Am 19. Oktober 2026 veröffentlichte das Marktforschungs- und Beratungsunternehmen Gartner seinen aktuellen Bericht „Magic Quadrant for Digital Commerce Platforms“. Die jährlich erscheinende Analyse zählt zu den etablierten Orientierungshilfen für Unternehmen, die Commerce-Technologien bewerten und ihre digitale Vertriebsstrategie weiterentwickeln möchten.

In der Ausgabe 2026 untersucht Gartner insgesamt 14 Plattformanbieter. Dabei geht es um deren strategische Ausrichtung, Marktposition und Fähigkeit, ihre Konzepte erfolgreich umzusetzen. Für Unternehmen, die vor der Einführung oder Modernisierung einer Commerce-Plattform stehen, liefert die Untersuchung wichtige Anhaltspunkte für die Anbieterauswahl.

Gartner Magic Quadrant 2026: Wie werden Commerce-Plattformen bewertet?

Der Gartner Magic Quadrant ist ein Analysemodell, das Technologieanbieter innerhalb eines bestimmten Marktes anhand zweier Dimensionen positioniert. Die erste Dimension heißt „Ability to Execute“ und beschreibt die Fähigkeit eines Unternehmens, seine Produkte, Leistungen und Strategien erfolgreich umzusetzen. Die zweite Dimension, „Completeness of Vision“, betrachtet die strategische Ausrichtung und die Fähigkeit, zukünftige Marktentwicklungen zu erkennen und darauf zu reagieren.

Auf dieser Grundlage ordnet Gartner die untersuchten Unternehmen in vier Kategorien ein: Leaders, Challengers, Visionaries und Niche Players.

Als „Leaders“ werden Anbieter eingeordnet, die bei der strategischen Vision und der Umsetzung besonders stark abschneiden. „Challengers“ verfügen über eine ausgeprägte Umsetzungsfähigkeit, während ihre strategische Vision im Vergleich weniger umfassend bewertet wird. „Visionaries“ zeichnen sich durch innovative Ansätze und ein ausgeprägtes Verständnis zukünftiger Marktentwicklungen aus. „Niche Players“ konzentrieren sich häufig auf bestimmte Marktsegmente, Regionen oder spezialisierte Anwendungsfälle.

Die Positionierung ist dabei keine pauschale Produktempfehlung. Je nach Geschäftsmodell, Unternehmensgröße und technischer Infrastruktur können auch Anbieter aus unterschiedlichen Kategorien die passende Lösung darstellen.

Weniger Anbieter im Gartner Magic Quadrant 2026

Ein auffälliger Unterschied zur Vorjahresausgabe ist die Anzahl der untersuchten Unternehmen. Während Gartner im Jahr 2025 insgesamt 19 Digital-Commerce-Anbieter bewertete, sind es 2026 nur noch 14.

Zu den diesjährigen Anbietern gehören Adobe, Commerce, commercetools, Intershop, Kibo, Oro, Salesforce, SAP, SCAYLE, Shopify, Shopware, Spryker, VTEX und WooCommerce.

Damit umfasst das aktuelle Teilnehmerfeld etablierte internationale Softwarekonzerne ebenso wie spezialisierte Anbieter für unterschiedliche Commerce-Architekturen und Geschäftsmodelle. Mit Shopware, Intershop und Spryker sind auch mehrere Unternehmen vertreten, die ihren Ursprung im deutschen Markt haben.

Allerdings bedeutet die geringere Anzahl der untersuchten Anbieter nicht automatisch, dass sich der Markt entsprechend verkleinert hat. Gartner legt für seine Analysen spezifische Aufnahme- und Bewertungskriterien fest. Veränderungen im Teilnehmerfeld können daher unterschiedliche Ursachen haben, darunter die Erfüllung dieser Kriterien und Veränderungen im Produktangebot. Für einen aussagekräftigen Vergleich der Ergebnisse sollten Unternehmen deshalb immer auch die jeweilige Methodik berücksichtigen.

KI-Agenten und flexible Architekturen prägen den Digital Commerce

Besonders interessant ist, welche Entwicklungen Gartner in seiner aktuellen Untersuchung hervorhebt. Nach Einschätzung der Analyst:innen entwickelt sich der Markt für Digital-Commerce-Plattformen kontinuierlich weiter. Dabei rückt der Übergang zu zunehmend autonomen digitalen Vertriebskanälen in den Mittelpunkt.

Für Unternehmen nennt Gartner drei zentrale Kriterien, die bei der Bewertung von Commerce-Plattformen besonders berücksichtigt werden sollten: die Bereitschaft für agentische KI, die Flexibilität der Systemarchitektur und die nachgewiesene Skalierbarkeit über integrierte B2B- und B2C-Kanäle hinweg.

Gerade Agentic Commerce könnte den digitalen Handel in den kommenden Jahren deutlich verändern. Während klassische KI-Anwendungen beispielsweise Produktempfehlungen generieren oder Kundenanfragen beantworten, können KI-Agenten innerhalb definierter Berechtigungen eigenständig mehrstufige Prozesse ausführen. Dazu gehören perspektivisch etwa die Produktsuche, die Zusammenstellung geeigneter Angebote oder die Unterstützung bei Bestellungen.

Für Commerce-Plattformen entstehen dadurch neue Anforderungen. Produktinformationen müssen strukturiert verfügbar sein, Schnittstellen einen sicheren Datenaustausch ermöglichen und bestehende Geschäftsprozesse mit automatisierten Abläufen zusammenarbeiten.

Auch flexible Architekturen gewinnen an Bedeutung. Unternehmen möchten neue Vertriebskanäle erschließen, zusätzliche Anwendungen integrieren und digitale Geschäftsmodelle weiterentwickeln, ohne bei jeder Anpassung ihre komplette Commerce-Infrastruktur erneuern zu müssen. Ansätze wie API-first und Composable Commerce bieten dafür unterschiedliche technische Möglichkeiten.

Im B2B-Commerce kommen weitere Anforderungen hinzu. Individuelle Preisvereinbarungen, komplexe Produktkataloge, mehrstufige Freigabeprozesse und die Integration von ERP– oder CRM-Systemen stellen hohe Anforderungen an die Plattformarchitektur.

Quelle: Gartner

Shopware erneut als Visionary positioniert

Vor diesem Hintergrund hat der deutsche Commerce-Anbieter Shopware einen weiteren Erfolg bekannt gegeben. Das Unternehmen aus Schöppingen wurde im Gartner Magic Quadrant 2026 erneut in der Kategorie „Visionaries“ eingeordnet.

Für Shopware ist es bereits die siebte Aufnahme in Folge in die internationale Marktanalyse und in dieser Ausgabe ist das Unternehmen der einzige Anbieter in der Kategorie Visionaries.

Die Auszeichnung sieht Shopware als Bestätigung seiner strategischen Ausrichtung. Das Unternehmen setzt insbesondere auf eine offene Plattformarchitektur, API-basierte Integrationsmöglichkeiten und die Weiterentwicklung KI-gestützter Commerce-Funktionen.

Shopware bietet seine Commerce-Plattform in unterschiedlichen Bereitstellungsmodellen an, darunter Software-as-a-Service (SaaS), Platform-as-a-Service (PaaS) und selbst gehostete Installationen. Diese Flexibilität soll Unternehmen ermöglichen, die technische Infrastruktur entsprechend ihren Anforderungen und internen IT-Strategien auszuwählen.

Was bedeutet der Gartner Magic Quadrant 2026 für Händler?

Für Handelsunternehmen bietet der Gartner Magic Quadrant 2026 einen Überblick über wichtige Anbieter und strategische Entwicklungen im internationalen Commerce-Markt. Besonders bei größeren Investitionsentscheidungen kann die Analyse dabei helfen, eine erste Auswahl geeigneter Plattformen zu treffen.

Allerdings sollten Händler die Ergebnisse immer im Zusammenhang mit ihren individuellen Anforderungen betrachten. Eine Plattform, die für ein international tätiges B2C-Unternehmen geeignet ist, muss nicht zwangsläufig die beste Wahl für einen mittelständischen B2B-Händler mit komplexen ERP-Prozessen sein. Neben den von Gartner bewerteten Kriterien spielen deshalb auch Faktoren wie Implementierungsaufwand, Betriebskosten, Integrationsfähigkeit, Erweiterbarkeit und die Verfügbarkeit geeigneter Technologiepartner eine wichtige Rolle.

Gartner Magic Quadrant 2026: Vollständigen Bericht herunterladen

Der Gartner Magic Quadrant 2026 zeigt, wie stark sich die Anforderungen an moderne Commerce-Plattformen verändern. Insbesondere die Einbindung künstlicher Intelligenz, flexible Systemarchitekturen und die Unterstützung komplexer Geschäftsmodelle stehen zunehmend im Fokus.

Die erneute Positionierung von Shopware als Visionary unterstreicht die strategische Ausrichtung des deutschen Softwareanbieters. Für Händler bleibt jedoch entscheidend, welche Plattform ihre individuellen Geschäftsprozesse, Integrationsanforderungen und langfristigen Ziele am besten unterstützt.

Der vollständige Gartner Magic Quadrant 2026 for Digital Commerce kann über Shopware angefordert werden.

Hinweis: Gartner unterstützt oder empfiehlt keine der in seinen Veröffentlichungen dargestellten Unternehmen, Anbieter, Produkte oder Dienstleistungen. Die Analysen geben die Einschätzungen der Gartner-Analyst:innen wieder und sind keine verbindlichen Produktempfehlungen.

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Was ist die Perplexity KI?

Perplexity AI ist eine KI-gestützte Such- und Antwortplattform, die klassische Internetsuche mit generativer Künstlicher Intelligenz verbindet. Anstelle einer einfachen Ergebnisliste erhältst Du auf Deine Fragen direkt formulierte Antworten, die durch Quellenangaben ergänzt werden.

Das grundlegende Prinzip ist einfach: Du gibst eine Frage in natürlicher Sprache ein, Perplexity durchsucht relevante Informationsquellen und erstellt daraus eine strukturierte Antwort. Die verwendeten Websites, Artikel oder wissenschaftlichen Veröffentlichungen werden verlinkt, sodass Du die Informationen selbst überprüfen kannst.

Gerade die Verbindung aus KI-generierten Zusammenfassungen und nachvollziehbaren Quellen hat Perplexity bekannt gemacht. Inzwischen bieten allerdings auch andere KI-Assistenten vergleichbare Recherchefunktionen an.

Seit seiner Gründung im Jahr 2022 hat sich Perplexity deutlich weiterentwickelt. Neben der klassischen KI-Suche umfasst die Plattform mittlerweile Funktionen zur vertieften Recherche, Dateianalyse, Erstellung von Inhalten und Automatisierung komplexer Aufgaben.

Die wichtigsten Perplexity Funktionen im Überblick

Was sind die zentralen Features von Perplexity, für wen und für welchen Einsatz lohnt sich die KI besonders? Im Folgenden betrachten wir die wichtigsten Funktionen und Alleinstellungsmerkmale des Tools.

KI-Suche mit Quellenangaben

Das Herzstück von Perplexity ist die KI-gestützte Suche. Nutzer:innen können Fragen formulieren, ohne zuvor passende Suchbegriffe festlegen zu müssen. Die KI analysiert die Anfrage, recherchiert im Internet und bereitet die Ergebnisse verständlich auf.

Besonders hilfreich sind die Quellenverweise. Über diese kannst Du auf die zugrunde liegenden Veröffentlichungen zugreifen und überprüfen, ob eine Aussage tatsächlich durch die jeweilige Quelle gestützt wird.

Allerdings solltest Du die Quellenangaben kritisch betrachten. Denn auch Perplexity kann Informationen falsch interpretieren, Zusammenhänge ungenau wiedergeben oder ungeeignete Quellen auswählen.

Pro Search: Umfangreichere Recherchen

Für komplexere Fragestellungen bietet Perplexity die Funktion Pro Search. Sie geht über die einfache KI-Suche hinaus und analysiert mehrere Informationsquellen, um differenziertere Antworten zu erstellen.

Dabei kann Perplexity verschiedene Suchschritte durchführen, Informationen miteinander vergleichen und umfangreichere Zusammenfassungen generieren. Das ist beispielsweise hilfreich, wenn Du unterschiedliche Positionen zu einem Thema verstehen oder Entwicklungen über einen längeren Zeitraum nachvollziehen möchtest.

Pro Search unterstützt außerdem unterschiedliche Recherchebereiche, etwa wissenschaftliche Quellen, Webinhalte und hochgeladene Dateien. Der Funktionsumfang richtet sich nach dem gewählten Abonnement.

Follow-up-Dialoge

Nach der ersten Antwort kannst Du direkt mit einer Anschlussfrage weitermachen. Das Gespräch bleibt dabei im Kontext der vorherigen Interaktion – ähnlich wie bei ChatGPT –, sodass ein zusammenhängender Dialog entsteht. Besonders hilfreich, wenn Du ein Thema vertiefen oder verschiedene Blickwinkel beleuchten möchtest.

Research: Komplexe Themen ausführlich analysieren

Mit dem Research-Modus bietet Perplexity eine weitere Stufe der KI-gestützten Recherche. Hierbei bearbeitet das System umfangreichere Fragestellungen weitgehend eigenständig und führt dafür mehrere Recherche- und Analyseschritte aus.

Das Ergebnis ist in der Regel ein ausführlicher Bericht, der Informationen aus verschiedenen Quellen zusammenführt und strukturiert darstellt.

Der Unterschied zur gewöhnlichen Suche liegt vor allem in der Tiefe: Während die Standardsuche schnelle Antworten liefert, eignet sich Research für Themen, bei denen verschiedene Aspekte berücksichtigt und miteinander verknüpft werden müssen.

Auch hier gilt: Die generierten Berichte können eine fundierte eigene Prüfung unterstützen, ersetzen diese aber nicht.

Verschiedene KI-Modelle und Dateianalyse

Eine weitere Besonderheit von Perplexity ist die Möglichkeit, je nach Tarif unterschiedliche KI-Modelle zu verwenden. Neben eigenen Modellen wie Sonar integriert die Plattform leistungsfähige Modelle anderer Anbieter, darunter OpenAI, Anthropic und Google.

Dadurch können Nutzer:innen je nach Aufgabe zwischen verschiedenen Modellen wechseln. Welche Modelle konkret zur Verfügung stehen, verändert sich regelmäßig.

Zusätzlich lassen sich Dokumente und andere Dateien hochladen und analysieren. Die KI kann Inhalte zusammenfassen, Fragen zu Dokumenten beantworten und Informationen aus verschiedenen Dateien miteinander verknüpfen. Je nach Tarif bestehen unterschiedliche Upload- und Nutzungslimits.

Neue Perplexity-Funktionen: Comet, Computer und Projects

Die Weiterentwicklung von Perplexity zeigt sich besonders an drei Angeboten, mit denen das Unternehmen seine Plattform über die klassische KI-Suche hinaus erweitert.

Comet: Der KI-Browser von Perplexity

Mit Comet hat Perplexity einen eigenen Browser veröffentlicht, der einen KI-Assistenten direkt in das Surferlebnis integriert.

Der Browser kann beispielsweise geöffnete Websites zusammenfassen, Informationen aus mehreren Tabs miteinander vergleichen und Fragen zu angezeigten Inhalten beantworten. Darüber hinaus kann der integrierte Assistent Nutzer:innen bei bestimmten Aufgaben im Browser unterstützen.

Damit verändert sich die Rolle des Browsers: Anstatt lediglich Websites aufzurufen, können Nutzer:innen mit den dargestellten Informationen interagieren und sich bei der Bearbeitung von Aufgaben unterstützen lassen.

Perplexity Computer: KI-Agenten für komplexe Aufgaben

Mit Perplexity Computer verfolgt das Unternehmen einen weiteren Ansatz: KI soll zunehmend eigenständig mehrstufige Aufgaben bearbeiten können.

Das System kann verschiedene Werkzeuge und KI-Modelle kombinieren, Informationen recherchieren, Ergebnisse verarbeiten und darauf aufbauend weitere Arbeitsschritte durchführen. Besonders relevant ist die Erweiterung um Automatisierungen. Seit September 2026 können bestimmte Aufgaben zeitgesteuert oder durch Ereignisse ausgelöst werden. Dabei lassen sich wiederkehrende Abläufe auf vorherigen Arbeitsergebnissen aufbauen.

Das eröffnet neue Möglichkeiten für die Automatisierung wissensbasierter Tätigkeiten. Allerdings hängt die tatsächliche Zuverlässigkeit stark von der Aufgabe, den verfügbaren Integrationen und den erteilten Berechtigungen ab. Bei sensiblen oder geschäftskritischen Prozessen bleibt eine menschliche Kontrolle wichtig.

Projects: Recherchen und Wissen gemeinsam organisieren

Mit Projects, früher unter dem Namen Spaces bekannt, bietet Perplexity Arbeitsbereiche, in denen Nutzer:innen Informationen, Dateien und Recherchen thematisch zusammenführen können.

So lassen sich mehrere Unterhaltungen und Informationsquellen innerhalb eines Projekts organisieren. Statt bei jeder neuen Anfrage sämtliche Hintergrundinformationen erneut bereitzustellen, können vorhandene Projektinhalte als Kontext dienen. Je nach Tarif stehen zusätzlich Funktionen zur Zusammenarbeit und zur unternehmensinternen Wissenssuche zur Verfügung. Damit eignet sich Perplexity zunehmend auch für die strukturierte Arbeit in Teams.

Perplexity im Vergleich zu ChatGPT und Gemini

Perplexity AI, ChatGPT und Google Gemini überschneiden sich inzwischen in zahlreichen Funktionen. Alle drei Plattformen können Texte generieren, Fragen beantworten, Informationen recherchieren und Inhalte auswerten. Dennoch unterscheiden sie sich in ihren Schwerpunkten.

1. Recherche und Quellenangaben

• Perplexity: Die Recherche gehört weiterhin zu den Kernkompetenzen der Plattform. Mit Pro Search und Research lassen sich umfangreiche Informationen aus verschiedenen Quellen zusammentragen, analysieren und aufbereiten. Besonders praktisch ist die direkte Verknüpfung von Rechercheergebnissen und Quellen.

• ChatGPT: Bietet inzwischen ebenfalls leistungsfähige Recherchefunktionen. Mit der integrierten Websuche und Deep Research können Nutzer:innen komplexe Fragestellungen untersuchen und ausführliche Berichte erstellen lassen. Darüber hinaus können die Ergebnisse direkt weiterverarbeitet werden.

• Gemini: Verfügt mit Deep Research über eine vergleichbare Funktion. Besonders interessant ist die Verbindung zur Google Suche sowie die Möglichkeit, weitere Quellen wie Google Drive, Gmail oder hochgeladene Dokumente einzubeziehen.

Perplexity zeichnet sich hier vor allem durch seine konsequente Ausrichtung auf das Rechercheerlebnis aus. Eine grundsätzlich höhere Genauigkeit gegenüber den anderen Plattformen lässt sich daraus allerdings nicht ableiten.

2. Kreativität und Texterstellung

• Perplexity: Kann Texte formulieren, Ideen entwickeln und Inhalte strukturieren. Durch die Integration verschiedener KI-Modelle lassen sich auch kreative Aufgaben bearbeiten. Der Schwerpunkt der Plattform liegt weiterhin auf Recherche und Informationsverarbeitung.

• ChatGPT: Bietet vielfältige Möglichkeiten zur kreativen Arbeit. Dazu gehören Storytelling, die Entwicklung von Konzepten, die Erstellung und Überarbeitung von Texten sowie die Generierung visueller Inhalte. Individuelle Anweisungen und spezialisierte Assistenten ermöglichen eine Anpassung an unterschiedliche Arbeitsweisen.

• Gemini: Unterstützt ebenfalls die kreative Textproduktion, Ideenfindung und Erstellung multimedialer Inhalte. Besonders hilfreich kann die Anbindung an Google-Anwendungen sein, wenn Inhalte anschließend in bestehende Arbeitsprozesse übernommen werden sollen.

3. Aktualität der Daten

• Perplexity: Die Suche nach aktuellen Informationen ist fest in der Plattform verankert. Dadurch eignet sich das Tool besonders für Recherchen zu aktuellen Entwicklungen, Veröffentlichungen und Ereignissen. Wie aktuell eine Antwort tatsächlich ist, hängt allerdings von den verfügbaren Quellen ab.

• ChatGPT: Kann über seine Websuche aktuelle Informationen abrufen und in Antworten integrieren. Ohne aktive Recherche können Antworten weiterhin auf dem vorhandenen Modellwissen beruhen. Bei zeitkritischen Fragen ist es daher sinnvoll, die Webrecherche gezielt einzusetzen.

• Gemini: Kann aktuelle Informationen aus der Google Suche nutzen und diese in seine Antworten einbeziehen. Über Deep Research lassen sich zusätzlich umfangreiche Recherchen durchführen. Auch hier hängt die Aktualität davon ab, welche Quellen berücksichtigt werden.

4. Quellenangabe und Transparenz

• Perplexity: Quellenangaben gehören zu den zentralen Elementen des Tools. Verlinkte Veröffentlichungen ermöglichen es Nutzer:innen, Aussagen direkt nachzuvollziehen. Besonders bei umfangreichen Recherchen ist diese übersichtliche Darstellung hilfreich. Allerdings können auch Quellen falsch interpretiert werden.

• ChatGPT: Stellt bei der Websuche und bei Deep Research ebenfalls Quellenverweise bereit. Nutzer:innen können die zugrunde liegenden Veröffentlichungen öffnen und überprüfen. Bei Antworten ohne Webrecherche werden Quellen dagegen nicht zwangsläufig angegeben.

• Gemini: Bietet ebenfalls Quellenangaben und Möglichkeiten zur Überprüfung generierter Antworten. Bei Deep Research werden verwendete Quellen in die Rechercheberichte eingebunden. Wie ausführlich die Nachweise ausfallen, hängt von der jeweiligen Funktion ab.

5. Benutzerführung und Oberfläche

• Perplexity: Die Benutzeroberfläche orientiert sich weiterhin an einer klassischen Suchmaschine. Fragen werden über ein zentrales Eingabefeld gestellt und die Antworten mit Quellen ergänzt. Mit Projects und dem Comet-Browser stehen inzwischen zusätzliche Arbeitsumgebungen zur Verfügung.

• ChatGPT: Setzt auf eine dialogorientierte Oberfläche mit verschiedenen Werkzeugen für Recherche, Texterstellung, Dateianalyse und weitere Aufgaben. Die zahlreichen Funktionen ermöglichen unterschiedliche Arbeitsweisen, können für neue Nutzer:innen aber eine gewisse Einarbeitung erfordern.

• Gemini: Bietet ebenfalls eine übersichtliche Chat-Oberfläche. Ein wesentlicher Vorteil ist die Integration in das Google-Ökosystem. Dadurch können Nutzer:innen, abhängig von ihrem Tarif und den verbundenen Diensten, mit Informationen aus Anwendungen wie Gmail oder Google Drive arbeiten.

6. Personalisierung

• Perplexity: Hat seine Personalisierungsmöglichkeiten deutlich erweitert. Über Projects lassen sich thematisch organisierte Arbeitsbereiche mit Dateien, Recherchen und eigenen Anweisungen erstellen. Darüber hinaus können bestimmte Funktionen persönliche Präferenzen und den bisherigen Gesprächskontext berücksichtigen.

• ChatGPT: Bietet umfangreiche Anpassungsmöglichkeiten. Dazu gehören individuelle Anweisungen, personalisierte Assistenten und projektbezogene Arbeitsbereiche. Je nach verfügbaren Funktionen kann ChatGPT außerdem Informationen aus früheren Interaktionen berücksichtigen.

• Gemini: Ermöglicht ebenfalls eine individuelle Anpassung. Dazu gehören persönliche Einstellungen, gespeicherte Informationen und spezialisierte Assistenten. Auch die Einbindung verbundener Google-Dienste kann für stärker personalisierte Antworten genutzt werden.

7. KI-Agenten und Automatisierung

• Perplexity AI: Mit Perplexity Computer und dem Comet-Browser entwickelt sich die Plattform zunehmend in Richtung agentenbasierter KI. Die Systeme können mehrstufige Aufgaben bearbeiten, Informationen aus verschiedenen Anwendungen verarbeiten und bestimmte Abläufe automatisieren. Auch wiederkehrende Aufgaben lassen sich mit entsprechenden Funktionen einrichten.
• ChatGPT: Bietet ebenfalls agentenbasierte Funktionen zur Bearbeitung komplexerer Aufgaben. Je nach Produktversion und verfügbaren Werkzeugen können Recherchen durchgeführt, externe Dienste eingebunden und mehrstufige Abläufe unterstützt werden.
• Gemini: Entwickelt sich ebenfalls zu einem stärker handlungsorientierten KI-Assistenten. Über Integrationen und spezielle Automatisierungsfunktionen lassen sich bestimmte Aufgaben innerhalb des Google-Ökosystems bearbeiten. Der konkrete Funktionsumfang hängt vom Tarif, der Region und den verwendeten Anwendungen ab.

Welches KI-Tool ist die beste Wahl?

Bei der Recherche und strukturierten Aufbereitung von Informationen bleibt Perplexity AI besonders interessant. Die übersichtliche Darstellung von Quellen und die spezialisierten Recherchefunktionen erleichtern den Einstieg in komplexe Themen.

ChatGPT überzeugt vor allem durch seine vielseitigen Einsatzmöglichkeiten und die flexible Gestaltung kreativer und analytischer Arbeitsprozesse. Gemini bietet wiederum Vorteile für Nutzer:innen, die intensiv mit Google-Anwendungen arbeiten und ihre KI-Unterstützung möglichst eng in diese Umgebung integrieren möchten.

Mit der zunehmenden Verbreitung von KI-Agenten nähern sich die Plattformen weiter an. Für die Auswahl des passenden Tools sind deshalb vor allem die konkreten Anforderungen, verfügbare Integrationen und individuelle Arbeitsweisen entscheidend.

Wo liegen die Grenzen von Perplexity AI?

Trotz seiner umfangreichen Funktionen hat Perplexity ähnliche Schwächen wie andere generative KI-Systeme. Ein zentrales Problem bleibt die Qualität der Informationen. Selbst wenn eine Antwort mit mehreren Quellen versehen ist, bedeutet das nicht automatisch, dass die dargestellten Aussagen korrekt sind. KI-Systeme können Aussagen aus ihrem ursprünglichen Zusammenhang lösen oder Schlussfolgerungen ziehen, die durch die verlinkten Inhalte nur teilweise gedeckt werden.

Auch die Aktualität hängt davon ab, welche Informationen online verfügbar und für das System zugänglich sind. Kostenpflichtige Fachinhalte, interne Dokumente oder Informationen aus geschlossenen Datenbanken können unter Umständen nicht berücksichtigt werden.

Ein weiterer wichtiger Aspekt ist der Datenschutz. Besonders bei der Verarbeitung vertraulicher Unternehmensinformationen solltest Du überprüfen, welche Daten gespeichert, verarbeitet oder gegebenenfalls für die Verbesserung der Dienste verwendet werden. Perplexity bietet für Unternehmen spezielle Datenschutz- und Administrationsfunktionen. Vor dem Einsatz im Unternehmen sollten deshalb die jeweiligen Tarifbedingungen und internen Datenschutzvorgaben geprüft werden. Mit den zunehmenden Agentenfunktionen entstehen zudem neue Herausforderungen. Wenn eine KI eigenständig Websites bedient oder Aufgaben ausführt, können fehlerhafte Entscheidungen unmittelbare Auswirkungen haben. Entsprechend wichtig sind klar begrenzte Zugriffsrechte und Kontrollmöglichkeiten.

Fazit: Für wen lohnt sich Perplexity AI?

Perplexity AI hat sich von einer KI-gestützten Suchmaschine zu einer umfangreichen Plattform für Recherche, Informationsverarbeitung und digitale Aufgaben entwickelt. Besonders überzeugend bleibt die Möglichkeit, komplexe Fragen in natürlicher Sprache zu stellen und strukturierte Antworten mit verlinkten Quellen zu erhalten. Mit Pro Search und Research lassen sich inzwischen auch umfangreichere Analysen durchführen.

Neue Entwicklungen wie der Comet-Browser und Perplexity Computer zeigen außerdem, dass der Anbieter zunehmend auf die Automatisierung digitaler Arbeitsprozesse setzt.

Für Nutzer:innen, die regelmäßig recherchieren und Informationen aus verschiedenen Quellen zusammenführen müssen, ist Perplexity daher weiterhin eine interessante Wahl. Die kostenlose Version bietet einen guten Einstieg, während die kostenpflichtigen Tarife bei intensiver Nutzung zusätzliche Möglichkeiten eröffnen.

Ob Perplexity gegenüber ChatGPT oder Gemini die bessere Lösung ist, hängt vom konkreten Einsatzzweck ab. Wer vor allem Wert auf eine übersichtliche, quellenbasierte Recherche legt, findet in Perplexity einen leistungsfähigen Assistenten. Bei kreativen Aufgaben, umfangreichen Integrationen oder individuell gestalteten Arbeitsabläufen können andere KI-Plattformen ebenso sinnvoll sein.

Unabhängig vom verwendeten Tool gilt: KI kann die Recherche erheblich beschleunigen. Die Verantwortung für die Bewertung der Informationen und die Qualität der Ergebnisse bleibt beim Menschen.

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99 Prozent der befragten B2B-Unternehmen nutzen Social Media. Die Präsenz auf sozialen Plattformen ist also nahezu selbstverständlich geworden. Aber wie effizient werden die Kanäle genutzt? Wie gut sind sie in die Unternehmensstrategie eingebunden? Und welche Rolle spielt künstliche Intelligenz dabei?

Antworten liefert die aktuelle B2B-Social-Media-Studie 2026/27 von ALTHALLER communication. Für die 16. Ausgabe der Langzeitstudie wurden 921 Personen aus Deutschland, Österreich und der Schweiz befragt. Die Untersuchung zeigt, wie sich die B2B-Kommunikation verändert und welche Herausforderungen Unternehmen in den kommenden Monaten beschäftigen werden.

KI im B2B Social Media: Hohe Nutzung, wenig Struktur

Eines der auffälligsten Ergebnisse betrifft den Einsatz künstlicher Intelligenz. 96,8 Prozent der Befragten setzen bereits KI ein. Besonders häufig kommt sie bei der Erstellung und Überarbeitung von Texten zum Einsatz. Hier liegt der Anteil unter den KI-Nutzenden bei 91,6 Prozent. Für Recherchen verwenden 81,9 Prozent KI, für Strategie- und Konzeptentwicklung immerhin 65,3 Prozent.

Auch bei der Erstellung von Bildern und Videos (46,8 Prozent) sowie beim Monitoring, bei Datenanalysen und im Reporting (41,2 Prozent) spielen KI-Anwendungen zunehmend eine Rolle.

Die Technologie ist damit in vielen Phasen der Social-Media-Arbeit angekommen. Allerdings fehlt häufig eine verbindliche organisatorische Grundlage. So nutzen 40,1 Prozent der Befragten KI überwiegend situativ und ohne feste Struktur. Weitere 32,9 Prozent haben KI bereits in bestehende Arbeitsprozesse integriert. Lediglich 8,4 Prozent berichten von einer abgestimmten oder geregelten Nutzung innerhalb ihres Teams beziehungsweise Unternehmens.

Das kann problematisch werden. Denn ohne klare Vorgaben entstehen unterschiedliche Arbeitsweisen, unklare Verantwortlichkeiten und Risiken bei der Verarbeitung sensibler Informationen. Wie groß das Problembewusstsein ist, zeigen weitere Studienergebnisse: 83,6 Prozent sehen fehlerhafte oder qualitativ problematische KI-Ergebnisse als Risiko. 73,1 Prozent beschäftigen sich mit dem Umgang mit sensiblen Daten.

Kundengewinnung bleibt das wichtigste Ziel – doch die Messbarkeit fehlt

Social Media soll für Unternehmen konkrete Geschäftsergebnisse liefern. Das zeigt sich besonders deutlich bei den Zielen der B2B-Kommunikation. 91,1 Prozent der Befragten wollen über Social Media neue Kund:innen gewinnen. Damit bleibt die Kundengewinnung das wichtigste Ziel. Allerdings messen bislang lediglich 42,1 Prozent tatsächlich Leads.

Diese Diskrepanz macht eine zentrale Herausforderung sichtbar: Unternehmen investieren in Social-Media-Aktivitäten, können deren Beitrag zur Kundengewinnung jedoch häufig nur eingeschränkt nachvollziehen.

Reichweite, Likes und Interaktionen liefern wichtige Hinweise darauf, wie Inhalte bei der Zielgruppe ankommen. Für eine geschäftsorientierte Bewertung reichen diese Kennzahlen allein allerdings kaum aus.

Marketingverantwortliche sollten deshalb stärker untersuchen, welche Inhalte Website-Besuche auslösen, wie viele qualifizierte Kontakte daraus entstehen und welche Rolle Social Media innerhalb der Customer Journey spielt.

Dafür braucht es eine engere Zusammenarbeit zwischen Marketing und Vertrieb. Werden beispielsweise LinkedIn-Kampagnen mit passenden Landingpages, CRM-Daten und einer systematischen Lead-Erfassung verknüpft, lässt sich ihr Beitrag zu den Unternehmenszielen besser bewerten.

LinkedIn dominiert die B2B-Kommunikation

Bei der Plattformwahl zeigt sich ein klares Bild: Für 73,1 Prozent der Befragten ist LinkedIn der wichtigste Social-Media-Kanal. Das Business-Netzwerk bleibt damit die zentrale Plattform für die B2B-Kommunikation.

Für Unternehmen bietet LinkedIn zahlreiche Möglichkeiten, Fachwissen sichtbar zu machen, Entscheider:innen zu erreichen und Kontakte zu potenziellen Kund:innen aufzubauen. Dabei gewinnt auch die Kommunikation über persönliche Profile an Bedeutung. Laut Studie wollen 28,3 Prozent der Befragten Mitarbeitende künftig stärker als sichtbare Akteure der Unternehmenskommunikation etablieren.

Damit Corporate Influencing funktioniert, benötigen Mitarbeitende allerdings Unterstützung. Redaktionelle Begleitung, klare Themenfelder und ausreichend Zeit für die Kommunikation sind wichtige Voraussetzungen.

Interessant ist zudem die Entwicklung beim Recruiting: Der Anteil der Befragten, die Personalgewinnung als Social-Media-Ziel nennen, ist von 68,3 Prozent im Vorjahr auf 56,9 Prozent gesunken.

Social Media wird zunehmend zur Aufgabe der Unternehmensführung

Mit der steigenden Bedeutung sozialer Medien verändert sich auch ihre organisatorische Verankerung. In der aktuellen Studie zeigt sich, dass immer weniger Unternehmen die gesamte Koordination einer einzelnen Social-Media-Person überlassen. Während dieser Anteil im Vorjahr noch bei 14,7 Prozent lag, beträgt er inzwischen lediglich 2,5 Prozent. Stattdessen werden Geschäftsführung und Marketing stärker in die Verantwortung eingebunden.

Was B2B-Unternehmen für ihre Social-Media-Strategie 2027 lernen können

Die Studienergebnisse liefern einige konkrete Ansatzpunkte für Marketing- und Kommunikationsverantwortliche.

Zunächst lohnt sich eine kritische Bestandsaufnahme der eigenen Social-Media-Aktivitäten.

• Welche Kanäle erreichen tatsächlich die relevanten Zielgruppen?
• Welche Inhalte unterstützen die Unternehmensziele?
• Und wo werden Ressourcen eingesetzt, ohne dass ein erkennbarer Nutzen entsteht?

Gerade bei begrenzten Budgets kann es sinnvoll sein, die Aktivitäten auf wenige relevante Plattformen zu konzentrieren und dort eine kontinuierliche, qualitativ hochwertige Kommunikation aufzubauen.

Ein weiterer Schwerpunkt sollte auf der Erfolgsmessung liegen. Wer Social Media zur Kundengewinnung einsetzt, benötigt Kennzahlen, die über die reine Sichtbarkeit hinausgehen. Dazu zählen beispielsweise qualifizierte Leads, Conversion-Raten und die Entwicklung relevanter Kontakte im Vertrieb.

Auch beim KI-Einsatz besteht Handlungsbedarf. Unternehmen sollten prüfen, welche Aufgaben sich sinnvoll automatisieren lassen und an welchen Stellen menschliche Expertise besonders wichtig bleibt. Klare redaktionelle Standards helfen dabei, die Qualität der veröffentlichten Inhalte sicherzustellen.

Schließlich lohnt es sich, Social Media stärker als unternehmensübergreifende Aufgabe zu betrachten. Marketing, Vertrieb, Kommunikation, Personalabteilung und Geschäftsführung können gemeinsam dafür sorgen, dass relevante Themen identifiziert, Fachwissen sichtbar gemacht und Inhalte gezielt verbreitet werden.

Fazit: Die nächste Entwicklungsstufe heißt Integration

Die B2B Social Media Studie 2027 zeichnet ein deutliches Bild: Unternehmen nutzen soziale Medien und KI inzwischen nahezu flächendeckend. Bei der strategischen Steuerung, der Erfolgsmessung und der organisatorischen Integration bestehen jedoch weiterhin erhebliche Unterschiede.

Besonders auffällig ist die Lücke zwischen ambitionierten Zielen und ihrer praktischen Umsetzung. Während die Kundengewinnung für die große Mehrheit im Mittelpunkt steht, wird der tatsächliche Beitrag von Social Media zu neuen Geschäftskontakten bislang deutlich seltener gemessen.

Für 2027 dürfte deshalb vor allem entscheidend sein, wie gut Unternehmen ihre Kanäle, Technologien, Mitarbeitenden und Prozesse miteinander verbinden. Wer dafür die richtigen Grundlagen schafft, kann Social Media gezielter für die eigenen Geschäftsziele einsetzen.

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Unser Interviewpartner Sebastian Evers

Quelle: JTL

Sebastian Evers ist seit 2024 CEO von JTL. Der erfahrene Manager verfügt über umfassende Expertise in den Bereichen Unternehmensführung, Vertrieb, Marketing und strategische Unternehmensentwicklung. Seine Schwerpunkte liegen insbesondere im B2B-SaaS-Umfeld, der Skalierung wachstumsorientierter Unternehmen sowie der Begleitung von M&A-Prozessen und Unternehmensintegrationen. Darüber hinaus bringt er fundierte Branchenkenntnisse aus Handel, Logistik, Industrie und weiteren Wirtschaftszweigen mit. Ein besonderer Fokus seiner Arbeit liegt auf der Entwicklung leistungsstarker Führungsteams und der strategischen Weiterentwicklung von Unternehmen.

Automatisierung und KI: Was Händler:innen aktuell beschäftigt

Der deutsche E-Commerce befindet sich in einer Phase des Umbruchs. Während die Kosten steigen, wächst gleichzeitig der Druck, Prozesse effizienter zu gestalten. Für viele Händler:innen wird Automatisierung deshalb zunehmend zum zentralen Thema.

contentmanager.de: Welche Entwicklungen im E-Commerce beschäftigen Händler:innen gerade besonders?

„Ganz oben auf der Agenda steht das Thema Automatisierung. Der Kostendruck ist hoch, deshalb wollen sie alles automatisieren, was sich automatisieren lässt. Viele setzen dafür heute schon KI-Lösungen ein. Die zweite Entwicklung ist die wachsende Kanalkomplexität und die Frage, wie man sie beherrscht. In unseren Daten sehen wir klar: Der Trend geht zu immer mehr Marktplätzen und damit zu immer mehr Kanälen”, berichtet Sebastian Evers im Gespräch auf der JTL Connect.

Hinzu kommt das Thema Agentic Commerce, also der Einsatz von KI-Agenten, die eigenständig Aufgaben übernehmen und perspektivisch sogar Kaufprozesse durchführen können.

„Allerdings klafft eine deutliche Lücke zwischen den USA und dem, was in Europa regulatorisch überhaupt möglich ist. Aus meiner Sicht findet agentische KI deshalb in Europa im Moment vor allem auf der Händlerseite statt, nämlich in den eigenen Prozessen.“

KI im E-Commerce: Wo Automatisierung wirklich sinnvoll ist

Um herauszufinden, welche Einsatzmöglichkeiten für Händler:innen besonders relevant sind, hat JTL in diesem Jahr Interviews mit 50 Handelsunternehmen durchgeführt. Im Mittelpunkt stand die Frage, welche Probleme sich durch KI lösen lassen, für die bislang keine zufriedenstellenden Lösungen existierten.

contentmanager.de: Welche Prozesse können auch kleinere Händler automatisieren? 

„Wir wollten vermeiden, dass wir AI-Washing betreiben. Einfach ein Chat-Interface in unser ERP zu bauen und das dann KI zu nennen, wäre zu kurz gesprungen“, erklärt Evers und führt fort: „Aus den Interviews mit Händlern haben wir mehrere Reibungspunkte identifiziert. Einer lag, wie wir vermutet hatten, ganz klar im Customer Service. Wenn wir KI-Agenten die Daten aus dem ERP, historische Kundentickets und das Produktwissen zur Verfügung stellen, lassen sich bestimmte typische Fragen im E-Commerce sehr gut automatisiert beantworten: Wo ist meine Bestellung gerade? Was muss ich tun, um eine Retoure zurückzuschicken?”

Auf der JTL Connect stellte das Unternehmen deshalb seinen neuen Customer Service Agent vor. Dieser soll wiederkehrende Serviceanfragen beantworten und damit die Mitarbeitenden entlasten. Die Lösung befindet sich zunächst in einer geschlossenen Beta-Phase.

Ein weiteres Einsatzgebiet sieht Evers bei der Erstellung von Produktlistings:

„Wer seine Artikel mit Attributen, Merkmalen und Variationen in einem ERP-System wie dem von JTL angelegt hat, muss sie für jeden Marktplatz einzeln zuordnen und teilweise zusätzlich anreichern. Je komplexer die Marktplatzlandschaft wird, desto mehr Aufwand entsteht hier. Genau da wollen wir entlasten.”

contentmanager.de: Und an welcher Stelle braucht es dann doch noch die menschliche Arbeit?

Die menschliche Arbeit entwickelt sich Sebastian Evers zufolge weg von Routine- und Analyseaufgaben:

„Ich glaube, dass sich die menschliche Leistung immer mehr in Richtung Kreativität verlagert. Da geht es zum Beispiel darum, Kundenbedürfnisse zu analysieren. Etwa Rezensionen zu lesen, daraus Bedürfnisse abzuleiten und neue Produkte zu positionieren. Das kann KI zu Teilen zwar auch schon, aber hier ist oft noch Kreativarbeit gefragt.“

Mehr Marktplätze bedeuten nicht automatisch mehr Erfolg

Neben der Automatisierung gehört die steigende Zahl an Vertriebskanälen zu den größten Herausforderungen im Online-Handel. Marktplätze bieten zusätzliche Reichweite, erhöhen allerdings auch den organisatorischen Aufwand. Für Evers ist deshalb eine klare Positionierung entscheidend:

„Einfach nur mehr Marktplätze zu bespielen, ist nicht die Lösung. Am Anfang steht immer die Positionierung: Wo finde ich das Kundensegment, das ich adressieren möchte? Wenn dieses Segment auf mehreren Marktplätzen unterwegs ist, ist es sinnvoll, dort präsent zu sein. Wenn meine Zielgruppe aber eigentlich nur auf einem Marktplatz aktiv ist, muss ich nicht künstlich auf weitere gehen“, erläutert er.

Händler:innen sollten sich deshalb genau überlegen, auf welchen Plattformen ihre Zielgruppen tatsächlich aktiv sind. Wer zusätzliche Kanäle erschließt, ohne dort relevante Kund:innen zu erreichen, erhöht vor allem die eigene Komplexität.

Eine besondere Bedeutung misst Evers dabei der eigenen Marke bei. Denn während Produkte auf Marktplätzen häufig unmittelbar miteinander verglichen werden, können Händler:innen über Markenaufbau und Kundenbindung langfristige Beziehungen entwickeln:

„Ich bin zutiefst davon überzeugt, dass die eigene Marke und die Fähigkeit, eine eigene Story erzählen zu können, weiterhin ein entscheidendes Differenzierungskriterium bleiben. Menschen mögen Geschichten, sie mögen Marken, und daran wird sich nichts ändern.“

Agentic Commerce: Wenn KI-Agenten für uns einkaufen

Doch wie verändert sich die Zukunft des E-Commerce, wenn künftig KI-Agenten Produkte suchen, vergleichen und möglicherweise sogar bestellen?

Evers geht davon aus, dass diese Entwicklung stark von der jeweiligen Produktkategorie abhängen wird. Bei funktionalen, wenig emotionalen Produkten – wie etwa Kabelbindern – könne der Einkauf zunehmend automatisiert erfolgen.

Anders sieht es bei Produkten aus, bei denen Marken, persönliche Vorlieben und das Einkaufserlebnis eine größere Rolle spielen. Wer beispielsweise neue Sneaker sucht, möchte möglicherweise verschiedene Modelle entdecken, Inspiration sammeln oder bewusst bei einer bestimmten Marke einkaufen.

„Ich glaube nicht, dass jedes Kauferlebnis jetzt ein rein transaktionales wird, das von Agenten ausgeführt wird“, erklärt Evers und ergänzt: „Bei diesem Thema werden sich wahrscheinlich auch B2B und B2C stark unterscheiden: Bei Beschaffungsprozessen für Verbrauchsmaterial im Unternehmen, etwa wenn unsere Süßigkeiten-Schublade wieder aufgefüllt werden muss, kann ich mir absolut vorstellen, dass Agenten künftig direkt beim Großhandel bestellen. Auch das ist ein unemotionaler Prozess.“

Damit entstehen auch neue Anforderungen an Online-Shops. Händler:innen müssen sicherstellen, dass ihre Produkte für KI-Systeme auffindbar und ihre Shops technisch zugänglich sind.

Evers verweist in diesem Zusammenhang auf Entwicklungen wie ACP, UCP und WebMCP. Solche technischen Ansätze sollen die Kommunikation zwischen KI-Agenten und Handelssystemen erleichtern. Perspektivisch können Shop-Betreiber:innen damit festlegen, welche Aktionen ein KI-Agent durchführen darf, etwa Produkte suchen oder Bestellungen vorbereiten. Strukturierte Produktdaten, aktuelle Bestände und technisch gut angebundene Systeme könnten daher für Händler:innen künftig noch wichtiger werden.

Wenn zu viel Technologie zum Problem wird

Bei aller Begeisterung für Automatisierung warnt Evers allerdings auch vor einer zunehmenden Technologiekomplexität.

contentmanager.de: Siehst du denn auch, dass manche Händler:innen vielleicht zu viel Technologie einsetzen und dass Automatisierung auch Probleme schaffen kann?

Gerade kleinere Handelsunternehmen betreiben häufig mehrere miteinander verbundene Systeme, verfügen aber nur über begrenzte IT-Ressourcen. Updates, Schnittstellenprobleme oder technische Ausfälle können dann schnell das operative Geschäft beeinträchtigen.

„Technologische Komplexität kann auf jeden Fall ein Blocker fürs Geschäft sein“, sagt Evers. „Ich glaube, das Problem ist, wenn eine kleine Organisation zu viele IT-Systeme selber managen muss. Nehmen wir ein ERP-Update: Normalerweise hat man dafür eine mindestens zweistufige, besser dreistufige Testumgebung, in der man alles ausprobiert, bevor man das Update überhaupt einspielt. Solche Multi-Stage-Setups haben kleine Unternehmen häufig nicht. Sie machen Updates am offenen Herzen. Und wenn dann etwas nicht funktioniert, steht das operative Geschäft still und es geht keine Ware mehr raus.“

JTL verfolgt deshalb nach eigenen Angaben das Ziel, Händler:innen mit einem cloudbasierten ERP-System stärker von technischen Verwaltungsaufgaben zu entlasten. Updates, Infrastruktur und bestimmte Sicherheitsaufgaben sollen dadurch zentral bereitgestellt werden.

Neue Technologien sollten immer danach bewertet werden, welchen konkreten Nutzen sie bringen und welchen zusätzlichen Verwaltungsaufwand sie verursachen.

Die Zukunft des E-Commerce: KI-Agenten, Robotik und menschliche Kreativität

Wir haben gefragt, wie der Online-Handel in fünf Jahren aussehen wird. Evers erwartet, dass persönliche KI-Assistenten eine deutlich größere Rolle spielen werden. Verbraucher:innen könnten künftig im Alltag über Smartphones, Smartwatches oder neue Geräte Einkäufe beauftragen, ohne dafür einen klassischen Online-Shop besuchen zu müssen.

Auch auf Händlerseite rechnet er mit tiefgreifenden Veränderungen. Unternehmen werden zunehmend entscheiden müssen, welche Aufgaben KI-Agenten übernehmen können und an welchen Stellen Menschen gebraucht werden:

„Es wird viel darum gehen, wie ich mit Agenten automatisiere und wie ich meine Organisation in dieser agentischen Welt aufstelle.“

Zusätzlich sieht Evers großes Veränderungspotenzial in der Lagerlogistik. Fortschritte in der Robotik könnten zahlreiche Abläufe im Warehouse verändern und die Automatisierung des Handels weiter vorantreiben.

Trotzdem rechnet er mit einer schrittweisen Entwicklung. Wie schnell sich KI-Agenten durchsetzen, wird von der Technologie, den jeweiligen Produkten und der Akzeptanz der Kund:innen abhängen.

„Werden alle Menschen in Deutschland ihren gesamten Online-Einkauf über einen persönlichen Agenten abwickeln? Das glaube ich nicht. Für bestimmte Produkte und bestimmte Zielgruppen wird das passieren“, erklärt er.

Andere Verbraucher:innen werden seiner Ansicht nach weiterhin bewusst bei vertrauten Shops einkaufen.

Fazit: Die Zukunft des E-Commerce braucht eine klare Strategie

Das Gespräch mit Sebastian Evers zeigt, dass sich der E-Commerce in den kommenden Jahren auf mehreren Ebenen verändern dürfte. KI-Agenten können Händler:innen bei wiederkehrenden Aufgaben entlasten, neue Vertriebswege eröffnen und langfristig sogar eigenständig Beschaffungsprozesse übernehmen.

Für kleine und mittelständische Händler:innen kommt es dabei vor allem auf die richtigen Prioritäten an. Welche Prozesse verursachen heute besonders hohe Kosten? Welche Vertriebskanäle erreichen tatsächlich die eigene Zielgruppe? Und wo kann Automatisierung helfen, ohne zusätzliche Komplexität zu schaffen?

Gleichzeitig bleiben Markenaufbau, Kundenbindung und Kreativität wichtige Erfolgsfaktoren. Denn auch wenn künftig mehr Kaufentscheidungen von KI-Agenten vorbereitet werden, dürfte der persönliche Bezug zu einem Unternehmen für viele Kund:innen weiterhin eine Rolle spielen.

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Vom ersten Kontakt mit einem Unternehmen bis zur langfristigen Kundenbindung durchlaufen Käufer:innen zahlreiche Stationen. Diese werden als Customer Journey bezeichnet. Doch die Kundenreise hat sich in den vergangenen Jahren deutlich verändert: Interessent:innen informieren sich heute über unterschiedlichste Kanäle, vergleichen Angebote, nutzen KI-Tools für ihre Recherche und erwarten eine möglichst nahtlose Kommunikation. Für Unternehmen wird es dadurch immer wichtiger, die Bedürfnisse ihrer Zielgruppe an jedem Kontaktpunkt zu verstehen. Aber wie funktioniert die Customer Journey genau? Welche Phasen durchlaufen Kund:innen und wie lässt sich die Kundenreise gezielt optimieren? Wir erklären Dir die wichtigsten Grundlagen und zeigen, welche Rolle Künstliche Intelligenz, Customer Journey Mapping und datenbasierte Analysen im Jahr 2026 spielen.

Was ist die Customer Journey?

Der Begriff Customer Journey bedeutet übersetzt „Kundenreise“ und beschreibt sämtliche Erfahrungen und Interaktionen, die eine Person mit einem Unternehmen, einer Marke oder einem Produkt macht. Sie beginnt häufig schon lange vor einer konkreten Kaufentscheidung und setzt sich nach dem Kauf fort. Dabei kann eine Customer Journey wenige Minuten dauern oder sich über mehrere Monate beziehungsweise Jahre erstrecken. Wie lang und komplex die Kundenreise ausfällt, hängt unter anderem vom Produkt, der Branche und der Zielgruppe ab.

Ein Beispiel: Wer eine neue Kaffeemaschine benötigt, recherchiert möglicherweise kurz im Internet, vergleicht einige Modelle und bestellt direkt. Entscheidet sich hingegen ein mittelständisches Unternehmen für eine neue ERP-Software, kann die Customer Journey deutlich länger dauern. Verschiedene Abteilungen müssen einbezogen, technische Anforderungen geprüft und Angebote verglichen werden.

Die Customer Journey betrachtet diesen Prozess aus Sicht der Kund:innen. Sie hilft Unternehmen zu verstehen, welche Informationen ihre Zielgruppe benötigt, wo Schwierigkeiten auftreten und wie sich das Kundenerlebnis verbessern lässt.

Wichtig: Eine Customer Journey verläuft in der Praxis selten geradlinig. Interessent:innen springen zwischen verschiedenen Phasen hin und her, vergleichen Alternativen und kehren manchmal erst Wochen später zu einem Anbieter zurück. Dieses Verhalten beschreibt unter anderem Googles Modell der „Messy Middle“, bei dem sich Menschen während ihrer Kaufentscheidung wiederholt zwischen Informationssuche und Bewertung bewegen.

Die sechs Phasen der Customer Journey im Überblick

Um die Kundenreise besser analysieren und optimieren zu können, wird sie häufig in verschiedene Phasen eingeteilt. Ein verbreitetes Modell unterscheidet sechs Stationen, die vom ersten Kontakt bis zur Weiterempfehlung reichen.

1. Awareness: Aufmerksamkeit schaffen

In der Awareness-Phase werden potenzielle Kund:innen erstmals auf ein Problem, eine Herausforderung oder ein Produkt aufmerksam. Vielleicht entdecken sie einen interessanten LinkedIn-Beitrag, stoßen über eine Suchmaschine auf einen Blogartikel oder hören in einem Podcast von einer bestimmten Lösung.

Für Unternehmen geht es in dieser Phase darum, relevante Themen aufzugreifen und sichtbar zu werden. Hilfreiche Blogbeiträge, Social-Media-Inhalte, Videos oder Suchmaschinenoptimierung können dabei unterstützen. Entscheidend ist, dass die Inhalte einen konkreten Mehrwert bieten und Fragen beantworten, die sich die Zielgruppe zu diesem Zeitpunkt stellt.

2. Consideration: Informationen sammeln und Angebote vergleichen

Das Interesse ist geweckt. Nun beschäftigen sich potenzielle Käufer:innen intensiver mit verschiedenen Lösungsmöglichkeiten. Sie vergleichen Anbieter, lesen Erfahrungsberichte, laden Whitepaper herunter oder besuchen Produktwebsites.

In dieser Phase sind ausführliche Informationen besonders wertvoll. Vergleichsartikel, Anwendungsbeispiele, Produktdemonstrationen und Kundenreferenzen helfen dabei, Vertrauen aufzubauen. Gerade im B2B-Marketing spielt die Consideration-Phase eine zentrale Rolle, da Kaufentscheidungen häufig mit höheren Investitionen und längeren Entscheidungsprozessen verbunden sind.

3. Conversion: Aus Interessent:innen werden Kund:innen

In der Conversion-Phase fällt die Kaufentscheidung. Kund:innen bestellen ein Produkt, schließen einen Vertrag ab oder buchen eine Dienstleistung. Doch auch hier können Hindernisse auftreten. Unübersichtliche Bestellprozesse, fehlende Informationen oder komplizierte Kontaktformulare führen möglicherweise dazu, dass Interessent:innen den Vorgang abbrechen.

Unternehmen sollten deshalb darauf achten, dass alle notwendigen Informationen leicht zugänglich sind und der Kaufprozess möglichst unkompliziert abläuft.

Im B2B-Bereich kann eine Conversion übrigens auch eine qualifizierte Vertriebsanfrage oder die Vereinbarung eines Beratungsgesprächs sein. Welche Handlung als Conversion gilt, hängt vom jeweiligen Marketingziel ab.

4. Service: Das Erlebnis nach dem Kauf

Mit dem Kauf beginnt eine weitere wichtige Phase der Customer Journey. Nun zeigt sich, ob das Unternehmen die Erwartungen seiner Kund:innen tatsächlich erfüllt.

Eine schnelle Lieferung, ein verständlicher Onboarding-Prozess und ein zuverlässiger Kundenservice beeinflussen die Zufriedenheit erheblich. Insbesondere bei komplexen Softwarelösungen ist eine gute Betreuung entscheidend, damit Kund:innen den versprochenen Nutzen auch im Arbeitsalltag realisieren können. Unternehmen sollten in dieser Phase frühzeitig Unterstützung anbieten und auf mögliche Probleme reagieren.

5. Retention: Langfristige Kundenbindung aufbauen

Zufriedene Kund:innen sind eine wichtige Grundlage für langfristige Geschäftsbeziehungen. In der Retention-Phase steht deshalb die Kundenbindung im Mittelpunkt.

Regelmäßige Kommunikation, hilfreiche Tipps zur Produktnutzung, personalisierte Angebote oder exklusive Serviceleistungen können dazu beitragen, dass Kund:innen einem Unternehmen treu bleiben.

Gerade bei abonnementbasierten Geschäftsmodellen und Software-as-a-Service-Angeboten ist diese Phase wichtig. Hier beeinflussen Vertragsverlängerungen, Nutzungshäufigkeit und Kundenzufriedenheit unmittelbar den langfristigen Unternehmenserfolg.

6. Advocacy: Kund:innen werden zu Markenbotschafter:innen

Im Idealfall sind Kund:innen so zufrieden, dass sie ihre positiven Erfahrungen mit anderen teilen. Sie schreiben Bewertungen, empfehlen Produkte im persönlichen Umfeld oder berichten öffentlich über erfolgreiche Projekte.

Solche Empfehlungen können gerade im B2B-Bereich eine große Wirkung entfalten. Denn Erfahrungsberichte anderer Unternehmen schaffen Vertrauen und helfen potenziellen Käufer:innen bei ihrer Entscheidung. Allerdings gilt auch das Gegenteil: Negative Erfahrungen können sich über Bewertungsplattformen, soziale Netzwerke und persönliche Kontakte verbreiten. Die Qualität der gesamten Customer Journey beeinflusst deshalb auch die Reputation eines Unternehmens.

Touchpoints: Wo Unternehmen auf ihre Kund:innen treffen

Als Touchpoints bezeichnet man sämtliche Berührungspunkte zwischen Kund:innen und einem Unternehmen beziehungsweise dessen Angeboten. Diese können online und offline stattfinden und lassen sich grundsätzlich in direkte und indirekte Kontaktpunkte unterteilen.

Direkte Touchpoints entstehen beispielsweise beim Besuch einer Website, im Gespräch mit dem Vertrieb, während einer Produktdemo, durch Newsletter oder beim Kontakt mit dem Kundenservice. Hier kann das Unternehmen die Kommunikation weitgehend selbst gestalten.

Indirekte Touchpoints entstehen beispielsweise durch unabhängige Produktbewertungen, Empfehlungen aus dem persönlichen Netzwerk, Vergleichsportale oder Diskussionen in digitalen Communities. Unternehmen haben auf solche Kontaktpunkte meist weniger direkten Einfluss.

Neu hinzu kommen KI-gestützte Informationsangebote. Wenn Interessent:innen ChatGPT oder andere KI-Assistenten nach geeigneten Softwarelösungen fragen, kann bereits dort der erste Kontakt mit einer Marke entstehen.

Unternehmen müssen verstehen, auf welchen Kanälen ihre Zielgruppe tatsächlich unterwegs ist und welche Informationen dort benötigt werden. Eine umfassende Touchpoint-Analyse zeigt, wo bereits gute Kundenerlebnisse entstehen und an welchen Stellen Verbesserungsbedarf besteht.

Content Marketing als verbindendes Element

Eine gut geplante Content-Marketing-Strategie hilft dabei, Interessent:innen über mehrere Phasen hinweg zu begleiten. Während Blogartikel und kurze Videos erste Aufmerksamkeit schaffen können, unterstützen Whitepaper, Webinare und Case Studies die intensive Auseinandersetzung mit einem Angebot.

Damit diese Inhalte zur richtigen Zeit über die passenden Kanäle ausgespielt werden, ist eine strukturierte Redaktionsplanung hilfreich. Content-Marketing-Software kann Unternehmen unterstützen, Themen, Verantwortlichkeiten und Veröffentlichungen zentral zu koordinieren und die Inhalte aufeinander abzustimmen.

Pain Points erkennen und beseitigen

Nicht jeder Kontaktpunkt sorgt automatisch für ein positives Kundenerlebnis. Immer wieder entstehen sogenannte Pain Points, also Probleme oder Hindernisse, denen Kund:innen während ihrer Reise begegnen.

Ein typischer Pain Point ist beispielsweise eine unübersichtliche Website, auf der wichtige Produktinformationen schwer zu finden sind. Auch lange Ladezeiten, komplizierte Kontaktformulare, unklare Preise oder fehlende Unterstützung nach dem Kauf können die Kundenzufriedenheit beeinträchtigen.

Um solche Probleme zu identifizieren, sollten Unternehmen ihre Customer Journey regelmäßig aus Sicht der Kund:innen betrachten. Dabei helfen Website-Analysen, Kundenbefragungen, Support-Anfragen und Gespräche mit dem Vertrieb.

Besonders aufschlussreich ist die Frage, an welchen Stellen Interessent:innen ihre Reise abbrechen. Verlassen beispielsweise viele Nutzer:innen eine bestimmte Landingpage, kann das auf unklare Inhalte, technische Probleme oder fehlende Handlungsaufforderungen hinweisen. Die Erkenntnisse sollten anschließend in konkrete Verbesserungen einfließen. Bereits kleine Veränderungen, etwa ein verständlicheres Kontaktformular oder eine übersichtlichere Produktseite, können das Kundenerlebnis verbessern.

Wie KI die Customer Journey 2026 verändert

Künstliche Intelligenz verändert zunehmend, wie Menschen Informationen suchen, Produkte vergleichen und Kaufentscheidungen vorbereiten. Besonders deutlich zeigt sich diese Entwicklung bei der Recherche nach komplexen Produkten und Dienstleistungen.

Eine Gartner-Studie, die im Mai 2026 veröffentlicht wurde, liefert dazu interessante Zahlen. Von 645 befragten B2B-Käufer:innen gaben 45 Prozent an, bei einer kürzlich getätigten Kaufentscheidung generative KI genutzt zu haben. Die Technologie wurde vor allem eingesetzt, um Informationen über Anbieter und Produkte zu sammeln. Gleichzeitig bevorzugten 69 Prozent der Befragten den persönlichen Austausch mit Vertriebsmitarbeitenden, um KI-generierte Informationen zu überprüfen.

Diese Ergebnisse zeigen, wie wichtig die Verbindung zwischen digitaler Informationsbereitstellung und persönlicher Beratung geworden ist.

Personalisierung entlang der Kundenreise

KI eröffnet außerdem zusätzliche Möglichkeiten, Marketingmaßnahmen stärker auf die Interessen einzelner Zielgruppen abzustimmen. Unternehmen können beispielsweise Interaktionsdaten analysieren, passende Inhalte empfehlen oder häufig gestellte Fragen mithilfe von Chatbots beantworten.

Im B2B-Marketing kann das bedeuten, dass Interessent:innen abhängig von ihrer Branche, Unternehmensgröße oder bisherigen Interaktionen unterschiedliche Inhalte erhalten. Voraussetzung dafür sind eine geeignete Datenbasis, transparente Prozesse und ein verantwortungsvoller Umgang mit personenbezogenen Informationen.

Customer Journey Mapping: So visualisierst Du die Kundenreise

Wer die Customer Journey gezielt verbessern möchte, sollte sie zunächst per Customer Journey Mapping sichtbar machen.

Bei dieser Methode werden die einzelnen Phasen, Touchpoints und Erfahrungen der Kund:innen in einer übersichtlichen Darstellung zusammengeführt. So entsteht eine Customer Journey Map, die typische Abläufe und mögliche Probleme zeigt.

Im ersten Schritt solltest Du definieren, welche Zielgruppe betrachtet werden soll. Mithilfe von Buyer Personas lassen sich typische Bedürfnisse, Erwartungen und Herausforderungen beschreiben. Anschließend werden die wichtigsten Phasen und Kontaktpunkte erfasst. Dabei solltest Du berücksichtigen, welche Ziele Kund:innen verfolgen, welche Fragen sie beschäftigen und welche Hindernisse auftreten können.

Eine Customer Journey Map macht sichtbar, welche Informationen und Unterstützungsangebote in den einzelnen Phasen besonders relevant sind. Wichtig ist, die Darstellung anhand tatsächlicher Daten und Kundenrückmeldungen zu überprüfen. Andernfalls besteht die Gefahr, dass die Journey eher interne Annahmen als das reale Kundenverhalten widerspiegelt.

Customer Journey im B2B: Besonderheiten und Herausforderungen

Die Customer Journey unterscheidet sich im B2B-Marketing in mehreren Punkten vom klassischen Endkundengeschäft.

Während Privatpersonen viele Kaufentscheidungen eigenständig treffen, sind bei B2B-Investitionen häufig mehrere Personen beteiligt. Ein sogenanntes Buying Center kann beispielsweise aus Mitarbeitenden der Fachabteilung, IT-Verantwortlichen, Einkaufsabteilung und Geschäftsführung bestehen.

Diese Beteiligten verfolgen unterschiedliche Interessen. Während die Fachabteilung vor allem auf Benutzerfreundlichkeit und praktische Funktionen achtet, interessiert sich die IT für Sicherheit und Integrationsmöglichkeiten. Der Einkauf wiederum prüft Kosten und Vertragsbedingungen.

Für das Marketing bedeutet das, dass unterschiedliche Informationsbedürfnisse berücksichtigt werden müssen. Technische Dokumentationen, Wirtschaftlichkeitsbetrachtungen, Produktdemonstrationen und Praxisberichte können innerhalb derselben Customer Journey relevant sein. Hinzu kommen oftmals längere Entscheidungsprozesse. Zwischen dem ersten Kontakt und dem tatsächlichen Vertragsabschluss können Monate liegen.

Eine enge Abstimmung zwischen Marketing, Vertrieb und Kundenservice ist deshalb besonders wichtig. Informationen über bisherige Interaktionen sollten dort, wo es zulässig und sinnvoll ist, gemeinsam genutzt werden, um eine konsistente Betreuung zu ermöglichen.

Customer Journey optimieren: Die wichtigsten Maßnahmen

Eine erfolgreiche Customer Journey entsteht durch kontinuierliche Analyse und Verbesserung. Unternehmen sollten deshalb regelmäßig hinterfragen, ob ihre Inhalte, Prozesse und Kommunikationsangebote den Erwartungen der Zielgruppe entsprechen.

Ein guter Ausgangspunkt ist die Analyse bestehender Kundendaten. Welche Kanäle führen besonders häufig zu qualifizierten Anfragen? Welche Inhalte werden vor einer Kaufentscheidung genutzt? An welchen Stellen brechen Interessent den Prozess ab? Auf dieser Grundlage lassen sich gezielte Maßnahmen entwickeln.

Besonders wichtig ist ein passendes Content-Angebot entlang der gesamten Kundenreise. Interessent:innen benötigen während der ersten Recherche andere Informationen als Personen, die bereits verschiedene Anbieter miteinander vergleichen.

Auch Marketing Automation kann helfen, die Customer Journey effizienter zu gestalten. Beispielsweise lassen sich nach einem Whitepaper-Download thematisch passende Inhalte anbieten oder nach einer Produktdemo hilfreiche Zusatzinformationen bereitstellen. Dabei sollten automatisierte Abläufe regelmäßig überprüft werden. Unpassende oder zu häufige Nachrichten können die Kundenerfahrung verschlechtern.

Ein weiterer Ansatz ist die Verbesserung der kanalübergreifenden Kommunikation. Wer bereits im Kundenservice ein Problem geschildert hat, sollte dieses bei einer erneuten Kontaktaufnahme möglichst nicht vollständig erklären müssen. Ebenso wichtig ist es, Erfahrungen nach dem Kauf einzubeziehen. Kundenfeedback, Supportdaten und Erkenntnisse aus Vertragsverlängerungen liefern wertvolle Hinweise darauf, wie sich die gesamte Customer Journey weiterentwickeln lässt.

Customer Journey messen: Diese KPIs sind entscheidend

Um den Erfolg der Customer Journey zu bewerten, benötigen Unternehmen geeignete Kennzahlen. Welche KPIs relevant sind, hängt von den jeweiligen Zielen und Geschäftsmodellen ab.

In der Awareness-Phase können beispielsweise die organische Reichweite, Website-Besuche oder die Sichtbarkeit in Suchmaschinen Hinweise auf den Erfolg liefern.

Während der Consideration-Phase sind unter anderem Interaktionen mit Inhalten, Webinar-Anmeldungen oder qualifizierte Anfragen interessant. In der Conversion-Phase rücken Kennzahlen wie Conversion Rate, Abschlussquote und Customer Acquisition Cost in den Mittelpunkt. Nach dem Kauf gewinnen die Kundenzufriedenheit, Vertragsverlängerungsrate, Abwanderungsquote und der Customer Lifetime Value an Bedeutung. Auch Weiterempfehlungen und Bewertungen können wertvolle Erkenntnisse liefern.

Fazit: Die Customer Journey kontinuierlich verbessern

Die Customer Journey ist ein wichtiges Instrument, um Kund:innen besser zu verstehen und Marketingmaßnahmen gezielter auszurichten. Sie zeigt, welche Berührungspunkte eine Person mit einem Unternehmen hat, welche Informationen sie benötigt und wo mögliche Hindernisse auftreten.

Mit der zunehmenden Nutzung von Künstlicher Intelligenz, neuen digitalen Kanälen und steigenden Erwartungen an personalisierte Kommunikation wird die Kundenreise komplexer. Für Unternehmen lohnt es sich deshalb, die eigene Customer Journey regelmäßig zu analysieren, relevante Touchpoints zu optimieren und Marketing, Vertrieb und Kundenservice enger miteinander zu verzahnen.

Wer die Bedürfnisse seiner Kund:innen in den Mittelpunkt stellt und die gewonnenen Erkenntnisse konsequent nutzt, schafft die Grundlage für bessere Kundenerlebnisse, langfristige Geschäftsbeziehungen und erfolgreiche Marketingmaßnahmen.

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Weihnachtsgeschäft 2026: So entwickelt sich der Online-Handel

Das Weihnachtsgeschäft bleibt für den deutschen Einzelhandel eine der wichtigsten Umsatzphasen des Jahres. Allerdings zeigt sich seit einigen Jahren, dass sich das Einkaufsverhalten verändert. Verbraucher:innen achten verstärkt auf Preise, vergleichen Angebote und nutzen Rabattaktionen schon lange vor dem eigentlichen Weihnachtsfest.

Für November und Dezember 2025 prognostizierte der Handelsverband Deutschland (HDE) einen Einzelhandelsumsatz von 126,2 Milliarden Euro. Das entsprach einem nominalen Wachstum von 1,5 Prozent gegenüber dem Vorjahr. Und das, obwohl 83 Prozent der vom HDE befragten Handelsunternehmen davon ausgingen, dass die Kundschaft aufgrund der Preisentwicklung stärker auf Angebote achten würde.

Auch der Online-Handel zeigt sich trotz schwieriger wirtschaftlicher Rahmenbedingungen vergleichsweise robust. Laut Bundesverband E-Commerce und Versandhandel Deutschland (bevh) erreichte der deutsche E-Commerce mit Waren 2025 einen Bruttoumsatz von 83,1 Milliarden Euro – ein Wachstum von 3,2 Prozent.

Für 2026 prognostizierten bevh und EHI Retail Institute zu Jahresbeginn ein weiteres nominales Wachstum von 3,8 Prozent. Im ersten Halbjahr 2026 stiegen die Online-Umsätze mit Waren gegenüber dem Vorjahreszeitraum bereits um 4,3 Prozent.

Diese Zahlen zeigen: Der Online-Handel wächst weiter. Ob daraus auch ein erfolgreiches Weihnachtsgeschäft wird, hängt allerdings davon ab, wie gut Händler:innen die sich verändernden Kaufgewohnheiten bedienen.

Die Entzerrung des Weihnachtsgeschäfts setzt sich fort

Noch vor einigen Jahren konzentrierte sich ein erheblicher Teil des Weihnachtsgeschäfts auf die letzten Wochen vor Heiligabend. Heute beginnt die kommerzielle Weihnachtssaison deutlich früher. Bereits im Oktober nutzen große Handelsplattformen Rabattaktionen, um Kaufanreize zu schaffen. Im November folgen der Singles Day und die Black Week, bevor mit dem Cyber Monday Ende November ein weiterer Höhepunkt erreicht wird.

Dass diese Entwicklung wirtschaftlich relevant ist, verdeutlichen die Zahlen des HDE: Für Black Friday und Cyber Monday 2025 erwartete der Verband Ausgaben von rund 5,8 Milliarden Euro in Deutschland. Trotz eines prognostizierten leichten Rückgangs gegenüber 2024 bleiben die Aktionstage damit bedeutende Umsatztreiber. Internationale Prognosen bestätigen den Trend zum früheren Weihnachtseinkauf. Adobe erwartet für die US-Weihnachtssaison 2026, dass frühe Rabattaktionen bereits im Oktober einen wesentlichen Beitrag zum Wachstum des Online-Handels leisten.

Für Online-Händler:innen bringt diese Entwicklung mehrere Vorteile. Wer frühzeitig Weihnachtsangebote bewirbt, kann Bestellungen gleichmäßiger über mehrere Wochen verteilen, Versandkapazitäten besser planen und die Abhängigkeit vom Dezembergeschäft reduzieren. Allerdings bedeutet die zeitliche Entzerrung nicht automatisch höhere Umsätze. Ein Teil der Nachfrage wird lediglich in frühere Wochen verschoben. Entscheidend ist deshalb, ob Händler:innen durch ihre Aktionen zusätzliche Käufe auslösen oder lediglich bestehende Umsätze vorziehen.

Die wichtigsten Shopping-Aktionstage 2026

Auch 2026 bieten sich zahlreiche Gelegenheiten, mit gezielten Marketingmaßnahmen Weihnachtskäufer:innen zu erreichen.

Aktionstage nutzen: das Weihnachtsgeschäft beginnt im Oktober

Der Online-Handel sollte von den Lebensmittelmärkten lernen. Wer schon im September Lebkuchen verkauft, verlängert den Zeitraum für diese saisonalen Produkte und steigert somit den Umsatz. In vier Monaten lassen sich mehr Lebkuchen verkaufen als in zwei. Dies gilt für das komplette Weihnachtsgeschäft. Man kann mit Aktionstagen über den Herbst und Winter mehr Kund:innen erreichen. Entgegen aller Prognosen wird auch dieses Weihnachten der Einzelhandel seinen Umsatz steigern können. Nun aber nicht mehr in den Monaten November und Dezember, sondern vielleicht schon etwas früher. Diese Tage solltest Du Dir für nächstes Jahr auf alle Fälle merken!

Agentic Commerce: Der neue Einflussfaktor im Weihnachtsgeschäft 2026

Während sich das Weihnachtsgeschäft bislang vor allem zeitlich verändert hat, entsteht durch künstliche Intelligenz eine weitere Entwicklung: Die Art der Produktsuche und Kaufentscheidung verändert sich.

Unter Agentic Commerce versteht man den Einsatz von KI-Agenten, die Verbraucher:innen beim Einkauf unterstützen und bestimmte Aufgaben eigenständig ausführen können. Dazu gehören beispielsweise die Produktsuche, der Vergleich verschiedener Angebote, die Berücksichtigung individueller Vorgaben und – bei entsprechend ausgestatteten Systemen – auch die Vorbereitung oder Durchführung von Bestellungen.

Ein Beispiel: Statt mehrere Online-Shops zu durchsuchen, könnte eine Kundin einen KI-Assistenten bitten, fünf Weihnachtsgeschenke für unterschiedliche Familienmitglieder zu finden. Das Gesamtbudget soll 250 Euro nicht überschreiten, die Produkte sollen gute Bewertungen besitzen und spätestens am 20. Dezember geliefert werden.

Ein KI-Agent kann diese Anforderungen analysieren, passende Angebote zusammenstellen und Unterschiede bei Preis, Produkteigenschaften und Lieferbarkeit aufzeigen. Der klassische Weg von der Suchmaschine über verschiedene Produktseiten bis zum Checkout wird dadurch zumindest teilweise verkürzt.

Zwar wird der Einkauf selbst beim Weihnachtsgeschäft wohl noch selten durch KI Agenten durchgeführt, da es sich dabei um ein eher emotionales Produkt handelt (im Gegensatz etwa zu Ersatzteilen im B2B-Geschäft), doch der Einfluss von KI auf Kaufentscheidungen ist auch im privaten Einsatz unverkennbar.

KI beeinflusst bereits heute Kaufentscheidungen – die Zahlen

Wie groß der Einfluss künstlicher Intelligenz auf das Weihnachtsgeschäft werden könnte, zeigen Zahlen aus der vergangenen Saison. Adobe registrierte während des US-Weihnachtsgeschäfts 2025 einen Anstieg des Traffics von generativen KI-Anwendungen zu Online-Shops um 693,4 Prozent gegenüber dem Vorjahr.

Für das Weihnachtsgeschäft 2026 prognostiziert Adobe ein weiteres Wachstum dieser KI-vermittelten Shop-Besuche um 130 Prozent.

Auch Salesforce stellte für die Weihnachtssaison 2025 einen starken Einfluss von KI fest. Nach eigenen Berechnungen waren KI-Anwendungen und KI-Agenten weltweit an Online-Umsätzen im Umfang von 262 Milliarden US-Dollar beteiligt. Das entsprach rund 20 Prozent des erfassten globalen Online-Weihnachtsgeschäfts. Wichtig ist allerdings die Unterscheidung: Diese Zahlen erfassen auch den Einfluss von KI-gestützten Empfehlungen und anderen Assistenzfunktionen. Sie bedeuten nicht, dass sämtliche entsprechenden Käufe von autonomen KI-Agenten abgeschlossen wurden.

Fazit: Das Weihnachtsgeschäft wird früher, digitaler und intelligenter

Das Weihnachtsgeschäft 2026 steht im Zeichen zweier Entwicklungen.

Einerseits setzt sich die zeitliche Entzerrung fort. Rabattaktionen beginnen bereits im Oktober, die Black Week ist längst mehr als ein einzelnes Wochenende und Verbraucher:innen verteilen ihre Einkäufe auf einen längeren Zeitraum.

Andererseits verändert künstliche Intelligenz zunehmend die Customer Journey. KI-Assistenten unterstützen bei der Geschenkerecherche, erleichtern Preisvergleiche und können perspektivisch auch einzelne Schritte des Kaufprozesses übernehmen.

Für Online-Händler:innen bedeutet das, dass eine erfolgreiche Weihnachtsstrategie nicht mehr allein aus attraktiven Preisen und gut geplanten Aktionstagen besteht. Mindestens ebenso wichtig werden vollständige Produktdaten, eine hohe Sichtbarkeit in KI-gestützten Such- und Empfehlungssystemen sowie transparente, vertrauenswürdige Einkaufserlebnisse.

Wer sein Weihnachtsgeschäft frühzeitig plant und gleichzeitig die Voraussetzungen für KI-gestützten Handel schafft, verbessert seine Chancen, in der aktuellen Einkaufswelt sichtbar und wettbewerbsfähig zu bleiben.

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AI Coding Days 2026: Eine Konferenz für die nächste Generation der Softwareentwicklung

Unter dem Motto „Build Fast, Think Deep“ beschäftigen sich die AI Coding Days 2026 mit den Möglichkeiten von KI in der Softwareentwicklung. Im Mittelpunkt stehen Themen wie Agentic Engineering, AI Coding, Software Factories und die Transformation bestehender IT-Prozesse.

Die Veranstaltung richtet sich an Entwickelnde, Tech-Leads und Entscheider:innen, die erfahren möchten, wie KI-gestützte Entwicklungsprozesse bereits heute funktionieren und welche Potenziale sich daraus für Unternehmen ergeben. Dabei setzt die Konferenz auf einen praxisorientierten Ansatz. Die Speaker zeigen anhand konkreter Beispiele, wie sie KI-Werkzeuge in ihren Arbeitsalltag integrieren, welche Herausforderungen auftreten und welche Lösungen sich bewährt haben.

Fabian Rossbacher: Unternehmen müssen beim AI Coding umdenken

Warum gerade jetzt eine eigene Konferenz für AI Coding notwendig ist, erklärt Fabian Rossbacher, Gründer der AI Coding Days, im Interview mit Frank Mühlenbeck von contentmanager.de.

Rossbacher beobachtet, dass sich KI-Werkzeuge und Entwicklungsmethoden derzeit so schnell verändern, dass klassische Weiterbildungsangebote kaum Schritt halten können. Viele Entwickler:innen eignen sich das notwendige Wissen eigenständig in ihrer Freizeit an. Unternehmen schaffen dafür häufig noch keine ausreichenden Rahmenbedingungen.

Deshalb fordert er, Weiterbildung im Bereich Agentic Engineering stärker zu fördern:

„Aus meiner Sicht müssen wir die Softwareentwicklung in Unternehmen radikal auf Agentic Engineering ausrichten. Agenten übernehmen bereits Aufgaben im Code, führen Tests aus und überarbeiten ihre Ergebnisse. Entwickler müssen lernen, diese Arbeit zu organisieren, zu steuern und zu prüfen.

Dafür reicht es nicht, ein neues Tool zu kaufen. Wir müssen Arbeitsabläufe neu denken: Welchen Kontext brauchen Agenten? Wie verteilen wir Aufgaben? Wie sichern wir Qualität? Die Verantwortung für Architektur und Ergebnisse bleibt bei uns.“

Ein weiteres Anliegen des Veranstalters ist der offene Wissensaustausch. Die AI Coding Days verstehen sich ausdrücklich als deutschsprachige Wissenskonferenz mit Pitch-Verbot. Verkaufspräsentationen haben auf der Bühne keinen Platz. Stattdessen sollen echte Erfahrungen und konkrete Erkenntnisse aus der Praxis vermittelt werden.

„Unsere Speaker sind Menschen, die ihrer Zeit voraus sind. Sie haben früh angefangen, intensiv ausprobiert und bereits eigene Arbeitsweisen entwickelt. Jetzt geben sie den Teilnehmern einen offenen Einblick in diese Erfahrungen.

Alle Vorträge sind auf Deutsch. Das ist ein wichtiger Teil des Formats: Auch bei komplexen technischen Themen sollen die Teilnehmer gut folgen, nachfragen und miteinander diskutieren können. Wir bringen diese Menschen in Köln zusammen – im RheinEnergieStadion, mit Raum für persönlichen Austausch.“

Von Live Coding bis Deep Dives: Das erwartet die Teilnehmenden

Das Veranstaltungskonzept umfasst einen Konferenztag und einen separaten Workshop-Tag. Am 19. November stehen Vorträge, Keynotes und Erfahrungsberichte rund um KI-gestützte Softwareentwicklung auf dem Programm.

Am anschließenden Deep-Dive-Tag können Interessierte ihr Wissen in kleineren Gruppen praktisch vertiefen. Die Workshops behandeln unter anderem Cursor, Claude Code, GitHub Copilot, lokale Sprachmodelle und Multi-Agent-Systeme.

Mit maximal 20 Teilnehmenden pro Workshop steht die praktische Anwendung im Vordergrund. Die Teilnehmer:innen arbeiten direkt mit den jeweiligen Technologien und erhalten Feedback von erfahrenen Experten.

Rossbacher beschreibt den Ansatz im Interview mit einer klaren Botschaft:

„Terminal auf und rein in die Praxis. Die Speaker zeigen, wie sie ihren Harness benutzen, also die Arbeitsumgebung für Modelle, Werkzeuge und Agenten. Wie organisieren sie Aufgaben? Wie prüfen sie Ergebnisse? Was hat nicht funktioniert, und was haben sie daraus gelernt? Das ist spannend für Entwickler, Tech-Leads und Entscheider.

Die Speaker, Vortragsthemen und Zeiten stehen in der aktuellen Timetable. Bringt eure Fragen mit. Die Gespräche zwischen den Vorträgen gehören genauso zum Format wie das Programm auf der Bühne.“

Auch das Networking spielt eine wichtige Rolle. Die Veranstaltung soll eine Community aufbauen, in der Entwickelnde Erfahrungen teilen und gemeinsam neue Arbeitsweisen erproben können.

SEO-DAY und AI Coding Days 2026 finden am selben Tag statt

Eine Besonderheit: Parallel zu den AI Coding Days findet am 19. November 2026 auch der SEO-DAY im RheinEnergieStadion statt. Damit treffen zwei Fachbereiche aufeinander, deren Zusammenarbeit durch den Einsatz künstlicher Intelligenz zunehmend wichtiger wird.

Während sich der SEO-DAY mit Suchmaschinenoptimierung, Generative Engine Optimization (GEO), Content und digitaler Sichtbarkeit beschäftigt, konzentrieren sich die AI Coding Days auf die technische Entwicklung KI-gestützter Anwendungen.

Die räumliche und zeitliche Verbindung bietet einen besonderen Mehrwert: Besucher:innen mit einem SEO-DAY-Ticket erhalten automatisch Zugang zu den Vorträgen der AI Coding Days. Zusätzlich können sie eine weitere Person aus der IT für 99 Euro zu den AI Coding Days mitbringen.

Gerade für Unternehmen, die Marketingprozesse automatisieren oder eigene KI-Anwendungen entwickeln möchten, ergeben sich dadurch interessante Möglichkeiten zum fachübergreifenden Austausch.

Warum sich ein Besuch lohnt

Das KI-gestützte Softwaredevelopment entwickelt sich schnell. Wer die neuen Möglichkeiten verstehen und im Unternehmen einsetzen möchte, braucht aktuelle Praxiserfahrungen und den Austausch mit Menschen, die bereits intensiv mit den Technologien arbeiten. Fabian Rossbacher macht es kurz:

„Weil das Feld noch unglaublich jung ist. Viele, die heute intensiv mit KI entwickeln, haben vielleicht anderthalb bis zwei Jahre praktische Erfahrung damit. Auch die Vorreiter lernen ständig dazu.

Der Zug ist also nicht abgefahren. Jetzt ist der Moment, einzusteigen, Wissen aufzubauen und die nächsten Jahre mitzugestalten. Die Teilnehmer sollen mit konkreten Ideen, neuen Kontakten und richtig Lust aufs Bauen nach Hause gehen – und Teil einer Community werden, die gemeinsam weiterlernt.“

Weitere Informationen zum Programm, zu den Speakern und zu den Tickets findest Du auf der Website der AI Coding Days.

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FRIDAY Insights: Wie souverän ist Dein ERP?

Einen konkreten Blick auf das Thema wirft das kommende FRIDAY Insights von OMT und contentmanager.de am 16. Oktober 2026 von 11:00 bis 12:30 Uhr. Unter dem Titel „Digitale Souveränität: Ist Dein ERP ein Risiko?“ sprechen Andreas Fresi und Ekkehard Ziesche von Softengine darüber, wie Unternehmen Abhängigkeiten innerhalb ihrer ERP-Landschaft erkennen und ihre langfristige Handlungsfähigkeit erhalten können.

Im Webinar geht es unter anderem um Betriebsmodelle, die Nähe zum Softwarestandard, mögliche Lock-in-Effekte und die Frage, welchen Einfluss Unternehmen auf die Weiterentwicklung ihrer geschäftskritischen Software behalten. Ein Prüfraster mit fünf Fragen soll Teilnehmenden anschließend dabei helfen, die eigene ERP-Strategie einzuordnen.

Das ERP ist allerdings nur ein Beispiel. Fragen rund um digitale Souveränität betreffen inzwischen nahezu die gesamte IT-Landschaft eines Unternehmens.

Was bedeutet digitale Souveränität?

Der Begriff klingt zunächst nach möglichst großer technologischer Unabhängigkeit. In der Unternehmenspraxis wäre ein solches Ziel kaum realistisch. Kaum ein Unternehmen entwickelt seine gesamte Software selbst, betreibt eigene Rechenzentren und verzichtet vollständig auf externe Plattformen und Dienstleister. Also kommt es auf den vorhandenen Handlungsspielraum an.

Digitale Souveränität ist die Fähigkeit zur Selbstbestimmung im digitalen Raum und zur eigenständigen Handlungsfähigkeit. Damit liegt der Schwerpunkt auf Wahlmöglichkeiten und der Fähigkeit, Entscheidungen bewusst treffen zu können.

Das könnte beispielsweise bedeuten: Können Daten aus einem System exportiert werden? Gibt es Alternativen zu einem bestehenden Anbieter? Lassen sich Schnittstellen zu anderen Anwendungen herstellen? Kann ein Cloud-Dienst ersetzt werden, wenn sich Preise oder Bedingungen verändern? Sind ausreichend Kompetenzen im eigenen Unternehmen vorhanden, um solche Entscheidungen beurteilen zu können?

Digitale Souveränität ist damit weniger ein klar definierter Zielzustand. Sie ist vielmehr eine strategische Fähigkeit, die Unternehmen kontinuierlich pflegen müssen.

Digitale Abhängigkeiten gehören längst zum Unternehmensalltag

Die Abhängigkeit von externen Technologien ist bereits heute erheblich. Viele deutsche Unternehmen nutzen tagtäglich digitale Technologien oder Services aus dem Ausland. Besonders häufig werden Endgeräte, Software und Cybersecurity-Lösungen importiert. Abhängigkeiten an sich sind dabei kein außergewöhnliches Problem. Sie entstehen bei nahezu jeder Zusammenarbeit mit einem Technologieanbieter. Kritisch können sie werden, wenn Unternehmen ihre Auswirkungen nicht kennen oder kaum Möglichkeiten besitzen, auf Veränderungen zu reagieren.

Ein klassisches Beispiel ist der sogenannte Vendor Lock-in. Unternehmen bauen über Jahre Prozesse rund um eine bestimmte Softwareplattform auf. Datenstrukturen, Schnittstellen, Erweiterungen und interne Abläufe werden immer stärker an dieses System angepasst. Ein späterer Wechsel wird dadurch aufwendig und teuer.

Welche Abhängigkeiten akzeptiert ein Unternehmen bewusst und wo entsteht ein geschäftliches Risiko?

Datenhoheit ist ein zentraler Bestandteil digitaler Souveränität

Besonders deutlich zeigt sich das Thema beim Umgang mit Unternehmensdaten.

Viele Daten liegen heute verteilt über CRM-Systeme, ERP-Anwendungen, Marketingplattformen, Cloud-Speicher, Analysewerkzeuge und Kollaborationstools. Wichtig ist dabei, ob Unternehmen jederzeit wissen, wo diese Daten gespeichert werden und wie sie genutzt werden können.

Eine wichtige Frage lautet beispielsweise, wie einfach Daten aus einer Anwendung exportiert werden können. Ein theoretischer Datenexport hilft wenig, wenn anschließend ein proprietäres Format vorliegt, das sich nur schwer in ein anderes System übertragen lässt.

Auch Schnittstellen spielen eine wichtige Rolle. Je leichter verschiedene Systeme miteinander kommunizieren können, desto größer bleibt der technische Handlungsspielraum. Datenhoheit bedeutet daher in der Praxis, Zugriffsrechte, Speicherorte, Exportmöglichkeiten und Weiterverwendung frühzeitig mitzudenken.

Cloud-Souveränität wird zum strategischen Thema

Besonders relevant ist digitale Souveränität inzwischen bei Cloud-Diensten. Viele Unternehmen verlagern zentrale Anwendungen und Daten in externe Infrastrukturen. Dadurch gewinnen Kriterien wie Interoperabilität, Portabilität und Exit-Fähigkeit an Bedeutung. Unternehmen sollten kritische Systeme, Daten und Prozesse identifizieren, Abhängigkeiten bewerten und daraus passende Maßnahmen ableiten. Dazu zählen unter anderem offene Standards, Multi-Cloud-Ansätze, Exit-Szenarien und der Aufbau eigener Kompetenzen.

Ein Exit-Szenario klingt zunächst nach einem Thema für den Ernstfall. Tatsächlich hilft es bereits bei der Auswahl eines Dienstes. Unternehmen können beispielsweise vor Vertragsabschluss klären, wie Daten zurückgeführt werden, welche Formate zur Verfügung stehen und welcher Aufwand bei einem Anbieterwechsel entsteht.

Damit wird digitale Souveränität zu einem Kriterium bei Beschaffung und Softwareauswahl.

KI schafft neue Abhängigkeiten

Mit dem zunehmenden Einsatz von künstlicher Intelligenz bekommt das Thema eine weitere Dimension. Viele Unternehmen integrieren KI-Funktionen inzwischen direkt in bestehende Software oder nutzen externe generative KI-Plattformen.

Dabei entstehen neue Fragen: Welche Daten werden an ein KI-System übertragen? Welches Modell steckt hinter einer Anwendung? Kann das Modell gewechselt werden? Wie stark sind Prozesse auf einen bestimmten Anbieter zugeschnitten?

Hier wachsen Abhängigkeiten schnell: Prompts, automatisierte Workflows, Wissensdatenbanken und Schnittstellen werden häufig eng mit einer bestimmten Plattform verbunden. Unternehmen sollten deshalb bereits während der Einführung von KI-Anwendungen prüfen, wie portabel Daten und Prozesse bleiben.

Digitale Souveränität ist eine Managementaufgabe

Viele dieser Entscheidungen werden technisch umgesetzt. Ihre Auswirkungen reichen jedoch weit über die IT hinaus.

Wenn ein Unternehmen sein CRM-System nicht mehr flexibel wechseln kann, betrifft das Vertrieb und Marketing. Wenn Daten aus einem Cloud-System kaum migriert werden können, kann dies strategische Entscheidungen erschweren. Und wenn zentrale KI-Prozesse vollständig von einem Anbieter abhängen, entsteht daraus eine unternehmerische Abhängigkeit.

Digitale Souveränität gehört deshalb auf die Agenda von Geschäftsführung, IT, Einkauf und Fachabteilungen.

Unternehmen können beispielsweise regelmäßig überprüfen, welche Systeme für den Geschäftsbetrieb besonders kritisch sind, welche Alternativen existieren und wie auf einen Ausfall oder Anbieterwechsel reagiert werden könnte. Ebenso wichtig sind dokumentierte Schnittstellen, exportierbare Daten und internes Know-how.

Digitale Souveränität bedeutet Entscheidungsfreiheit

Unternehmen werden auch künftig auf Cloud-Provider, Softwareanbieter und Technologiepartner angewiesen sein. Das ist Teil einer vernetzten Wirtschaft. Aber Unternehmen sollten ihre Abhängigkeiten kennen und jederzeit handlungsfähig bleiben.

Darin liegt der Kern digitaler Souveränität: Entscheidungen über Daten, Anwendungen und technologische Infrastruktur bewusst treffen zu können. Wer bereits bei der Auswahl neuer Systeme auf Portabilität, offene Schnittstellen, Exit-Möglichkeiten und interne Kompetenzen achtet, schafft langfristig mehr Spielraum.

Das gilt für ERP-Systeme genauso wie für Cloud-Plattformen, Marketingsoftware oder KI-Anwendungen. Je stärker digitale Technologien in zentrale Geschäftsprozesse hineinwachsen, desto wichtiger wird die Frage, wie viel Kontrolle das Unternehmen darüber behält. Jetzt zum Webinar anmelden und den ersten Schritt machen!

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Wie präsent diese Risiken inzwischen in den Chefetagen sind, zeigt der 29. Global CEO Survey von PwC. 34 Prozent der deutschen CEOs nennen Cyberrisiken als größte Bedrohung für die kommenden zwölf Monate. 62 Prozent wollen ihre Cybersicherheit in den kommenden drei Jahren umfassend verbessern. Gleichzeitig fragen sich 57 Prozent der deutschen CEOs, ob sie ihr Unternehmen schnell genug transformieren, um mit dem technologischen Wandel Schritt zu halten.

Auch der KPMG CEO Outlook 2025 zeichnet ein ähnliches Bild. 77 Prozent der deutschen CEOs erwarten, dass Cybersecurity die Entwicklung ihres Unternehmens in den kommenden drei Jahren stark beeinflussen wird. 76 Prozent betrachten die erfolgreiche Integration von KI in Geschäftsprozesse als zentrales Handlungsfeld. Die Herausforderung liegt damit auf der Hand: Unternehmen müssen neue Technologien einsetzen und sich gleichzeitig gegen neue Risiken absichern. Für Geschäftsführer:innen stellt sich dabei eine zusätzliche Frage: Wo können aus diesen Entwicklungen persönliche Haftungsrisiken entstehen?

So findest Du mögliche Haftungsrisiken im eigenen Unternehmen

Auch Geschäftsführer:innen müssen nicht jedes Gesetz im Detail kennen. Sie müssen aber in der Lage sein, zu erklären und nachzuweisen, wie ihr Unternehmen seine wesentlichen Risiken steuert. Zur Unterstützung dessen haben wir den Geschäftsführer-Haftungscheck 2026 entwickelt. Die Checkliste führt Dich durch zentrale Risikofelder wie Cybersecurity, KI, Sanktionsprüfung, Krisenfrüherkennung, Datenschutz und Hinweisgeberschutz.

Rund 30 Fragen helfen Dir dabei, den aktuellen Stand im Unternehmen einzuordnen. Jede Frage lässt sich als „erfüllt“, „teilweise erfüllt“ oder „Handlungsbedarf“ bewerten. Zusätzlich zeigt Dir die Checkliste, welche Unterlagen und Nachweise für eine strukturierte Unternehmensorganisation besonders relevant sein können.

Damit erhältst Du einen schnellen Überblick darüber, welche Bereiche bereits gut organisiert sind und an welchen Stellen sich eine genauere Prüfung lohnt.

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Die Checkliste dient als erste organisatorische Orientierung und ersetzt keine individuelle rechtliche Beratung.

Wann können Geschäftsführer persönlich haften?

Nicht jedes Problem im Unternehmen führt automatisch zu einer persönlichen Haftung der Geschäftsführung. Einen wichtigen rechtlichen Ausgangspunkt bildet bei einer GmbH allerdings § 43 GmbHG. Danach müssen Geschäftsführer:innen in den Angelegenheiten der Gesellschaft die Sorgfalt eines ordentlichen Geschäftsmanns anwenden. Verletzen sie ihre Pflichten, können sie gegenüber der Gesellschaft für daraus entstehende Schäden haften.

In der Praxis spielt deshalb häufig die Organisation des Unternehmens eine entscheidende Rolle. Wurden Verantwortlichkeiten eindeutig festgelegt? Gibt es Kontrollmechanismen? Werden relevante Risiken regelmäßig an die Geschäftsführung berichtet? Wurden Entscheidungen und Maßnahmen dokumentiert? Gerade bei neuen regulatorischen Anforderungen können solche Fragen schnell relevant werden.

1. Cybersecurity: IT-Sicherheit ist inzwischen Geschäftsführungsthema

Cybersecurity dürfte derzeit eines der wichtigsten Beispiele für Haftungsrisiken für Geschäftsführer:innen sein. Ein Cyberangriff kann Produktion und Vertrieb lahmlegen, vertrauliche Daten offenlegen oder erhebliche finanzielle Schäden verursachen. Gleichzeitig sind die Anforderungen an die Unternehmensleitung konkreter geworden.

Besonders deutlich wird das bei NIS2 und dem deutschen BSI-Gesetz. Für Geschäftsleitungen besonders wichtiger und wichtiger Einrichtungen enthält § 38 BSIG ausdrücklich Umsetzungs-, Überwachungs- und Schulungspflichten. Die Geschäftsleitung muss die vorgeschriebenen Risikomanagementmaßnahmen umsetzen und deren Umsetzung überwachen. Bei schuldhafter Verletzung dieser Pflichten kann eine Haftung gegenüber der Einrichtung entstehen. Hinzu kommt eine regelmäßige Schulungspflicht für die Geschäftsleitung.

Damit reicht es für betroffene Unternehmen kaum aus, Cybersecurity vollständig an die IT-Abteilung zu übergeben. Geschäftsführer:innen sollten nachvollziehen können, wie Cyberrisiken bewertet werden, welche Schutzmaßnahmen existieren und wie Vorfälle eskaliert werden. Eine einfache Kontrollfrage lautet deshalb: Wann hast Du Dir zuletzt dokumentiert über den aktuellen Stand der IT-Sicherheit berichten lassen?

2. KI: Wenn niemand genau weiß, wo Künstliche Intelligenz eingesetzt wird

KI-Systeme verbreiten sich in Unternehmen mit enormer Geschwindigkeit. Mitarbeiter:innen nutzen generative KI für Texte, Präsentationen, Analysen oder Programmierung. Andere Systeme unterstützen Recruiting, Kundenservice, Marketing oder Entscheidungsprozesse. Für Geschäftsführer:innen entsteht daraus eine neue Governance-Aufgabe. Denn ohne Überblick über die eingesetzten Systeme lassen sich Risiken kaum systematisch bewerten.

Der EU AI Act stellt Unternehmen bereits Anforderungen an die KI-Kompetenz. Nach einer im Juli 2026 beschlossenen Anpassung von Artikel 4 sollen Anbieter und Betreiber von KI-Systemen Maßnahmen ergreifen, die Entwicklung der KI-Kompetenz ihrer Mitarbeiter:innen und weiterer Personen zu unterstützen, die in ihrem Auftrag mit KI-Systemen arbeiten. Dabei sind unter anderem Vorkenntnisse, Erfahrung und Einsatzkontext zu berücksichtigen.

Für die Geschäftsführung ist deshalb eine Bestandsaufnahme sinnvoll: Welche KI-Systeme werden im Unternehmen verwendet? Wer entscheidet über ihren Einsatz? Welche Daten dürfen eingegeben werden? Welche Anwendungen benötigen zusätzliche Kontrollen? Gibt es Schulungen zum Thema? Ein einfaches KI-Inventar kann hier bereits einen wichtigen ersten Schritt darstellen.

3. Sanktionslisten: Der Geschäftspartner kann zum Compliance-Risiko werden

Sanktionen werden häufig mit internationalem Exportgeschäft verbunden. Für Unternehmen reicht der Blick auf das Zielland einer Lieferung jedoch nicht immer aus. Sanktionsmaßnahmen können Personen, Unternehmen, Organisationen, Zahlungsströme und bestimmte Waren betreffen.

Das Bundeswirtschaftsministerium weist ausdrücklich darauf hin, dass Unternehmen die Einhaltung des EU-Sanktionsrechts eigenverantwortlich sicherstellen müssen. Eine wirksame Sanktions-Compliance nimmt dabei auch die beteiligten Personen, Organisationen und Einrichtungen in den Blick. Die Bundesbank weist zudem darauf hin, dass Verstöße gegen Finanzsanktionsrechtsakte nach dem Außenwirtschaftsgesetz als Straftat oder Ordnungswidrigkeit geahndet werden können.

Für Geschäftsführer:innen stellt sich damit vor allem eine organisatorische Frage: Gibt es im Unternehmen einen belastbaren Prozess für die Prüfung von Geschäftspartner:innen? Dabei geht es um mehr als eine einmalige Prüfung bei Aufnahme einer Geschäftsbeziehung. Sanktionslisten und Eigentümerstrukturen können sich ändern. Unternehmen benötigen deshalb festgelegte Zuständigkeiten, Prüfzeitpunkte, Eskalationsprozesse und eine nachvollziehbare Dokumentation.

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4. Unternehmenskrise: Warnsignale müssen früh erkannt werden

Haftungsrisiken entstehen längst vor dem eigentlichen Insolvenzantrag.

§ 1 StaRUG (Unternehmensstabilisierungs- und -restrukturierungsgesetz) verpflichtet Geschäftsleiter:innen haftungsbeschränkter Unternehmen dazu, fortlaufend Entwicklungen zu überwachen, die den Fortbestand des Unternehmens gefährden können. Werden entsprechende Entwicklungen erkannt, müssen geeignete Gegenmaßnahmen ergriffen werden. Kommt es tatsächlich zur Zahlungsunfähigkeit oder Überschuldung, greifen zusätzlich die Regeln der Insolvenzordnung. § 15a der Insolvenzordnung verlangt den Insolvenzantrag ohne schuldhaftes Zögern. Die gesetzliche Höchstfrist beträgt bei Zahlungsunfähigkeit drei Wochen und bei Überschuldung sechs Wochen.

Ein Blick auf Umsatz und aktuellen Kontostand bietet dafür kaum eine ausreichende Grundlage. Geschäftsführer:innen brauchen belastbare Informationen über Liquidität, Forderungen, Verbindlichkeiten, Finanzierung und mögliche Krisenszenarien. Die entscheidende Frage lautet: Würde Dein Frühwarnsystem heute erkennen, wenn sich in einigen Monaten eine ernsthafte Unternehmenskrise abzeichnet?

5. Datenschutz: Ein Problem betrifft schnell mehrere Risikobereiche

Datenschutz ist inzwischen ein etabliertes Compliance-Thema. Trotzdem entstehen durch neue Technologien immer wieder neue Konstellationen.

Das zeigt sich besonders beim Einsatz von KI und Cloud-Software. Mitarbeiter kopieren Kundendaten in KI-Anwendungen, neue SaaS-Tools werden ohne abgestimmten Prozess eingeführt oder sensible Informationen liegen bei verschiedenen Dienstleistern. Gleichzeitig kann ein Cyberangriff einen Datenschutzvorfall auslösen. Für die Geschäftsführung ist deshalb entscheidend, dass Datenschutz nicht als isoliertes Projekt betrachtet wird. Verantwortlichkeiten, Freigabeprozesse für neue Systeme und Abläufe für Vorfälle sollten klar definiert sein.

Auch hier gilt: Geschäftsführer:innen müssen nicht jede Datenverarbeitung persönlich kontrollieren. Sie sollten allerdings wissen, wie das Unternehmen kritische Datenverarbeitungen identifiziert und wer bei Problemen verantwortlich handelt.

6. Hinweisgeberschutz: Eine Meldestelle auf dem Papier reicht kaum

Viele Unternehmen haben sich im Zuge des Hinweisgeberschutzgesetzes mit internen Meldestellen beschäftigt. Nach der erstmaligen Einrichtung kann das Thema jedoch schnell von der Managementagenda verschwinden.

Das kann problematisch sein. § 40 HinSchG sieht unter anderem Bußgelder vor, wenn entgegen der gesetzlichen Verpflichtung keine interne Meldestelle eingerichtet und betrieben wird. Auch die Behinderung von Meldungen, Verstöße gegen die Vertraulichkeit und Repressalien können sanktioniert werden.

Für Geschäftsführer sollte deshalb die Funktionsfähigkeit des Systems im Vordergrund stehen. Wissen Beschäftigte, wo sie Hinweise abgeben können? Werden Meldungen vertraulich behandelt? Gibt es klare Fristen und Verantwortlichkeiten? Werden gemeldete Risiken tatsächlich weiterverfolgt?

Ein eingerichteter Meldekanal ist nur der Anfang eines funktionierenden Prozesses.

7. Das größte Risiko liegt häufig in der Organisation

Cybersecurity, KI, Sanktionen, Datenschutz, Krisenfrüherkennung und Hinweisgeberschutz wirken zunächst wie völlig unterschiedliche Themen. Aus Sicht der Geschäftsführung haben sie allerdings einen gemeinsamen Kern. Es geht um Organisation.

Geschäftsführer:innen können Aufgaben delegieren und Fachleute einsetzen. Gleichzeitig brauchen sie verlässliche Strukturen, mit denen wesentliche Risiken erkannt und kontrolliert werden. Zuständigkeiten müssen eindeutig sein. Kritische Informationen müssen die Geschäftsführung erreichen. Maßnahmen müssen nachvollziehbar dokumentiert werden. Hier entstehen in der Praxis möglicherweise gefährliche Lücken. Ein Unternehmen kann beispielsweise eine hervorragende IT-Abteilung haben. Wenn Cyberrisiken nie strukturiert an die Geschäftsführung berichtet werden, fehlt eine wichtige Verbindung. Ähnlich sieht es bei KI aus: Eine Richtlinie allein bringt wenig, wenn niemand weiß, welche Anwendungen tatsächlich genutzt werden.

Fazit: Haftungsrisiken für Geschäftsführer:innen werden vielfältiger

Persönliche Haftungsrisiken entstehen für Geschäftsführer:innen längst nicht mehr ausschließlich rund um Insolvenz, Steuern oder Unternehmensfinanzen. Digitalisierung und Regulierung bringen zusätzliche Verantwortungsfelder auf die Managementagenda.

Cybersecurity ist durch NIS2 noch deutlicher zur Aufgabe der Unternehmensleitung geworden. Beim Einsatz von KI müssen Unternehmen Governance und Kompetenz aufbauen. Sanktionen verlangen funktionierende Kontrollprozesse für Geschäftspartner. Krisenfrüherkennung, Datenschutz und Hinweisgeberschutz bleiben ebenfalls relevante Führungsaufgaben.

Für Geschäftsführer:innen lohnt sich deshalb ein regelmäßiger Blick auf die eigene Organisation: Sind Verantwortlichkeiten eindeutig geregelt, werden Risiken tatsächlich überwacht und lassen sich wichtige Entscheidungen und Kontrollen später nachvollziehen? Wer diese Fragen beantworten kann, hat bereits eine wichtige Grundlage geschaffen, um die zunehmende Komplexität beherrschbar zu halten.

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LinkedIn will weniger generische Inhalte im Feed

LinkedIn spricht seit mehreren Monaten offen darüber, generische KI-Inhalte stärker aus dem Feed zu drängen. Im Juni 2026 erklärte das Netzwerk, technische Systeme aufgebaut zu haben, die typische Signale für sogenannte „AI Slop“-Inhalte erkennen sollen.

Dabei geht es um Beiträge, die auf den ersten Blick sauber geschrieben sind, aber wenig fachliche Tiefe oder persönliche Einordnung bieten. Dazu zählen beispielsweise Texte, die bekannte Aussagen wiederholen, stark standardisierte Muster nutzen oder in großer Menge produziert werden. LinkedIn betont, dass KI weiterhin als Unterstützung beim Schreiben genutzt werden kann. Entscheidend ist aus Sicht der Plattform, dass ein Beitrag eine erkennbare menschliche Perspektive enthält.

Die Maßnahmen zeigen offenbar Wirkung. Im September 2026 teilte LinkedIn mit, dass Inhalte, die als „AI Slop“ klassifiziert wurden, bereits rund 40 Prozent weniger Views erhalten.

LinkedIn KI-Posts können Reichweite verlieren

Für Unternehmen ist vor allem die Reichweitenfrage wichtig. LinkedIn hat eigene Klassifikatoren entwickelt, die generische Inhalte erkennen und deren Verbreitung einschränken sollen.

Bereits in frühen Tests erreichten diese Systeme laut LinkedIn eine Trefferquote von 94 Prozent bei der Identifikation entsprechender Inhalte. Beiträge, die als generisch eingestuft werden, werden deutlich seltener über das unmittelbare Netzwerk der Autor:innen hinaus ausgespielt. Für das B2B-Marketing hat das Konsequenzen. Eine hohe Posting-Frequenz allein reicht künftig noch weniger aus. Wenn Beiträge ähnlich aufgebaut sind, bekannte Gedanken wiederholen oder keine eigenen Erfahrungen vermitteln, kann ihre Reichweite leiden.

Nutzer:innen können „AI Slop“ melden

LinkedIn ergänzt seine technischen Systeme inzwischen durch Feedback aus der Community. Nutzer:innen können Beiträge über das Drei-Punkte-Menü mit der Option „Seems like AI slop“ kennzeichnen.

Innerhalb der ersten zwei Wochen nach Einführung der Funktion im August 2026 wurde sie laut LinkedIn bereits von mehr als einer Million Mitgliedern genutzt. Die Meldungen sollen unter anderem dabei helfen, die Erkennung entsprechender Inhalte weiter zu verbessern.

Eine einzelne Meldung führt laut LinkedIn nicht automatisch zu einer Reichweitenreduzierung. Wenn ein Beitrag jedoch ausreichend negatives Feedback erhält, können Autor:innen einen entsprechenden Hinweis in ihren Post-Analytics sehen.

LinkedIn verändert auch die eigenen KI-Tools

Interessant ist, dass LinkedIn parallel seine eigenen Schreibfunktionen überarbeitet. Die bisherige Funktion „Enhance your post“ wird durch Werkzeuge ersetzt, die stärker auf Korrektur und bessere Verständlichkeit ausgerichtet sind. Die KI soll Texte sprachlich verbessern, ohne die individuelle Stimme der Verfasser:innen grundlegend zu verändern.

Damit gibt LinkedIn eine klare Richtung vor: KI darf bei der Erstellung unterstützen. Inhalt, Haltung und Erfahrung sollen weiterhin von Menschen kommen.

Was die Änderung für das B2B-Marketing bedeutet

Gerade im B2B-Umfeld lebt guter LinkedIn-Content von Expertise. Allgemeine Tipps lassen sich heute innerhalb weniger Sekunden generieren. Wirklich relevant werden Inhalte dann, wenn sie konkrete Erfahrungen, Beobachtungen oder eigene Einschätzungen enthalten. Ein Beitrag über Vertrieb gewinnt beispielsweise an Wert, wenn ein Unternehmen schildert, welche Maßnahme tatsächlich funktioniert hat, wo Probleme entstanden sind und welche Erkenntnisse daraus gezogen wurden.

Auch klare Meinungen dürften wichtiger werden. Dabei geht es nicht um künstlich provokante Aussagen. Eine nachvollziehbare fachliche Position reicht oft schon aus, um einen Beitrag von austauschbarem Content abzuheben. LinkedIn KI-Posts sollten deshalb vor der Veröffentlichung immer redaktionell geprüft werden. Generische Formulierungen, Wiederholungen und allgemein bekannte Aussagen lassen sich dabei gezielt durch konkrete Beispiele und eigene Perspektiven ersetzen.

KI bleibt ein sinnvolles Werkzeug

Die aktuellen Maßnahmen zeigen, wohin sich LinkedIn entwickeln möchte. Die Plattform will besser erkennen, welche Beiträge tatsächlich Mehrwert bieten und welche lediglich professionell formuliert wirken. Für Unternehmen kann diese Entwicklung eine Chance sein. Wer eigene Erfahrungen teilt, Fachwissen sichtbar macht und KI gezielt zur Unterstützung einsetzt, kann sich deutlicher von automatisiert erstelltem Massen-Content abheben.

LinkedIn KI-Posts werden deshalb nicht verschwinden. Ihre Qualität dürfte künftig noch stärker darüber entscheiden, wie sichtbar sie im Feed werden.

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