Einigkeit herrscht zunächst darüber, dass KI den Mediahandel grundlegend verändert. Sie gilt nicht länger nur als unterstützendes Werkzeug, sondern entwickelt sich zunehmend zum handelnden Akteur. Sara Sihelnik von Quantcast, der kalifornischen Adtech-Plattform mit eigens patentierten KI- und Machine-Learning-Engine, sieht darin eine klare Zäsur: „Ja, das Jahr 2026 markiert den ‚Agentic Inflection Point‘, den Wendepunkt hin zu KI-Agenten.“ Die Branche bewege sich weg von einer Phase der reinen Hintergrundoptimierung hin zu einem autonomen Machine-to-Machine-Austausch.

Aus ihrer Perspektive ist diese Entwicklung weniger Vision als bereits gelebte Realität. Der klassische Ablauf aus Briefing, Produktion, Launch und Reaktion sei schlicht zu langsam für eine fragmentierte und dynamische Medienwelt. „Durch unsere KI-Engine sehen wir heute Agenten, die vollkommen autonom Zielgruppen aufbauen, die optimalen Platzierungen für Impressions auswählen und Werbemittel auf Basis von Echtzeit-Performance-Signalen anpassen – und das ganz ohne menschliches Eingreifen.“ Entscheidend sei dabei nicht nur Geschwindigkeit, sondern messbar bessere Ergebnisse im Vergleich zu menschlich gesteuerten Prozessen.

Auch Data-Science- und ML-Verantwortliche Shi Shi von Equativ, einer europäischen Full-Stack-Werbeplattform, beschreibt eine Branche, die den konzeptionellen Rahmen längst verlassen hat. „AI Agents sind kein bloßes Konzept mehr. Sie werden bereits aktiv im gesamten Media-Ökosystem aufgebaut und entwickelt.“ Die technologische Reife schreite schnell voran und zeichne eine klare Flugbahn hin zu automatisierterem und intelligenterem Trading.

Trotz dieser Dynamik bleibt die Frage, wie weit die vielfach gepriesene Autonomie den Ansprüchen tatsächlich genügen kann. Aus der Agenturperspektive zieht Managing Director Siamac Rahnavard von Revo/Love eine klare Trennlinie zwischen transaktionalem Mediaeinkauf und strategischem Mediahandel. Auf die Frage, ob wir 2026 bereits KI-zu-KI-Kommunikation sehen werden, antwortet er entsprechend: „Wenn Mediahandel nur aus Buchungen, Deals und subtiler KPI-Optimierung besteht, dann ja, und zwar sehr schnell.“ Große Teile des heutigen Einkaufs folgten einfachen Regeln und wiederkehrenden Mustern und seien damit prädestiniert für KI-Agenten. Genau darin liege auch einer der Gründe für den aktuellen Stellenabbau in der Branche.

Doch warnt Rahnavard vor einer Reduzierung des Mediahandels auf reine Transaktion. Sobald individuelle Kundenziele, komplexe Budgetentscheidungen oder kanalübergreifende Abhängigkeiten ins Spiel kämen, stoße vollautomatisierter Agentenhandel an Grenzen. “Diese Situationen verlangen Kontext, Abwägung und Verantwortung. Das ist auch 2026 nicht vollständig automatisierbar.“

Der Kern seiner Argumentation liegt in einem Aspekt, der in vielen technologischen Debatten eine untergeordnete Rolle spielt. „Verantwortung lässt sich nicht automatisieren.“ KI-Agenten könnten handeln, optimieren und sogar verhandeln, aber sie könnten keine Haftung übernehmen und keine unternehmerischen Konsequenzen tragen. Der Mediahandel der Zukunft sei deshalb kein autonomes System, sondern ein bewusst gesteuertes. Agentic Commerce beschleunige Prozesse – die Verantwortung bleibe jedoch menschlich.

Alexander Weißenfels, VP DACH bei der dänischen Full-Stack-Plattform Adform, blickt bei dem Gedanken an Veränderungen in erster Linie auf die Architektur des Werbeökosystems. Für ihn werden Agentic Workflows die programmatische Werbung nicht ersetzen, sondern ergänzen. Er beschreibt sie als „Intelligenzzwischenschicht“, die Planung und Entscheidungsfindung beschleunigt, während die eigentliche Transaktion weiterhin auf hochoptimierten Machine-Learning-Engines basiert, die für extrem niedrige Latenzen ausgelegt sind.

Die Zukunft liege in der Kombination. “Die besten Ergebnisse werden durch die Kombination des programmatischen Backends mit Gen-AI-gestützten Workflows und Discovery erzielt”, so der Programmatic-Experte. Damit verschieben sich auch die Erwartungen an Plattformen. Die Rollen von Demand-Side- und Sell-Side-Plattformen würden neu bewertet, da Werbetreibende zunehmend Lösungen erwarteten, die auf ihre konkreten Geschäftsziele abgestimmt seien. Weißenfels sieht darin eine Rückbesinnung auf frühere Prinzipien. Transparenz rücke wieder stärker in den Mittelpunkt, da komfortorientierte Inventar- und Datenbündelung die Sichtbarkeit verringerten.

Warum gerade 2026 so häufig als Wendepunkt genannt wird, erklärt Sihelnik mit der Qualität und Verfügbarkeit von Signalen. Ein KI-Agent sei nur so effektiv wie die Daten, mit denen er arbeite. First-Party-Daten in Echtzeit würden zum zentralen Treibstoff für agentenbasierten Austausch. Marken, die ihre Websignale erfolgreich mit konkreter Kaufabsicht verknüpft hätten, könnten ihre Agenten mit hoher Präzision direkt mit Plattformen kommunizieren lassen.

Daraus leitet sie einen Leitspruch für 2026 ab: „Die Gewinner im Mediahandel in 2026 sind nicht zwangsläufig diejenigen mit den größten Budgets, sondern diejenigen, deren Marken- und Produktdaten ‚maschinenlesbar‘ sind.“ Wenn ein Angebot nicht innerhalb von Millisekunden von einem KI-Agenten verstanden, verglichen und gekauft werden könne, sei diese Marke für die moderne Customer Journey praktisch unsichtbar.

Shi Shi betont ebenfalls, dass Agentic-Technologie weit über Produktivitätsgewinne hinausgeht. Sie sei eine Performance-Engine, die hochkomplexe, mehrschichtige Optimierungsstrategien ausführen könne. Gerade darin liege das Potenzial für echten Agent-to-Agent-Austausch, auch wenn dieser nicht abrupt, sondern schrittweise entstehen werde.

So groß der Optimismus sein mag, so klar benennen mehrere Stimmen die strukturellen Hürden. Shi Shi sieht Transparenz, Interoperabilität und gemeinsame Protokolle als zwingende Voraussetzung. Fortschritte seien bereits sichtbar, etwa in Initiativen rund um die Agentic Roadmap des IAB Tech Lab, dem AdCP, dem MCP sowie in verschiedenen unternehmensspezifischen Agentic-Initiativen. Entscheidend sei jedoch, dass sich die Branche auf Standards für Evaluation und Rechenschaftspflicht einige – womit sie Wasser auf Rahnavards Mühlen schaufelt. Nur so könnten Buyer Agents und Seller Agents verschiedener Unternehmen mit Vertrauen und Konsistenz interagieren.

Matthias Greiner, Head of Publisher bei der Monetarisierungs-Plattform Traffective, teilt diese Einschätzung, formuliert sie jedoch deutlich nüchterner. Für ihn können KI-Agenten 2026 zwar zunehmend operative Rollen übernehmen. Sie würden Prognosen liefern, Budgetentscheidungen unterstützen und in eng definierten Szenarien selbst optimieren. Ein echtes Agent-to-Agent-Trading ohne menschliche Überwachung sei jedoch „ganz klar reine Zukunftsmusik“. Es fehlten grundlegende Protokolle, gemeinsame Datenstandards und definierte Verantwortungsmechanismen. Vollständig souveräne KI-Agenten als Marktteilnehmer verortet er eher in der zweiten Hälfte des Jahrzehnts.

Nach Meinung der Expertinnen und Experten ist weniger von einem radikalen Bruch als vielmehr von einer Verschiebung in die agentische Trading-Welt auszugehen. KI-Agenten werden 2026 eine Rolle im Mediahandel übernehmen, vor allem dort, wo Prozesse standardisiert, datengetrieben und wiederholbar sind. Der Austausch zwischen Maschinen wird zunehmen, insbesondere in operativen und taktischen Bereichen.

Dennoch bleibt der Mensch die Instanz für Zieldefinition, Priorisierung und Haftung. Agenten handeln schneller und konsistenter, aber sie tun dies innerhalb von Rahmenbedingungen, die von Menschen gesetzt – und stetig kontrolliert – werden. Der Mediahandel entwickelt sich damit nicht zu einem selbstregulierenden Ökosystem autonomer Akteure, sondern zu einem hybriden Modell aus maschineller Effizienz und menschlicher Verantwortung.

Die entscheidende Frage für Marktteilnehmer lautet daher weniger, ob KI-Agenten miteinander handeln werden, sondern unter welchen Bedingungen und mit welchem Maß an Kontrolle. 2026 gilt es Daten, Prozesse und Entscheidungslogiken so zu gestalten, dass sie maschinenlesbar sind, ohne die Verantwortung aus der Hand zu geben.