Agentic AI

Künstliche Intelligenz verändert wie digitale Werbung geplant, eingekauft und gemessen wird. Dabei rückt die nächste Entwicklung bereits in den Fokus: Agentic AI.

Während traditionelle KI Menschen vor allem dabei unterstützt, Daten zu analysieren oder Empfehlungen zu generieren, kann Agentic AI den nächsten Schritt gehen, indem sie auf Basis dieser Erkenntnisse handelt und Aufgaben innerhalb definierter Parameter ausführt. Für die Werbung könnte dies grundlegend verändern, wie Kampagnen geplant, aktiviert und optimiert werden.

Agentic AI sollte jedoch nicht als eine Technologie verstanden werden, die das heutige Programmatic Ökosystem plötzlich ersetzen wird. Vielmehr wird sie wahrscheinlich zu einer zusätzlichen Ebene werden, die Daten, Plattformen und Entscheidungen effizienter miteinander verbindet.

Was ist Agentic AI?

Agentic AI beschreibt KI Systeme, die mit einem gewissen Grad an Autonomie auf ein definiertes Ziel hinarbeiten können. Anstatt lediglich auf einzelne Prompts zu reagieren, kann ein KI Agent eine Aufgabe interpretieren, die notwendigen Schritte bestimmen, verbundene Tools oder Datenquellen nutzen und auf Grundlage vordefinierter Regeln handeln.

So könnte ein herkömmlicher KI Assistent beispielsweise ein Kampagnenbriefing analysieren und Zielgruppen, Kanäle und Budgets empfehlen. Ein Agentic System könnte noch einen Schritt weitergehen, indem es das Briefing in einen Mediaplan überführt, geeignete Werbeinventare identifiziert, Teile der Kampagne aufsetzt und ihre Performance überwacht.

Das bedeutet nicht, dass KI uneingeschränkte Kontrolle erhält. In professionellen Umgebungen können Agenten innerhalb klar definierter Berechtigungen, Budgets, Schwellenwerte und Freigabeprozesse arbeiten.

Wie kann Agentic AI in der Werbung eingesetzt werden?

Die Werbeindustrie eignet sich besonders für Agentic AI, da Programmatic Advertising bereits heute auf Automatisierung, Daten und klar definierten Prozessen basiert.

Agentic Fähigkeiten entstehen entlang verschiedener Phasen des Media Lifecycle. Dazu gehören:

• Kampagnenbriefings interpretieren und Mediapläne erstellen

• Zielgruppen, Werbeinventare und geeignete Deals identifizieren

• Kampagnen konfigurieren und aussteuern

• Budgets innerhalb vordefinierter Schwellenwerte verschieben

• Auslieferung überwachen und Probleme erkennen

• Reporting über verschiedene Plattformen hinweg konsolidieren

• Optimierungsempfehlungen erstellen

• Creative Assets auf Basis von Performance und Kontext anpassen

Agenten können außerdem Optimierungsmöglichkeiten erkennen und auf Grundlage der Kampagnenperformance Änderungen empfehlen. Mit der Zeit könnten sie zunehmend in der Lage sein, diese Änderungen selbst umzusetzen, sofern sie innerhalb vordefinierter Parameter bleiben.

Einige dieser Fähigkeiten sind bereits heute innerhalb einzelner Plattformen oder kontrollierter Ökosysteme verfügbar. Es gibt außerdem erste Beispiele für Kampagnen, die über agentische Schnittstellen geplant und aktiviert werden, unter anderem im Bereich Connected TV.

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Drei Stufen von Agentic Advertising

Die Entwicklung von Agentic AI in der Werbung lässt sich grob in drei Reifegrade unterteilen.

1. KI unterstützte Planung und Insights

Das findet bereits heute statt. Conversational AI kann Kampagnenbriefings in Empfehlungen übersetzen, Reports erstellen und manuelle Arbeit reduzieren.

Für Media Teams bedeutet das weniger manuelle Arbeit und einen schnelleren Zugang zu Insights. Anstatt durch mehrere Dashboards zu navigieren oder Daten manuell zusammenzuführen, können Nutzer*innen zunehmend über natürliche Sprache mit Plattformen interagieren.

2. Agentic Campaign Operations

Agenten können zunehmend Aufgaben wie Kampagnenaufsetzung, Deal Discovery, Budgetänderungen und Reporting übernehmen, sofern sie innerhalb klar definierter Berechtigungen, Schwellenwerte und menschlicher Freigabeprozesse arbeiten.

3. Vollständig interoperabler Agent zu Agent Einkauf

Die langfristige Vision ist ein System, in dem der Agent eines Einkäufers direkt mit Plattformen und anderen Agenten innerhalb des Werbeökosystems kommunizieren kann.

In diesem Szenario könnte ein Buyer Agent ein Kampagnenziel verstehen, relevante Zielgruppen und Werbeinventare über mehrere Plattformen hinweg identifizieren, Möglichkeiten vergleichen und Kampagnen über DSPs, SSPs, Publisher und Datenanbieter hinweg aktivieren.

Damit ein Buyer Agent zuverlässig mit mehreren DSPs, SSPs, Publishern und Datenanbietern kommunizieren kann, benötigt die Industrie weiterhin gemeinsame Schemas, Identität und Authentifizierung, Governance, Auditierbarkeit und eine breite Unterstützung durch Plattformen.

Werden Agenten Programmatic Advertising ersetzen?

Wahrscheinlich nicht. Die Echtzeit Auktion selbst wird voraussichtlich nicht verschwinden. Programmatic Systeme sind darauf ausgelegt, extrem schnelle, deterministische Entscheidungen auf Impression Ebene zu treffen, und es gibt wenig Grund dafür, dass Agenten diese Infrastruktur ersetzen sollten.

Stattdessen werden Agenten wahrscheinlich rund um die Auktion agieren. Sie können Strategie bestimmen, Ziele interpretieren, Zielgruppen und Werbeinventare auswählen, Budgets verwalten und auf Performance reagieren, während bestehende Programmatic Systeme weiterhin Transaktionen in großem Umfang und mit hoher Geschwindigkeit ausführen.

In diesem Sinne geht es bei Agentic AI weniger darum, Programmatic Advertising zu ersetzen, sondern vielmehr darum, die Art und Weise zu verändern, wie Menschen und Maschinen damit interagieren.

Was kommt als Nächstes?

Die Zukunft von Agentic AI

Kurzfristig werden KI Assistenten zunehmend Teil der täglichen Media Planung, Analyse und des Reportings werden. Von dort aus werden Agenten größere Teile von Kampagnen und Deal Workflows innerhalb klar definierter Berechtigungen übernehmen.

Langfristig können wir mit einer zunehmend autonomen kanalübergreifenden Planung und Aussteuerung rechnen. Doch selbst in einem hochautomatisierten Ökosystem wird die menschliche Strategie weiterhin eine wichtige Rolle spielen. Marken Ziele, Budgets, Compliance Anforderungen und Geschäftsentscheidungen müssen weiterhin von Menschen definiert werden.

Die Zukunft von Agentic Advertising wird daher wahrscheinlich nicht darin bestehen, die vollständige Kontrolle an KI zu übergeben. Vielmehr geht es darum, Systeme zu schaffen, die zunehmend komplexe Aufgaben übernehmen können und dabei transparent, kontrollierbar und auf die ihnen vorgegebenen Ziele ausgerichtet bleiben.

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