KI-Lösungen für Präsentationen haben sich deutlich weiterentwickelt. Viele Anwendungen erstellen inzwischen komplette Foliensätze aus wenigen Stichpunkten, formulieren Inhalte zielgruppengerecht um oder bauen automatisch passende Diagramme und Visualisierungen ein. Manche Tools übernehmen sogar Sprecher:innen-Notizen oder verwandeln lange Dokumente in kompakte Executive Summaries. Der große Vorteil: Du musst nicht mehr bei null anfangen. Statt leere Folien anzustarren, arbeitest Du mit intelligenten Vorschlägen, die sich individuell anpassen lassen.

Warum KI Präsentationen grundlegend verändert

KI-Tools automatisieren inzwischen große Teile dieses Prozesses. Besonders spannend ist dabei die Kombination aus generativer KI, Design-Automatisierung und Datenvisualisierung. Die Tools analysieren Inhalte, erkennen Zusammenhänge und erstellen daraus visuell passende Präsentationen. Viele Plattformen berücksichtigen sogar Zielgruppen, Präsentationsstil oder Corporate Design. Dadurch entstehen Präsentationen nicht nur schneller. Häufig wirken die Ergebnisse auch strukturierter und professioneller.

Welche Aufgaben KI-Tools bei Präsentationen übernehmen

Die aktuellen Lösungen gehen weit über einfache Textgeneratoren hinaus. Moderne Präsentations-KI unterstützt unter anderem bei:

• automatischer Gliederung von Themen
• Erstellung kompletter Foliensätze
• Design und Layout
• Bildgenerierung
• Zusammenfassungen komplexer Inhalte
• Visualisierung von Daten
• Formulierung von Sprecher:innen-Notizen
• Übersetzungen
• Anpassung an unterschiedliche Zielgruppen

Besonders hilfreich ist das bei großen Teams oder Agenturen, die regelmäßig Präsentationen für Kund:innen, Management oder Vertrieb erstellen.

Gamma: Präsentationen direkt aus Prompts erstellen

Gamma gehört aktuell zu den bekanntesten KI-Tools für Präsentationen. Die Plattform erzeugt komplette Präsentationen auf Basis kurzer Texteingaben. Du beschreibst lediglich das Thema und Gamma erstellt Struktur, Inhalte und Design automatisch.

Besonders stark ist das Tool bei:

• modernen Layouts
• schnellen Pitch-Decks
• Social-First-Präsentationen
• visuellen Storytelling-Ansätzen

Praktisch ist außerdem die flexible Bearbeitung. Inhalte lassen sich ähnlich einfach wie in Notion verschieben oder erweitern. Teams sparen dadurch viel Zeit bei der Abstimmung, weshalb sich Gamma besonders für Marketing- und Sales-Teams eignet, wenn regelmäßig neue Präsentationen entstehen müssen.

Canva AI: Einfacher Einstieg für Marketing-Teams

Canva hat seine KI-Funktionen in den vergangenen Monaten massiv ausgebaut. Mit „Magic Design“ lassen sich Präsentationen aus Stichpunkten oder Dokumenten generieren. Der große Vorteil von Canva liegt im einfachen Einstieg. Auch Nutzer:innen ohne Design-Erfahrung können innerhalb weniger Minuten ansprechende Präsentationen erstellen.

Besonders hilfreich:

• riesige Template-Bibliothek
• integrierte Bild- und Video-KI
• einfache Markenverwaltung
• Teamfunktionen
• schnelle Social-Media-Anpassungen

Gerade kleinere Marketing-Abteilungen profitieren bei der Nutzung von Canva davon, dass keine komplexe Design-Software notwendig ist.

Beautiful.ai automatisiert das Layout

Beautiful.ai verfolgt einen anderen Ansatz. Das Tool konzentriert sich stark auf automatisiertes Foliendesign. Nutzer:innen geben Inhalte in Form von Prompts ein und die Plattform passt Textentwürfe und Layouts automatisch an.

Das reduziert typische Probleme wie:

• überladene Folien
• unruhige Designs
• inkonsistente Abstände
• schlechte Lesbarkeit

Vor allem für Business-Präsentationen mit vielen Diagrammen oder Management-Reports funktioniert das sehr gut.

Microsoft Copilot revolutioniert PowerPoint

Mit Microsoft Copilot integriert Microsoft KI direkt in PowerPoint. Dadurch verändert sich die klassische Office-Arbeit spürbar.

Copilot kann:

• Präsentationen aus Word-Dokumenten erstellen
• Inhalte zusammenfassen
• Sprecher:innen-Notizen generieren
• Designs optimieren
• Inhalte umformulieren
• Diagramme automatisch erzeugen

Besonders in Unternehmen mit bestehender Microsoft-365-Infrastruktur entsteht dadurch ein großer Effizienzgewinn. Viele Teams nutzen bereits bestehende Daten, Reports oder Protokolle als Grundlage für neue Präsentationen. Das ist die große Stärke von Copilot.

Tome kombiniert Storytelling und KI

Tome setzt stärker auf narrative Präsentationen. Das Tool unterstützt vor allem Storytelling-orientierte Formate wie Produktvorstellungen, Investor-Pitches oder kreative Kampagnen. Beschreiben User:innen das Thema, zu dem sie eine Präsentation halten möchten, entwirft Tome dazu eine Powerpoint Präsentation inklusive Folientexten und ansprechendem Layout. 

Interessant ist die Kombination aus:

• KI-generierten Texten
• Bildgenerierung
• interaktiven Elementen
• modernen Übergängen

Dadurch wirken Präsentationen weniger statisch und deutlich dynamischer als klassische PowerPoint-Slides.

Worauf Unternehmen bei KI-Präsentationen achten sollten

Trotz aller Vorteile ersetzen KI-Tools keine strategische Kommunikation. Die Qualität der Inhalte bleibt entscheidend. Eine KI kann zwar Strukturen erstellen. Die fachliche Tiefe, Zielgruppenansprache und Positionierung müssen weiterhin von Menschen geprüft werden.

Wichtige Punkte sind außerdem:

Corporate Design: Viele KI-Präsentationen wirken generisch. Unternehmen sollten deshalb eigene Designrichtlinien integrieren.

Datenschutz: Gerade bei sensiblen Unternehmensdaten ist Vorsicht wichtig. Nicht jede Plattform erfüllt europäische Datenschutzanforderungen.

Fachliche Kontrolle: KI-generierte Inhalte können Fehler enthalten. Zahlen, Aussagen und Quellen benötigen immer eine Prüfung.

Weniger Text, mehr Wirkung: Viele KI-Tools erzeugen zunächst sehr textlastige Folien. Gute Präsentationen leben weiterhin von Klarheit, Visualisierung und einer starken Dramaturgie.

KI-Tools sparen Zeit – gute Präsentationen brauchen trotzdem Strategie

Die größte Stärke moderner KI-Tools liegt in der Beschleunigung von Arbeitsprozessen. Routineaufgaben verschwinden zunehmend im Hintergrund. Teams gewinnen dadurch mehr Zeit für Storytelling, Strategie und inhaltliche Qualität. Besonders spannend wird die Entwicklung durch multimodale KI-Systeme. Präsentationen entstehen künftig immer häufiger direkt aus Meetings, PDFs, Datenquellen oder Sprachaufnahmen. Wer heute bereits mit KI-gestützten Präsentationstools arbeitet, verschafft sich deshalb einen klaren Vorteil bei Geschwindigkeit und Effizienz.

Die eigentliche Herausforderung bleibt allerdings dieselbe wie vor zehn Jahren: Inhalte müssen relevant, verständlich und überzeugend sein. Genau darin liegt weiterhin der Unterschied zwischen einer beliebigen Präsentation und einem wirklich starken Auftritt.

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Google verändert die Rolle der Suchmaschine

Ein zentraler Schwerpunkt von Google Marketing Live 2026 war der weitere Ausbau KI-generierter Suchergebnisse. Mit den AI Overviews rückt Google Antworten stärker in den Mittelpunkt der Suchergebnisseite. Nutzer:innen erhalten bereits vor dem Klick auf Websites zusammengefasste Informationen direkt innerhalb der Suche. Damit verändert sich die Rolle der klassischen Suchmaschine grundlegend. Google entwickelt sich schrittweise von einer Plattform zur Weiterleitung von Traffic hin zu einem System, das Informationen möglichst lange im eigenen Ökosystem hält.

Das hat direkte Folgen: Wer bislang stark auf organische Reichweite über klassische Suchergebnisse gesetzt hat, musste sich seit der Einführung auf sinkende Klickzahlen einstellen. Sichtbarkeit allein reicht weniger aus, wenn Nutzer:innen die wichtigsten Informationen bereits in der Google-Oberfläche erhalten. Gerade im Content-Marketing verschärft sich dadurch der Wettbewerb. Inhalte müssen stärker darauf ausgelegt werden, Vertrauen aufzubauen, Expertise zu vermitteln und Marken sichtbar zu machen. Reine SEO-Texte für einzelne Keywords verlieren weiter an Bedeutung.

KI übernimmt immer mehr operative Aufgaben im Marketing

Google treibt gleichzeitig die Automatisierung im Werbesystem massiv voran. Viele der vorgestellten Funktionen basieren auf Gemini. Kampagnen sollen künftig immer stärker automatisiert erstellt und optimiert werden:

• Anzeigentexte entstehen per KI
• Zielgruppen werden automatisiert identifiziert
• Kampagnenstrukturen werden vorgeschlagen
• kreative Assets können generiert oder angepasst werden
• Optimierungen laufen zunehmend ohne manuelle Eingriffe

Für Marketingteams klingt das zunächst nach Effizienzgewinn. Tatsächlich reduzieren solche Systeme den operativen Aufwand in vielen Bereichen erheblich. Gleichzeitig verschiebt sich damit aber auch die Kontrolle. Unternehmen geben einen größeren Teil ihrer Kampagnenlogik an Googles Systeme ab. Entscheidungen, die früher transparent nachvollziehbar waren, werden zunehmend innerhalb der KI-Modelle getroffen. Das betrifft etwa Budgetverteilung, Zielgruppenansprache oder die Auswahl von Werbeformaten.

So verändert sich die Rolle von Marketingteams. Der Fokus verschiebt sich weg von manueller Kampagnensteuerung hin zu strategischer Kontrolle, Datenqualität und kreativer Differenzierung.

Werbung wird stärker in KI-Antworten integriert

Besonders relevant ist die zunehmende Integration von Werbung in KI-generierte Suchergebnisse. Google hat angekündigt, Anzeigen noch stärker innerhalb von AI Overviews und dialogorientierten Suchprozessen einzubinden. Werbung erscheint damit nicht mehr nur als klassischer Suchtreffer, sondern wird Teil KI-generierter Antworten.

Das könnte das Nutzerverhalten deutlich verändern. Klassische Klickpfade verlieren an Bedeutung, während kontextuelle Empfehlungen zunehmen. Dadurch entsteht eine neue Herausforderung: Die Sichtbarkeit einzelner Anzeigen wird schwieriger kalkulierbar.

Zudem wächst die Abhängigkeit von Googles eigener Interpretation von Nutzerintentionen. Unternehmen erhalten weniger direkte Kontrolle darüber, in welchem Zusammenhang ihre Inhalte oder Anzeigen ausgespielt werden.

SEO steht vor einer neuen Phase

Die Entwicklungen rund um AI Overviews und KI-Suche betreffen nicht nur bezahlte Werbung, sondern auch die Suchmaschinenoptimierung.

Schon heute zeigen viele Märkte erste Auswirkungen KI-generierter Suchergebnisse:

• mehr Zero-Click-Suchen
• sinkende organische Klickraten
• stärkere Dominanz großer Plattformen und Marken
• weniger Sichtbarkeit für generische Informationsinhalte

Das bedeutet nicht, dass SEO verschwindet. Die Anforderungen verändern sich jedoch deutlich. Wichtiger werden starke Marken, originäre Inhalte, echte Expertise, vertrauenswürdige Quellen, sowie Inhalte mit eigener Perspektive. Unternehmen, die weiterhin nur auf standardisierte SEO-Optimierung setzen, geraten stärker unter Druck. KI-Systeme können generische Inhalte zunehmend selbst zusammenfassen oder reproduzieren.

Unser Whitepaper GEO

Wie sichtbar bleiben Inhalte in Zeiten von AI Overviews, Chatbots und KI-Suche? Das Whitepaper „Generative Engine Optimization (GEO)“ zeigt, wie sich SEO durch generative KI verändert und welche Strategien Unternehmen jetzt brauchen, um auch in KI-generierten Antworten präsent zu bleiben.

Google will stärker am Kaufprozess teilnehmen

Auch im E-Commerce baut Google seine Position weiter aus. Die vorgestellten Shopping- und Commerce-Funktionen zeigen klar, dass das Unternehmen näher an den eigentlichen Kaufprozess heranrücken möchte.

Dazu gehören:

• personalisierte Produktempfehlungen
• KI-gestützte Produktsuchen
• virtuelle Produktdarstellungen
• intelligentere Shopping-Erlebnisse

Google versucht damit, Nutzer:innen möglichst lange innerhalb der eigenen Plattformen zu halten — von der Produktsuche bis zur Kaufentscheidung. Das bietet aber auch neue Reichweitenpotenziale. Aber es steigt erneut die Plattformabhängigkeit. Unternehmen müssen sich darauf einstellen, dass Kundenzugänge zunehmend über KI-gesteuerte Plattformen vermittelt werden.

Mehr Automatisierung bedeutet nicht automatisch bessere Ergebnisse

Die präsentierten Entwicklungen zeigen vor allem eines: Google setzt konsequent auf KI-gestützte Vereinfachung. Das kann Prozesse beschleunigen und operative Arbeit reduzieren. Gleichzeitig entstehen neue Risiken:

• geringere Transparenz
• weniger manuelle Steuerungsmöglichkeiten
• stärkere Abhängigkeit von Plattformlogiken
• austauschbarere Werbeinhalte

Gerade kleinere Unternehmen könnten dadurch mittelfristig stärker unter Druck geraten. Wenn Kampagnen, Creatives und Optimierungen zunehmend automatisiert werden, wird Differenzierung schwieriger. Der Wettbewerb verschiebt sich deshalb stärker auf andere Ebenen, wie beispielsweise Markenbekanntheit, Datenqualität, kreative Ideen, Vertrauen und Kundenerlebnis.

Fazit: Google Marketing Live 2026

Google Marketing Live 2026 war weniger eine Sammlung einzelner Produktneuheiten als vielmehr ein Ausblick auf die zukünftige Richtung des digitalen Marketings. Google automatisiert Werbung, Suche und Commerce zunehmend mithilfe von KI. Für Unternehmen eröffnet das neue Möglichkeiten zur Effizienzsteigerung. Aber es sinkt die Transparenz innerhalb der Plattformen, während die Abhängigkeit von Googles Systemen weiter wächst.

Marketer:innen müssen sich deshalb darauf einstellen, stärker strategisch zu arbeiten: mit besseren Daten, klareren Markenprofilen und Inhalten, die mehr bieten als standardisierte Informationen.

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Ein akutes Problem zwischen Marketing und Vertrieb ist die Übergabe und Weiterverarbeitung von Leads nach der Leadgenerierung. Innovative Unternehmen setzen auf professionelle Softwarelösungen, die Marketing Automation und CRM vereinen und jeden Lead nachverfolgbar machen. Aber was hilft das, wenn die Prozesse und Kompetenzen im Vertrieb nicht greifen? Dieser Artikel zeichnet einen Weg auf, welche Maßnahmen im Vertrieb ergriffen werden müssen, um aus den gewonnenen Leads der Leadgenerierung Kund:innen zu machen. 

Die Leadgenerierung hat sich in den vergangenen Jahren grundlegend verändert. Früher reichte oft ein gut platzierter Messekontakt oder ein Whitepaper-Download, um potenzielle Kund:innen an den Vertrieb weiterzugeben. Heute informieren sich Interessierte deutlich intensiver selbst, vergleichen Anbieter online und erwarten personalisierte Kommunikation entlang der gesamten Customer Journey. Unternehmen stehen dadurch vor einer neuen Herausforderung: Es geht längst nicht mehr nur darum, möglichst viele Leads zu sammeln. Entscheidend ist, aus diesen Kontakten qualifizierte Verkaufschancen und später Kund:innen zu entwickeln.

Gleichzeitig verändern Künstliche Intelligenz, datengetriebene Prozesse und neue Datenschutzanforderungen die digitale Leadgenerierung massiv. Wer heute erfolgreich Leads generieren möchte, benötigt eine klare Strategie, relevante Inhalte und eine enge Verzahnung zwischen Marketing und Vertrieb.

Unser Whitepaper: Von einzelnen Leads zur planbaren Vertriebspipeline

Warum viele Vertriebler:innen Leads verlieren

Trotz moderner CRM-Systeme und umfangreicher Daten gelingt es vielen Unternehmen nicht, Leads erfolgreich zu konvertieren. Häufig scheitert es weniger an der Anzahl der Kontakte als am Umgang mit ihnen.

Ein typisches Problem ist die zu späte Reaktion auf neue Leads. Wer erst mehrere Tage nach einer Anfrage antwortet, verliert häufig bereits das Interesse potenzieller Kund:innen. Gerade im digitalen Umfeld erwarten Interessierte heute schnelle Rückmeldungen.

Hinzu kommt oft eine unpersonalisierte Ansprache. Standardisierte E-Mails oder generische Verkaufsgespräche wirken austauschbar und erzeugen kaum Vertrauen. Moderne Käufer:innen erwarten, dass Vertriebler:innen ihre Branche, Herausforderungen und Ziele verstehen.

Auch fehlende Vorbereitung reduziert die Erfolgsquote erheblich. Wer ohne Hintergrundinformationen in Gespräche geht, verschenkt Potenzial. Dabei liefern CRM-Systeme, LinkedIn-Profile und Unternehmenswebsites heute zahlreiche wertvolle Informationen über Leads.

Ein weiterer Fehler besteht darin, zu früh zu verkaufen. Viele Interessent:innen befinden sich zunächst noch in einer Informationsphase. Wer sofort Produkte präsentiert oder Preisdiskussionen startet, erzeugt häufig Ablehnung statt Interesse.

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Damit liefert die Untersuchung einen wichtigen Realitätscheck für Unternehmen, die aktuell stark auf autonome KI-Agenten setzen.

Die Studie untersucht reale Wissensarbeit statt isolierte KI-Aufgaben

Viele KI-Benchmarks testen Systeme bislang nur mit kurzen Einzelaufgaben. Modelle beantworten Fragen, schreiben Code oder lösen einzelne Probleme innerhalb weniger Sekunden. Genau das spiegelt den realen Unternehmensalltag allerdings kaum wider. In der Praxis arbeiten KI-Systeme häufig über längere Zeiträume hinweg an Dokumenten, verändern Inhalte mehrfach, greifen auf verschiedene Datenquellen zu oder bearbeiten Informationen Schritt für Schritt weiter. Genau dort entstehen bislang kaum untersuchte Risiken.

Die Forschenden hinter der Studie wollten deshalb ein realistischeres Bild erzeugen. Dafür entwickelten sie 310 Arbeitsumgebungen aus insgesamt 52 verschiedenen Berufsfeldern. Die getesteten Bereiche reichen von Buchhaltung, wissenschaftlichen Dokumenten, Präsentationen, Datenbanken, Programmcode, Musiknotation, Geodaten und Rezepten bis hin zu komplexen Textbearbeitungen.

Die Modelle mussten dabei Dokumente überarbeiten, Inhalte umstrukturieren, Informationen zusammenführen oder Dateien transformieren. Entscheidend dabei: Die Tests bestanden nicht nur aus einzelnen Aufgaben, sondern aus langen Workflow-Ketten mit bis zu 20 aufeinanderfolgenden Interaktionen. Genau dort beginnen aktuelle KI-Agenten massive Probleme zu entwickeln.

Das eigentliche Problem entsteht erst über längere Workflows

Besonders spannend an der Studie ist die Erkenntnis, dass moderne KI-Systeme in kurzen Demonstrationen oft deutlich besser wirken als im langfristigen Einsatz. Viele Agentic-AI-Demos beeindrucken heute mit schnellen Ergebnissen. Präsentationen entstehen in wenigen Minuten, Dokumente werden automatisch umgeschrieben oder Informationen strukturiert zusammengefasst. Doch dann kommt das Problem: Mit jeder weiteren Bearbeitung steigt das Risiko für Fehler deutlich an. Selbst moderne Frontier-Modelle wie GPT 5.4, Claude 4.6 Opus oder Gemini 3.1 Pro verloren im Verlauf längerer Workflows durchschnittlich rund 25 Prozent des ursprünglichen Inhalts. Über alle getesteten Modelle hinweg lag die durchschnittliche Verschlechterung sogar bei etwa 50 Prozent.

Besonders problematisch ist dabei die Art der Fehler. Die Systeme verschlechtern Inhalte häufig nicht langsam oder gleichmäßig. Stattdessen treten einzelne kritische Ausfälle auf, bei denen plötzlich große Teile eines Dokuments beschädigt oder wichtige Informationen vollständig entfernt werden. Die Forschenden sprechen hier von sogenannten „critical failures“. Diese wenigen gravierenden Fehler verursachen den Großteil der gesamten Qualitätsverluste. Außerdem wirken viele dieser Fehler zunächst plausibel und fallen in der Realität dementsprechend nicht sofort auf. Das Risiko liegt weniger in offensichtlichen Halluzinationen, sondern in stillen Veränderungen innerhalb komplexer Dokumente oder Prozesse.

Große Dokumente verschärfen die Probleme zusätzlich

Die Studie zeigt außerdem, dass aktuelle KI-Agenten besonders schlecht mit langen Dokumenten und komplexem Kontext umgehen können.

Sobald Modelle mit größeren Informationsmengen arbeiten mussten, verschlechterten sich die Ergebnisse deutlich. Zusätzliche Kontextinformationen oder irrelevante Begleitdokumente führten ebenfalls dazu, dass Modelle häufiger Inhalte beschädigten oder Informationen falsch interpretierten.

Das ist vor allem deshalb relevant, weil reale Unternehmensprozesse fast immer aus

• mehreren Dokumenten,
• langen Chatverläufen,
• Wissensdatenbanken,
• unterschiedlichen Datenquellen
• und vielen parallelen Arbeitsständen bestehen.

Genau diese komplexen Bedingungen gehören aktuell zu den größten Schwächen autonomer KI-Systeme.

Warum Coding-Agenten derzeit erfolgreicher wirken

Die Untersuchung liefert gleichzeitig eine Erklärung dafür, warum viele Coding-Agenten aktuell deutlich leistungsfähiger erscheinen als KI-Systeme für klassische Wissensarbeit. Programmatische Domänen wie Python schnitten in der Studie wesentlich besser ab als textlastige oder kreative Arbeitsbereiche. Viele Modelle erreichten dort nahezu verlustfreie Ergebnisse. Andere Bereiche wie Buchhaltung, kreative Texte, Musiknotation oder komplexe Dokumentbearbeitung entwickelten dagegen deutlich höhere Fehlerquoten.

Der Grund dafür liegt vor allem in der Struktur der Aufgaben. Programmcode folgt klaren Regeln, besitzt eindeutige Syntax und lässt sich vergleichsweise einfach überprüfen. Wissensarbeit funktioniert dagegen wesentlich komplexer: Inhalte sind mehrdeutig, Kontext verändert Bedeutungen, Informationen müssen interpretiert werden und kleine Änderungen können große Auswirkungen haben.

Gerade deshalb bleiben autonome KI-Agenten für klassische Wissensarbeit aktuell deutlich fehleranfälliger als viele Marketingversprechen vermuten lassen.

Agentic AI ist derzeit eher Copilot als Autopilot

Die Ergebnisse der Studie bedeuten nicht, dass KI-Agenten keinen Nutzen für Unternehmen besitzen. Viele Systeme können Prozesse bereits heute erheblich beschleunigen und repetitive Aufgaben effizient unterstützen. Die Untersuchung zeigt allerdings klar, dass Unternehmen aktuelle KI-Agenten eher als unterstützende Copiloten betrachten sollten – nicht als vollständig autonome Mitarbeitende.

Besonders sinnvoll sind derzeit:

• klar strukturierte Aufgaben,
• technische Automatisierungen,
• standardisierte Datenverarbeitung,
• unterstützende Assistenzfunktionen
• oder begrenzte Workflows mit menschlicher Kontrolle.

Deutlich riskanter bleiben dagegen lange, autonome Wissensprozesse ohne regelmäßige Überprüfung. Dazu gehören beispielsweise:

• strategische Dokumente,
• Vertragsarbeit,
• umfangreiche Textbearbeitung,
• komplexe Analysen
• oder mehrstufige Unternehmensprozesse.

Interessant ist außerdem, dass zusätzliche Tools die Probleme bisher nicht zuverlässig lösen. Die Forschenden testeten agentische Workflows mit Datei-Tools und Code-Ausführung. Teilweise verschlechterten sich die Ergebnisse dadurch sogar weiter.

Fazit: KI-Agenten entwickeln sich schnell – aber autonome Wissensarbeit bleibt riskant

Die Studie liefert einen wichtigen Gegenpol zum aktuellen Hype rund um Agentic AI. Moderne KI-Systeme entwickeln sich zwar in hoher Geschwindigkeit weiter und erzielen beeindruckende Fortschritte. Gleichzeitig zeigen die Ergebnisse deutlich, dass autonome Wissensarbeit noch erhebliche Schwächen besitzt. Es entstehen Fehler, die Unternehmen teuer zu stehen kommen können.

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KI ist längst Alltag im Marketing

Die Zahlen aus dem Canva Report sind eindeutig:

• 97 Prozent der Marketingverantwortlichen nutzen KI inzwischen täglich in der kreativen Arbeit
• 99 Prozent planen höhere KI-Investitionen für 2026
• 89 Prozent berichten von deutlichen Zeitersparnissen
• 68 Prozent sagen, dass KI inzwischen mehr geschäftliche Entscheidungen beeinflusst

Damit endet laut Canva die Phase des „Ausprobierens“. KI wird nicht mehr als zusätzliches Tool im Stack betrachtet, sondern als integraler Bestandteil moderner Marketing-Workflows.

Besonders spannend: Viele Marketing-Leader beschreiben KI mittlerweile wie ein Teammitglied. Das zeigt, wie stark sich Rollenbilder im Marketing verändern. Kreative Teams entwickeln sich zunehmend von ausführenden Produzent:innen zu strategischen Steuernden. Die eigentliche Erstellung von Variationen, Assets oder ersten Entwürfen übernimmt immer häufiger die KI.

Geschwindigkeit wird zum Standard

Einer der wichtigsten Begriffe im Report lautet „Creative Velocity“. Gemeint ist die Fähigkeit, Inhalte extrem schnell zu erstellen, anzupassen, zu lokalisieren und auszuspielen. Darin liegt aktuell auch die größte Stärke von KI-Systemen. Kampagnen entstehen schneller, A/B-Tests werden einfacher und internationale Anpassungen kosten deutlich weniger Ressourcen.

Für Unternehmen klingt das zunächst ideal. Doch Canva macht klar: Geschwindigkeit allein wird künftig kein Wettbewerbsvorteil mehr sein. Denn wenn jede Marke theoretisch unbegrenzt Content produzieren kann, entsteht mit der Austauschbarkeit ein neues Problem. Nicht die Produktion selbst wird dann zum Differenzierungsmerkmal, sondern kreative Richtung, Geschmack und Markenverständnis.

Verbraucher:innen spüren, wenn etwas „fehlt“

Besonders interessant sind für Marketingverantwortliche wohl die Ergebnisse der Verbraucherbefragung. Denn trotz Skepsis lehnen Konsument:innen KI nicht grundsätzlich ab. Viele akzeptieren KI-generierte Werbung durchaus, jedoch nur unter bestimmten Bedingungen.

68 Prozent sagen laut Studie, dass sie KI in Werbung akzeptieren, wenn die Inhalte dadurch relevanter oder hilfreicher werden. Gleichzeitig bevorzugen aber 78 Prozent weiterhin von Menschen erstellte Werbung. 87 Prozent glauben sogar, dass gute Werbung immer menschliche Kreativität benötigt.

Noch deutlicher wird ein anderer Wert: 70 Prozent der Befragten sagen, dass KI-generierte Werbung „irgendwie leer“ wirkt oder dass „etwas fehlt“.

Das ist auch eine der wichtigsten Aussagen des gesamten Reports. Verbraucher:innen bewerten Inhalte offenbar weniger danach, wie sie produziert wurden. Entscheidend ist vielmehr, wie sie sich anfühlen. Emotionale Wirkung, kulturelle Relevanz und menschliche Nuancen bleiben damit zentrale Erfolgsfaktoren im Marketing.

„AI Slop“ wird zum echten Problem

Canva spricht im Report außerdem sehr offen über ein Phänomen, das aktuell viele Plattformen beschäftigt: „AI Slop“.

Gemeint sind massenhaft generierte Inhalte ohne kreative Substanz. Hochglanz-Visuals, generische Claims und austauschbare Werbebotschaften überschwemmen bereits heute Social Media, Suchmaschinen und Content-Plattformen. Laut Canva sehen bereits 41 Prozent der Marketing-Leader darin ein reales Problem.

Diese Entwicklung lässt sich inzwischen auch außerhalb des Reports beobachten. Diskussionen auf Reddit zeigen, dass vor allem viele Designer:innen KI-Elemente in Canva und auf anderen Plattformen kritisch sehen. Besonders häufig genannt werden fehlende Kennzeichnungen, generische Bildstile und sinkende kreative Qualität. Die Debatte erinnert stark an frühere Diskussionen rund um Stockfotos. Nur skaliert KI das Problem heute deutlich schneller.

Vertrauen wird zur wichtigsten Marketing-Währung

Der vielleicht wichtigste Teil des Reports beschäftigt sich deshalb mit Vertrauen. Viele Verbraucher:innen wünschen sich klarere Regeln für KI-generierte Werbung:

• 74 Prozent würden sich wohler fühlen, wenn Unternehmen klare KI-Richtlinien kommunizieren
• 80 Prozent wünschen sich mehr Kontrolle über personalisierte Werbung
• 52 Prozent fordern Transparenz beim Einsatz von KI
• 37 Prozent möchten KI-generierte Werbung komplett deaktivieren können

Besonders relevant ist dabei der Wunsch nach Transparenz. Nutzer:innen akzeptieren KI offenbar eher, wenn Marken offen mit ihrem Einsatz umgehen. Unternehmen, die transparent mit KI umgehen, haben also einen Wettbewerbsvorteil. Sie müssen zum Beispiel erklären können:

• Wo KI eingesetzt wird
• Welche Daten genutzt werden
• Welche Inhalte menschlich geprüft werden
• Wie kreative Qualität sichergestellt wird

Gerade in Europa dürfte das durch den EU AI Act zusätzlich an Bedeutung gewinnen.

Warum menschliche Kreativität wichtiger wird

Interessanterweise zeigt der Canva Report nicht, dass Kreative überflüssig werden. Eher das Gegenteil.

Drei Viertel der befragten Marketing-Leader erwarten sogar, dass kreative Rollen in den nächsten fünf Jahren wichtiger werden. Allerdings verändert sich ihre Aufgabe.

Gefragt sind künftig stärker:

• kreative Richtung
• strategisches Denken
• kulturelles Verständnis
• emotionale Intelligenz
• kreative Bewertungskompetenz

KI wird also weiterhin zur Produktion von Inhalten genutzt, doch ohne Menschen, die ihnen Bedeutung verleihen, funktionieren sie nicht.

Was Unternehmen aus dem Canva AI Report lernen sollten

Der Canva Report zeigt sehr klar, wohin sich Marketing entwickelt. KI wird zum Standard. Die reine Nutzung von KI wird deshalb kein Wettbewerbsvorteil mehr sein. Der Unterschied entsteht künftig an anderer Stelle:

Unternehmen müssen lernen, KI effizient einzusetzen, ohne dabei ihre kreative Identität zu verlieren.

Das bedeutet konkret:

• KI sollte repetitive Aufgaben beschleunigen
• Marken müssen trotzdem klare kreative Leitlinien entwickeln
• Qualitätssicherung wird wichtiger
• Transparenz schafft Vertrauen
• Menschliche Perspektiven bleiben unverzichtbar

Gerade im Content Marketing wird das entscheidend. Denn je mehr KI-generierter Content online erscheint, desto stärker gewinnen Originalität, Haltung und echte Perspektiven an Bedeutung. Die Technologie wird alltäglich. Genau deshalb werden menschliche Kreativität und Vertrauen zum eigentlichen Differenzierungsmerkmal.

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Auf Social Media wird visuell kommuniziert. Bilder, Videos, Thumbnails, Banner und Profilgrafiken prägen den ersten Eindruck einer Marke oft schneller als jeder Text. Das gilt längst nicht mehr nur für Instagram oder TikTok. Auch auf LinkedIn, Facebook, X und vor allem natürlich YouTube entscheiden visuelle Inhalte darüber, ob ein Beitrag im Feed auffällt, professionell wirkt und zur Interaktion einlädt. Doch bei der Vielzahl an Plattformen fällt es oft schwer, den Überblick zu behalten. Deswegen haben wir die wichtigsten Social Media Bildgrößen für Dich als Infografik bereitgestellt.

Ob Facebook, Instagram, X, oder LinkedIn – im Social Media Kosmos wird über Bilder und Videos kommuniziert. Ein Bild fungiert als „Eye-Catcher“ und kann für zusätzliche Aufmerksamkeit für einen Post sorgen. Bilder übermitteln Botschaften, können Marken und Menschen in Szene setzen und die Corporate Identity eines Unternehmens wiedergeben. Nicht jede Plattform ist dabei so auf Bilder fokussiert wie Instagram. Dennoch empfiehlt es sich, auch bei Facebook, LinkedIn und X bei der Mehrheit der Beiträge Bilder oder Videos einzuplanen. Denn Beiträge mit Bildern performen erwiesenermaßen besser. Sie sorgen für mehr Interaktion und mehr Reichweite.

Dabei machen weiterhin viele Marketing-Verantwortliche den Fehler, dasselbe Bild gleichzeitig auf allen Plattformen zu teilen. Dadurch kann es sein, dass das Bild nicht überall optimal dargestellt wird, denn die Social Media Plattformen arbeiten meist mit unterschiedlichen Formaten. Auf Instagram etwa sollte ein Bild im besten Fall in 4:5 oder quadratisch sein, auf X wird ein Foto im Verhältnis von 16:9 optimal dargestellt.

Warum Du regelmäßig die aktuellen Social Media Bildgrößen checken solltest

Social Media Plattformen entwickeln ihre Oberflächen laufend weiter. Formate, die vor zwei Jahren noch Standard waren, können heute unpraktisch sein. Besonders deutlich zeigt sich das bei Instagram: Die Plattform war lange stark vom quadratischen Feed geprägt. Inzwischen dominieren vertikale Inhalte, Reels und mobil optimierte Vorschauen.

Auch LinkedIn hat sich visuell verändert. Der Feed ist dynamischer geworden, Dokumentenposts, Karussell-Inhalte und starke Einzelgrafiken nehmen mehr Raum ein. Für Unternehmensseiten empfiehlt LinkedIn selbst ein Logo mit 400 x 400 Pixeln und ein Coverbild mit 4200 x 700 Pixeln. Gerade das Coverformat wird in vielen älteren Übersichten noch falsch angegeben.

Wer Social Media Assets effizient produzieren möchte, braucht klare Templates. Ein Motiv einfach für alle Plattformen zu verwenden, führt oft zu Qualitätsverlusten. Besser ist ein modulares Designsystem, das wichtige Inhalte in sicheren Bereichen platziert und pro Kanal passende Zuschnitte vorsieht.

Social Media Bildgrößen – Kostenlose Infografik herunterladen!

Um jederzeit die richtige Bildgröße parat zu haben, haben wir für Dich die wichtigsten Formate gesammelt. Du kannst Dir das PDF herunterladen und hast so für jede Plattform und jede Art von Post das richtige Format – von Profilbild und Titelbild bis hin zur Story. Neben den klassischen Plattformen wie Instagram, Facebook oder X haben wir für Dich auch Formate für YouTube bereitgestellt. Folgende Bildgrößen findest Du im PDF:

Auf die Größe kommt es an – was neben dem Bildformat noch zählt

Das Bildformat ist wichtig. Nur wer die passenden Formate verwendet, sorgt dafür, dass die verwendeten Fotos und Videos nicht abgeschnitten, unscharf oder verzerrt sind. Dennoch ist das Format nicht der einzige Aspekt, der bei der Nutzung von Bildern auf Social Media wichtig ist. Möchtest Du zum Beispiel das Logo Deines Unternehmens als Profilbild verwenden, denke daran, dass dieses meist nicht nur prominent und relativ groß auf Deinem Profil angezeigt wird – unabhängig von der Plattform. Es erscheint meist auch in kleinerer Version neben Deinen Beiträgen und Reposts. Nutzt Du ein Logo mit Schrift, kann es hier schnell dazu kommen, dass diese viel zu klein und daher unleserlich dargestellt wird. Verwende lieber ein Bildlogo – den Namen Deines Unternehmens trägt das zugehörige Social Media Profil ohnehin.

Die Größe ist auch bei der Bilddatei selbst ein ausschlaggebender Aspekt. Diese sollte nicht zu groß sein. Während das Profilfoto von Privatpersonen auf LinkedIn mit 8 MB relativ groß sein darf, können Unternehmens-Profilfotos von über 4 MB auf der Plattform nicht hochgeladen werden. Dieselbe Dateigröße dürfen die Titelbilder beider Account-Arten haben. Auf Twitter X darf das Profilfoto 2 MB nicht überschreiten, Titelbilder hingegen können bis zu einer Größe von 5 MB hochgeladen werden. Hast Du also einmal Schwierigkeiten, ein Bild auf einem Deiner Social Media Profile einzubinden, versuche es mit einer kleineren Version davon. Die gängigsten und daher akzeptiertesten Bildformate bei den meisten Plattformen sind JPG, PNG und GIF.

Instagram: Hochformat schlägt Routine

Instagram war lange das Synonym für quadratische Bilder. Heute solltest Du bei der Content-Planung deutlich stärker in vertikalen Formaten denken. Hochformatige Feedposts mit 1080 x 1350 Pixeln nutzen auf mobilen Screens mehr Fläche und fallen dadurch stärker auf. Für Reels und Stories ist 1080 x 1920 Pixel weiterhin das Standardformat.

Wichtig ist dabei die Vorschau im Profil. Instagram hat seine Rasterdarstellung verändert und rückt rechteckige Vorschauen stärker in den Fokus. Bereits Anfang 2025 berichtete The Verge über die Umstellung des Profil-Grids von quadratischen auf rechteckige Darstellungen, weil vertikale Fotos und Videos auf der Plattform stärker geworden sind. Gestalte Reels und Feedposts also so, dass wichtige Inhalte auch in der Profilvorschau erkennbar bleiben. Headlines, Gesichter und Logos gehören in die Mitte des Motivs.

LinkedIn: Professioneller Auftritt beginnt beim Bildformat

LinkedIn ist für B2B-Kommunikation besonders relevant. Hier entscheiden Profilbild, Banner, Unternehmenslogo und Feedgrafiken darüber, wie kompetent ein Unternehmen wahrgenommen wird. Ein unscharfes Logo oder ein abgeschnittener Claim im Header wirken schnell nachlässig.

Für Unternehmensseiten empfiehlt LinkedIn aktuell ein Logo mit 400 x 400 Pixeln und ein Coverbild mit 4200 x 700 Pixeln. Für persönliche Profile bleibt das Bannerformat 1584 x 396 Pixel relevant. Bei Feedposts funktionieren Querformate weiterhin gut, vor allem bei Linkgrafiken oder Eventankündigungen. Für mehr Sichtbarkeit im mobilen Feed lohnt sich häufig ein Hochformat.

Achte bei LinkedIn besonders auf Lesbarkeit. Viele Nutzer:innen sehen Beiträge mobil, oft zwischen Terminen oder unterwegs. Kleine Schrift, überladene Grafiken und zu viele Logos schwächen die Wirkung. Eine klare Headline, ein ruhiger Hintergrund und ausreichend Abstand zum Rand helfen deutlich mehr als ein vollgepacktes Design.

Die Social Media Bildgrößen zu kennen, spart Zeit und sichert Qualität

Die aktuellen Social Media Bildgrößen zu kennen, hilft Marketing-Teams, Redaktionen, Geschäftsführung und Agenturen dabei, Inhalte effizienter zu planen. Wer feste Templates nutzt, reduziert Korrekturschleifen, vermeidet abgeschnittene Motive und sorgt für einen konsistenten Markenauftritt.

Die wichtigste Regel für 2026 lautet: Denke zuerst mobil. Platziere zentrale Inhalte mittig, halte ausreichend Abstand zu den Rändern und plane für jeden Kanal eigene Zuschnitte ein. So bleiben Deine Bilder, Banner, Reels, Thumbnails und Pins professionell sichtbar – unabhängig davon, ob Deine Zielgruppe gerade auf LinkedIn, Instagram, X, Facebook, YouTube, TikTok oder Pinterest unterwegs ist.

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Für den e-Commerce Day 2026 kündigt Kaufland über 2.000 Teilnehmende, 100 Aussteller, 30 Vorträge und drei Bühnen an. Die offizielle Eventseite positioniert die Fachmesse als Plattform für Austausch, Vorträge, Masterclasses und Networking rund um E-Commerce. Veranstaltungsort ist erneut das RheinEnergieSTADION in Köln. Der Zeitpunkt passt. Der Onlinehandel steht unter Druck, gleichzeitig entstehen durch Künstliche Intelligenz neue Möglichkeiten für Suche, Beratung, Produktdaten, Content, Automatisierung und Kundenservice. Genau hier setzt der diesjährige Themenschwerpunkt an. Kaufland stellt KI im Online-Handel sichtbar in den Mittelpunkt und macht daraus einen roten Faden für Vorträge, Panels und Diskussionen.

Warum der e-Commerce Day 2026 für die Branche relevant ist

Wir alle kennen die aktuelle Lage im e-Commerce: Kanäle werden komplexer, Margen stehen unter Beobachtung, Kund:innen erwarten schnelle Antworten, transparente Informationen und reibungslose Einkaufserlebnisse. Gleichzeitig verändern Marktplätze, Retail Media, Social Commerce und KI-gestützte Assistenten die Art, wie Menschen Produkte entdecken und bewerten.

Der e-Commerce Day 2026 bietet deshalb nicht nur eine Bühne für Produktneuheiten oder Marktplatz-Updates. Er schafft einen Raum, in dem Händler:innen und Marken ihre aktuellen Herausforderungen mit Dienstleister:innen, Plattformen und Technologieanbieter:innen diskutieren können. Das ist gerade für B2B-Entscheider:innen wertvoll, die vor konkreten Fragen stehen: Welche Tools helfen wirklich im Tagesgeschäft? Wie lässt sich Sichtbarkeit auf Marktplätzen verbessern? Welche Daten brauchen KI-Systeme, um Produkte korrekt zu verstehen? Und wie verändert sich die Customer Journey, wenn Nutzer:innen künftig immer häufiger mit KI-Assistenten einkaufen?

Die Mischung aus Messe, Vorträgen, Masterclasses und Networking macht den e-Commerce Day besonders interessant für Unternehmen, die E-Commerce operativ weiterentwickeln wollen. Wer nur zuhört, nimmt Impulse mit. Wer aktiv Gespräche führt, kann Partnerschaften, Tool-Entscheidungen oder neue Vertriebsansätze vorbereiten.

KI im Online-Handel: vom Trendthema zur operativen Realität

Der wichtigste inhaltliche Schwerpunkt des e-Commerce Day 2026 ist Künstliche Intelligenz. Das zeigt sich besonders deutlich im Vortrag „AI, LLMs und Agentic Commerce: Überbewertet oder bahnbrechend?“ von Nicolas Neubauer. Laut offizieller Programmbeschreibung geht es darin um KI-Agenten, die selbstständig suchen und einkaufen, sowie um neue On-Site-Erlebnisse im E-Commerce. Auch Assistenten wie Gemini oder ChatGPT werden dabei im Zusammenhang mit der Zukunft des Handels betrachtet.

Für Händler:innen ist dieses Thema hochrelevant. KI verändert bereits heute viele Arbeitsbereiche im Onlinehandel. Produkttexte lassen sich schneller erstellen, Kampagnen können datenbasierter geplant werden, Serviceanfragen lassen sich automatisieren und Produktempfehlungen werden kontextsensitiver. Der eigentliche Umbruch liegt jedoch tiefer: Wenn KI-Systeme Kaufentscheidungen vorbereiten, verändert sich die Frage, wie Produkte gefunden und bewertet werden.

Bisher war Sichtbarkeit im E-Commerce stark von Suchmaschinen, Marktplatz-Suchen, Filtern, Anzeigen und Bewertungen geprägt. Mit KI-Assistenten kommt eine zusätzliche Vermittlungsebene hinzu. Nutzer:innen stellen keine knappen Suchanfragen mehr, sie formulieren Wünsche: „Finde mir ein nachhaltiges Geschenk für einen Geschäftspartner“, „Welche Kaffeemaschine passt in ein kleines Büro?“ oder „Vergleiche drei Anbieter für unsere Lagerausstattung.“ deswegen müssen Produktdaten, Verfügbarkeit, Preislogik, Bewertungen, Inhalte und Vertrauenssignale maschinenlesbar, konsistent und aktuell sein.

Agentic Commerce: Wenn KI-Assistenten Kaufentscheidungen vorbereiten

Der Begriff Agentic Commerce beschreibt ein Szenario, in dem KI-Agenten nicht nur Informationen anzeigen, sondern aktiv Aufgaben übernehmen. Sie können Produkte recherchieren, Optionen vergleichen, Präferenzen berücksichtigen und perspektivisch sogar Bestellungen vorbereiten. Für Kund:innen klingt das bequem. Für Händler:innen verändert das die Spielregeln.

Denn wenn ein KI-Agent Empfehlungen ausspricht, zählt nicht nur die klassische Produktdetailseite. Entscheidend wird, ob ein System die Produktinformationen zuverlässig einordnen kann. Dazu gehören strukturierte Daten, klare Variantenlogik, verständliche Produktbeschreibungen, aussagekräftige Bilder, saubere Kategorien, Lieferinformationen und belastbare Serviceangaben. Auch Content gewinnt eine neue Funktion. Ratgeber, Vergleichsinhalte, FAQs und Anwendungsbeispiele helfen nicht mehr nur Menschen, sondern liefern Kontext für KI-Systeme.

Programm: Von Marktplatz-Updates bis Influencer-Marketing

Eröffnet wird das Programm wie gewohnt durch Dr. Gerald Schönbucher, CEO von Kaufland e-commerce beziehungsweise Kaufland Global Marketplace. Laut Eventseite ist für 9:00 Uhr die Begrüßung und ein Update zu Kaufland Global Marketplace angesetzt. Später folgt unter anderem der KI-Vortrag von Nicolas Neubauer auf der Center Stage.

Die Referentenliste zeigt, dass Kaufland den e-Commerce Day 2026 breit aufstellt. Genannt werden unter anderem Dr. Kai Hudetz vom ECC Köln beziehungsweise IFH Köln, Dr. Sascha Lobo, Reinhold Messner, Christian Gansch, Aaron Troschke und weitere Speaker aus Handel, Plattformgeschäft, Technologie und Marketing.

Besonders interessant für Händler:innen dürfte der Vortrag von Dr. Kai Hudetz sein. In der Pressemeldung wird sein Thema „Sind die fetten Jahre vorbei? Onlinehandel 2030+“ genannt. Damit rückt eine zentrale Frage in den Fokus: Wie entwickelt sich der E-Commerce nach Jahren starker Expansion weiter? Die Antwort dürfte weniger in einfachen Prognosen liegen. Viel wichtiger ist die Frage, welche Geschäftsmodelle, Prozesse und Technologien Unternehmen jetzt auf stabile Füße stellen.

Networking als Teil des Konzepts

Der e-Commerce Day 2026 setzt nicht allein auf Vorträge. Kaufland bindet Networking bewusst in das Eventkonzept ein. So gibt es nicht nur das Beach BBQ am Vorabend sondern natürlich auch eine After-Show-Party nach der Messe. Beide Formate sollen zusätzliche Gelegenheiten bieten, Kontakte zu knüpfen und bestehende Beziehungen zu pflegen. Außerdem wird am Messeabend auch das WM-Eröffnungsspiel per Livestream übertragen. Tickets und mehr Infos zu den zusätzlichen Veranstaltungen rund um die Messe findest Du hier.

Was Händler:innen aus dem e-Commerce Day 2026 mitnehmen können

Wer den e-Commerce Day 2026 besucht, sollte das Event nicht nur als Inspirationsformat betrachten. Der größte Nutzen entsteht, wenn Du mit konkreten Fragen nach Köln gehst. Welche Aufgaben im Shopbetrieb kosten aktuell zu viel Zeit? Wo werden Produktdaten noch manuell gepflegt? Welche Content-Prozesse lassen sich verbessern? Wie verändern KI-Assistenten die Sichtbarkeit Deiner Produkte? Welche Marktplätze passen zu Deiner Internationalisierungsstrategie? Und welche Partner:innen können helfen, Prozesse schneller umzusetzen?

Für Marketing- und Content-Teams ist besonders spannend, wie sich Produktkommunikation durch KI verändert. Gute Inhalte müssen verständlich, strukturiert und verlässlich sein. Reine Textmenge reicht dafür nicht aus. Entscheidend ist, ob Inhalte echte Orientierung bieten: für Käufer:innen, für interne Teams und zunehmend auch für KI-Systeme, die Informationen auswerten. Außerdem geht es um Priorisierung. Nicht jede KI-Anwendung ist sofort reif für den produktiven Einsatz. Doch wer jetzt Erfahrungen sammelt, Datenqualität verbessert und klare Prozesse schafft, verschafft sich einen belastbaren Startpunkt für die nächsten Jahre.

Fazit: Der e-Commerce Day 2026 zeigt, wohin sich Onlinehandel bewegt

Mit dem Schwerpunkt auf KI im Online-Handel, Agentic Commerce und der Entwicklung des Onlinehandels bis 2030 bietet der e-Commerce Day 2026 eine gute Gelegenheit, Fragen rund um das Thema nicht abstrakt zu diskutieren. Händler:innen, Marken und Lösungsanbieter können in Köln konkrete Impulse sammeln, Partner:innen treffen und prüfen, welche Technologien für ihr Geschäftsmodell relevant werden.

Der e-Commerce Day 2026 dürfte damit weniger ein reiner Blick in die Zukunft sein. Er wird eher zum Praxistest für eine Branche, die gerade lernt, KI in echte Handelsprozesse zu übersetzen.

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