In einer Branche, die von Skepsis lebt, ist Einigkeit die absolute Ausnahme. Werbetreibende haben gelernt, Anbieterversprechen und überzogene Prognosen zu hinterfragen. Umso bemerkenswerter ist, dass beim Thema Agentic AI im Open Web plötzlich breiter Konsens herrscht. Und trotzdem bleibt die tatsächliche Nutzung weit hinter der Überzeugung zurück.
Überzeugung trifft auf zögerliche Umsetzung
Die Zustimmung ist eindeutig, die Umsetzung nicht. Unsere eigene Umfrage unter 200 Marketing-Führungskräften, überwiegend aus großen Unternehmen mit mehr als 1.000 Mitarbeitenden, bringt das Paradoxon auf den Punkt: 82 Prozent sehen in Agentic AI im Open Web eine echte Wachstumschance, doch gerade einmal 17 Prozent setzen die Technologie bereits im großen Maßstab als bewährten Wachstumstreiber für Performance-Kampagnen im Open Web ein.
Der Bedarf ist da, das Potenzial wird gesehen, aber nur ein kleiner Teil des Marktes ist wirklich in der Skalierung angekommen. Die entscheidende Frage lautet deshalb nicht mehr, ob Agentic AI relevant ist, sondern warum die Adoption so ins Stocken gerät.
Woran die Skalierung wirklich hakt
Naheliegend wäre die Vermutung, es gehe um Budgets oder um Zweifel an der Technologie. Die Daten zeichnen ein anderes Bild. Für mehr als die Hälfte der Marketer:innen ist die größte interne Hürde die Integration in bestehende Workflows. Fehlendes Know-how, Unsicherheit bei der Anbieterwahl und Budgetrestriktionen spielen dagegen eine deutlich kleinere Rolle.
Die Branche wird also nicht durch Budgetsorgen ausgebremst, und sie scheitert auch nicht an der Skepsis, ob die Technologie funktioniert. Die eigentliche Bremse ist operativer Natur. Und das erklärt, warum viele Unternehmen im Pilotstadium hängen bleiben: Wer Agentic AI lediglich als neues Tool einführt, unterschätzt, dass Freigabeketten, Reportings und Attributionsmodelle mitwachsen müssen. Jene 17 Prozent, die bereits im großen Maßstab skalieren, sind meiner Ansicht nach nicht dorthin gelangt, indem sie auf die Lösung des Integrationsproblems warteten: Sie haben Agentic AI als operative Transformation begriffen, nicht als Produkteinkauf.
Die Notwendigkeit von Agentic AI im Open Web
74 Prozent der befragten Werbetreibenden stecken mehr als ein Viertel ihres gesamten Budgets in Paid Search, 67 Prozent tun dasselbe bei Paid Social. Wer so stark auf zwei Kanäle setzt, stößt meiner Meinung nach beim Wachstum zwangsläufig an Grenzen. Fließen Monat für Monat Millionen in Suchmaschinen- und Social-Werbung, lässt sich die Sättigung irgendwann nicht mehr ignorieren. Jeder zusätzliche Euro wirkt ein Stück weniger als der vorherige. Der Ausweg liegt auf der Hand: Das Open Web bietet Reichweite und Zielgruppen weit jenseits der Walled Gardens und damit genau das Wachstumspotenzial, das Search und Social nicht mehr hergeben.
Bislang jedoch hatte dieser Ausweg einen Haken: das Reifegefälle. Während Google und Meta agentische Fähigkeiten bereits tief in ihre geschlossenen Plattform-Ökosysteme integrieren können, steht das Open Web vor deutlich größeren Integrations- und Standardisierungshürden. Und das rächt sich im Alltag: Schon zwei oder drei Kanäle parallel zu steuern, ist ein operativer Kraftakt, alle mit der nötigen Frequenz zu managen, ohne autonome Unterstützung praktisch unmöglich. Hier wird Agentic AI zur operativen Notwendigkeit.
Jetzt ist der Markt am Zug
Es entstehen aktuell zunehmend Lösungen, die die Automatisierung, die Werbetreibende von Search und Social kennen, ins Open Web übertragen. Sie verteilen Budgets während laufender Kampagnen neu, automatisieren Teile der Anzeigenerstellung und bringen so die vertraute Automatisierung auch auf Publisherseiten außerhalb der großen Ökosysteme.
Damit verschiebt sich der Engpass: Die ersten Lösungen sind bereits live, aber es fehlt an der konsequenten Umsetzung auf Advertiser-Seite. Dass dieses Zögern kein reines Zahlenphänomen ist, sondern im deutschen Markt längst offen diskutiert wird, zeigte sich zuletzt auf dem Horizont-Kongress 2026. „Wir sind zu lahm beim Open Web", brachte es Jan Flemming, Geschäftsleiter Marketing bei Penny und Media-Chef der Rewe Group, auf den Punkt.
Die Zurückhaltung ist verständlich: Viele Teams klären noch, wie Agentic AI in ihre Workflows, Budgets und Messmodelle passt. Doch während die einen über den richtigen Zeitpunkt debattieren, lernen die frühen Anwender:innen längst, was funktioniert, verfeinern ihre Strategien und bauen einen Vorsprung auf, der sich später kaum aufholen lässt. Oder wie es McKinsey-Berater Jesko Perrey formulierte: „KI belohnt diejenigen, die schneller umsetzen, nicht die, die länger planen.”
Die Voraussetzungen sind gegeben. Über die Skalierung entscheiden nun Integration, Daten, Messbarkeit und die Werbetreibenden selbst.
Tech Finder Unternehmen im Artikel
Über den Autor/die Autorin:Markus Frank, Managing Director Central Europe, leitet die zentraleuropäische Region von Taboola (DACH) und bringt mehr als 25 Jahre Erfahrung in den Bereichen Vertrieb, Marketing und Strategie mit. Mit einer ausgeprägten Leidenschaft für Technologie und Innovation hat er zahlreiche große Teams erfolgreich durch komplexe Projekte geführt und sich in der Geschäftsentwicklung sowie im Aufbau exzellenter Vertriebsstrukturen bewiesen. Vor seiner Tätigkeit bei Taboola war Markus Frank Geschäftsführer bei Verizon Media/Yahoo sowie beim Startup Ageras. Zuvor widmete er sich über ein Jahrzehnt dem Aufbau und der Leitung von Microsoft Advertising/BING in Deutschland. In dieser Zeit war er Mitglied der Geschäftsleitung von Microsoft Deutschland und berichtete direkt an den CEO. Bereits in den frühen Phasen seiner Karriere übernahm Markus Frank Führungsrollen in renommierten Technologieunternehmen mit Schwerpunkt auf Kundenmanagement, strategischer Ausrichtung und operativer Geschäftsführung.
