Beobachtetes Signal · 21. Mai 2026 · Thought Leadership · Quelle: AdExchanger · Relevanz: 2/5 · Sentiment: Positiv
Agentic AI benötigt modulares ,Black Book‘-Marketing nach Vorbild der Schifffahrt
Dan Hagen, Global Chief Data & Technology Officer bei Havas, plädiert in einem Gastbeitrag dafür, im Zeitalter von Agentic AI einen modularen, kundenkontrollierten Ansatz nach dem Vorbild des Standard-Schiffscontainers zu wählen. Er kontrastiert starre, agentureigene ,Black Box‘-Lösungen mit einer transparenten ,Black Book‘-Architektur. Diese priorisiert kontextspezifische Daten in Bezug auf Relevanz, Aktualität, Rechte, Kosten und Geografie sowie die Interoperabilität mit bestehenden Tech Stacks. Zudem sollen Low- und No-Code-Agenten direkt von Anwendern erstellt werden. Hagen fordert, dass Agenturen ihren Kunden die volle Kontrolle über Daten und IP belassen, praxisnahe Agenturen-Workflows fördern und Software-Ingenieure erst zur Industrialisierung bewährter Prozesse einsetzen, anstatt langfristige Technologie-Bindungen zu erzwingen.
Bietet strategische Orientierung für Agenturen und Marketer beim Entwurf modularer, interoperabler AI-Workflows; eine wertvolle konzeptionelle Rahmung, jedoch keine technische Produktveröffentlichung oder Plattform-Richtlinienänderung.
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Wichtigste Kernpunkte & Evidenz
- Autor des Artikels ist Dan Hagen, Global Chief Data & Technology Officer bei Havas.
- Veröffentlicht am 21. Mai 2026 auf AdExchanger.
- Nutzt die Erfindung des Schiffscontainers aus den 1950er-Jahren als Analogie für die Modulverarbeitung von Marketing-Systemen.
- Führt das ,Black Book‘-Konzept als modulare, kundenkontrollierte Alternative zu agentureigenen ,Black Box‘-Plattformen ein.
- Plädiert für Low- und No-Code-Tools, damit Fachkräfte selbst Agentic AI Workflows erstellen können, während Ingenieure erfolgreiche Agenten industrialisieren.
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Agentic AI transformiert Marketing von Assistenz zu operativer Exekution
Der Artikel analysiert, wie Agentic AI das Marketing über reine Analysen hinaus in die operative Aktivierung überführt – inklusive automatisierter Creative-Varianten, In-Flight-Kampagnenoptimierung und Workflow-Exekution. Marketer sollten auf einen dreistufigen AI-Stack setzen: multimodale generative Modelle für skalierbare Creative-Produktion, Reinforcement-Learning-Systeme zur selbstoptimierenden Kampagnensteuerung sowie agentenbasierte Systeme, die strategische Insights direkt in automatisierte Aussteuerungen übersetzen. Contextual Intelligence und Echtzeitsignale sind entscheidend, um Kaufmomente zu identifizieren und reaktive Kampagnenanpassungen vorzunehmen. Der Beitrag unterstreicht die Notwendigkeit eines qualitativ hochwertigen Open Web als Datenfundament, die Transparenz agentischer Aktionen sowie die nahtlose Integration über alle AI-Ebenen hinweg, um fragmentierte Workflows zu vermeiden und Time-to-Activation, Attention und Conversions nachhaltig zu steigern.
Agentic AI transformiert Marketing-Workflows grundlegend laut McKinsey
Eine Analyse von McKinsey & Company zeigt, dass Agentic AI – KI-Agenten, die mehrstufige Marketingaufgaben unter menschlicher Aufsicht autonom ausführen – massiv an Bedeutung gewinnt und bis zu zwei Drittel der aktuellen Marketingaktivitäten unterstützen könnte. Basierend auf Foundation Models beschleunigen diese Systeme Kampagnenprozesse um das 10- bis 15-Fache und verkürzen Content-Zyklen um das bis zu Vierfache. Pilotprojekte verzeichnen potenzielle Umsatzsteigerungen von 10 bis 30 Prozent. Dennoch führen viele Experimente bislang zu isolierten Einzellösungen. Die Haupthindernisse für eine Skalierung liegen nicht in der Modellleistung, sondern in System-Interoperabilität, einheitlichen Data Layers, Identity-Frameworks sowie API-gesteuerter Aktivierung. Zwar integrieren Anbieter wie Adobe und HubSpot zunehmend KI-Agenten in ihre Marketing-Plattformen, doch laut McKinsey haben bisher weniger als 10 Prozent der Unternehmen durchgängige End-to-End-Workflows mit messbarem Mehrwert implementiert.
Agentic Ad Tech: Revolution oder wachsende Marktverwirrung?
Shirley Marschall analysiert die Entwicklungen im Bereich Agentic Ad Tech Anfang 2026 infolge der Dynamik auf der CES und konstatiert eine zunehmende Verwirrung statt eines klaren Branchenkonsenses. Im Markt kursiert eine Vielzahl konkurrierender Protokolle und Architekturen – darunter das Ad Context Protocol (AdCP), das Agentic Real-Time Framework (ARTF) des IAB Tech Lab, das User Context Protocol (UCP) von LiveRamp, Anthropics Model Context Protocol (MCP) sowie Googles Agent2Agent (A2A). Trotz unterschiedlicher Ursprünge teilen sie die Frage nach Skalierbarkeit und Interoperabilität. Dabei stehen sich zwei Denkschulen gegenüber: der radikale Neuanfang versus die inkrementelle Integration auf dem bestehenden Programmatic-Stack. Während Adnami-Manager Thomas From mit AdCP einen disruptiven Bruch propagiert, setzt das IAB Tech Lab auf schrittweise Evolution. Letztlich werden Adoptionshürden und Marktdynamiken über die tatsächliche Durchsetzung entscheiden.
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