// Modelle & Forschung 22.09.2026 · 23:34 Uhr 16 Min. Lesezeit

DMEXCO 2026 zeigt den Wandel der digitalen Wirtschaft durch künstliche Intelligenz

Mindverse News

KI-gestützt erstellt 9 Quellen Arbeitsweise

DMEXCO 2026 zeigt den Wandel der digitalen Wirtschaft durch künstliche Intelligenz — Symbolbild

Das Wichtigste in Kürze

Die DMEXCO 2026 stellt die Frage in den Mittelpunkt, wie Unternehmen künstliche Intelligenz aus Pilotprojekten in belastbare Prozesse und messbare Geschäftsmodelle überführen.
KI verändert nicht nur die Produktion von Werbung, sondern auch Suchverhalten, Reichweiten, Datenströme und die wirtschaftlichen Grundlagen von Publishern und Vermarktern.
Google und generative KI-Dienste beantworten zunehmend Nutzerfragen direkt. Dadurch können Besuche auf Unternehmens- und Medienwebsites zurückgehen.
Für Marken wird die Sichtbarkeit in Sprachmodellen zu einem eigenständigen strategischen Faktor neben klassischer Suchmaschinenoptimierung.
Die größten Chancen liegen in der Automatisierung, Personalisierung, Analyse und Skalierung von Marketing- und Commerce-Prozessen. Risiken entstehen unter anderem durch fehlerhafte Inhalte, mangelnde Transparenz, Abhängigkeiten von Plattformen und ungeklärte Vergütungsmodelle.
Auch kleine und mittlere Unternehmen können profitieren, wenn sie konkrete Anwendungsfälle priorisieren, Datenqualität sichern und KI in bestehende Abläufe integrieren.

// Inhalt · 14 Abschnitte

Die digitale Werbewirtschaft steht vor einem Wendepunkt
Von der KI-Demonstration zur messbaren Wertschöpfung
Wenn KI die Suche nach Informationen verändert
Sichtbarkeit in Sprachmodellen wird zum strategischen Faktor
Chancen für Werbung, Content und Commerce
Das Risiko minderwertiger KI-Inhalte
Die besondere Lage kleiner und mittlerer Unternehmen
Agenturen und Marketingabteilungen müssen ihre Rollen neu definieren
Abhängigkeit von großen Plattformen bleibt ein strukturelles Problem
Regulierung, Transparenz und Verantwortung
Was die DMEXCO 2026 sichtbar machen soll
Einordnung für Unternehmen: Vom Messeimpuls zum eigenen Fahrplan
Die Rolle integrierter KI-Arbeitsumgebungen
Fazit: KI wird zum Infrastrukturthema der digitalen Wirtschaft
Quellen

Die digitale Werbewirtschaft steht vor einem Wendepunkt

Wenn sich die internationale Digital- und Marketingbranche am 23. und 24. September 2026 in Köln zur DMEXCO trifft, steht künstliche Intelligenz erneut im Zentrum der Debatte. Die Fachmesse und Konferenz ist zu einem wichtigen Seismografen für Entwicklungen in digitalem Marketing, Medien, Technologie und Commerce geworden. In diesem Jahr verschiebt sich der Schwerpunkt jedoch: Nicht mehr allein die Frage, was mit generativer KI technisch möglich ist, bestimmt die Diskussion. Entscheidend ist zunehmend, ob aus Experimenten wirtschaftlich tragfähige Anwendungen werden.

Unter dem Leitmotiv „Scaling Intelligence“ rückt die Veranstaltung die Überführung von KI aus der Testphase in den operativen Betrieb in den Vordergrund. Damit verbindet sich eine für viele Unternehmen relevante Prüfgröße: Welche Anwendungen verbessern Prozesse tatsächlich, erhöhen die Wertschöpfung oder schaffen neue Geschäftsmöglichkeiten? Und in welchen Bereichen bleibt der Einsatz von KI vorerst hinter den Erwartungen zurück?

Die Messe findet in einer Phase statt, in der sich die Kräfteverhältnisse der digitalen Wirtschaft verändern. Sprachmodelle, KI-Suchfunktionen und automatisierte Agenten beeinflussen, wie Nutzer Informationen finden, Produkte auswählen und mit Marken interagieren. Gleichzeitig werden Werbeinhalte, Zielgruppenansprache und Kampagnensteuerung zunehmend automatisiert. Für Unternehmen entstehen dadurch neue Optionen, aber auch Abhängigkeiten von Plattformen, Datenanbietern und technischen Standards.

Von der KI-Demonstration zur messbaren Wertschöpfung

In den vergangenen Jahren präsentierten Unternehmen auf Branchenveranstaltungen vor allem Prototypen und Pilotprojekte. Gezeigt wurden automatisch erzeugte Texte und Bilder, intelligente Chatbots, Vorhersagemodelle oder personalisierte Werbemittel. Solche Demonstrationen machten die technischen Möglichkeiten sichtbar, beantworteten aber nicht immer die wirtschaftlichen Kernfragen.

Für die nächste Entwicklungsstufe wird daher eine andere Bewertung erwartet. Unternehmen müssen nachvollziehbar darlegen können, welchen Beitrag ein KI-System zu Umsatz, Effizienz, Kundenzufriedenheit, Produktqualität oder Risikoreduzierung leistet. Eine schnelle Content-Produktion allein ist dafür nicht ausreichend. Sie kann zwar Kosten und Bearbeitungszeiten senken, führt aber nicht automatisch zu besseren Ergebnissen.

Besonders relevant ist die Integration in bestehende Prozesse. Ein isolierter KI-Chatbot, der nicht mit Kundenservice, Warenwirtschaft, CRM oder Wissensdatenbanken verbunden ist, bleibt in vielen Fällen ein Zusatzwerkzeug. Größere Wirkung kann entstehen, wenn KI entlang einer Prozesskette eingesetzt wird: von der Datenanalyse über die Planung und Erstellung von Inhalten bis hin zur Aussteuerung, Erfolgsmessung und Optimierung einer Kampagne.

Das setzt eine klare Zieldefinition voraus. Unternehmen sollten vor der Einführung klären, welches Problem gelöst werden soll, welche Daten benötigt werden, wer für Ergebnisse und Freigaben verantwortlich ist und anhand welcher Kennzahlen der Erfolg bewertet wird. Ohne diese Grundlagen droht eine Ausweitung von Pilotprojekten, deren Nutzen nur schwer vergleichbar ist.

Die wichtigsten Kriterien für die Skalierung

Die Skalierung von KI hängt nicht allein von der Leistungsfähigkeit eines Modells ab. In der Praxis spielen mehrere Faktoren zusammen:

- Datenqualität: Modelle können nur so zuverlässig arbeiten wie die Daten, mit denen sie trainiert, angereichert oder im laufenden Betrieb versorgt werden.

- Prozessintegration: KI muss in Arbeitsabläufe, Systeme und Verantwortlichkeiten eingebettet werden.

- Governance: Unternehmen benötigen Regeln für Datenschutz, Urheberrecht, Sicherheit, Qualitätssicherung und menschliche Kontrolle.

- Wirtschaftlichkeit: Einsparungen und zusätzliche Erlöse müssen den Kosten für Infrastruktur, Lizenzen, Entwicklung und Überwachung gegenübergestellt werden.

- Akzeptanz: Mitarbeitende und Kunden müssen nachvollziehen können, wann und wie KI eingesetzt wird.

- Skalierbarkeit: Eine Lösung sollte nicht nur in einem begrenzten Test funktionieren, sondern auch bei größeren Datenmengen, mehr Nutzern und unterschiedlichen Märkten stabil bleiben.

Wenn KI die Suche nach Informationen verändert

Eine der tiefgreifendsten Veränderungen betrifft den Zugang zu Inhalten. Suchmaschinen und generative KI-Anwendungen beantworten Fragen zunehmend direkt. Nutzer erhalten Zusammenfassungen, Empfehlungen oder Produktvergleiche, ohne anschließend zwingend die verlinkten Websites aufzurufen. Für Anbieter von Inhalten und Werbeinventar kann das erhebliche Folgen haben.

Publisher und Vermarkter sind vielfach auf Reichweite angewiesen. Besuche auf ihren Websites bilden die Grundlage für Werbeerlöse, Abonnements, Datengewinnung oder den Verkauf eigener Produkte. Wenn Nutzerinformationen direkt in Suchoberflächen oder KI-Assistenten konsumieren, kann der sogenannte Referral-Traffic zurückgehen. Dabei handelt es sich um Besucher, die über eine Suchmaschine oder eine andere Plattform auf eine Website gelangen.

Die Entwicklung bedeutet nicht automatisch das Ende klassischer Medienangebote. Mediennutzung hat sich in der Vergangenheit mehrfach verändert, ohne dass einzelne Formate vollständig verschwunden sind. Allerdings kann sich die Rolle eines Angebots verschieben. Websites könnten weniger häufig als erste Anlaufstelle für allgemeine Informationen dienen, während exklusive Recherchen, spezialisierte Analysen, starke Markenbindungen und Services an Bedeutung gewinnen.

Für die Branche entsteht ein Spannungsfeld: KI-Anbieter benötigen große Mengen hochwertiger Inhalte, um Antworten zu erzeugen. Gleichzeitig kann die direkte Darstellung dieser Inhalte den ursprünglichen Anbietern Reichweite entziehen. Daraus ergibt sich die Frage, wie Zugriffe durch KI-Systeme erkennbar gemacht, geregelt und gegebenenfalls vergütet werden können.

Neue Standards und Geschäftsmodelle

Technische Lösungen könnten künftig eine präzisere Unterscheidung zwischen menschlichen Besuchen, Suchmaschinenzugriffen und Zugriffen durch KI-Systeme ermöglichen. Denkbar sind Protokolle für maschinenlesbare Nutzungsrechte, standardisierte Lizenzmodelle, technische Kennzeichnungen und Verfahren zur Messung der Nutzung von Inhalten in generierten Antworten.

Eine solche Infrastruktur befindet sich jedoch in einem komplexen Interessenumfeld. Publisher wollen Kontrolle und faire Einnahmen sichern. KI-Anbieter benötigen möglichst umfassenden Zugang zu Informationen und müssen zugleich rechtliche Vorgaben berücksichtigen. Nutzer erwarten verlässliche Antworten, Transparenz und möglichst geringe Zugangshürden. Werbetreibende wiederum brauchen Reichweite, überprüfbare Zielgruppen und messbare Kampagnenergebnisse.

Einheitliche Regeln könnten Transaktionskosten senken und Rechtsunsicherheit reduzieren. Ihre Entwicklung dürfte jedoch Verhandlungen zwischen Medienhäusern, Plattformen, Technologieanbietern, Agenturen und politischen Institutionen erfordern. Die DMEXCO bietet für diese Debatte ein Forum, wird aber allein keine abschließenden Antworten liefern können.

Sichtbarkeit in Sprachmodellen wird zum strategischen Faktor

Die Veränderungen im Such- und Informationsverhalten führen zu einer neuen Form der digitalen Sichtbarkeit. Unternehmen müssen nicht mehr ausschließlich darauf achten, bei klassischen Suchanfragen möglichst weit oben zu erscheinen. Zunehmend stellt sich auch die Frage, ob eine Marke in Antworten großer Sprachmodelle auftaucht, wie sie dort beschrieben wird und ob sie als relevante Option empfohlen wird.

Eine im Ausgangsmaterial zitierte Analyse des SEO-Anbieters Ahrefs kam zu dem Ergebnis, dass ungefähr ein Viertel der untersuchten Marken in großen Sprachmodellen nicht sichtbar war. Die genaue Übertragbarkeit solcher Untersuchungen hängt von Methodik, Modell, Branche und Abfrage ab. Die grundlegende Entwicklung ist für Unternehmen dennoch relevant: Markenwahrnehmung entsteht zunehmend auch in Systemen, deren Antwortlogik nicht vollständig öffentlich nachvollziehbar ist.

Für die Präsenz in KI-generierten Antworten sind verschiedene Faktoren von Bedeutung. Dazu gehören konsistente Unternehmensinformationen, glaubwürdige Quellen, aktuelle Produktdaten, strukturierte Inhalte, unabhängige Erwähnungen und eine belastbare Reputation. Ein Unternehmen kann nicht garantieren, von einem Sprachmodell genannt zu werden. Es kann jedoch die Qualität und Verfügbarkeit der Informationen verbessern, auf denen solche Systeme ihre Antworten aufbauen.

Damit erweitert sich der Aufgabenbereich von Marketing- und Kommunikationsteams. Neben Suchmaschinenoptimierung, Markenführung und Public Relations gewinnt die Beobachtung von KI-Antworten an Bedeutung. Unternehmen können regelmäßig prüfen, wie ihre Marke, Produkte und Wettbewerber in unterschiedlichen Szenarien dargestellt werden. Dabei sollten sie nicht nur auf die Häufigkeit von Nennungen achten, sondern auch auf Genauigkeit, Kontext und mögliche Fehldarstellungen.

Was Unternehmen konkret prüfen sollten

Für eine belastbare Bestandsaufnahme bieten sich unter anderem folgende Fragen an:

- Wird das Unternehmen bei relevanten Fragen zu Produkten, Dienstleistungen oder Branchenlösungen genannt?

- Sind Kontaktdaten, Standortangaben, Preise und Leistungsbeschreibungen korrekt?

- Welche Quellen werden in den Antworten verwendet oder zitiert?

- Werden zentrale Produkteigenschaften verständlich und vollständig wiedergegeben?

- Wie unterscheidet sich die Darstellung zwischen verschiedenen Sprachmodellen und Suchsystemen?

- Gibt es Inhalte, die veraltet, widersprüchlich oder rechtlich problematisch sind?

- Wie wird mit Kundenbewertungen, Fachartikeln und unabhängigen Erwähnungen umgegangen?

Diese Prüfungen ersetzen keine klassische Kommunikationsstrategie. Sie ergänzen sie um eine weitere Perspektive auf digitale Auffindbarkeit und Markenreputation.

Chancen für Werbung, Content und Commerce

Der Einsatz von KI kann in der Werbewirtschaft an mehreren Stellen ansetzen. Bei der Content-Produktion unterstützen Modelle beispielsweise die Erstellung von Entwürfen, Varianten und Übersetzungen. In der Personalisierung können sie unterschiedliche Botschaften für Zielgruppen, Regionen oder Nutzungssituationen vorbereiten. In der Mediaplanung helfen analytische Systeme dabei, Budgets, Zeitpunkte und Kanäle auf Basis großer Datenmengen zu bewerten.

Ein weiterer Bereich ist die sogenannte Dynamic Creative Optimization. Dabei werden Werbemittel automatisch an verschiedene Faktoren angepasst, etwa an Standort, Wetter, Gerät, Tageszeit, bisheriges Verhalten oder Kontext einer Nutzungssituation. KI kann dabei Texte, Bilder und Layouts kombinieren und Varianten priorisieren. Die technische Möglichkeit zur Automatisierung bedeutet jedoch nicht, dass jede denkbare Personalisierung sinnvoll oder zulässig ist.

Ein häufig genanntes Anwendungsszenario ist die situationsbezogene Ansprache von Reisenden. Ein Mietwagenunternehmen könnte beispielsweise Besucher eines Festivals an einem Zielflughafen mit einer thematisch passenden Botschaft ansprechen. KI könnte bei der Auswahl des Zeitpunkts, der Zielgruppe und des Werbemittels unterstützen. Für die Bewertung eines solchen Szenarios wären jedoch Fragen zu Einwilligung, Datenherkunft, Kontextgenauigkeit, Werbewirkung und Markenverträglichkeit zu klären.

Im Commerce können KI-Systeme Produktsortimente analysieren, Nachfrage prognostizieren, Beratungen automatisieren und Kundenfragen beantworten. Sie können außerdem Produktbeschreibungen an unterschiedliche Märkte anpassen oder Mitarbeitern im Vertrieb relevante Informationen bereitstellen. Die Qualität der Ergebnisse hängt dabei stark von Produktdaten, Lagerinformationen, Preisaktualität und der Fähigkeit des Systems ab, Unsicherheiten korrekt zu kommunizieren.

Das Risiko minderwertiger KI-Inhalte

Mit der einfachen und kostengünstigen Produktion von Texten, Bildern und Videos wächst auch die Menge an standardisierten oder fehlerhaften Inhalten. In der Branche wird dafür häufig der Begriff „AI-Slop“ verwendet. Gemeint sind massenhaft erzeugte Inhalte, die wenig Informationswert besitzen, faktisch ungenau sind oder erkennbar ohne ausreichende redaktionelle Prüfung erstellt wurden.

Für Marken kann dieses Problem auf zwei Ebenen relevant werden. Erstens können automatisch produzierte Inhalte direkt die eigene Kommunikation beeinträchtigen. Fehlerhafte Produktinformationen, unpassende Bildwelten oder kulturell ungeeignete Formulierungen können Vertrauen beschädigen. Zweitens können Marken neben minderwertigen KI-Inhalten erscheinen und dadurch in einem unvorteilhaften Umfeld wahrgenommen werden.

Die bloße Kennzeichnung eines Inhalts als KI-generiert löst diese Fragen nicht. Entscheidend bleiben Qualität, Zweck, Kontext und Verantwortlichkeit. Unternehmen benötigen deshalb Prüfprozesse, die je nach Risiko unterschiedlich streng ausgestaltet sind. Ein interner Entwurf für eine unverbindliche Ideensammlung kann anders behandelt werden als eine rechtlich relevante Kundeninformation oder eine öffentliche Markenbotschaft.

Menschliche Kontrolle als Qualitätsstufe

Menschliche Prüfung ist besonders wichtig, wenn Inhalte sensible Themen betreffen, rechtliche Auswirkungen haben oder unmittelbar in Kundenentscheidungen einfließen. Redaktionen, Marketingteams und Agenturen müssen dabei nicht jeden Arbeitsschritt manuell wiederholen. Sie sollten aber festlegen, an welchen Stellen Fachwissen, Freigaben und Plausibilitätsprüfungen erforderlich sind.

Eine praktikable Qualitätskontrolle kann mehrere Ebenen umfassen:

- Automatisierte Prüfung auf formale Fehler, fehlende Angaben und Widersprüche.

- Fachliche Kontrolle durch Personen mit Branchen- oder Produktkenntnis.

- Rechtliche Prüfung bei Urheberrecht, Datenschutz, Wettbewerbsrecht und Kennzeichnungspflichten.

- Markenkontrolle hinsichtlich Tonalität, Bildsprache und Zielgruppenpassung.

- Stichproben und laufendes Monitoring nach der Veröffentlichung.

Je stärker ein System autonom handelt, desto wichtiger werden Protokollierung, Eskalationsregeln und die Möglichkeit, Entscheidungen nachzuvollziehen.

Die besondere Lage kleiner und mittlerer Unternehmen

Die Diskussion über KI wird häufig von großen Marken, Plattformen und internationalen Agenturen geprägt. Für kleine und mittlere Unternehmen stellt sich jedoch eine andere Ausgangslage. Sie verfügen meist über geringere Budgets, weniger spezialisierte Fachkräfte und eine kleinere Datenbasis. Gleichzeitig können sie Entscheidungen oft schneller treffen und verfügen über direkten Kundenkontakt.

Lokale Verankerung kann dabei ein Wettbewerbsvorteil sein. Ein Friseursalon, ein Handwerksbetrieb oder ein regionaler Händler wird von Kunden nicht nur aufgrund abstrakter Markenbekanntheit ausgewählt. Nähe, persönliche Empfehlungen, Bewertungen und lokale Verfügbarkeit spielen eine wichtige Rolle. KI kann diese Stärken unterstützen, etwa durch schnellere Termin- und Anfragebearbeitung, lokale Inhalte, mehrsprachige Kommunikation oder die strukturierte Auswertung von Kundenfeedback.

Für den Mittelstand ist es häufig sinnvoller, mit einem klar abgegrenzten Problem zu beginnen, statt eine umfassende KI-Transformation anzukündigen. Geeignete Anwendungsfälle können die interne Wissenssuche, die Zusammenfassung von Dokumenten, die Vorbereitung von Angeboten oder die Bearbeitung wiederkehrender Kundenfragen sein. Erst wenn Nutzen, Risiken und Akzeptanz bewertet wurden, sollte eine Ausweitung erfolgen.

Besondere Aufmerksamkeit verdienen dabei Datenschutz und Datenhoheit. Unternehmen sollten prüfen, welche Informationen in externe Systeme eingegeben werden dürfen, wo Daten verarbeitet werden und welche Vertragsbedingungen gelten. Geschäftsgeheimnisse, personenbezogene Daten und vertrauliche Kundendaten sollten nicht unkontrolliert an öffentliche Dienste übermittelt werden.

Agenturen und Marketingabteilungen müssen ihre Rollen neu definieren

Automatisierte Werkzeuge verändern auch die Arbeitsteilung zwischen Unternehmen, Agenturen und Technologieanbietern. Wenn KI Varianten von Texten, Bildern und Kampagnen in kurzer Zeit erzeugen kann, verschiebt sich der Wert einzelner Leistungen. Routineproduktion wird leichter skalierbar. Strategische Planung, Markenverständnis, kreative Leitideen, Qualitätskontrolle und die Interpretation von Geschäftsdaten gewinnen dagegen an Bedeutung.

Agenturen stehen damit vor der Aufgabe, ihren Beitrag jenseits der reinen Produktion sichtbar zu machen. Sie können Unternehmen bei der Entwicklung von Markenlogiken, der Auswahl geeigneter Daten, der Gestaltung von Freigabeprozessen und der Bewertung von Ergebnissen unterstützen. Gleichzeitig müssen auch Agenturen transparent machen, welche Leistungen automatisiert werden und wie die Verantwortung für Ergebnisse verteilt ist.

Marketingabteilungen benötigen wiederum neue Kompetenzen. Dazu gehören der sichere Umgang mit generativen Werkzeugen, die Beurteilung von Modellausgaben, Datenanalyse, Prompt- und Workflow-Design sowie ein grundlegendes Verständnis von Recht und Compliance. Nicht jede Aufgabe muss intern abgedeckt werden. Wichtig ist jedoch, dass Unternehmen die zentralen Entscheidungen und Risiken verstehen und steuern können.

Abhängigkeit von großen Plattformen bleibt ein strukturelles Problem

Die digitale Werbewirtschaft ist seit Jahren stark von großen Suchmaschinen, sozialen Netzwerken, Handelsplattformen und Datenanbietern abhängig. KI verstärkt diese Konzentration, weil nur wenige Unternehmen über die notwendige Rechenleistung, Datenbasis und Reichweite verfügen, um große Modelle und integrierte Suchsysteme zu betreiben.

Für Werbetreibende kann die Bündelung von Suchfunktion, Sprachmodell, Werbeplattform und Nutzerkonto effizient sein. Sie erhalten potenziell integrierte Werkzeuge für Planung, Ausspielung und Messung. Gleichzeitig nimmt die Abhängigkeit von den Regeln einzelner Anbieter zu. Änderungen an Ranking, Zugriff, Preisen, Datenverwendung oder Werbeformaten können unmittelbare Auswirkungen auf Sichtbarkeit und Kosten haben.

Publisher und Marken müssen deshalb ihre Reichweiten- und Vertriebsstrategien diversifizieren. Eigene Websites, Newsletter, Communities, Veranstaltungen, direkte Kundenbeziehungen und hochwertige Services können dazu beitragen, nicht ausschließlich von algorithmischen Vermittlern abhängig zu sein. Eine vollständige Unabhängigkeit ist in der digitalen Wirtschaft kaum realistisch. Risikomanagement kann jedoch verhindern, dass ein einzelner Plattformwechsel die gesamte Kundenansprache destabilisiert.

Regulierung, Transparenz und Verantwortung

Der KI-Einsatz in Werbung und Marketing berührt mehrere Rechtsbereiche. Dazu gehören Datenschutz, Urheberrecht, Wettbewerbsrecht, Verbraucherschutz und Vorgaben zur Transparenz automatisierter Systeme. Zusätzlich stellt sich die Frage, wer für Fehler haftet, wenn eine KI falsche Informationen erzeugt oder eine Kampagne aufgrund fehlerhafter Daten bestimmte Gruppen benachteiligt.

Unternehmen müssen daher zwischen technischen Möglichkeiten und zulässiger Anwendung unterscheiden. Ein Modell kann in der Lage sein, personenbezogene Profile zu erstellen oder emotionale Reaktionen vorherzusagen. Daraus folgt nicht automatisch, dass eine solche Nutzung rechtlich oder gesellschaftlich akzeptabel ist. Entscheidend sind Zweck, Datenbasis, Einwilligung, Verhältnismäßigkeit und die konkrete Ausgestaltung.

Transparenz kann auch aus geschäftlicher Sicht relevant sein. Kunden und Geschäftspartner fragen zunehmend, wie Inhalte entstehen, welche Daten verwendet werden und ob Entscheidungen automatisiert getroffen werden. Eine verständliche Dokumentation kann dabei helfen, Vertrauen zu sichern und interne Verantwortlichkeiten zu klären.

Für Unternehmen empfiehlt sich ein abgestuftes Governance-Modell. Anwendungen mit geringem Risiko können über standardisierte Regeln und Stichproben kontrolliert werden. Bei sensiblen Prozessen sind dagegen detaillierte Prüfungen, Freigaben und technische Schutzmaßnahmen erforderlich. Die Verantwortlichkeit sollte nicht beim Modell liegen, sondern bei benannten Personen und Organisationseinheiten.

Was die DMEXCO 2026 sichtbar machen soll

Die Veranstalter kündigen für die DMEXCO 2026 mehr als 1.000 internationale Sprecherinnen und Sprecher, 17 Bühnen und 11 Summits an. Neben KI sollen unter anderem Retail Media, Digital Out-of-Home, Commerce, Daten, Agenturgeschäft und Mediasysteme diskutiert werden. Die sogenannte World of Commerce soll dabei die Wertschöpfungskette des digitalen Handels stärker abbilden.

Die Ausstellung richtet sich an Agenturen, Händler, Medienunternehmen, Technologieanbieter und Start-ups. Diese Zusammensetzung ist relevant, weil die Auswirkungen von KI nicht isoliert in einem einzelnen Marktsegment entstehen. Neue Suchoberflächen betreffen Publisher, Werbekunden und Plattformen zugleich. Automatisierte Produktberatung berührt Händler, Marken, Logistiker und Kundenservice. Datenbasierte Kampagnen verbinden Media, Analytics und Datenschutz.

Eine zentrale Beobachtung wird daher sein, ob Aussteller konkrete Ergebnisse vorlegen. Dazu zählen belastbare Kennzahlen, klar beschriebene Prozesse und nachvollziehbare Grenzen der jeweiligen Systeme. Je stärker sich die Präsentationen auf allgemeine Versprechen beschränken, desto schwieriger wird es für Besucher, Angebote zu vergleichen. Aussagekräftig sind vor allem Anwendungen, bei denen Ausgangssituation, Implementierungsaufwand, laufende Kosten und erzielte Wirkung transparent dargestellt werden.

Signale für eine reifende Technologiebranche

Eine reifende KI-Branche lässt sich an mehreren Merkmalen erkennen. Anbieter sprechen dann nicht nur über Modellgröße oder beeindruckende Demos, sondern über Zuverlässigkeit, Integration, Sicherheit und Wartung. Sie zeigen, wie Fehler erkannt werden, wie Daten aktualisiert werden und wie Menschen in kritischen Situationen eingreifen können.

Auch die Nachfrage der Unternehmen verändert sich. Statt möglichst viele Pilotprojekte parallel zu starten, konzentrieren sich Entscheider häufiger auf wenige Anwendungsfälle mit hohem Nutzen. Dabei werden bestehende Prozesse kritisch überprüft. Ein ineffizienter Ablauf wird nicht automatisch effizient, nur weil ein KI-Werkzeug hinzugefügt wird. In manchen Fällen ist eine grundlegende Neugestaltung des Prozesses sinnvoller als seine bloße Automatisierung.

Einordnung für Unternehmen: Vom Messeimpuls zum eigenen Fahrplan

Für Besucher und Entscheider bietet die DMEXCO die Möglichkeit, Trends, Anbieter und Anwendungsbeispiele zu vergleichen. Der konkrete Nutzen entsteht jedoch erst nach der Veranstaltung. Unternehmen sollten Messeimpulse in einen strukturierten Bewertungsprozess überführen und dabei nicht nur die technische Leistungsfähigkeit eines Tools betrachten.

Am Anfang steht eine Bestandsaufnahme. Welche Prozesse verursachen hohe Kosten, lange Bearbeitungszeiten oder wiederkehrende Fehler? Wo liegen ausreichend gute Daten vor? Welche Tätigkeiten sind standardisiert, und wo ist menschliches Urteilsvermögen unverzichtbar? Diese Fragen helfen, sinnvolle Anwendungsfälle von bloßen Technologiedemonstrationen zu unterscheiden.

Danach sollten Unternehmen einen begrenzten Test mit klaren Erfolgskriterien definieren. Möglich sind beispielsweise eine kürzere Bearbeitungszeit, eine höhere Antwortqualität, weniger manuelle Arbeitsschritte oder eine bessere Conversion-Rate. Der Vergleich mit einem bisherigen Verfahren ist entscheidend. Ohne Referenzwert lässt sich kaum feststellen, ob KI tatsächlich zu einer Verbesserung führt.

Ebenso wichtig ist die Einführung einer Verantwortungsstruktur. Dazu gehören Zuständigkeiten für Daten, technische Integration, fachliche Prüfung, rechtliche Bewertung und laufendes Monitoring. Bei externen Anbietern sollten Unternehmen klären, wie Daten verarbeitet werden, welche Verfügbarkeit garantiert wird und wie sich die Lösung bei einem Anbieterwechsel ablösen lässt.

Ein möglicher Prüfrahmen

Für die Bewertung eines KI-Anwendungsfalls können folgende Fragen dienen:

- Welches konkrete Geschäftsproblem soll gelöst werden?

- Welche messbare Verbesserung wird erwartet?

- Welche Daten werden benötigt, und sind sie vollständig, aktuell und rechtmäßig nutzbar?

- Welche Fehler können auftreten, und welche Folgen hätten sie?

- Wo ist eine menschliche Freigabe erforderlich?

- Wie lässt sich die Leistung mit dem bisherigen Prozess vergleichen?

- Welche Kosten entstehen für Einführung, Betrieb, Kontrolle und Weiterentwicklung?

- Wie abhängig wird das Unternehmen von einem bestimmten Modell oder Anbieter?

- Wie können Nutzer, Kunden und Mitarbeitende über den Einsatz informiert werden?

Ein solcher Rahmen unterstützt eine sachliche Entscheidung und verhindert, dass die Einführung allein durch Marketingversprechen oder kurzfristige Aufmerksamkeit bestimmt wird.

Die Rolle integrierter KI-Arbeitsumgebungen

Für viele Unternehmen besteht die Herausforderung nicht darin, ein einzelnes KI-Modell zu finden, sondern unterschiedliche Aufgaben in einem verlässlichen Arbeitsprozess zu verbinden. Text, Recherche, Bilderstellung, Wissenszugriff, Abstimmung und Qualitätssicherung liegen in der Praxis häufig in verschiedenen Anwendungen. Das kann zu Medienbrüchen, doppelter Arbeit und unklaren Verantwortlichkeiten führen.

Integrierte KI-Arbeitsumgebungen können diese Abläufe bündeln. Ein Beispiel ist die Verbindung von Recherche, Inhaltserstellung und Überprüfung in einem kontrollierten Prozess. Für Teams kann dies die Zusammenarbeit vereinfachen, wenn Rollen, Zugriffsrechte und Freigaben eindeutig geregelt sind. Der Nutzen hängt jedoch davon ab, ob die Plattform die Anforderungen des jeweiligen Unternehmens erfüllt und ausreichend Transparenz über Datenverarbeitung und Systemgrenzen bietet.

Mindverse positioniert sich in diesem Umfeld als deutscher KI-Partner für Text, Inhalte, Bilder und Recherche. Für B2B-Anwender ist dabei insbesondere relevant, ob eine solche Umgebung die Anforderungen an Datenschutz, Nachvollziehbarkeit, Teamarbeit und professionelle Content-Prozesse unterstützt. Die grundsätzliche Bewertung sollte anhand konkreter Einsatzszenarien erfolgen und nicht allein anhand der Zahl verfügbarer Funktionen.

Fazit: KI wird zum Infrastrukturthema der digitalen Wirtschaft

Die Debatte auf der DMEXCO zeigt eine Entwicklung, die über einzelne Marketingtools hinausgeht. Künstliche Intelligenz verändert, wie Inhalte produziert, Informationen gefunden, Produkte empfohlen und Werbekampagnen gesteuert werden. Dadurch verschieben sich zugleich die Geschäftsmodelle von Medien, Plattformen, Agenturen und Marken.

Die Chancen liegen in höherer Geschwindigkeit, besserer Personalisierung, effizienterer Analyse und der Möglichkeit, Leistungen auch mit begrenzten Ressourcen zu skalieren. Risiken entstehen dort, wo Inhalte ungeprüft veröffentlicht, Daten unzulässig genutzt oder Entscheidungen nicht nachvollziehbar automatisiert werden. Hinzu kommen wirtschaftliche Unsicherheiten durch sinkenden Website-Traffic und eine wachsende Abhängigkeit von großen Plattformen.

Der entscheidende Schritt besteht deshalb nicht in der möglichst schnellen Einführung möglichst vieler KI-Anwendungen. Entscheidend ist die Fähigkeit, geeignete Anwendungsfälle auszuwählen, Ergebnisse zu messen, Risiken zu kontrollieren und erfolgreiche Lösungen in die Organisation zu integrieren. Für Unternehmen bedeutet dies einen Übergang von der Experimentierphase zu einer systematischen Steuerung.

Die DMEXCO 2026 macht damit ein Spannungsfeld sichtbar, das die digitale Wirtschaft weiter begleiten wird: KI kann Marketing und Commerce leistungsfähiger und zugänglicher machen. Gleichzeitig stellt sie die bisherigen Regeln für Sichtbarkeit, Reichweite, Urheberrecht, Vergütung und Markenführung infrage. Die Frage ist daher nicht mehr, ob KI die Branche verändert. Die zentrale Frage lautet, wie kontrolliert, wirtschaftlich und verantwortungsvoll Unternehmen diese Veränderung gestalten.

Bibliografie

heise online: „Werbemesse DMEXCO: KI als Risiko und Chance“, Jo Bager, 22. September 2026. https://www.heise.de/news/Werbemesse-DMEXCO-KI-als-Risiko-und-Chance-11461712.html
DMEXCO: „DMEXCO Highlights 2026: Wie KI die Zukunft von Marketing, Media und Commerce gestaltet“, 14. September 2026. https://dmexco.com/de/press/dmexco-highlights-2026-wie-ki-die-zukunft-von-marketing-media-und-commerce-gestaltet/
Wirtschaftsforum: „DMEXCO 2026: Die KI-Ausreden sind aufgebraucht“, 11. August 2026. https://www.wirtschaftsforum.de/news/koelnmesse-gmbh/dmexco-2026-die-ki-ausreden-sind-aufgebraucht
OnlineMarketing.de: „KI muss endlich wirken: DMEXCO Host Verena Gründel legt den Finger in die Wunde“, Niklas Lewanczik, 21. September 2026. https://onlinemarketing.de/veranstaltungen/ki-muss-endlich-wirken-dmexco-host-verena-gruendel
W&V: „DMEXCO 2026“, Special, 14. September 2026. https://www.wuv.de/specials/dmexco-2026
FAZ: „DMEXCO: Werbung auf der KI-Welle“, Gregor Brunner, 17. September 2025. https://www.faz.net/aktuell/wirtschaft/unternehmen/dmexco-werbung-auf-der-ki-welle-110690550.html
MEEDIA: „Die DMEXCO hat Antworten – und neue Fragen“, 22. September 2025. https://meedia.de/news/beitrag/20174-die-dmexco-hat-antworten-und-neue-fragen.html
DMEXCO: „Wie KI den Mittelstand zukunftsfähig macht“, Robin Heintze, 17. Juli 2025. https://dmexco.com/de/stories/dmexco-kolume-wie-ki-den-mittelstand-zukunftsfaehig-macht/
DUP Magazin: „DMEXCO 2026: Nach dem KI-Hype beginnt das Geschäft“, 12. August 2026. https://www.dup-magazin.de/veranstaltungen/dmexco-2026-nach-dem-ki-hype-beginnt-das-geschaeft

//Nächster Artikel

Regulierung18.09.2026 · 03:33 Uhr

Datenschutz als europäischer Wettbewerbsvorteil in der digitalen Wirtschaft

Ist Datenschutz eine Innovationsbremse? Eine aktuelle Analyse zeigt: Strenge Standards und Datensouveränität können Europas digitale Wettbewerbsfähigkeit stärken.