowohl den Menschen als auch die Organisation (70%). Marken müssen ihre Marketingteams von bloßen “Ausführenden” zu hochqualifizierten Koordinatoren weiterentwickeln.

Ausweitung der Data-Zusammenarbeit: Greifen Sie von überall auf data zu, um es überall nutzen zu können.

Ausweitung der Data-Zusammenarbeit: Greifen Sie von überall auf data zu, um es überall nutzen zu können.

Für den Übergang von KI-gesteuerten Pilotprojekten zu skalierbaren, eigenständigen Betriebsabläufen ist eine sichere data-Zusammenarbeit von strategischer Bedeutung. Wichtige Erkenntnisse zeigen auf, wie sich Unternehmen anpassen müssen:

• Der Übergang zur Ökosystemintelligenz: Vernetzen Sie unterschiedliche data-Systeme entlang der gesamten Wertschöpfungskette. Sichere Data-Reinräume ermöglichen Messungen im geschlossenen Kreislauf und schließen Lücken in der Customer Journey.
• Machen Sie den Datenschutz zu einem Wettbewerbsvorteil: Nutzen Sie eine robuste Identitätsabgleichlösung wie RampID. Verschiedene Branchen können damit hochpräzise data-Daten – vom Einzelhandel bis hin zu Kohorten im Gesundheitswesen – sicher abgleichen, ohne sensible personenbezogene Daten offenzulegen.
• Entwickeln Sie KI-fähige data-Produkte: Geregelte Rechenknoten müssen externe data-Signale mit hoher Signalstärke bereitstellen, um Vorhersagemodelle zu trainieren und KI-Aktivierungskanäle wie CRM- und LLM-Schnittstellen zu versorgen.
• Umstellung auf agentische Handlungen: Beseitigen Sie manuelle technische Aufgaben. Auf der Grundlage datenschutzkonformer data-Daten können KI-Agenten eigenständig Kampagnen planen, Schemata abbilden und partnerübergreifende Aktivierungen durchführen.
• Schaffung der organisatorischen Bereitschaft: Richten Sie ein funktionsübergreifendes Kompetenzzentrum ein, das die Bereiche Recht, Marketing und Technik vereint, um die Datenqualität, Interoperabilität und klare Anwendungsfälle für den ROI von data sicherzustellen.

Die Data-Kooperation als Kernstück der Medienstrategie: Ein konkretes Fallbeispiel mit Graph:ID. .

Die Zusammenarbeit im Rahmen von Data als Kernstück der Medienstrategie:

Die TF1-Gruppe ist eine führende französische Medienholding. Die Einführung ihrer Streaming-Plattform erforderte einen strukturellen Wandel von isolierten Arbeitsabläufen hin zu einer einheitlichen data-Zusammenarbeit. Durch die Umsetzung des Graph:ID-Projekts stellte TF1 umfassendes Kundenwissen in den Mittelpunkt ihrer Medienstrategie. François-Xavier Pierrel, Group Chief Data und Adtech Officer bei TF1, erläutert dies wie folgt: “Ziel des Projekts war es, alle unsere data-Geräte nutzerorientiert neu zu gestalten, sodass der Nutzer in den Mittelpunkt unseres Denkens und Verständnisses rückt.” Wichtige Erkenntnisse aus diesem Wandel zeigen, wie sich Medienkonzerne anpassen können:

• Informationssilos aufbrechen durch die Zusammenführung von Streaming- und Werbedaten in einer 360-Grad-Sicht, wodurch letztlich 25 Millionen qualifizierte Nutzerprofile auf der Grundlage von über hundert Kriterien erstellt wurden.
• Nutzen Sie die Vorteile einer interoperablen Infrastruktur durch den Einsatz von Plattformen und Reinräumen, um data sicher mit Werbetreibenden auszutauschen, ohne dabei sensible first-party- und data-Daten zu gefährden oder die strikte Einhaltung der DSGVO zu beeinträchtigen.
• Doppelten Mehrwert schaffen durch die Bereitstellung einer hochpräzisen audience-Segmentierung für Werbetreibende sowie einzigartig personalisierter Plattformerlebnisse, die die Nutzerbindung und das Nutzerengagement maximieren.

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