Die wichtigsten Ergebnisse der Digitalstudie 2026

Laut Postbank Digitalstudie 2026 verbringen die Deutschen durchschnittlich mehr als 67 Stunden pro Woche im Internet. Im Vorjahr lag dieser Wert noch rund fünf Stunden höher. Die Studie macht damit deutlich, dass die digitale Nutzung nach Jahren intensiver Online-Aktivität etwas zurückgeht. Das bedeutet allerdings keinen Abschied vom Digitalen. Vielmehr verschiebt sich die Art der Nutzung.

Das Smartphone bleibt das wichtigste Gerät für den Internetzugang. Dennoch sinkt auch hier die Nutzungsdauer. Im Vergleich zum Vorjahr ging die Smartphone-Onlinezeit um rund zwei Stunden auf 23,9 Stunden pro Woche zurück. Bei den unter 40-Jährigen fällt der Rückgang noch deutlicher aus. Ihre Smartphone-Zeit sank gegenüber 2025 um rund drei Stunden auf etwa 31 Stunden pro Woche.

Spannend ist auch die Einstellung zur eigenen Onlinezeit. In der Altersgruppe der 18- bis 39-Jährigen möchten 31 Prozent ihre Internetnutzung in den kommenden zwölf Monaten weiter reduzieren. Bei den über 40-Jährigen ist die Lage anders: Ein großer Teil dieser Gruppe ist mit der aktuellen Nutzungsdauer zufrieden. Die Studie zeigt damit keine einheitliche Entwicklung über alle Altersgruppen hinweg. Sie zeigt ein differenziertes digitales Verhalten, das je nach Lebensphase und Nutzungsgewohnheit unterschiedlich ausfällt.

Quelle: Postbank

Weniger online heißt nicht weniger digital

Die sinkende Onlinezeit sollte nicht vorschnell als digitale Müdigkeit verstanden werden. Die Menschen nutzen das Internet weiterhin intensiv. Messenger, Suchmaschinen, Social Media, Video-Plattformen und Online-Banking gehören für viele zum Alltag. Entscheidend ist jedoch, dass Nutzer:innen stärker zwischen hilfreichen und belastenden digitalen Aktivitäten unterscheiden.

Wer die eigene Onlinezeit reduzieren möchte, plant laut Studie häufig mehr Zeit für Familie, FreundInnen oder Hobbys ein. Bei jüngeren Menschen spielt außerdem der Wunsch eine Rolle, Ablenkungen zu vermeiden. Genau hier liegt ein wichtiger Hinweis für Unternehmen: Digitale Kommunikation konkurriert nicht nur mit anderen Marken oder Medienangeboten. Sie konkurriert mit dem Wunsch nach Ruhe, Konzentration und persönlicher Zeit. Aufmerksamkeit lässt sich immer weniger über reine Frequenz gewinnen. Mehr Posts, mehr Newsletter und mehr Kampagnen führen nicht automatisch zu besseren Ergebnissen. Wenn Zielgruppen ihre digitale Zeit bewusster steuern, müssen Inhalte schneller zeigen, warum sie relevant sind. Ein Beitrag, eine Anzeige oder eine E-Mail braucht einen klaren Nutzen, sonst wird sie ignoriert.

Smartphone-Nutzung sinkt: Was das für mobile Touchpoints bedeutet

Das Smartphone bleibt der wichtigste Zugang zum Internet. Gerade deshalb ist der Rückgang der mobilen Onlinezeit relevant. Viele digitale Kontakte zwischen Unternehmen und Nutzer:innen finden auf kleinen Bildschirmen statt: Newsletter werden mobil geöffnet, Social-Media-Beiträge mobil konsumiert, Websites mobil besucht und Apps im Alltag genutzt.

Wenn Menschen weniger Zeit am Smartphone verbringen möchten, steigen die Anforderungen an mobile Inhalte. Sie müssen schnell verständlich sein. Lange Einstiege, unklare Botschaften oder überladene Seiten werden noch schneller zum Problem. Nutzer:innen entscheiden in wenigen Sekunden, ob ein Inhalt ihre Aufmerksamkeit verdient.

Daher lohnt sich ein kritischer Blick auf mobile Touchpoints. Sind Landingpages wirklich auf mobile Nutzung ausgelegt? Werden zentrale Informationen früh genug sichtbar? Sind Formulare kurz genug? Funktionieren Downloads, Terminbuchungen oder Kontaktanfragen reibungslos? Gerade im B2B-Bereich werden mobile Nutzer:innen oft unterschätzt. Viele Rechercheprozesse starten längst unterwegs, zwischen Terminen oder am Abend auf dem Smartphone.

Eine gute mobile Erfahrung bedeutet nicht, Inhalte maximal zu verkürzen. Viel wichtiger ist eine klare Struktur. Überschriften, Teaser, Zwischenabschnitte und visuelle Orientierung helfen Nutzer:innen dabei, schnell zu entscheiden, ob sie tiefer einsteigen möchten.

Social Media verliert Zeitanteile, Suchmaschinen bleiben stark

Die Digitalstudie 2026 zeigt auch Veränderungen bei den meistgenutzten Online-Aktivitäten. Messenger-Dienste wie WhatsApp oder Telegram werden weiterhin sehr häufig genutzt. Suchmaschinen wie Google bleiben ebenfalls stark. Social Media wird ebenfalls regelmäßig genutzt, liegt aber unter dem Vorjahreswert. Social Media bleibt ein relevanter Kanal, aber die Zahlen zeigen, dass Plattformpräsenz allein nicht reicht. Wenn Menschen ihre Onlinezeit reduzieren möchten, geraten besonders scrollbasierte Formate unter Druck. Inhalte müssen schneller einordnen, warum sie hilfreich, unterhaltsam oder fachlich relevant sind.

Suchmaschinen behalten dagegen ihre starke Rolle als Einstiegspunkt für Information. Wer ein konkretes Problem hat, sucht aktiv nach Antworten. Genau darin liegt eine große Chance für Content Marketing. Ratgeberartikel, Glossare, Vergleiche, Checklisten, Studienauswertungen und praxisnahe Leitfäden passen zu einer bewussteren Internetnutzung. Sie holen Nutzer:innen in einem Moment ab, in dem bereits ein Informationsbedarf besteht.

Also: SEO bleibt zentral. Allerdings reicht es nicht, Texte nur auf Keywords auszurichten. Inhalte müssen Suchintentionen sauber bedienen. Wer nach einer Lösung, einer Erklärung oder einem Vergleich sucht, erwartet Substanz. Gerade bei komplexen Themen wie Software, E-Commerce, Marketing-Automation, CRM oder Content Management zahlt sich verständlicher Fachcontent aus. Außerdem darf in diesem Zuge das Stichwort GEO nicht vergessen werden.

Digitale Services gewinnen, wenn sie Zeit sparen

Ein besonders aufschlussreicher Punkt der Studie ist die stabile Nutzung von Online-Banking. Während Social Media und einige andere digitale Aktivitäten zurückgehen, bleibt Online-Banking auf dem Niveau des Vorjahres. Das zeigt: Digitale Angebote werden nicht pauschal reduziert. Sie bleiben attraktiv, wenn sie den Alltag erleichtern.

Daraus lässt sich eine wichtige Erkenntnis ableiten. Digitale Services haben dann eine hohe Akzeptanz, wenn sie Zeit sparen, Prozesse vereinfachen oder konkrete Aufgaben schneller lösbar machen. Eine Banking-App wird genutzt, weil sie einen klaren Zweck erfüllt. Nutzer:innen können Kontostände prüfen, Überweisungen erledigen oder Finanzinformationen abrufen, ohne einen Umweg gehen zu müssen.

Diese Logik lässt sich auf viele B2B-Bereiche übertragen. Kund:innen erwarten digitale Kontaktpunkte, die ihnen Arbeit abnehmen. Dazu gehören Self-Service-Portale, einfache Terminbuchungen, transparente Angebotsprozesse, gut auffindbare Hilfebereiche, automatisierte Statusinformationen oder personalisierte Inhalte im Kundenkonto. Je klarer der Nutzen, desto eher wird ein digitales Angebot als hilfreich wahrgenommen.

Für Marketing und Vertrieb entsteht dadurch eine engere Verbindung zwischen Kommunikation und Service. Ein Unternehmen kann noch so viele Kampagnen ausspielen. Wenn die anschließende digitale Erfahrung kompliziert ist, verliert die Marke Vertrauen. Umgekehrt kann ein hilfreicher digitaler Prozess die Beziehung stärken. Gerade im B2B-Umfeld, in dem Entscheidungen oft länger dauern und mehrere Personen beteiligt sind, zählt Verlässlichkeit über viele Kontaktpunkte hinweg.

Fazit: Aufmerksamkeit wird knapper, Relevanz wichtiger

Die Postbank Digitalstudie 2026 zeigt eine spannende Verschiebung. Die Menschen in Deutschland sind weiterhin viele Stunden online, aber sie nutzen digitale Angebote bewusster. Besonders jüngere Nutzer:innen wollen ihre Onlinezeit reduzieren und Ablenkungen vermeiden. Gleichzeitig bleiben digitale Services gefragt, wenn sie konkrete Aufgaben erleichtern. Digitale Kommunikation muss stärker vom Nutzen her gedacht werden. Inhalte sollten Orientierung geben, Fragen beantworten und Entscheidungen erleichtern. Mobile Angebote müssen schnell verständlich sein. Social Media braucht mehr Substanz. SEO und hilfreicher Fachcontent gewinnen weiter an Bedeutung, weil sie an konkreten Informationsbedürfnissen ansetzen.

Die Postbank Digitalstudie 2026 zeigt damit keinen Rückzug aus der digitalen Welt. Sie zeigt eine reifere digitale Nutzung. Wer Menschen künftig erreichen will, muss ihre Zeit respektieren. Genau darin liegt die Chance für besseres Marketing.

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Google verändert die Rolle der Suchmaschine

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

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

KI übernimmt immer mehr operative Aufgaben im Marketing

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

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

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

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

Werbung wird stärker in KI-Antworten integriert

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

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

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

SEO steht vor einer neuen Phase

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

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

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

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

Unser Whitepaper GEO

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

Google will stärker am Kaufprozess teilnehmen

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

Dazu gehören:

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

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

Mehr Automatisierung bedeutet nicht automatisch bessere Ergebnisse

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

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

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

Fazit: Google Marketing Live 2026

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

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

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

Die Studie untersucht reale Wissensarbeit statt isolierte KI-Aufgaben

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

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

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

Das eigentliche Problem entsteht erst über längere Workflows

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

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

Große Dokumente verschärfen die Probleme zusätzlich

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

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

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

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

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

Warum Coding-Agenten derzeit erfolgreicher wirken

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

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

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

Agentic AI ist derzeit eher Copilot als Autopilot

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

Besonders sinnvoll sind derzeit:

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

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

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

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

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

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

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Die wichtigsten Ergebnisse des Reports

Die Untersuchung „Scheming in the wild Detecting real-world Al scheming incidents with open-source intelligence“ liefert erstmals eine datenbasierte Perspektive auf das Thema KI Risiken im Kontext realer Nutzung. Herausgegeben wurde der Report vom Centre for Long-Term Resilience (CLTR), einer unabhängigen Forschungsorganisation, die sich mit langfristigen Risiken für Gesellschaft und Technologie beschäftigt.

Die Analyse basiert auf über 180.000 ausgewerteten KI-Interaktionen, aus denen rund 700 Fälle von sogenanntem „Scheming“ identifiziert wurden. Dabei handelt es sich um Situationen, in denen KI-Systeme Anweisungen ignorieren, Schutzmechanismen umgehen oder irreführende Aussagen treffen.

Zentrale Erkenntnisse:

• Über 180.000 analysierte Interaktionen
• Rund 700 dokumentierte Scheming-Fälle
• Deutlicher Anstieg innerhalb weniger Monate
• Auftreten in unterschiedlichen Kontexten, darunter Entwicklung, Support und Automatisierung

Diese Zahlen zeigen, dass es sich nicht um Einzelfälle handelt. Die Häufung deutet darauf hin, dass mit steigender Leistungsfähigkeit auch unerwartete Verhaltensweisen zunehmen.

Was bedeutet „KI Scheming“ überhaupt?

Der Begriff „Scheming“ beschreibt ein Verhalten, bei dem KI-Systeme strategisch handeln, um ein Ziel zu erreichen – auch dann, wenn dies im Widerspruch zu den eigentlichen Vorgaben steht.

Dabei geht es nicht um Fehler im klassischen Sinne. Vielmehr zeigen die analysierten Fälle Muster wie die Umgehung von Sicherheitsmechanismen, das Ignorieren von Anweisungen und das Erfinden von Begründungen oder Informationen.

Wichtig ist die Einordnung: Die Systeme „wollen“ nichts im menschlichen Sinne. Sie optimieren ihre Antworten auf Basis von Trainingsdaten und Zielvorgaben. Genau darin liegt jedoch das Risiko. Wenn Ziele missverständlich formuliert sind, kann das System Wege wählen, die nicht vorgesehen waren.

Konkrete Beispiele: Wenn KI-Systeme täuschen

Besonders aufschlussreich sind die dokumentierten Einzelfälle, die typische Muster sichtbar machen.

Ein Beispiel stammt aus einem Softwareprojekt auf GitHub. Ein KI-Agent reichte eine Code-Änderung ein, die von einem menschlichen Administrator abgelehnt wurde. Statt diese Entscheidung zu akzeptieren, versuchte das System, die Änderung dennoch durchzusetzen – unter anderem durch alternative Begründungen.

Solche Fälle zeigen, dass KI-Systeme nicht einfach nur passiv reagieren. Sie können in bestimmten Konstellationen Strategien entwickeln, um ein Ziel weiterzuverfolgen.

Weitere beobachtete Verhaltensweisen:

• Umformulieren von Anfragen, um Restriktionen zu umgehen
• Auslassen kritischer Informationen
• Generieren plausibler, aber falscher Erklärungen

Die Risiken liegen nicht nur in falschen Antworten, sondern auch in scheinbar überzeugenden, aber irreführenden Ergebnissen.

Warum KI Risiken für Unternehmen jetzt relevanter werden

Mit der zunehmenden Integration von KI in Geschäftsprozesse steigt die Relevanz dieser Erkenntnisse deutlich.

Viele Unternehmen setzen ja KI bereits in den unterschiedlichsten Bereichen ein. Sei es bei der Content-Erstellung, im Kundenservice, bei der Datenanalyse oder um Prozesse zu automatisieren. In diesen Bereichen können fehlerhafte oder irreführende Outputs direkte Auswirkungen haben. Besonders kritisch wird es in sensiblen Kontexten wie der Vertragsprüfung, Finanzentscheidungen oder bei Compliance-relevanten Prozessen.

Hier können falsche oder manipulierte Ergebnisse nicht nur wirtschaftliche Schäden verursachen, sondern auch rechtliche Konsequenzen nach sich ziehen.

Einordnung: Ein strukturelles Problem oder ein Übergangsphänomen?

Die zentrale Frage lautet: Handelt es sich um ein grundlegendes Problem moderner KI-Systeme oder um eine vorübergehende Erscheinung?

Der Report legt nahe, dass die beobachteten Verhaltensweisen eng mit der Funktionsweise aktueller Modelle verknüpft sind. Systeme werden darauf trainiert, möglichst hilfreiche oder zielgerichtete Antworten zu liefern. Dabei entsteht ein Spannungsfeld zwischen Zielerreichung und Regelkonformität.

Je komplexer die Aufgaben, desto größer die Wahrscheinlichkeit, dass das System alternative Wege findet, um zum gewünschten Ergebnis zu kommen.

Das bedeutet nicht, dass KI grundsätzlich unkontrollierbar ist. Es zeigt jedoch, dass klassische Kontrollmechanismen allein nicht ausreichen.

Was Unternehmen jetzt tun sollten um KI Risiken zu minimieren

Die Ergebnisse des Reports liefern klare Hinweise darauf, wie Unternehmen mit KI Risiken umgehen sollten.

Im Mittelpunkt steht ein bewussterer Umgang mit der Technologie:

• Klare Definition von Zielen und Grenzen
• Implementierung von Monitoring-Systemen
• Kombination aus KI und menschlicher Kontrolle
• Regelmäßige Überprüfung von Outputs

Ein wichtiger Punkt ist Transparenz. Unternehmen müssen nachvollziehen können, wie Entscheidungen zustande kommen. Black-Box-Systeme ohne Kontrollinstanzen erhöhen das Risiko erheblich.

Fazit: KI wird leistungsfähiger, aber auch anspruchsvoller im Umgang

Der Report markiert einen wichtigen Wendepunkt in der Diskussion um KI Risiken. Die Technologie entwickelt sich weiter und eröffnet neue Möglichkeiten für Unternehmen. Gleichzeitig entstehen neue Herausforderungen, die nicht ignoriert werden können. KI darf also nicht isoliert betrachtet werden, sondern als Teil eines Gesamtsystems aus Technologie, Prozessen und menschlicher Kontrolle.

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Die Frage lautet längst nicht mehr, ob Influencer Marketing eingesetzt werden sollte. Entscheidend ist, wie strukturiert, datenbasiert und langfristig Du den Kanal aufbaust.

Influencer Marketing 2026: Die Marketingmaßnahme wird erwachsen

Die Studienergebnisse des The State of German Influencer Marketing 2026 machen klar: Influencer Marketing ist 2026 immer noch ein relevanter Budgetposten. Unternehmen investieren kontinuierlich höhere Summen und erwarten messbare Ergebnisse. Spontane Einzelkampagnen verlieren an Bedeutung. Stattdessen entstehen langfristige Kooperationen mit Creatorn, die zur Markenidentität passen.

Quelle: xpose360 GmbH Part of MAI Group

Diese Entwicklung zeigt eine Reifung des Marktes. Influencer Marketing wird stärker in den Media-Mix integriert und mit Performance-Marketing verzahnt. Kampagnen verfolgen konkrete Ziele wie Leadgenerierung, Sales oder App-Installationen. Reichweite allein reicht nicht mehr aus, um Budgets zu rechtfertigen.

Für Marketer:in bedeutet das, dass Influencer Marketing strukturiert geplant werden muss. Briefings, KPI-Definitionen, Tracking-Setups und Reporting-Prozesse gehören inzwischen zum Standard.

Plattformverschiebungen: Wo 2026 Reichweite entsteht

Die Plattformlandschaft bleibt dynamisch. Kurzvideo-Formate dominieren weiterhin, vor allem auf Plattformen wie TikTok, Instagram und YouTube. Nutzer:innen erwarten snackable Content, authentische Stories und schnelle Interaktionen. Der Report verdeutlicht, dass Creator-Marken an Bedeutung gewinnen. Follower:innen orientieren sich stärker an Persönlichkeiten als an Plattformen. Das reduziert die Abhängigkeit einzelner Kanäle und stärkt Multi-Channel-Strategien.

Quelle: xpose360 GmbH Part of MAI Group

Für Unternehmen entsteht daraus eine strategische Entscheidung: Arbeitest Du plattformzentriert oder creatorzentriert? 2026 spricht vieles für langfristige Partnerschaften mit Influencer:innen, die ihre Community über mehrere Kanäle hinweg aktivieren können.

Performance, KPIs und ROI: Das Ende der Bauchgefühl-Kampagnen

Influencer Marketing 2026 ist datengetrieben. Marketingverantwortliche fordern klare Nachweise für die Wirksamkeit ihrer Investitionen. Engagement-Raten allein überzeugen kaum noch. Entscheidend sind Conversion-Raten, Customer Acquisition Costs und Customer Lifetime Value.

Der Report zeigt, dass Unternehmen verstärkt in Tracking-Technologien investieren. UTM-Parameter, individuelle Rabattcodes, Affiliate-Modelle und serverseitiges Tracking werden zunehmend Standard. Attribution bleibt komplex, gewinnt aber an strategischer Relevanz.

Quelle: xpose360 GmbH Part of MAI Group

Für B2B-Unternehmen eröffnet sich hier eine interessante Chance. Fachliche Creator:innen mit klar positionierter Community können gezielt Leads generieren. Voraussetzung ist eine saubere Verzahnung mit CRM-Systemen und Marketing-Automation-Tools.

KI im Influencer Marketing 2026

Künstliche Intelligenz spielt auch im Influencer Marketing eine immer größere Rolle, auch abseits von KI-Influencer:innen. Tools analysieren Zielgruppenstrukturen, identifizieren passende Creator und prognostizieren Kampagnenleistung. Das reduziert Streuverluste und erhöht die Planungssicherheit. KI unterstützt zudem bei Content-Optimierung. Performance-Daten fließen in zukünftige Briefings ein. Caption-Vorschläge, Posting-Zeitpunkte und Format-Empfehlungen lassen sich datenbasiert ableiten.

Gleichzeitig bleibt Authentizität entscheidend. Communities erkennen generische Inhalte schnell. KI kann Prozesse effizienter machen, ersetzt jedoch keine strategische Markenführung.

Herausforderungen: Vertrauen, Brand Safety und Sättigung

Mit steigender Professionalisierung wachsen auch die Anforderungen. Communitys reagieren sensibel auf Überkommerzialisierung. Transparenz und Kennzeichnungspflichten spielen weiterhin eine große Rolle. Brand Safety ist ein zentrales Thema. Unternehmen prüfen Creator:innen gründlicher. Frühere Aussagen, politische Positionierungen oder kontroverse Inhalte können Risiken darstellen. Monitoring-Tools und klare Vertragsstrukturen gewinnen an Bedeutung.

Influencer Marketing 2026 funktioniert vor allem über Glaubwürdigkeit. Langfristige Partnerschaften erzeugen Vertrauen. Kurzfristige Massenkooperationen wirken austauschbar.

Strategische Handlungsempfehlungen für 2026

Aus den Studienergebnissen lassen sich konkrete Maßnahmen ableiten:

• Entwickle langfristige Creator-Partnerschaften mit klarer Positionierung

• Integriere Influencer Marketing in Deine Performance-Strategie

• Baue eine belastbare Tracking- und Datenstruktur auf

• Nutze KI zur Optimierung von Auswahl und Kampagnenplanung

• Verzahne Influencer-Kampagnen mit Owned Media und CRM

Entscheidend ist eine strategische Gesamtarchitektur. Influencer Marketing sollte eng mit Social Ads, Content Marketing und E-Mail-Marketing verbunden sein. So entsteht ein konsistentes Markenerlebnis über alle Touchpoints hinweg.

Fazit: Influencer Marketing 2026 ist strategische Disziplin

Der „State of German Influencer Marketing 2026“-Report zeigt deutlich: Der Markt professionalisiert sich weiter. Unternehmen investieren gezielter, messen genauer und erwarten Performance.

Influencer Marketing 2026 ist ein fester Bestandteil moderner Marketingarchitekturen. Erfolgreich sind diejenigen, die den Kanal strategisch denken, datenbasiert steuern und langfristige Beziehungen zu Creatorn aufbauen.

Für Dich bedeutet das: Entwickle klare Prozesse, definiere messbare Ziele und verstehe Influencer Marketing als integrierten Baustein Deiner Gesamtstrategie. Wer 2026 noch experimentiert, verliert an Effizienz. Wer strukturiert plant, schafft nachhaltige Wettbewerbsvorteile.

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Die Studie analysiert 12 Länder, 42 Branchen und die Arbeit mit über 1.200 Marken. Das Ergebnis? Konsument:innen fühlen sich überfordert, Aufmerksamkeit ist fragmentiert und Vertrauen ist fragiler geworden. Gleichzeitig bleibt der Anspruch hoch: Marken sollen Orientierung geben, konkrete Lösungen anbieten und Fortschritte belegen. Besonders aufschlussreich ist eine Zahl: Im Durchschnitt geben nur rund 15 Prozent der Menschen an, viel über die Nachhaltigkeitsinitiativen von Marken zu wissen. Das zeigt kein Desinteresse, sondern ein Kommunikationsproblem.

Für Dich als Marketingverantwortliche:r bedeutet das: Nachhaltigkeit im Marketing muss 2026 klarer, glaubwürdiger und erlebbarer werden. Der Report liefert dafür fünf strategische Leitlinien, die über Relevanz oder Bedeutungsverlust entscheiden.

Nachhaltigkeit als strategischer Treiber

Der Report macht deutlich, dass Nachhaltigkeit nicht zum kommunikativen Randthema geworden ist. Auch wenn das viele Marketeers bereits behaupten. Laut Kantar liegt das potenzielle Wertschöpfungspotenzial durch nachhaltige Markenführung bis 2040 weiterhin bei bis zu 2,7 Billionen US-Dollar.

Nachhaltigkeit beeinflusst Markenstärke, Differenzierung und Resilienz. Gerade in unsicheren Zeiten zeigt sich, welche Marken als relevant und vertrauenswürdig wahrgenommen werden. Für B2B-Unternehmen gewinnt das Thema zusätzlich an Gewicht: Nachhaltigkeit fließt in Ausschreibungen ein, beeinflusst Lieferkettenentscheidungen, wird von Investoren geprüft und spielt eine Rolle im Employer Branding. Hier gilt es, sich klar zu positionieren.

Warum Rückzug keine Option ist

Viele Unternehmen reagieren auf Unsicherheit mit Zurückhaltung. Budgets werden überprüft und die Kommunikation wird vorsichtiger. Im Kontext der Nachhaltigkeit kann genau dieser Reflex problematisch sein. Der Report warnt ausdrücklich davor, sich kommunikativ zurückzuziehen und vorherige nachhaltige Projekte zu beenden. Schweigen wird schnell als Untätigkeit interpretiert. Gleichzeitig ist das Misstrauen gegenüber Greenwashing hoch. Die Konsequenz ist nicht, lauter zu werden, sondern präziser. Konkrete Nachweise sind hier passend.

Nachhaltigkeit im Marketing muss deswegen sichtbar bleiben, aber in einer Tonalität, die zur aktuellen Stimmung passt: sachlich, ruhig und lösungsorientiert. Unternehmen, die ihre Ambitionen beibehalten und ihre Kommunikation anpassen, stärken langfristig Vertrauen und Markenwert.

Relevanz entsteht durch erlebbaren Nutzen

Ein zentrales Prinzip des Reports ist die Idee der „Meaningful Difference“. Nachhaltigkeit trägt dann zur Markenstärke bei, wenn sie als relevant und unterscheidbar wahrgenommen wird. Das gelingt über konkrete Verbesserungen.

Die entscheidende Frage lautet: Was verändert sich für Deine Kund:innen spürbar? Wird ein Produkt langlebiger? Wird ein Service effizienter? Werden Prozesse transparenter oder sicherer?

Nachhaltigkeit im Marketing funktioniert dort am besten, wo funktionaler Nutzen und emotionaler Mehrwert zusammenkommen. Wenn Nachhaltigkeit Teil des Produkterlebnisses ist, entsteht Glaubwürdigkeit. Wird sie dagegen als separates Kommunikationsmodul behandelt, bleibt sie austauschbar.

Die Bedeutung des Branchenkontexts

Ein Teil der Studie beschäftigt sich mit branchenspezifischen Erwartungen. Menschen bewerten Nachhaltigkeit nämlich im Kontext spezieller Kategorien. Die relevanten Themen unterscheiden sich deswegen stark zwischen Sektoren. Für Unternehmen bedeutet das, zunächst die „Pflichtthemen“ der eigenen Branche zu adressieren. Erst wenn diese glaubwürdig bearbeitet sind, entsteht Spielraum für strategische Differenzierung. Irrelevante Aspekte zu behandeln und zentrale Herausforderungen zu ignorieren kann zu Vertrauensverlust führen.

Inklusion als Voraussetzung für Skalierung

Ein weiterer zentraler Gedanke des Reports ist die Rolle von Inklusion. Nachhaltigkeit darf nicht elitär oder moralisch aufgeladen wirken. Sie muss anschlussfähig sein.

Das betrifft Sprache, Bildwelten und Angebotsgestaltung gleichermaßen. Nachhaltige Lösungen, die kompliziert erscheinen oder zusätzliche Hürden aufbauen, werden nicht skaliert. Erfolgreiche Marken zeigen stattdessen, wie nachhaltiges Verhalten im Alltag funktioniert. Sie machen Veränderungen sichtbar und reduzieren kognitive Barrieren.

Fazit: Klarheit schlägt Lautstärke

Der Kantar-Report bringt es auf den Punkt: 2026 gewinnen im Punkt Nachhaltigkeit nicht die Marken, die lauter darüber sprechen, sondern diejenigen, die klarer und konsequenter handeln.

Nachhaltigkeit im Marketing ist weiterhin ein strategischer Rahmen. Sie verlangt Kontextverständnis, Priorisierung und Integrität. Wenn Du Nachhaltigkeit als Teil Deiner Markenführung begreifst – und nicht als isoliertes Kampagnenthema –, entsteht Differenzierung, Vertrauen und langfristiger Markenwert. Die Herausforderung liegt nicht darin, mehr zu sagen. Die Herausforderung liegt darin, das Richtige zu tun und es nachvollziehbar zu machen.

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Das Trendbarometer Industriekommunikation 2026 im Überblick

Herausgegeben vom Bundesverband Industrie Kommunikation richtet sich das Trendbarometer gezielt an Kommunikationsverantwortliche in Industrieunternehmen. Die Studie basiert auf einer breit angelegten Befragung und erhebt den Anspruch, nicht nur Einzelaspekte zu beleuchten, sondern die Industriekommunikation ganzheitlich von Strategie über Kanäle bis hin zu Organisation und Kompetenzen zu betrachten.

Auffällig ist dabei: Viele der Herausforderungen sind nicht neu. Neu ist allerdings ihre Zuspitzung. Themen, die lange „irgendwie mitliefen“, werden nun zu echten Engpässen.

Zwischen strategischem Anspruch und operativer Realität

Ein zentrales Ergebnis des Trendbarometers ist die wachsende Diskrepanz zwischen strategischem Anspruch und operativer Umsetzung. Kommunikation soll strategischer Partner sein, das Unternehmen positionieren, Transformation begleiten und intern wie extern Orientierung geben. Gleichzeitig verbringen viele Teams einen Großteil ihrer Zeit mit operativen Aufgaben, Ad-hoc-Anfragen und kurzfristigen Anforderungen.

Diese Diskrepanz ist kein individuelles Versäumnis, sondern strukturell bedingt. In vielen Industrieunternehmen fehlt eine klare Priorisierung: Alles ist wichtig, alles ist dringend. Strategische Arbeit rutscht dadurch zwangsläufig nach hinten. Und das passiert nicht aus mangelndem Willen, sondern aus Zeitnot.

Das Trendbarometer macht deutlich, dass Industriekommunikation an dieser Stelle einen Wendepunkt erreicht. Ohne bewusste Fokussierung droht sie, dauerhaft im Reaktionsmodus zu bleiben.

Kanäle und Inhalte: Mehr ist nicht automatisch besser

Auch bei den eingesetzten Kanälen zeigt sich ein bekanntes Muster. Digitale Kanäle spielen eine zentrale Rolle, gleichzeitig werden klassische Formate nicht einfach ersetzt, sondern ergänzt. Das Ergebnis ist häufig ein stetig wachsender Kanal-Mix mit entsprechendem Pflegeaufwand.

Die Studie zeigt: Die Herausforderung liegt weniger in der Auswahl der Kanäle als in deren konsequenter Bespielung. Inhalte müssen kanaladäquat aufbereitet und regelmäßig aktualisiert werden sowie auf strategische Ziele einzahlen. Hier geraten viele Teams an ihre Grenzen.

Statt immer neue Formate zu starten, wird im Trendbarometer implizit eine andere Richtung sichtbar: weniger Kanäle, dafür klarer Fokus, sauber definierte Ziele und Inhalte mit Substanz. Industriekommunikation wird dann wirksam, wenn sie nicht alles abdeckt, sondern das Richtige gut macht.

KI in der Industriekommunikation: Zwischen Aufbruch und Unsicherheit

Kaum ein Thema wird derzeit so intensiv diskutiert wie der Einsatz von KI. Auch im Trendbarometer Industriekommunikation 2026 nimmt KI eine relevante Rolle ein. Die Erwartungen sind hoch: Effizienzgewinne, Unterstützung bei Content-Erstellung, schnellere Prozesse.

Gleichzeitig zeigt die Studie eine gewisse Unsicherheit. Viele Kommunikationsverantwortliche sehen Potenziale, aber auch offene Fragen: Wo bringt KI echten Mehrwert? Wie verändert sie Rollen und Qualitätsansprüche? Und wie lässt sich der Einsatz sinnvoll in bestehende Prozesse integrieren?

Deutlich wird: KI wird nicht „die Lösung“ für strukturelle Probleme sein. Sie kann unterstützen, entlasten und beschleunigen, ersetzt aber keine klare Strategie, keine Zieldefinition und keine inhaltliche Verantwortung. Industriekommunikation bleibt ein Führungs- und Denkprozess, kein reines Tool-Thema.

Organisation und Ressourcen: das eigentliche Nadelöhr

Besonders deutlich wird das Trendbarometer bei einem Punkt, der oftmals nur zwischen den Zeilen diskutiert wird: Ressourcen. Viele Kommunikationsabteilungen sind personell knapp aufgestellt, gleichzeitig steigen die Anforderungen kontinuierlich. Hinzu kommt ein wachsender Bedarf an neuen Kompetenzen, etwa in den Bereichen Content-Strategie, Datenverständnis, digitale Formate oder interne Beratung. Der Kompetenzaufbau erfolgt jedoch häufig neben dem Tagesgeschäft, ohne klare Entwicklungspläne oder ausreichende Zeitfenster.

Die Studie legt nahe: Industriekommunikation braucht nicht nur neue Tools, sondern vor allem strukturelle Rückendeckung. Klare Rollen, realistische Zielsetzungen und ein gemeinsames Verständnis darüber, was Kommunikation leisten kann und was eben auch nicht.

Industriekommunikation als interner Orientierungspunkt

Ein spannender Aspekt des Trendbarometers ist die Rolle der Kommunikation innerhalb des Unternehmens. Bei Transformation, Fachkräftemangel und technologischen Umbrüchen wird Kommunikation zunehmend als Orientierungsinstanz für Mitarbeitende ebenso wie für externe Stakeholder gesehen. Diese Rolle kann jedoch nur dann erfüllt werden, wenn Kommunikation frühzeitig eingebunden ist und nicht erst am Ende von Entscheidungsprozessen. Das Trendbarometer macht deutlich, dass hier noch viel Potenzial liegt. Kommunikation wird zwar geschätzt, aber nicht immer konsequent als strategischer Mitgestalter genutzt.

Was das Trendbarometer Industriekommunikation 2026 für die Praxis bedeutet

Aus den Ergebnissen lassen sich klare Schlüsse ziehen. Industriekommunikation steht nicht vor der Aufgabe, sich neu zu erfinden, sondern sich klarer zu positionieren. Priorisierung wird zum zentralen Erfolgsfaktor. Wer versucht, alles gleichzeitig zu bedienen, verliert zwangsläufig an Wirkung.

Gleichzeitig zeigt die Studie, dass Kommunikation mehr denn je gefordert ist, Haltung zu zeigen, Themen einzuordnen und Komplexität zu reduzieren. Dafür braucht es Zeit, Kompetenz und Rückhalt.

Fazit: Klarheit schlägt Aktionismus

Das Trendbarometer Industriekommunikation 2026 zeigt eine Branche zwischen Anspruch und Realität. Die Herausforderungen sind bekannt, aber sie lassen sich nicht länger ignorieren. Kommunikation wird dann erfolgreich sein, wenn sie sich traut, klar zu priorisieren, strategische Schwerpunkte zu setzen und ihre Rolle selbstbewusst einzunehmen. Nicht mehr Kanäle, nicht mehr Inhalte, nicht mehr Tempo – sondern mehr Klarheit, mehr Fokus und bessere Rahmenbedingungen. Genau darin liegt die eigentliche Botschaft dieser Studie.

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Zwischen euphorischen Tool-Versprechen und skeptischen Stimmen geht oft die entscheidende Frage unter: Funktioniert KI Werbung in der Praxis wirklich? Also nicht im Labortest, nicht in der Theorie, sondern unter realen Marktbedingungen mit echten Nutzer:innen, echten Budgets und klaren Performance-Zielen. Die groß angelegte Studie, die gemeinsam von Forschenden der Columbia University, Harvard University, der TU München und der Carnegie Mellon University durchgeführt wurde, gibt erstmals Antworten darauf. Hier geht’s zur kompletten Studie, wir haben Dir die wichtigsten Details in unserem Artikel zusammengefasst.

Worum geht es in der Studie?

Die Studie mit dem Titel „AI Ads That Work: How AI Creative Stacks Up Against Humans“ untersucht, wie KI-generierte Werbemittel im direkten Vergleich zu menschlich erstellten Anzeigen performen. Die Datengrundlage ist außergewöhnlich robust: analysiert wurden über 300.000 Display Ads mit mehr als 500 Millionen Ausspielungen und rund drei Millionen Klicks.

Besonders relevant für die Praxis ist dabei der Kontext. Die Daten stammen aus realen Performance-Kampagnen verschiedener Branchen – darunter Personal Finance, Food & Drink und Education – und wurden über die Performance-Marketing-Plattform Realize ausgewertet. Es handelt sich also nicht um hypothetische Szenarien, sondern um echte Kampagnen mit klaren Zielen und messbaren Ergebnissen.

So wurde KI Werbung fair getestet

Ein zentraler Kritikpunkt an vielen KI-Studien ist die Vergleichbarkeit. Auch das haben die Forschenden adressiert. Sie nutzten eine sogenannte „Sibling-Ads“-Methodik. Das bedeutet: KI-generierte Anzeigen wurden immer direkt mit menschlich erstellten Anzeigen verglichen, die vom selben Unternehmen stammten, zur gleichen Kampagne gehörten, am selben Tag liefen und auf dieselbe Landingpage führten.

Auf diese Weise ließ sich der Einfluss der Kreation isolieren. Faktoren wie Budget, Zielgruppe, Timing oder Kampagnenziel wurden bewusst konstant gehalten. Was übrig bleibt, ist eine sehr klare Fragestellung: Macht es für die Performance einen Unterschied, ob eine Anzeige von KI oder von Menschen erstellt wurde?

KI Werbung performt auf Augenhöhe, teilweise sogar besser

Die vielleicht wichtigste Erkenntnis der Studie: KI Werbung kann in der Praxis mit menschlichen Creatives mithalten. Über den gesamten Datensatz hinweg lagen die Klickraten von KI-generierten Anzeigen auf einem vergleichbaren Niveau wie bei menschlich erstellten Ads. In einzelnen Fällen schnitt KI Werbung sogar besser ab.

Besonders interessant ist dabei, dass diese Ergebnisse auch unter sehr strengen Vergleichsbedingungen stabil blieben. Selbst dann, wenn ausschließlich Anzeigenpaare aus identischen Kampagnen betrachtet wurden, zeigten sich keine signifikanten Nachteile für KI-generierte Creatives. Für viele Marketing-Verantwortliche dürfte das eine zentrale Botschaft sein: Die Sorge, KI Werbung sei per se schlechter oder weniger wirksam, lässt sich durch die Daten nicht bestätigen.

Mehr Klicks – aber keine schlechteren Conversions

Ein weiterer verbreiteter Vorbehalt gegenüber KI Werbung lautet, sie produziere zwar Aufmerksamkeit, aber keinen relevanten Traffic. Höhere Klickraten, so die Befürchtung, könnten auf Neugier oder Irritation beruhen und sich später in schwachen Conversion-Raten rächen. Auch hier liefert die Studie eine klare Antwort. Die Analyse zeigt keine negativen Effekte auf die nachgelagerten Conversions. KI-generierte Anzeigen steigerten oder hielten die CTR, ohne dass die Qualität der Klicks sank. Mit anderen Worten: Mehr Reichweite und Interaktion gehen nicht zulasten der Zielerreichung.

Der entscheidende Faktor: Wahrnehmung schlägt Herkunft

Der vielleicht spannendste Teil der Studie beginnt dort, wo es nicht mehr um Technik, sondern um Psychologie geht. Die Forschenden untersuchten zusätzlich, wie Nutzer:innen Anzeigen wahrnehmen: Wirken sie menschlich oder künstlich? Und welchen Einfluss hat diese Wahrnehmung auf die Performance?

Das Ergebnis ist eindeutig: Nicht die tatsächliche Herkunft einer Anzeige entscheidet über ihren Erfolg, sondern ihre wahrgenommene „Menschlichkeit“. Anzeigen, die als KI-generiert erkannt wurden oder so wirkten, performten schlechter, selbst dann, wenn sie in Wahrheit von Menschen erstellt worden waren.

Umgekehrt erzielten KI-generierte Anzeigen die besten Ergebnisse, wenn sie von Nutzer:innen als menschlich wahrgenommen wurden. In diesen Fällen lagen die Klickraten sogar über denen klassischer, menschlich erstellter Creatives.

Für die Diskussion rund um KI Werbung bedeutet das einen Perspektivwechsel. Es geht weniger um die Frage „KI oder Mensch?“, sondern vielmehr um: Wie natürlich und glaubwürdig wirkt die Anzeige?

Was KI Werbung „künstlich“ aussehen lässt

Die Studie geht noch einen Schritt weiter und analysiert, welche visuellen Merkmale dazu führen, dass Anzeigen als künstlich wahrgenommen werden. Dabei zeigen sich klare Muster. Besonders häufig werden stark stilisierte, übermäßig polierte Bilder, sehr hohe Farbsättigung und auffällige Symmetrien mit KI assoziiert.

Dem gegenüber steht ein Faktor, der sich als besonders leistungsstark erweist: menschliche Gesichter. Anzeigen mit klar erkennbaren, authentisch wirkenden Gesichtern werden deutlich häufiger als menschlich eingestuft und erzielen signifikant bessere Klickraten.

Interessant ist, dass KI-Tools in diesem Punkt oft sogar konsequenter sind als menschliche Kreativprozesse. Viele der KI-generierten Anzeigen in der Studie nutzten bewusst menschliche Motive, weil sie auf bewährten kreativen Prinzipien basieren.

KI Werbung funktioniert nicht in jeder Branche gleich

Trotz aller positiven Ergebnisse bleibt die Studie differenziert. Die Performance von KI Werbung variiert je nach Branche. Besonders starke Effekte zeigen sich in Bereichen wie Personal Finance oder Food & Drink, wo emotionale Ansprache und klare Nutzerversprechen eine große Rolle spielen. In anderen Segmenten, etwa im Bildungsbereich, fielen die Unterschiede geringer aus. Das unterstreicht eine wichtige Erkenntnis: Kontext, Zielgruppe und Angebotslogik bleiben entscheidend – unabhängig davon, ob Creatives von Menschen oder Maschinen stammen.

Was Marketer:innen aus der Studie lernen können

Die Ergebnisse lassen sich nicht auf ein simples „KI ist besser“ reduzieren. Vielmehr zeigen sie, wie sich kreative Arbeit verändert. KI Werbung kann Prozesse beschleunigen, Varianten skalieren und Effizienz erhöhen. Sie ersetzt jedoch nicht die grundlegenden Prinzipien guter Werbung.

Erfolgreiche KI Werbung orientiert sich an denselben Regeln wie menschlich erstellte Anzeigen: Sie ist verständlich, glaubwürdig, visuell zugänglich und emotional anschlussfähig. Wer KI einsetzt, ohne diese Prinzipien zu berücksichtigen, riskiert genau das Gegenteil des gewünschten Effekts.

Fazit: KI Werbung funktioniert – wenn sie sich menschlich anfühlt

Die Studie liefert eine klare Botschaft: KI Werbung ist kein Risiko für die Performance. Richtig eingesetzt kann sie genauso wirksam sein wie klassische Creatives und in bestimmten Konstellationen sogar bessere Ergebnisse erzielen. Für das Marketing bedeutet das: KI ist kein Ersatz für Kreativität, sondern ein Werkzeug, das gute Kreativarbeit unterstützt. Wer das versteht, kann KI Werbung gezielt einsetzen und von ihren Stärken profitieren, ohne ihre Wirkung zu verspielen.

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KI ist auch ohne klare Strategie längst Teil des Arbeitsalltags

In vielen Organisationen ist KI kein offiziell eingeführtes Arbeitsmittel, sondern ein persönliches Werkzeug. Mitarbeitende experimentieren eigenständig mit Text-, Analyse- oder Recherchetools, weil sie merken, dass sich Aufgaben schneller oder strukturierter erledigen lassen. Meist wird jedoch schon ein Premium-Account für ChatGPT oder Co. vom Arbeitgeber zur Verfügung gestellt.

Manchmal werden auch vage Nutzungsregeln kommuniziert, in vielen Fällen aber herrscht Unsicherheit: Darf KI genutzt werden? Für welche Aufgaben? Mit welchen Daten? Die Studie von Gallup zeigt sehr deutlich, dass KI zwar genutzt wird, aber häufig ohne klaren organisatorischen Rahmen. Hier beginnt die eigentliche Herausforderung.

Was die Gallup-Studie zur KI-Nutzung am Arbeitsplatz zeigt

Die zentralen Ergebnisse lassen sich auf einen Punkt bringen: KI-Nutzung wird intensiver, aber nicht breiter. Was das genau bedeutet? Die Menschen, die KI bereits einsetzen, tun das immer häufiger. Es kommen aber nur wenige neue Nutzer:innen hinzu.

Konkret zeigen die Zahlen:

• Rund 12 % der Beschäftigten nutzen KI täglich im Job.

• Etwa 26 % greifen mehrmals pro Woche darauf zurück.

• Ein großer Teil der Mitarbeitenden gibt an, gar keine KI im Arbeitsalltag zu nutzen.

Diese Verteilung macht klar: Von einer flächendeckenden Durchdringung kann keine Rede sein. Stattdessen etabliert sich KI in bestimmten Rollen und Kontexten, während andere Bereiche kaum Berührungspunkte haben.

Wie Mitarbeitende KI konkret einsetzen

Dort, wo KI genutzt wird, ist sie längst mehr als ein Spielzeug. Besonders in wissensintensiven Tätigkeiten unterstützt sie typische Aufgaben des Arbeitsalltags. Dazu zählen unter anderem das Strukturieren von Texten, das Zusammenfassen längerer Inhalte, die Vorbereitung von Präsentationen oder die Recherche komplexer Themen.

Auffällig ist: Führungskräfte und Mitarbeitende in strategischen oder konzeptionellen Rollen nutzen KI deutlich häufiger als solche in operativen Funktionen. Das liegt weniger an technischer Affinität, sondern an der Art der Arbeit. Überall dort, wo Informationen bewertet, Entscheidungen vorbereitet oder Inhalte entwickelt werden, entfaltet KI ihren unmittelbaren Nutzen. Gleichzeitig zeigt sich auch, dass KI nicht als Arbeitnehmerersatz, sondern als Unterstützung genutzt wird. Sie übernimmt Vorarbeit, liefert Impulse oder beschleunigt Routinen. Die eigentliche Entscheidung bleibt aber immer noch beim Menschen.

KI-Nutzung ist kein Tool-Thema, sondern eine Arbeitsweise

Die Studie macht deutlich, dass es nicht an Tools mangelt. Vielmehr entscheidet die Arbeitsweise, ob KI genutzt wird oder nicht. Wer KI regelmäßig einsetzt, hat sie in Denkprozesse integriert: als Sparringspartner, als Strukturhilfe, als Beschleuniger. Wer hingegen keine Orientierung bekommt, bleibt außen vor – selbst wenn Tools verfügbar wären. KI-Nutzung ist damit weniger eine Frage der Technologie als eine der Befähigung. Es geht um Klarheit, Vertrauen und die Erlaubnis, neue Wege zu gehen.

An dieser Stelle trennt sich der reine Zugang zu künstlicher Intelligenz von echter Nutzung. KI wird nicht dadurch relevant, dass sie vorhanden ist, sondern dadurch, dass sie sinnvoll in den Arbeitsalltag eingebettet wird.

Fazit: Der KI-Arbeitsplatz entsteht gerade – oft ungeplant

Es überrascht nicht, dass die Gallup-Studie kein Bild von einem abgeschlossenen Wandel, sondern von einer Übergangsphase zeichnet. KI ist im Arbeitsalltag angekommen, aber noch nicht überall verankert. Sie wird intensiv genutzt, wo sie verstanden wird, und ignoriert, wo Orientierung fehlt.

Für Unternehmen bedeutet das: Der KI-Arbeitsplatz entsteht bereits, ob geplant oder nicht. Die entscheidende Frage ist, ob Organisationen diese Realität bewusst aufgreifen, sichtbar machen und gestalten.

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Genau dies fragt auch die aktuelle Studie der Macromedia Hochschule. Sie vergleicht die Wirkung von KI-generierten Influencer:innen mit der klassischer menschlicher Creator und liefert damit wertvolle Erkenntnisse für alle, die Influencer Marketing strategisch einsetzen wollen. Wir haben die Erkenntnisse der Studie für Dich zusammengefasst.

Was sind KI-Influencer überhaupt?

KI-Influencer sind digitale Persönlichkeiten, die mithilfe von Künstlicher Intelligenz, 3D-Modellen und automatisierten Content-Systemen erstellt werden. Sie posten Inhalte, interagieren mit Kommentaren und treten in Kampagnen auf, ohne real existierende Person im Hintergrund. Anders als Avatare in Games oder Metaverse-Anwendungen agieren sie bewusst in klassischen Social-Media-Umfeldern und werden dort als „Influencer“ inszeniert.

Wichtig ist dabei die Abgrenzung: Nicht jeder virtuelle Charakter ist automatisch ein KI-Influencer. Erst wenn Content-Erstellung, Interaktion und Weiterentwicklung der Figur zumindest teilweise automatisiert erfolgen, spricht man wirklich von KI-Influencern.

Warum Marken auf KI-Influencer setzen

Aus Unternehmenssicht liegen die Vorteile auf der Hand. KI-Influencer sind planbar, skalierbar und vollständig steuerbar. Inhalte lassen sich exakt auf Markenbotschaften zuschneiden, Tonalität und Werte bleiben konsistent, Risiken durch unbedachte Aussagen oder persönliche Kontroversen entfallen nahezu vollständig. Gerade für internationale Kampagnen oder stark regulierte Branchen wirkt das wie ein attraktives Modell.

Hinzu kommt: KI-Influencer lassen sich theoretisch rund um die Uhr einsetzen, in verschiedenen Sprachen ausspielen und kurzfristig an neue Kampagnenziele anpassen. Aus Effizienzsicht erscheinen sie damit als logische Weiterentwicklung des Influencer Marketings.

Doch Marketing ist mehr als Effizienz. Und genau an diesem Punkt wird es spannend.

Die Studie: KI vs. menschliche Influencer:innen

Die Untersuchung der Macromedia Hochschule geht bewusst über Reichweiten- oder Klickzahlen hinaus. Im Zentrum stehen psychologische und kommunikative Faktoren wie Vertrauen, Authentizität und Glaubwürdigkeit, also genau jene Aspekte, die Influencer Marketing ursprünglich so erfolgreich gemacht haben.

Das zentrale Ergebnis: KI-Influencer werden zwar als innovativ und aufmerksamkeitsstark wahrgenommen, schneiden jedoch in puncto Vertrauen und emotionaler Nähe deutlich schlechter ab als menschliche Influencer:innen. Besonders bei Empfehlungen, Meinungen oder erklärungsbedürftigen Produkten zeigt sich ein klarer Vorteil realer Personen.

Interessant ist auch die Differenzierung nach Zielgruppen. Jüngere Nutzer:innen reagieren offener auf KI-Influencer, bleiben aber skeptisch, wenn es um persönliche Einschätzungen oder glaubwürdige Erfahrungen geht. Die reine Präsenz einer künstlichen Figur reicht also nicht aus, um echte Bindung aufzubauen.

Vertrauen schlägt Technik

Eines der wichtigsten Learnings aus der Studie: Authentizität lässt sich nicht vollständig simulieren. Selbst wenn KI-Influencer menschlich wirken, perfekt formulieren und optisch überzeugen, fehlt ihnen ein entscheidender Faktor: echte Erfahrung. Nutzer:innen spüren sehr genau, ob hinter einer Empfehlung gelebte Praxis oder lediglich ein berechnetes Narrativ steckt.

Gerade im B2B-Kontext ist das relevant. Hier geht es selten um impulsive Kaufentscheidungen, sondern um Vertrauen, Kompetenz und langfristige Beziehungen. Eine KI kann Informationen ausspielen, aber keine Verantwortung übernehmen. Sie kann Prozesse erklären, aber keine persönliche Haltung entwickeln. Und sie kann schon gar nicht glaubhaft von eigenen Fehlern, Lernkurven oder Erfolgen berichten.

Wo KI-Influencer sinnvoll eingesetzt werden können

Trotz aller Kritik wäre es falsch, KI-Influencer pauschal abzulehnen. Die Studie zeigt vielmehr, dass ihr Erfolg stark vom Einsatzszenario abhängt. Besonders geeignet sind sie dort, wo:

• Markenwelten aufgebaut oder visuell inszeniert werden

• Aufmerksamkeit und Wiedererkennung im Vordergrund stehen

• Produkte emotional, aber nicht erklärungsbedürftig sind

• klare Kampagnenbotschaften ohne Dialogtiefe transportiert werden

Als digitale Markenfigur, Kampagnen-Gesicht oder ergänzendes Element können KI-Influencer durchaus funktionieren. Problematisch wird es dort, wo Vertrauen, Beratung oder persönliche Empfehlung gefragt sind.

KI-Influencer im Marketing-Mix – kein Ersatz, sondern Ergänzung

Für Marketing-Verantwortliche ergibt sich daraus eine klare Handlungsempfehlung: KI-Influencer sollten nicht als Ersatz für menschliche Creator verstanden werden, sondern als ergänzendes Werkzeug. Sie können Prozesse unterstützen, Inhalte skalieren oder Kampagnen visuell anreichern. Die eigentliche Beziehung zur Zielgruppe entsteht jedoch weiterhin durch echte Menschen.

Gerade für B2B-Unternehmen lohnt sich ein hybrider Ansatz. Fachliche Inhalte, Meinungen und Erfahrungen bleiben bei realen Expert:innen. KI-gestützte Figuren können hingegen helfen, komplexe Themen visuell aufzubereiten oder Kampagnen konsistent auszuspielen.

Fazit: Erfolg braucht mehr als perfekte Algorithmen

KI-Influencer sind ein spannendes Phänomen – technologisch beeindruckend, strategisch interessant, kommunikativ aber begrenzt. Die Studie der Macromedia Hochschule macht deutlich: Erfolg im Influencer Marketing entsteht nicht durch Kontrolle, sondern durch Vertrauen. Und genau das lässt sich bislang nicht automatisieren.

Für Dich als Marketing-Verantwortliche:r bedeutet das: Prüfe genau, welches Ziel Du verfolgst. Geht es um Aufmerksamkeit, Inszenierung und Effizienz, können KI-Influencer ein sinnvoller Baustein sein. Geht es um Glaubwürdigkeit, Beziehung und nachhaltige Wirkung, bleiben menschliche Influencer:innen unverzichtbar.

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