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Weniger Demo, mehr Daten: Was Unternehmen nach dem KI-Hype wirklich beschäftigt
Unternehmen fokussieren sich nach dem KI-Hype auf Datenqualität und die praktische Umsetzung von KI-Anwendungen im Arbeitsalltag.
Key points
- Unternehmen priorisieren für 2026 die Rentabilität und Funktionalität von KI-Anwendungen im Arbeitsalltag gegenüber bloßen Demos.
- Für den Erfolg von KI-Agenten im Commerce sind maschinenlesbare Produktdaten zu Preis, Verfügbarkeit und Maßen entscheidend.
- Die Weiterentwicklung von SEO zu GEO wird wichtiger, da Nutzer zusammengefasste Antworten statt Trefferlisten von KI-Assistenten erwarten.
Why it matters. Die Verschiebung hin zu Datenqualität und GEO könnte Marketingstrategien verändern, da KI-Agenten zunehmend die Vorauswahl von Produkten für Kunden treffen.
Branchenexperten diskutierten Ende September auf der DMEXCO in Köln über die praktische Umsetzung von KI-Anwendungen für 2026. Markus Caspari von Dentsu Germany gab an, dass 99 Prozent des aktuellen AI-Commerce noch kein echter Agentic Commerce seien. Verena Gründel von der DMEXCO beobachtete trotz Budgetdruck eine optimistische Stimmung. Die Teilnehmer betonten die Notwendigkeit hochwertiger Produktdaten und einer klaren Datenstrategie für funktionierende KI-Agenten.
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Weniger Demo, mehr Daten: Was Unternehmen nach dem KI-Hype wirklich beschäftigt
Chatbots, Copiloten und beeindruckende Demos gibt es inzwischen genug. 2026 wollen Unternehmen vor allem wissen, welche KI-Anwendungen im Arbeitsalltag funktionieren und sich rechnen. Drei Entwicklungen machen deutlich, wohin sich die Diskussion verschiebt. weiterlesen auf t3n.de Chatbots, Copiloten und beeindruckende Demos gibt es inzwischen genug. 2026 wollen Unternehmen vor allem wissen, welche KI-Anwendungen im Arbeitsalltag funktionieren und sich rechnen. Drei Entwicklungen machen deutlich, wohin sich die Diskussion verschiebt. 1. Gefunden werden reicht nicht mehr Menschen stellen ihre Fragen immer öfter einem KI-Assistenten. Sie vergleichen im Dialog und bekommen eine zusammengefasste Antwort statt einer Trefferliste. Marken müssen deshalb mehr leisten, als irgendwo aufzutauchen: KI-Systeme sollen sie korrekt verstehen, richtig wiedergeben und im besten Fall empfehlen. Für Marketingteams kommen neue Fragen hinzu. In welchen Antworten erscheint die eigene Marke? Neben welchen Wettbewerbern? Und auf welche Quellen stützt sich das System? Rankings und Klickraten beantworten das nicht. Deshalb bekommt SEO mit seiner Weiterentwicklung GEO deutlich mehr Fläche. 2. Im Commerce rücken die Produktdaten nach vorn Recherchiert ein AI-Agent Produkte, helfen ihm aufwendig gestaltete Produktseiten wenig. Er braucht vollständige, aktuelle und maschinenlesbare Angaben zu Preis, Verfügbar.