Agentic Advertising: Wo endet Assistenz, wo beginnt Autonomie?

Der aktuelle DMEXCO Marketing Reality-Check zeigt, in welchen Bereichen Marketingverantwortliche den KI-Einsatz ausbauen wollen. 36 Prozent der Befragten wollen KI in den kommenden zwölf Monaten stärker für mehr Effizienz einsetzen. 24 Prozent nennen Kampagnenoptimierung, 23 Prozent Analyse und Attribution. Befragt wurden 1.000 privatwirtschaftliche Entscheiderinnen und Entscheider für Marketing und Kommunikation.

Hier beginnt die nächste Frage: Was passiert, wenn KI nicht nur analysiert und Vorschläge macht, sondern Aufgaben eigenständig ausführt, andere Systeme anspricht, Entscheidungen vorbereitet oder perspektivisch sogar Transaktionen auslöst?

Agenten stehen noch am Anfang

Das Umfeld dafür wächst schnell. Laut einer aktuellen repräsentativen Bitkom-Befragung setzen inzwischen 57 Prozent der deutschen Unternehmen ab 20 Beschäftigten KI ein. 2025 waren es 36 Prozent, zwei Jahre zuvor 20 Prozent. Besonders häufig kommt KI neben dem Kundenkontakt in Marketing und Kommunikation zum Einsatz. Dort nutzen sie 54 Prozent der Unternehmen, die KI einsetzen.

Bei KI-Agenten sieht das Bild noch deutlich zurückhaltender aus. Unter den Unternehmen, die KI nutzen oder ihren Einsatz planen beziehungsweise diskutieren, verwenden 11 Prozent Agenten. 29 Prozent planen deren Einsatz, weitere 31 Prozent beschäftigen sich damit. Nur für 24 Prozent ist das Thema derzeit überhaupt nicht relevant. Die Zahlen beziehen sich auf die deutsche Wirtschaft insgesamt, nicht speziell auf Werbung oder Marketing.

Wie stark Agentic AI inzwischen auf der Marketing-Agenda steht, zeigt der Future Marketing Index der marketing-börse. In der Sommererhebung 2026 stieg Agentic AI als neu aufgenommenes Thema unmittelbar auf Rang zwei. 49,5 Prozent der 1.310 befragten Marketingverantwortlichen halten Agentic AI aktuell für relevant, 61,3 Prozent erwarten künftig Relevanz. Das misst allerdings Aufmerksamkeit und erwartete Bedeutung, nicht aber den tatsächlichen produktiven Einsatz.

Produktive Anwendungen, aber noch keine volle Autonomie

Wie groß die Lücke zwischen Interesse und tatsächlicher Anwendung noch ist, hat LYDnews Ende August beim Agentic Advertising Kickoff in Hamburg untersucht. Fünf Fachleute aus AdTech, Vermarktung und Plattformgeschäft zeichneten dabei ein ähnliches Bild: Klar abgegrenzte agentische Anwendungen sind produktiv. Vollständig autonome Abläufe über Systemgrenzen hinweg sind dagegen noch nicht breit etabliert.

Die ersten Einsatzfelder reichen von Suche und Mediaplanung über Vertriebsvorbereitung und operative Kampagnenumsetzung bis zur laufenden Analyse und Optimierung. Agenten können Briefings interpretieren, Angebote oder Signale suchen, Aktivierungsstrategien vorbereiten oder über Programmierschnittstellen einzelne Arbeitsschritte in Werbesystemen ausführen. Strategie, Freigaben und Budgetverantwortung bleiben bislang aber meist beim Menschen.

Besonders deutlich wird die Grenze bei Transaktionen. Keiner der von LYDnews Befragten konnte Ende August auf einen ihm bekannten echten Agent-to-Agent-Mediadeal in Deutschland verweisen, bei dem Agenten auf Käufer- und Verkäuferseite selbstständig verhandeln und eine Buchung auslösen.

Damit verschiebt sich die entscheidende Frage. Es geht weniger darum, ob Agenten einzelne Aufgaben übernehmen können. Entscheidend ist, unter welchen Bedingungen Unternehmen ihnen mehr Handlungsspielraum geben.

Der Engpass liegt nicht nur bei der KI

Ein Hinweis darauf kommt aus dem Performance Marketing. In einer von Realize beauftragten Befragung unter 200 Marketingverantwortlichen aus den USA und Großbritannien nennen 54 Prozent die Integration in bestehende Arbeitsabläufe als größte interne Hürde für einen breiteren Einsatz von Agentic AI. 41 Prozent sehen die Optimierung auf CPA- oder ROAS-Ziele in Echtzeit als wichtigsten Vorteil agentischer Werbelösungen.

Die Untersuchung ist wegen ihrer kleinen, auf überwiegend große Unternehmen konzentrierten Stichprobe und des kommerziellen Auftraggebers nicht auf den gesamten Markt übertragbar. Sie verweist aber auf ein Problem, das auch in anderen Erhebungen auftaucht: KI funktioniert nicht losgelöst von Daten, bestehenden Systemen und Prozessen.

Auch Bitkom kommt für die deutsche Wirtschaft zu einem ähnlichen Befund. Unter den Unternehmen, die KI einsetzen, nennen 41 Prozent die Integration in bestehende Systeme als großen Kostenfaktor. Noch häufiger werden Infrastruktur und Datenaufbereitung genannt.

Wenn Agenten miteinander sprechen sollen

Die Integrationsfrage wird noch anspruchsvoller, sobald nicht nur ein einzelner Agent innerhalb eines Systems arbeitet. Wenn Agenten auf Nachfrage-, Angebots- und Datenseite miteinander kommunizieren, Inventar suchen oder Transaktionen vorbereiten sollen, brauchen sie gemeinsame technische Regeln.

Hier setzen derzeit Protokolle und Rahmenwerke wie das Ad Context Protocol (AdCP) an. AdCP soll eine gemeinsame Verständigungsschicht zwischen Agenten und bestehenden Werbesystemen schaffen. LYDnews-Experte David Porzelt hat die Bedeutung des Ansatzes bereits in einem Gastbeitrag ausführlich beschrieben. Seine zentrale These: Erst eine gemeinsame technische Sprache ermöglicht es Agenten, über heutige Plattformgrenzen hinweg zusammenzuarbeiten.

Doch ein gemeinsames Protokoll löst noch nicht die Fragen nach Berechtigungen, Datenschutz, Identität, Abrechnung oder Haftung. Je mehr Entscheidungen ein Agent selbst trifft, desto wichtiger wird nachvollziehbar, was er entscheiden darf, auf welcher Datengrundlage er handelt und wer verantwortlich bleibt, wenn etwas schiefläuft. Diese Punkte nannten auch die von LYDnews in Hamburg befragten Fachleute.

Auf dem Weg zur Marktreife

Fragen wie diese bilden beim Online Ad Summit 2026 am 22. September in Köln einen Schwerpunkt. Der vom BVDW veranstaltete Summit widmet einen kompletten Programmblock dem Thema Agentic Advertising. Auf der Agenda stehen unter anderem eine IAB-Europe-Erhebung zur KI-Nutzung im Digital Advertising, die Entwicklung agentischer Standards in den vergangenen zwölf Monaten und die Frage, welche technischen, rechtlichen und organisatorischen Regeln ein funktionierender Markt benötigt.

Dabei geht es konkret um AdCP für Planung, ARTF für Echtzeit-Transaktionen und das AAMP-Rahmenwerk des IAB Tech Lab. Tony Katsur, CEO des IAB Tech Lab, beschäftigt sich mit der Entwicklung und Verbreitung entsprechender Standards. Ein Panel greift zudem die Frage auf, wer solche Regeln künftig definiert und wie ein vertrauenswürdiges System für autonom handelnde Agenten entstehen kann.

Auch der praktische Einsatz ist Teil des Programms. Ein Beitrag von Google beschäftigt sich damit, wie Agentic AI aufwendige AdOps-Prozesse beschleunigen und vereinfachen kann. BCN greift die Frage auf, wie Publisher und Vermarkter KI-Zugriffe kontrollieren und monetarisieren können. Weitere Programmpunkte befassen sich mit offenen Werbeökosystemen, deterministischen Identifikatoren sowie Messung und Wirkung.