IAB AI Exchange: Das neue Drehbuch der Werbung

Zwei Stunden. Kaffee. Gipfeli. Ein ehemaliger Kinosaal in Zürich. Und ein Thema, das längst keinen Trailer mehr braucht: künstliche Intelligenz in Medien, Marketing und Werbung. Am 12. Mai 2026 lud IAB Switzerland zur ersten «AI Exchange» ins Razzia. Schon der Ort passte zur Dramaturgie. Wo früher Filme liefen, ging es nun um das neue Drehbuch der Werbung: um Antworten statt Klicks, Agenten statt Funnels, Marken statt Manuals – und um eine Branche, die entscheiden muss, ob sie noch Regie führt oder nur noch im Abspann erscheint.

«Aus der Praxis für die Praxis»

Martin Radelfinger, Präsident von IAB Switzerland, setzte gleich zu Beginn den Rahmen: «Aus der Praxis für die Praxis.» René Plug, Co-Chair der IAB Arbeitsgruppe AI & Data, schärfte nach: Die AI Exchange wolle nicht den Anspruch erheben, das exklusive KI-Forum der Branche zu sein. KI sei längst überall – in Programmatic, Retail Media, Agenturen, Publisher-Modellen und Plattformstrategien. Aber genau deshalb brauche es Orte, die sortieren.

Und Sortieren war nötig. Denn selbst in einem kompakten Frühstücksformat von zwei Stunden wurde spürbar, wie schwierig es geworden ist, die vielen Informationen überhaupt aufzunehmen. Viele Erkenntnisse sind Momentaufnahmen mit kurzer Halbwertzeit. Was heute als Trend erscheint, kann morgen Standard sein – oder übermorgen von einem neuen Modell überholt werden. Genau hier beginnt die journalistische Arbeit: nochmals hinhören, gewichten, verbinden und aus einem dichten Morgen eine verständliche Branchenstory machen.

Nicht am Spielfeldrand sitzen

Jochen Witte, Gründer von fumu, eröffnete mit fünf Trends, die für Medien und Marketing 2026 relevant werden. Sein Bild war einfach – und treffend: Die Branche müsse entscheiden, ob sie am Spielfeldrand zuschauen oder mitspielen wolle.

Der erste Trend: Die Antwort wird zur neuen Bühne. Wenn Nutzer nicht mehr suchen, sondern fragen, verschiebt sich Sichtbarkeit in KI-Systeme. Webseiten verlieren an direktem Traffic, Publisher an Kontaktpunkten, Marken an kontrollierbaren Einstiegswegen. Witte zeigte auf, wie Bots Inhalte abgreifen und wie unterschiedlich Unternehmen darauf reagieren. Plattformen wie Amazon, Reddit oder Meta sperren ihre Inhalte weitgehend ab. Marken wollen maximale Sichtbarkeit. Publisher stehen dazwischen – mit sehr unterschiedlichen Strategien.

Auch in der Schweiz gibt es noch keine einheitliche Linie. Die NZZ blockt stark, Tamedia schützt Paywall-Inhalte, 20 Minuten differenziert zwischen langen und kürzeren Inhalten, Blick erlaubt spezifisch Anthropic. Dahinter steht eine neue strategische Grundfrage: Will man in KI-Systemen präsent sein – oder seine Inhalte schützen?

Der zweite Trend: Werbung wandert in KI-Systeme. Wenn Antworten in Chatbots entstehen, wird auch Werbung dort auftauchen. «Attention follows eyeballs, money follows eyeballs», lautete Wittes nüchterne Logik. Die grosse offene Frage: Wie stark vermischen sich Antwort und Werbung? Und wie tief dürfen KI-Systeme persönliche Kontexte, Chat-Historien und psychografische Muster für Werbung nutzen?

Der dritte Trend: Automatisierung. Wiederkehrende Aufgaben in Kreation, Ausspielung und Optimierung werden schneller automatisiert, als vielen lieb sein dürfte. Doch Witte machte auch klar: Strategie, kreative Grundidee und die Übersetzung von Idee in Wirkung bleiben menschliche Kernaufgaben – zumindest dort, wo es nicht nur um Output, sondern um Orientierung geht.

Der vierte Trend: Agentic Commerce. Wenn KI-Agenten künftig für Menschen einkaufen, verliert der klassische E-Commerce-Shop an Bedeutung. Der Kaufbutton wandert vom Shop in den KI-Dialog. Für Retail Media ist das potenziell ein Einschnitt. Wenn Maschinen nach Preis, Spezifikation und Verfügbarkeit entscheiden, stellt sich eine alte Werbefrage neu: Was bedeutet Marke, wenn nicht mehr Menschen, sondern Agenten vergleichen?

Der fünfte Trend: Messung. Wenn weniger Traffic auf Webseiten landet, wird Last-Click-Attribution noch absurder, als sie ohnehin schon war. Witte sprach von einer Renaissance klassischer Methoden – aber «powered by AI»: Media Mix Modeling, Attention Measurement und Incrementality Testing. Die entscheidende Frage laute künftig: Wem glaubt man die Zahlen?

Wittes Botschaft war deutlich: 2026 ist nicht das Jahr, um abzuwarten. Wer erst 2028 reagiert, spielt nach Regeln, die andere geschrieben haben.

Der Leadership Execution Gap

Moritz Schneider, CEO von Mediaschneider, brachte danach den Schweizer Markt auf den Boden der Selbsteinschätzung. Die IAB Arbeitsgruppe führte ein AI Assessment durch, um nicht nur über Potenziale, sondern über konkrete Nutzung zu sprechen. 29 Antworten lagen zum Zeitpunkt der Präsentation vor – keine repräsentative Statistik, aber ein qualitatives Stimmungsbild.

Die wichtigste Erkenntnis nannte Schneider den «Leadership Execution Gap». Rund 80 Prozent der Teilnehmenden geben an, ein dezidiertes AI-Budget zu haben. Doch nur 31 Prozent messen den ROI. Und nur 21 Prozent verfügen über eine detaillierte Roadmap.

Die Kurzfassung: Es wird investiert. Aber oft ist unklar, ob es wirkt.

Nach Gruppen zeigte sich ein differenziertes Bild. Agenturen verfügen über starke strategische Ansätze, hinken aber bei Governance und Messsystematik hinterher. Medienhäuser haben häufig eine klare Vision, werden aber operativ durch Prozesse gebremst. AdTech-Unternehmen sind am weitesten, brauchen aber ebenfalls klarere Regelwerke. Werbetreibende zeigen hohen Willen, kämpfen jedoch oft mit alten Infrastrukturen und Datensilos.

Das ist vielleicht die ehrlichste Diagnose des Morgens: Die Branche will KI. Aber sie ist organisatorisch vielerorts noch nicht dort, wo ihre Ambitionen schon sind.

Eine Karte für den Schweizer Markt

Henning Gronki stellte anschliessend die Arbeit an einer Swiss Martech Map vor. Seine Ausgangsthese: Globale Luma-Scapes zeigen zwar beeindruckend viele Logos, helfen im Alltag aber oft wenig. Wer von Zürich ins Berner Oberland fährt, nimmt schliesslich auch keinen Globus zur Hand.

Die Schweizer Market Map soll deshalb nicht Komplexität inszenieren, sondern Orientierung schaffen. Vom Markt für den Markt. Mit Anbietern, Erfahrungen und Anwendungen, die unter Schweizer Bedingungen relevant sind: mehrsprachig, fragmentiert, kleinräumig, aber anspruchsvoll.

Gronki zeigte drei Felder, in denen Orientierung besonders wichtig wird. Erstens Datenverarbeitung: Measurement, Attribution, Unified Data Layer, Marketing Mix Modeling. Zweitens Creative und Personalization: schnelle Erstellung vieler Werbemittelvarianten, aber nicht als Ersatz für Kreativagenturen, sondern als operative Unterstützung. Drittens Publishing und Sales Tools: etwa Schutz- und Monetarisierungsmodelle für Publisher, KI-gestützte Yield-Optimierung oder auffindbare Inventare für agentische Systeme.

Die Market Map wird damit zu mehr als einer Anbieterübersicht. Sie ist ein Versuch, die Schweizer Werbewirtschaft navigierbar zu machen, bevor der Markt von globalen Plattformlogiken endgültig durchformatiert wird.

Publisher zwischen Schutz und Sichtbarkeit

Lukas Görög, Gründer der Akademie für Künstliche Intelligenz und Digitalisierung, sprach über die Publisher-Seite. Und er begann mit einer wohltuenden Relativierung: Obwohl er KI-Organisationen berät, würde er sich nicht als KI-Experte bezeichnen. Wer das tue, gehe schlafen, wache auf – und schon seien Anthropic, Mistral oder GPT wieder weitergezogen.

Sein Thema: Was passiert mit Content-Monetarisierung, wenn Nutzer nicht mehr suchen, sondern fragen?

Görög beschrieb den Wandel zu Zero-Click. Google sei nicht mehr die Suchmaschine, die es einmal war. In internationalen Märkten hätten Medienhäuser teils 50 bis 60 Prozent Traffic verloren. Besonders betroffen seien Märkte ohne starke Paywall-Modelle. Der klassische Funnel der Medien schrumpft: weniger Suchtraffic, weniger Plattformkontakt, weniger Konversion.

Wenn alle mehr bauen können, zählt die Idee umso stärker – Lukas Görög

Generative Engine Optimization, kurz GEO, werde zwar stark gehypt, müsse aber nüchtern betrachtet werden. Viele Medienhäuser erzielen noch kaum mehr als fünf Prozent Traffic aus generativen Suchmaschinen. Dennoch sei GEO wichtig. Wer gute SEO-Arbeit mache, habe bereits einen Teil der Arbeit erledigt. Besonders zentral: starke Autorenseiten, Themencluster, Engagement, Verlinkungen und FAQ-Strukturen.

Noch grundsätzlicher wird die Frage der Lizenzierung. Sollen Medienhäuser KI-Crawler blockieren oder Inhalte über Deals öffnen? Görög verwies auf internationale Beispiele wie Le Monde, das mit OpenAI eine wirtschaftliche Beziehung eingegangen sei. Gleichzeitig gibt es Verlage, die konsequent blockieren. Auch Zwischenmodelle sind denkbar: Inhalte werden nach einer gewissen Aktualitätsfrist für KI-Systeme geöffnet.

Die Pointe: Keine Entscheidung ist auch eine Entscheidung. Publisher müssen strategisch klären, ob ihre Inhalte primär geschützt, lizenziert oder sichtbar gemacht werden sollen.

First-Party-Data bleibt Pflicht

Neben allen KI-Fragen erinnerte Görög an eine fast klassische Wahrheit: First-Party-Data wird wichtiger, nicht unwichtiger. Wer direkten Kontakt zur Leserschaft hat, über E-Mail, Registrierung, Login oder Community, bleibt handlungsfähiger. In einer Welt, in der Plattformen und KI-Systeme den Zugang zum Publikum neu verteilen, wird der eigene Kontakt zur strategischen Lebensversicherung.

Spannend war auch sein Begriff des «Liquid Content». KI senkt die technische Hürde für neue journalistische Formate. Infografiken, Quizformate, Scrollytelling-Elemente oder interaktive Darstellungen lassen sich schneller bauen. Nicht, weil Journalisten plötzlich Entwickler werden. Sondern weil die Programmiersprache teilweise zur Alltagssprache wird. Das eröffnet Chancen. Aber es erhöht auch den Anspruch. Wenn alle mehr bauen können, zählt die Idee umso stärker.

Die hybride Medienorganisation

Görögs konkretestes Bild war jenes der hybriden Medienorganisation. KI sei nicht mehr nur ein Tool, sondern werde zunehmend als Mitarbeiter gedacht. Ein Bot mit E-Mail-Adresse, Zugriff auf Daten, Stilwissen und klarer Aufgabe. Sein Beispiel hiess «Luigi» – ein KI-Mitarbeiter, der LinkedIn-Beiträge vorbereitet und mit einem persönlichen Schreib-Twin kommuniziert.

Das mag verspielt klingen, ist aber ein ernstes Organisationsmodell. KI wird nicht einfach an bestehende Abläufe angehängt. Sie verändert Rollen, Routinen und Zuständigkeiten. Görög zeigte auch, wie seine kleine Organisation mit KI-Persönlichkeiten arbeitet und dadurch organischen Traffic steigern konnte.

Seine Schlussbotschaft war schlicht: Experimentieren. In vielen Bereichen sei es besser, einen Fehler mehr zu machen, als alles perfekt umsetzen zu wollen. Auch das war ein wiederkehrendes Motiv des Morgens: Geschwindigkeit ist nicht alles. Aber ohne Geschwindigkeit wird Strategie schnell zur Rückschau.

Von Machern zu Orchestrierern

Den Abschluss machte Michelle Scholz von Jung von Matt TECH. Ihre Präsentation brachte die Agenturperspektive – und eine der stärksten Formulierungen des Morgens: «Entscheiden ist das neue Bottleneck.»

Scholz stellte klar: Der KI-Hype sei vorbei. Die Branche befinde sich in einer Produktivitätsphase. Gleichzeitig sei die FOMO riesig. LinkedIn, OMR, Tool-Listen, Agent Frameworks – überall wird versprochen, dass ein Trick alles löst. In der Realität aber sind Organisationen unterschiedlich reif, unterschiedlich komplex und unterschiedlich belastbar.

Der versprochene Effizienzgewinn führe nicht automatisch zu weniger Arbeit. Vielmehr würden Produktivitätsgewinne oft sofort reinvestiert. Mitarbeitende seien abends nicht weniger erschöpft, sondern anders erschöpft. Weil andere Entscheidungen, andere Fähigkeiten und andere Verantwortlichkeiten gefragt sind.

Der grosse Shift: weg vom reinen Machen, hin zum Orchestrieren. Weg vom Output, hin zur Verantwortung.

Marke muss Top of Machine werden

Scholz’ zentraler Gedanke war die neue Rolle der Marke. In einer Welt, in der Produktion demokratisiert ist, wird Marke nicht überflüssig, sondern wichtiger. Wenn Kunden künftig LLMs fragen, welches Auto, welches Produkt oder welche Lösung sie wählen sollen, reicht es nicht mehr, «Top of Mind» zu sein. Marken müssen auch «Top of Machine» werden.

Das bedeutet: Marke darf nicht länger nur als PDF, CI-Manual oder Frontify-Ablage existieren. Sie muss maschinenlesbar, anschlussfähig und technisch interpretierbar werden. Scholz sprach von einem Marken-OS – mit Strategie, Narrativen, Designsystem, Coding Guidelines und Bausteinen, die KI-Systeme verstehen können.

Ihr Beispiel aus einem Museum in Winterthur zeigte, wie ein Interface aus solchen Markenbausteinen entstehen kann. Nicht als blosse Demo-Spielerei, sondern als Hinweis darauf, wohin Marketing geht: Marke als System, das Menschen und Maschinen Orientierung gibt.

Das ist ein entscheidender Punkt. Wenn KI auf den Durchschnitt trainiert ist, muss Marke präziser werden, nicht diffuser. Haltung, Perspektive und Urteilskraft werden zu Differenzierungsfaktoren.

Agenturen verschwinden nicht – aber sie verändern sich

In der anschliessenden Fragerunde ging es um die Agentur der Zukunft. Scholz machte deutlich: Es braucht nicht zwingend neue KI-Rollentitel für alles. Vielmehr müssen alle technischer werden. Rollen werden durchlässiger. Designer bauen Frontend-Demos. Entwickler kümmern sich stärker um Shipping, Integration und technische Qualität. Teams arbeiten agiler entlang von Wertschöpfung, nicht entlang alter Handwerksgrenzen.

Auch zur Preisfrage wurde es konkret. Wenn Kunden Produktivitätsgewinne einfach als Budgetreduktion einfordern, wird es für Agenturen schwierig. Gewinnen werden nach Scholz jene, die sich auf das konzentrieren, was nicht delegiert werden sollte: Haltung, Perspektive, Urteilskraft, Challenger-Rolle und Aussenblick.

Das ist vielleicht die wichtigste Antwort auf die alte Angstfrage, ob KI Agenturen ersetzt. KI ersetzt Output. Aber sie ersetzt nicht automatisch Orientierung.

Ein Wake-up-Call ohne Alarmismus

Am Ende fasste René Plug zusammen, was diesen Morgen prägte: Die Beiträge waren technologisch, aber nicht technikverliebt. Es ging nicht um Gadgets, sondern um Geschäftsmodelle. Um Marktveränderungen. Um kommerzielle Realitäten.

Genau darin lag die Stärke der ersten AI Exchange. Sie zeigte nicht einfach, was KI alles kann. Sie zeigte, wo die Branche bereits handelt, wo sie noch Lücken hat und wo die nächsten Konfliktlinien verlaufen: Sichtbarkeit oder Schutz? Automatisierung oder Abhängigkeit? Effizienz oder Effektivität? Marke als PDF oder Marke als maschinenlesbares System? Messung durch Plattformen oder eigene Wahrheit?

Die Antwort auf den Titel des Morgens fällt deshalb differenziert aus. Was funktioniert wirklich? KI funktioniert dort, wo sie in Prozesse, Daten, Rollen und Verantwortung eingebettet wird. Wo sie nicht als Zauberstab, sondern als Infrastruktur verstanden wird. Wo Organisationen experimentieren, messen, lernen und klare Entscheidungen treffen.

Was bleibt Versprechen? Alles, was KI als Abkürzung verkauft. Alles, was Effizienz mit Wirkung verwechselt. Alles, was Marke, Strategie und Urteilskraft an Maschinen delegieren will, ohne vorher zu definieren, wofür die eigene Organisation eigentlich steht.

Die Werbebranche muss nicht in Panik geraten. Aber sie sollte auch nicht am Rand stehen bleiben. Die Spielregeln werden gerade geschrieben. Wer mitreden will, muss mitspielen.