Über fünf zentrale Tagesordnungspunkte hinweg zog sich ein Thema wie ein roter Faden durch die gesamte Diskussion: In einem derart dynamischen Umfeld müssen bewährte Technologien und fachkundige Berater eingebunden werden, um Marktturbulenzen in messbare Umsätze umzuwandeln. Hier sind die Erkenntnisse, die Monks aus den einzelnen Punkten gewonnen hat.

Einleitung

Zu Beginn der Sitzung wurde dargelegt, in welchem Maße KI die Marketingbranche neu gestalten wird und welche entscheidende Rolle Agenturen dabei spielen werden, Marken bei der Anpassung zu unterstützen. Um messbare Ergebnisse aus KI zu erzielen, muss die Technologie mit bewährten Plattformen und kompetenten Partnern kombiniert werden.

Das veränderte Sucherlebnis

Die Suche durchläuft derzeit ihren bedeutendsten Wandel seit Jahren, und in dieser Sitzung wurde beleuchtet, wie weit KI sie bereits vorangetrieben hat und in welche Richtung sie sich weiterentwickeln wird. Die Suche beschränkt sich nicht mehr nur auf den unteren Teil des Trichters, sondern prägt nun die gesamte Kaufreise, da die Interaktion mit dem Kanal intelligenter, personalisierter und multimodaler wird.

Scott McBride, Managing Director für SEA bei Monks, formulierte es so: „Das Innovationstempo im Such-Ökosystem von Google fühlt sich an wie der Beginn eines neuen Zeitalters für die Suche. Da KI die Art und Weise verändert, wie Verbraucher Produkte entdecken, Entscheidungen treffen und Transaktionen durchführen, besteht unsere Chance darin, Kunden dabei zu helfen, Komplexität zu vereinfachen, Funktionen zu verknüpfen und stärker vernetzte, intelligente Kundenerlebnisse zu gestalten.“

Die Macht der YouTube-Creators

Über die Suche hinaus wurde in der Sitzung hervorgehoben, wie zentral YouTube nach wie vor für die Entscheidungsfindung der Verbraucher ist, wobei das Publikum sowohl bei Kurz- als auch bei Langform-Inhalten stark eingebunden ist.

Es wurde besonders betont, dass Marken der Zusammenarbeit mit Content-Creators Priorität einräumen müssen, die authentisches Engagement und etabliertes Vertrauen bei ihrem Publikum schaffen. Die Sitzung bot Einblicke eines Content-Creators, der darüber sprach, wie Creator mit einem großen, engagierten Publikum Marken auf natürliche Weise in ihre Inhalte integrieren können, um echte Handlungen anzuregen. In Kombination mit bezahlten Performance-Tools wie Demand Gen wird dieser von Creatorn geleitete Ansatz noch wirkungsvoller und hilft Marken dabei, Engagement in messbare Kaufentscheidungen umzuwandeln.

Erfolgsmessung in einem sich wandelnden Umfeld

Die Rollen der Kanäle verschieben sich derzeit aktiv: Die Suche fungiert mittlerweile als umfassende Suchmaschine, und YouTube fördert sowohl die Markenaffinität als auch die direkte Performance. Messstrategien müssen sich anpassen, und die Messtechnologie von Google bietet hierfür drei zentrale Säulen: den Aufbau einer soliden Datenbasis, die Vereinheitlichung kanalübergreifender Erkenntnisse und die Ausrichtung von Budgets auf maximale Wirkung.

Scott Spirit, Chief Growth Officer bei S4 Capital/Monks, hob hervor, wie Google sich zum Marktführer im Bereich der KI-Tools entwickelt hat. „Google hat seine Anstrengungen in den Bereichen Innovation, Anzeigenprodukte und Messlösungen verdoppelt, und es wird spannend sein, gemeinsam mit unseren Kunden messbare Ergebnisse zu erzielen. Dies wurde in der Partner Zone auf der GML deutlich, wo wir mit Kunden ins Gespräch kamen, die bestrebt sind, mit einem vertrauenswürdigen Partner wie Monks zusammenzuarbeiten, um ihre Performance mit KI-gestützter Technologie von Google zu steigern.“

Führung im Wandel

Die Sitzung endete mit einer Podiumsdiskussion der Führungsspitze, die eine neue Perspektive darauf bot, wie Führungskräfte die Rolle der KI betrachten sollten: nicht einfach als Einführung einer Technologie, sondern als Neugestaltung der Arbeitsweise von Teams. Die dabei gezogene Unterscheidung war von großer Bedeutung: KI sichert die grundlegende Effizienz, um tiefgreifende Effektivität zu ermöglichen. Durch den Wegfall repetitiver, manueller Arbeit setzt KI Talente frei, die dann für wertschöpfendere, strategischere Aufgaben eingesetzt werden können, wodurch sich der Fokus der Teams von der Ausführung hin zur Wirkung verlagert.

Die Podiumsteilnehmer legten großen Wert auf die menschliche Seite dieses Wandels. Sie betonten, dass in dieser Phase des Wandels für Unternehmen die KI-Kompetenz der Partner, das Veränderungsmanagement sowie Soft Skills und unternehmerisches Gespür von entscheidender Bedeutung sein werden.

Google Marketing Live endete mit der dringenden Aufforderung, KI noch heute einzusetzen. Zögern kostet Marktanteile. Marken erzielen greifbare Umsätze, wenn sie die Vorhersagemodelle von Google mit strategischer Fachkompetenz verbinden. Die Machine-Learning-Tools stehen bereits heute in der Kampagnenoberfläche bereit, und der Erfolg erfordert den Einsatz spezialisierter Fachkräfte, die sie steuern.

Die diesjährigen Ankündigungen markieren einen definitiven Schritt in Richtung agentenbasierte Orchestrierung. KI ist über die Rolle eines Gesprächsassistenten, der auf einzelne Aufforderungen reagiert, hinaus gereift. Sie fungiert jetzt als proaktiver Teamkollege, der im Hintergrund planen und vernetzte Workflows verwalten kann. Die angekündigte Integration der Affinity-Tools - der professionellen Design-Suite, die von Canva übernommen wurde, um die Lücke zwischen gelegentlicher Kreation und professioneller Produktion zu schließen - unterstreicht diesen Wandel und bietet einen einheitlichen Stack, der sowohl den Unternehmer als auch den professionellen Architekten in einer einzigen, optimierten Umgebung unterstützt.

Dieser Wandel definiert die Beziehung zwischen dem Kreativen und der Leinwand grundlegend neu, aber um diese neue Realität zu meistern, muss man sich von den starren Markenregeln der Vergangenheit verabschieden und stattdessen einer Philosophie der Evolution den Vorzug vor dem Ego geben.

Es ist an der Zeit, einen anlagenbasierten Ansatz gegen einen agentenbasierten einzutauschen.

Die auf der Keynote vorgestellten Neuerungen gehen über auffällige Funktionen hinaus, um die alltägliche manuelle Arbeit des modernen Marketings zu lösen. Im Mittelpunkt steht dabei die Einführung von Canva AI 2.0, einer Architektur, die auf agentenbasierte Workflows statt auf einfache Generierung ausgelegt ist. Neue Funktionen wie Connectors lassen sich direkt in bestehende Stacks (z. B. Gmail, Slack und HubSpot) einbinden, um Meeting-Transkripte oder E-Mails nahtlos in fertige, markengerechte visuelle Ergebnisse zu verwandeln. Und eine neue Planungsfunktion ermöglicht es, diese Workflows auf Autopilot laufen zu lassen und wiederkehrende Inhaltserstellung und tägliche Briefings im Hintergrund zu verwalten.

In dieser Konstellation sorgt die menschliche Kreativität für den strategischen Impuls, während die KI die repetitive, umfangreiche Ausführung übernimmt. Die Rolle eines Kreativprofis entwickelt sich daher von einem manuellen Designer zu einem Systemarchitekten. Anstatt einen Nachmittag damit zu verbringen, die Größe von Bannern für zwanzig verschiedene soziale Spezifikationen manuell zu ändern, entwickeln sie nun die Logik, die es dem System ermöglicht, diese Versionierung automatisch durchzuführen. Die Erweiterung der Professional Suite um das Motion-Design-Tool Cavalry ist ein hervorragendes Beispiel dafür, denn es bietet einen prozeduralen, systembasierten Ansatz für komplexe Animationen.

Diese Operationalisierung der Kreativität geht auf ein kritisches Problem globaler Marken ein: die Notwendigkeit einer massiven Skalierung, ohne dabei die Markenintegrität zu opfern. Wenn KI als proaktiver Teamkollege und nicht als reaktives Werkzeug fungiert, kann sie die komplexe Logik der Versionierung, Lokalisierung und plattformspezifischen Optimierung im Hintergrund verwalten. Ziel ist es, die Zeit zwischen der Entstehung einer Idee und ihrer Umsetzung zu verkürzen und die kreative Lieferkette zu einer kontinuierlichen Produktions- und Leistungsschleife zu verflachen.

End-to-End-Umgebungen erstrecken sich von der Erstellung bis zur endgültigen Bereitstellung.

Während die oben erwähnten Funktionen einen bedeutenden Sprung in der kreativen Geschwindigkeit darstellen, ist Geschwindigkeit ohne Governance eine Belastung. Canva bietet eine leistungsstarke Umgebung für die Erstellung markengerechter Inhalte, aber wie stellen Sie sicher, dass all diese hochwertigen Inhalte Ihr Publikum erreichen? Um diese Kluft zu überbrücken, ist eine robuste Ebene erforderlich, die in der Lage ist, den kreativen Output mit dem breiteren Unternehmens-Ökosystem zu verbinden. Hier kommt Monks.Flow ins Spiel, unsere agentische Plattform für die Marketing-Orchestrierung.

Wenn Canva als Motor der Kreativfabrik fungiert, dient Monks.Flow als Betriebssystem, das den Output über den gesamten Marketing-Lebenszyklus orchestriert. Die Plattform bettet intelligente Agenten in vier kritische Phasen ein: Planen, Erstellen, Skalieren und Bereitstellen. In diesem Modell übernimmt Canva die kreative Schwerstarbeit, vom anfänglichen Design bis hin zur automatischen Formatierung und Optimierung von Assets, während Monks.Flow jeden Output mit kulturellen Signalen in Echtzeit synchronisiert und die Assets über alle Kanäle leitet.

Sicherheit und Markenintegrität sind nach wie vor die Hauptanliegen von CMOs, die diesen autonomen Wandel bewältigen müssen. Um diesem Problem zu begegnen, setzt Monks.Flow spezialisierte Agenten ein, um eine automatisierte Ebene der Markensicherheit und -konformität zu schaffen. Diese Agenten verifizieren, dass jeder Inhalt - unabhängig von der produzierten Menge - den rechtlichen und visuellen Anforderungen der Marke entspricht, bevor er den Verbraucher erreicht. Indem wir als diese kontrollierte Ebene fungieren, ermöglichen wir es Marken, die Flexibilität von Agententools zu nutzen und gleichzeitig die Kontrolle beizubehalten, die für den Betrieb von Großunternehmen erforderlich ist.

Kreative Flexibilität macht Marken widerstandsfähig.

Diese neue Landschaft erfordert eine Abkehr vom Management einzelner kreativer Aufgaben zugunsten der Orchestrierung ganzer autonomer Systeme. Ein solcher Übergang markiert die Ankunft der Post-Agentur-Ära, in der der strukturelle Vorteil in der Fähigkeit liegt, eigene KI-Fabriken aufzubauen und zu skalieren.

Doch damit einher geht ein grundlegender Wandel in der Art und Weise, wie wir Markenidentität wahrnehmen. Wie in einer Podiumsdiskussion über adaptive Marken, an der unser Chief AI & Revenue Officer Wesley ter Haar teilnahm, erörtert wurde, legen die widerstandsfähigsten Marken den Schwerpunkt auf Evolution. In einer Welt, in der Inhalte fließend und plattformspezifisch sein müssen, um zu überleben, können starre Markenbibeln zu einem Hindernis werden. Das Ziel besteht nicht mehr darin, sicherzustellen, dass jedes Asset auf allen Kanälen identisch aussieht, denn Konsistenz bedeutet nicht Gleichheit. Stattdessen müssen Marken eine modulare DNA entwickeln - einen wiedererkennbaren "Vibe" oder eine Kernidentität, die stabil bleibt, während sich die visuelle und verbale Umsetzung an die spezifischen Anforderungen der verschiedenen Plattformen und Zielgruppen anpasst.

Letztendlich stellt der auf der Canva Create 2026 zu beobachtende Wandel eine grundlegende Umstrukturierung der Kreativwirtschaft dar, weg von der manuellen Verwaltung von Assets und hin zur Orchestrierung intelligenter Systeme. Durch die Integration professioneller Design-Tools mit einer kultursynchronen Orchestrierungsebene wie Monks.Flow überbrückt die Branche endlich die Lücke zwischen dem Funken menschlicher Absicht und dem massiven Ausmaß autonomer Ausführung. In dem Maße, wie Kreativität industrialisiert wird, entwickelt sich die Rolle des Schöpfers vom Handwerker zum Architekten, der die KI-Fabriken baut, die die nächste Ära des globalen Geschichtenerzählens bestimmen werden.

Die Diskussion über das Potenzial von agentenbasierter KI ist nicht besonders neu. Aber wenn es Anfang 2025 um das Versprechen von autonomen Agenten ging, dann ging es auf der re:Invent um die Implementierung der erforderlichen Infrastruktur, damit sie in großem Maßstab zuverlässig, mit angemessener Governance und in großem Umfang funktionieren - es geht nicht mehr nur darum, Agenten zu bauen, sondern sie gut zu bauen. Diese Reifung der Infrastruktur, vom Silizium bis zur Software, ist eine kontinuierliche Anstrengung, die sich auf die Zuverlässigkeit, Ausfallsicherheit und Unternehmens-Compliance konzentriert, die für die Unterstützung der Agenten-Ära erforderlich sind. Durch die Vereinfachung dieser grundlegenden Schichten beschleunigt AWS die Arbeit, die wir für globale Kunden leisten, und ermöglicht es uns, schneller vom Konzept zu sicheren, autonomen End-to-End-Workflows zu gelangen.

Für Kunden erfordert dieser Wandel eine neue strategische Roadmap. Im Folgenden erfahren Sie, was Sie über den Übergang zu einer agentengesteuerten Zukunft wissen müssen.

Frontier-Agenten gehen vom reaktiven Chat zur komplexen 24/7-Orchestrierung über.

Die Schlagzeile, die von der AWS-Führung kommt, ist ein strategischer Schwenk von einfachen Assistenten zu autonomen KI-Agenten, die auf einer soliden Grundlage und datengesteuerter Entwicklung basieren. Um den Unterschied zu verstehen, stellen Sie sich einen Chatbot als reaktives Tool vor, das auf Ihre Eingabe wartet, um eine einzige Antwort zu generieren. Ein Agent hingegen ist darauf ausgelegt, im Laufe der Zeit zusammenzuarbeiten, mehrstufige Aufgaben zu bewältigen und unabhängig zu arbeiten, um ein Ziel zu erreichen.

AWS hat das Konzept der Frontier-Agenten oder KI-Kollegen eingeführt, die hochtechnische Aufgaben wie DevOps und Sicherheit übernehmen können. Während diese ersten Anwendungsfälle technischer Natur sind, ist die Auswirkung auf den Marketingbetrieb tiefgreifend. Wir bewegen uns auf eine Realität zu, in der ein KI-Agent nicht nur eine Kampagnen-E-Mail schreiben, sondern auch die gesamte Bereitstellung orchestrieren kann: die autonome Segmentierung der Zielgruppe, die Einrichtung von A/B-Tests, die Leistungsüberwachung in Echtzeit und sogar die Anpassung der Werbeausgaben auf der Grundlage von ROI-Zielen, ohne dass ein Mensch bei jedem Schritt auf "Senden" klicken muss.

So entsteht eine "Serverless-First"-Kultur, bei der der Engpass nicht mehr in der Erstellung von Inhalten, sondern in der Orchestrierung liegt. Um erfolgreich zu sein, müssen Kunden eine Belegschaft von Silizium-Agenten verwalten, die Strategien mit der Geschwindigkeit von Software ausführen.

Erfahrene Agenten benötigen mehr als nur ein leistungsstarkes Modell.

Der Aufbau hochwertiger Agenten erfordert ein geschlossenes System, nicht nur ein intelligentes LLM. Es beginnt mit vertrauenswürdigen, genehmigten Daten, die in einen reichhaltigen, vielschichtigen Kontext umgewandelt werden. Indem sie über einfache Suchmethoden hinausgehen und Techniken wie hybrides Retrieval (Kombination von Schlüsselwörtern und Kontext) und Graphen-Traversal verwenden, können Unternehmen Agenten die Präzision und den "gesunden Menschenverstand" verleihen, die sie für den Einsatz im Unternehmen benötigen.

Daten sind jedoch nur ein Teil des Puzzles. Auf der re:Invent betonte AWS, dass Agenten innerhalb eines strengen architektonischen Vertrags arbeiten müssen, um sicher und vorhersehbar zu bleiben. Dazu gehört die Sicherheit nach dem Prinzip der geringsten Privilegien - Agenten erhalten nur die spezifischen Tools, die sie benötigen - und klare Entscheidungsgrenzen. Jede Entscheidung, die ein Agent trifft, und jedes Tool, das er aufruft, muss nachvollziehbar sein und auf eine Quelle zurückgeführt werden können. Durch die Einbettung automatischer Qualitätsprüfungen und menschlicher Sicherheitsmaßnahmen können Unternehmen unvorhersehbare KI in zuverlässige, unternehmensgerechte Systeme mit Aufzeichnungen und Maßnahmen verwandeln.

Fachwissen liefert die "letzte Meile" der KI.

Ein durchgängiges Thema in den 2025 Tracks war, dass AWS zwar die leistungsstarken Bausteine wie Amazon Bedrock bereitstellt, die "letzte Meile" der Wertschöpfung aber in der Integration liegt. Die Branche bewegt sich weg von der Behandlung von KI als eigenständiges Tool und hin zu integrierten KI-Services, die die Lücke zwischen Cloud-Infrastruktur und spezifischen Geschäftsergebnissen schließen. Durch das Schließen dieser Lücke kommen Unternehmen endlich aus dem Fegefeuer des Proof-of-Concept heraus und können erhebliche Effizienz- und Engagementgewinne erzielen.

Auf der operativen Seite beobachten wir das Aufkommen von Brand-Intelligence-Systemen, die die "versteckte Steuer" der internen Reibung lösen. Ein repräsentatives Beispiel ist eine Lösung, die wir kürzlich für einen weltweit führenden Technologiekonzern entwickelt haben und die sich von einem eigenständigen Tool zu einer zentralen Unternehmensintegration entwickelt hat. Durch die nahtlose Verbindung der agentenbasierten Architektur mit den bestehenden Datenumgebungen und täglichen Arbeitsabläufen der Marke konnten wir über 1.800 Benutzern sofort eindeutige, referenzgestützte Antworten geben. Diese integrierte Lösung beseitigte manuelle Engpässe und reduzierte die Nachrichtenzyklen, die zuvor für die Freigabe zeitkritischer Assets erforderlich waren.

Ein Schwerpunkt auf der re:Invent war die Transformation von Live-Medien und Broadcast-Workflows. Die Herausforderung bei modernen Medien besteht nicht nur in der Speicherung, sondern auch in der Unfähigkeit, wertvolle Momente innerhalb eines Live-Streams in Echtzeit zu identifizieren und zu extrahieren. Unsere Demo auf der Veranstaltung veranschaulichte diesen Wandel in der Branche am Beispiel eines Basketballfans, der einen Turnschuh trägt. Durch den Einsatz von agentenbasierten Workflows zum Scannen von Live-Filmmaterial nach visuellen Hinweisen und zum automatischen Auslösen von Rendering-Pipelines haben wir gezeigt, wie sich Live-Video von einer passiven Übertragung zu einem durchsuchbaren, personalisierten Erlebnis entwickeln kann. Solche Innovationen zeigen, wie die Medienlieferkette zu einem dynamischen Umsatzmotor wird, indem Faninteressen mit personalisierten Inhalten in großem Umfang verbunden werden - vorausgesetzt, man verfügt über die integrierte Architektur, die erforderlich ist, um die Lücke zwischen der Cloud-Infrastruktur und den komplexen Echtzeitanforderungen einer Live-Übertragung zu schließen.

Der Übergang zu Mikromodellen ermöglicht spezialisierte, kostengünstige Intelligenz.

Schließlich wurde auf der re:Invent 2025 auch die Kostenbarriere angesprochen, die viele Kunden davon abgehalten hat, maßgeschneiderte KI-Lösungen zu entwickeln. Der vorherrschende Trend besteht nicht mehr nur in größeren Modellen, sondern in der Spezialisierung.

Während die "Lehrer-Schüler"-Architektur - die Verwendung massiver, hochintelligenter Modelle zum Trainieren und Bewerten kleinerer Mikromodelle - schon seit einiger Zeit eine bekannte Entwicklungsstrategie ist, macht AWS sie nun für jedes Unternehmen zugänglich. Ankündigungen wie Amazon Nova 2 und Nova Forge zielen darauf ab, diesen Prozess zu demokratisieren und die Hürde für Unternehmen zu senken, ihre eigenen Frontier-Modelle zu erstellen.

Dies ermöglicht es Marketing- oder Technikteams, eigene Mikromodelle zu erstellen, die hochspezialisiert sind. Sie könnten ein kleines Modell haben, das speziell darauf trainiert ist, in der Sprache Ihrer Marke zu schreiben, ein anderes, das die Einhaltung rechtlicher Vorschriften prüft, und ein drittes für die Analyse der Kundenstimmung. Dieser Ansatz reduziert die Latenzzeit und die Kosten und verbessert gleichzeitig die Genauigkeit erheblich, da jedes Modell ein Experte in seinem engen Bereich ist.

Passen Sie sich an, um der Architekt der Zukunft zu werden.

Die experimentelle Phase der generativen KI entwickelt sich zu einer Ära der industriellen Ausführung, die über die Neuheit von Chat-Schnittstellen hinausgeht und in eine Realität übergeht, in der der Erfolg von der Ausgereiftheit Ihrer Infrastruktur abhängt. In dieser neuen Landschaft werden nicht nur diejenigen mit den besten kreativen Ideen gewinnen, sondern auch diejenigen, die über die robustesten agentenbasierten Systeme verfügen: strukturierte Daten, spezialisierte Mikromodelle und autonome Workflows, die rund um die Uhr laufen.

Für die Kunden besteht der Auftrag darin, über die unmittelbare Leistung der KI hinauszuschauen und sich auf die Architektur dahinter zu konzentrieren. Durch Investitionen in strukturierte Wissensgraphen und den Wechsel von Human-in-the-Loop zu Human-on-the-Loop-Orchestrierung können Unternehmen ein Maß an Personalisierung und Effizienz freisetzen, das bisher nicht möglich war. Die Infrastruktur ist aufgebaut, die Agenten sind bereit. Die Frage ist nicht mehr, was KI für Sie tun kann, sondern was Sie bereit sind, sie bauen zu lassen.

Aber es ist leicht, von Agilität zu reden. Die eigentliche Herausforderung und der Schwerpunkt des Gesprächs in Amsterdam war die Frage, wie diese Ideen in der Realität umgesetzt werden können. Wie können Rundfunkanstalten sich von jahrzehntealten Produktionsmodellen lösen? Wo liegen die wirklichen Einnahmemöglichkeiten in riesigen, schlummernden Medienarchiven? Und wie können Unternehmen leistungsstarke neue Technologien übernehmen, ohne sich durch Kosten und Komplexität lähmen zu lassen? Die Diskussion musste sich von konzeptionellen Versprechungen auf konkrete Lösungen verlagern, von denen es auf der Konferenz viele zu sehen gab.

Jahrzehnte alte Fernsehmodelle werden weiterentwickelt, um den Anforderungen des modernen Publikums gerecht zu werden.

Jahrzehntelang stand die Rundfunkbranche auf einem scheinbar soliden Fundament, doch dieses Fundament hat sich unwiderruflich verschoben. Wie Lewis Smithingham, EVP MEGS bei Monks, auf der Bühne feststellte, wird die Medienproduktion seit etwa 58 bis 59 Jahren auf dieselbe Weise durchgeführt" Aber dieses traditionelle Modell bricht unter der Belastung einer neuen Realität zusammen, in der das Publikum kein Monolith mehr ist, sondern eine vielfältige Ansammlung von Interessen, die über unzählige Plattformen verstreut sind. Um sie zu erreichen, erklärt er: "Wir können nicht mehr mit einer geraden Sichtlinie liefern, denn es gibt keine gerade Linie, und es gibt keine primäre Plattform. Es ist alles verstreut."

Diese neue Landschaft erfordert einen neuen Ansatz, der sich von der institutionellen Trägheit der bisherigen Arbeitsweise löst. Um ein modernes Publikum zu erreichen, ist die Agilität einer Cloud-nativen Produktion erforderlich, die eher eine grundlegende Änderung der Denkweise als ein bloßes technologisches Upgrade darstellt. Das bedeutet, dass man sich von alten "goldenen Regeln" verabschieden muss, wie z. B. niemals einen Generator abzuschalten, weil man einen Systemkollaps befürchtet, und stattdessen einen agilen, softwaredefinierten Ansatz verfolgt, bei dem die Systeme durch anpassungsfähige Software und nicht durch starre, physische Hardware verwaltet werden.

Nirgendwo wird dieser Wandel deutlicher als in der sich wandelnden Rolle des Medienarchivs. Zu lange wurden wertvolle Inhalte in verstaubten Tresoren aufbewahrt. Jetzt schreibt die künstliche Intelligenz das Drehbuch um und verwandelt stagnierende Bibliotheken in lebendige, atmende Leistungsarchive.

Diese Entwicklung bedeutet, dass man nicht mehr nur über die Rechte pro Titel nachdenkt, sondern die Monetarisierungsmöglichkeiten im zugrunde liegenden geistigen Eigentum sieht. Für einen Sportsender könnte dies bedeuten, dass er KI einsetzt, um nach einem hochkarätigen Tausch sofort die Highlights eines Spielers zu finden und zu verpacken - ein Prozess, der traditionell einen erheblichen manuellen Aufwand erfordert hätte. Für ein Studio bedeutet dies die Umwandlung einer klassischen Radiosendung in eine animierte Serie für soziale Medien. Durch die Demokratisierung von Archiven mit KI-gestützten Tools geben wir Redakteuren, Produzenten und sogar Fans die Möglichkeit, neue Werte zu entdecken, neue Geschichten zu schreiben und neue Einnahmequellen aus Inhalten zu generieren, die einst vergessen waren.

Letztlich verweisen diese technologischen Veränderungen auf ein einziges Erfordernis. Smithingham bringt es auf den Punkt: "Wenn du nicht in Echtzeit bist, bist du Geschichte" Erfolgreich ist man jetzt, wenn man die Technologie nutzt, um schlummerndes geistiges Eigentum in dynamische, personalisierte Erlebnisse zu verwandeln, die das Publikum in Echtzeit ansprechen. Dies ist die neue Grenze des Fernsehens, und es ist eine Zukunft, die wir aktiv gestalten.

KI-gestützte Tools ermöglichen es den Teams, den Zuschauern bessere Erlebnisse zu bieten.

Das ultimative Ziel all dieser Innovationen ist es, den Zuschauern ein besseres, persönlicheres Erlebnis zu bieten. Eines der zentralen Themen in den Gesprächen auf der Messe war die Notwendigkeit, den Machern flexible Echtzeit-Tools an die Hand zu geben, die dies möglich machen. Unsere LiveVision™-Demo veranschaulichte diesen Punkt in der Praxis.

LiveVision™ ist ein KI-gestütztes Tool, das in Live-Produktions-Workflows eingesetzt wird. LiveVision™ basiert auf einem kompletten Stack von NVIDIA Hardware- und Software-Technologien, darunter NVIDIA RTX PRO Server, Video Search and Summarization Agent und Holoscan for Media, und kann sowohl im Edge-Bereich als auch in der Cloud oder in einer hybriden Umgebung implementiert werden. Es bringt Echtzeit-Intelligenz in die Übertragung, indem es mehrere Kamera-Feeds gleichzeitig analysiert und die Objekterkennung und -analyse in die Übertragungspipeline für die Priorisierung von Aufnahmen, die Szenenbeschreibung und die Audiotranskription einführt. Dadurch werden die Produktionsteams für den kreativen Prozess entlastet und können am Ende des Tages Zusammenfassungen erstellen.

Neue Tools verwandeln schlummernde Medienarchive in neue Einnahmequellen.

Unsere Time Addressable Media Storage (TAMS)-Demonstration bot eine leistungsstarke Lösung für die oben beschriebene Herausforderung, den Wert schlummernder Medienarchive zu erschließen. Diese Demo zeigte eine praktische Anwendung der Verlagerung der Branche von statischer Speicherung zu "Leistungsarchiven" - Systeme, die aktiv wertvolle Inhalte an die Oberfläche bringen.

TAMS löst den zeitaufwändigen Prozess der manuellen Suche ab, indem es KI zur Analyse und Indexierung der Inhalte selbst einsetzt und das Filmmaterial innerhalb von Sekunden nach Aktionen, Objekten oder Personen durchsuchbar macht. Dies ermöglicht einen sofortigen, framegenauen Zugriff auf riesige Medienbibliotheken und verwandelt ein schlummerndes Archiv in einen dynamischen, gewinnbringenden Vermögenswert. So könnte beispielsweise ein Sportrechteinhaber mit TAMS sofort Clips der wichtigsten Momente eines bestimmten Spielers abrufen, um ein personalisiertes Highlight Reel für Fans zu erstellen, oder schnelles Material für Live-Wettmärkte kuratieren.

Die Zukunft der Branche hängt von einem grundlegenden Wandel der Denkweise ab.

Letztlich zeichneten die Gespräche auf der IBC 2025 ein klares Bild einer Branche, die sich am Scheideweg befindet. Es ist klar, dass der Übergang zu einer Echtzeit- und KI-gesteuerten Welt mehr erfordert als nur die Einführung neuer Tools und Plattformen. Die eigentliche Herausforderung besteht darin, die Trägheit veralteter Arbeitsabläufe zu überwinden und einen agileren, experimentellen und softwaredefinierten Ansatz für die Erstellung und Monetarisierung von Inhalten zu wählen.

Um in dieser neuen Ära erfolgreich zu sein, müssen Kreativität und Technologie so aufeinander abgestimmt werden, dass Systeme entstehen, die nicht nur innovativ, sondern auch relevant, effizient und profitabel sind. Es ist diese Synthese aus Vision und Umsetzung, die das nächste Kapitel der Medienwelt bestimmen wird.

Tatsächlich war das Konzept, das sich durch alle Sitzungen zog, der Aufstieg des KI-Agenten. Die leistungsstarke Agententechnologie von Salesforce, Agentforce, ist weit davon entfernt, nur ein weiterer Chatbot zu sein, und wird als neues Gesicht für die Marke positioniert - ein Concierge, ein persönlicher Einkäufer und ein Problemlöser, die alle auf den einzigartigen Daten und Inhalten eines Unternehmens basieren. Diese Vision hat das Potenzial, alles zu verändern, vom Kundenservice bis hin zum täglichen Arbeitsablauf eines Marketers.

Lassen Sie uns also die wichtigsten Ankündigungen auspacken, die zu dieser Vision beitragen. Wir werden untersuchen, was es bedeutet, Kundeninteraktionen durch KI-Agenten neu zu definieren, die zugrunde liegenden Plattformänderungen in Data Cloud und Marketing Cloud betrachten, die dies ermöglichen, und kontextualisieren, wie dies Ihre tägliche Realität verändern könnte.

KI-Agenten verwandeln die Markenkommunikation in einen Dialog.

Jahrelang war digitales Marketing größtenteils ein Monolog, bei dem Marken Botschaften verbreiteten und hofften, dass die Kunden zuhörten. Die auf der Connections vorgestellte Vision signalisiert eine endgültige Abkehr von dieser Dynamik. Die von Salesforce vorgestellte Zukunft ist eine des Dialogs, bei der jeder Touchpoint zu einer Gelegenheit für eine sinnvolle, von KI orchestrierte, zweiseitige Konversation wird.

Dies bedeutet das Ende der "Bitte nicht antworten"-E-Mail. Stellen Sie sich vor, Sie senden eine Werbe-E-Mail mit einer Auswahl an Produktempfehlungen. Anstatt dass dies das Ende der Interaktion ist, wird es der Anfang. Ein Kunde könnte direkt auf die E-Mail antworten und sagen: "Diese Hose gefällt mir, aber haben Sie die auch in blau?", und Agentforce würde als persönlicher Einkäufer mit verfügbaren Optionen antworten, den Bestand prüfen und sogar beim Kaufabschluss helfen. Dies verwandelt eine statische Kampagne in ein dynamisches, persönliches Einkaufserlebnis.

Dieser Wandel zwingt uns auch dazu, den Zweck von Inhalten neu zu überdenken. Traditionell haben wir Inhalte als Ziel betrachtet; das Ziel war es, einen Besucher dazu zu bringen, auf einem Blogbeitrag oder einer Produktseite zu landen. Im neuen Paradigma wird der Inhalt zum Treibstoff für die KI-Maschine. Der Blogbeitrag über neue Produktfunktionen ist nicht mehr nur für menschliche Leser gedacht, sondern ein wichtiger Input, der den KI-Agenten beibringt, wie sie diese Funktionen auf intelligente Weise mit einem Kunden besprechen können. Jeder Artikel, jede Produktbeschreibung und jede FAQ wird zu einer Wissensquelle, die die KI der Marke intelligenter und hilfreicher macht.

Letztendlich führt dies zu einer neuen Eingangstür für Ihre Website. KI-Agenten werden die primäre Art und Weise sein, wie Besucher mit einer Marke online interagieren, jenseits von statischer Navigation und einfachen Suchleisten. Es wird eine dialogorientierte Schnittstelle sein, die komplexe Fragen beantworten, differenzierte Empfehlungen geben und sogar im Namen des Nutzers handeln kann, z. B. ein Meeting buchen oder eine Reservierung vornehmen.

Eine einheitliche Plattform macht all Ihre Daten bereit für KI.

Diese konversationelle Zukunft erfordert eine gewaltige Menge an Leistung hinter den Kulissen. Die auf der Connections vorgestellte Strategie stützt sich auf zwei Säulen: die Vereinheitlichung des Marketingerlebnisses mit der Marketing Cloud Next-Plattform und die Bereitstellung aller Daten für KI mit wichtigen Verbesserungen der Data Cloud.

Eine der wichtigsten Voraussetzungen für diese Vision ist die bevorstehende Marketing Cloud Next-Plattform, die auf Salesforce Core aufbaut. Sie wurde entwickelt, um das Problem der Plattformfragmentierung zu lösen, das Marketingexperten, die mit unterschiedlichen Tools für verschiedene Kanäle arbeiten, seit langem zu schaffen macht. Stattdessen ist die neue Vision eine der Konsistenz, bei der die Erfahrung von einem Tool zum nächsten nahtlos ist. Der HTML-Editor für die Erstellung einer Webkampagne wird genauso aussehen und sich genauso anfühlen wie der Editor für die Erstellung einer E-Mail. Dieselbe leistungsstarke Produktempfehlungs-Engine wird in allen Kanälen eingesetzt, von Web über E-Mail bis hin zu mobilen Geräten. Und ein einziges, vereinheitlichtes KI-Gehirn - Agentforce - wird jede Interaktion steuern. Diese Konsistenz wird nicht nur die Arbeitsabläufe rationalisieren, sondern auch die kanalübergreifende Schulung der Teams erheblich erleichtern, so dass sie zu echten kanalübergreifenden Experten werden können.

Natürlich ist jede KI nur so gut wie die Daten, auf denen sie trainiert wird. An diesem Punkt werden die Erweiterungen der Data Cloud entscheidend. Salesforce hat Funktionen vorgestellt, die den Prozess der Datenaufbereitung für KI-Agenten und Empfehlungsmaschinen beschleunigen sollen.

• Ein erneuter Fokus auf Datengrundlagen: Die neuen Funktionen sind zwar aufregend, verstärken aber den Bedarf an einer soliden Datengrundlage. Ohne diese stehen Marken vor den üblichen Herausforderungen wie minderwertige Daten, die das Vertrauen untergraben, Datenwildwuchs in unzusammenhängenden Systemen und eingeschränkter Zugriff, der Teams daran hindert, auf Erkenntnisse zu reagieren. Eine solide Datengrundlage ist die Voraussetzung dafür, dass die KI ihre volle Wirkung entfalten kann.
• Intelligentere, umfassendere Datenauflösung: Wir sind mit der Identitätsauflösung für Kundenprofile vertraut, aber eine wichtige Verbesserung ist die Ausweitung dieser Auflösungsregeln auf alle Datenmodellobjekte (DMOs). Stellen Sie sich vor, Sie könnten Ihren gesamten Produktkatalog auflösen und so saubere, konsistente Produktdaten für Ihre KI bereitstellen.
• Unstrukturierte Daten nutzbar machen: Eine der wichtigsten Ankündigungen war die Möglichkeit, unstrukturierte Daten zu "vektorisieren". Einfach ausgedrückt handelt es sich dabei um eine Art technologische Magie, die es der KI ermöglicht, die Bedeutung und den Kontext von Inhalten zu verstehen, ohne dass manuelle Tags erforderlich sind. Der vollständige Text eines Blogbeitrags kann nun so verwendet werden, als handele es sich um perfekt strukturierte Daten, so dass die KI mathematisch bestimmen kann, welche Teile für die Beantwortung einer bestimmten Frage am relevantesten sind.
• Sichere, nahtlose Zusammenarbeit: Um Datensilos weiter aufzubrechen, kündigte Salesforce Data Cloud-to-Data Cloud Zero-Copy-Konnektoren an. Dies ermöglicht es verschiedenen Geschäftsbereichen oder sogar verschiedenen Unternehmen, ihre Data Cloud-Instanzen miteinander zu verbinden. Diese "Datenreinräume" ermöglichen die gemeinsame Nutzung von Daten für umfassendere Einblicke auf eine vollständig datenschutzkonforme Weise.

KI wird zu einem unverzichtbaren Co-Piloten für jeden Marketer.

Was bedeutet das alles für den Marketer? Seine Rolle wird sich von einem manuellen Konstrukteur zu einer Art Kreativdirektor wandeln. Mit Agentforce wird ein Marketer in der Lage sein, Kampagnenideen, Customer Journeys und sogar bestimmte Komponenten von kreativen Assets zu generieren, indem er einfach ein strategisches Briefing vorgibt. Entscheidend ist, dass dieser Output vollständig editierbar ist. Der Vermarkter behält die volle Kontrolle, hat aber mehr Zeit, sich auf die Strategie, die kreative Überwachung und die Optimierung zu konzentrieren, als auf die Feinheiten der Kampagneneinrichtung und die kreative Produktion.

Monks entwickelt auch Tools, mit denen Vermarkter ihre Fähigkeit, Inhalte zu skalieren, auf die nächste Stufe heben können. Monks.Flow kann in Salesforce integriert werden, um die Fähigkeit eines Vermarkters zu verbessern, neue kreative Assets zu erstellen, die diese Journeys unterstützen und in diese HTML-Vorlagen integriert werden, um eine bessere, intelligentere dynamische Personalisierung zu unterstützen.

Auch die Zusammenarbeit wird flüssiger werden. Diese KI-Agenten können direkt in Slack-Kanäle eingeladen werden und so als eine neue Art von Teamkollegen fungieren. Teams können mit dem Agenten Brainstorming betreiben, seine Vorschläge in Echtzeit prüfen und an Kampagnenelementen in demselben digitalen Raum zusammenarbeiten, in dem sie auch den Rest ihrer Arbeit erledigen.

Und schließlich ändert sich dadurch auch die Art und Weise, wie wir an Analysen herangehen. Anstatt sich durch komplexe Dashboards zu wühlen und Berichte manuell mit Querverweisen zu versehen, können Vermarkter KI-Dashboards nutzen, um sofortige, natürlichsprachige Zusammenfassungen der Kampagnen- und Kanaleffektivität zu erhalten. Dies steigert nicht nur die Produktivität von Marketern, sondern auch von Datenwissenschaftlern, die sich statt auf Routineberichte auf tiefergehende strategische Fragen konzentrieren können.

Marken können sich jetzt auf diesen Wandel der Konversation vorbereiten.

Die Botschaft von Salesforce Connections war eindeutig: Die Zukunft des Marketings ist ein Wechsel vom Monolog zum Dialog. Dieser Ansatz stützt sich auf eine einheitliche Plattform, die die Ausführung vereinfacht, auf intelligentere Daten, die jeden Inhalt wertvoll machen, und auf KI-Ko-Piloten, die Vermarkter befähigen, strategischer und kreativer zu arbeiten.

Die wichtigste Schlussfolgerung für Marken ist nicht einfach "mehr KI kaufen" Vielmehr müssen sie heute anfangen, anders zu denken. Wie können wir unsere Inhalte so aufbereiten, dass sie als KI-Treibstoff dienen? Wie können wir unsere Daten so strukturieren, dass sie für diese neuen Konversationserlebnisse bereit sind? Diejenigen, die sich diese Fragen jetzt stellen, werden am besten darauf vorbereitet sein, in der konversationellen Zukunft zu führen. Die Zeit zur Vorbereitung ist jetzt.