Die technologische Entwicklung schreitet in atemberaubendem Tempo voran. Doch mit großen Innovationen kommt auch große Verantwortung – eine Verantwortung, die der EU AI Act nun in klare, verbindliche Richtlinien fasst. Die neuen Vorgaben für General-Purpose AI (GPAI) sind in Kraft. Sie sind nicht nur eine neue rechtliche Pflicht, sondern eine strategische Chance für Unternehmen, ihre Marktposition zu stärken und nachhaltiges Wachstum zu sichern.

Von der Pflicht zum Erfolgsfaktor: Warum Compliance jetzt strategisch ist

Der EU AI Act verlangt von Unternehmen, die KI entwickeln, implementieren oder nutzen, neue Standards der Verantwortung einzuhalten. Besonders der Bereich der GPAI-Modelle – die Basis vieler KI-Anwendungen von morgen – steht im Fokus.

Compliance ist längst nicht mehr nur ein rechtliches Muss. Sie entwickelt sich zu einem entscheidenden strategischen Erfolgsfaktor, der Unternehmen im Wettbewerb differenziert. Wer jetzt handelt, schafft eine Grundlage für transparente und vertrauenswürdige Innovation und positioniert sich als zukunftssicherer Marktteilnehmer.

Der Fahrplan zur GPAI-Governance: Jetzt die Weichen stellen

Die Einhaltung der neuen AI-Vorgaben ist ein mehrstufiger Prozess, der tief in Ihre Unternehmensstruktur eingreift. Es geht darum, AI-Governance-Frameworks einzuführen, interne Richtlinien anzupassen und vor allem, Prozesse zu etablieren, die Sicherheit und Skalierbarkeit garantieren.

Beginnen Sie damit, diese Schlüsselbereiche systematisch zu erfassen und zu optimieren:

1. Systematische Erfassung von GPAI-Anwendungsfällen: Verstehen Sie, wo und wie GPAI in Ihrem Unternehmen zum Einsatz kommt und welche Risikoklasse die Nutzung erfordert.
2. Dokumentation und Transparenz: Prüfen Sie die Dokumentation Ihrer Basis- und Foundation-Modelle. Transparenz über Daten, Trainingsprozesse und Modell-Capabilities wird zur Pflicht.
3. Integration von Review-Checkpoints: Integrieren Sie Review- und Sicherheits-Checkpoints fest in Ihre Entwicklungs- und Deployment-Prozesse. Das stellt sicher, dass KI sicher, ethisch und den Vorgaben entsprechend skaliert wird – in jedem Team und in jedem Produkt.

Diese Schritte sorgen nicht nur für rechtliche Sicherheit, sondern stärken Ihre Fähigkeit, KI sicher, verantwortungsvoll und skalierbar in Ihren Teams und Produkten zu verankern.

Die Zeit zu handeln ist jetzt

Mit den Durchsetzungsfristen in den Jahren 2026 und 2027 ist jetzt der ideale Zeitpunkt, die notwendigen Schritte einzuleiten. Unternehmen, die proaktiv agieren, sichern sich nicht nur Wettbewerbsvorteile, sondern machen Regulierung zu einem Motor für nachhaltiges Wachstum.

Making Science versteht die Komplexität dieser Transformation. Als Ihr Partner begleiten wir Sie durch den Prozess der AI-Governance-Einführung und helfen Ihnen, die Anforderungen des EU AI Act in operative Exzellenz umzusetzen.

Stärken Sie Vertrauen, fördern Sie Verantwortung – und machen Sie Regulierung zu einem strategischen Vorteil.

Wir unterstützen Sie auf Ihrem Weg.

Lassen Sie uns darüber sprechen, wie Making Science Ihr Unternehmen bei der Bewältigung der neuen AI-Vorgaben unterstützen kann, um Compliance in einen Wettbewerbsvorteil zu verwandeln.

Bericht von Making Science zeigt: CMOs riskieren Stagnation, da Integrationsherausforderungen, steigende Channel-Komplexität und kreative Ineffizienz den AI-Fortschritt blockieren

NEW YORK, NY, [30. September 2025]: Making Science, ein globales Beratungsunternehmen, das sich auf KI-gestützte digitale Beschleunigung und Performance Marketing spezialisiert hat, hat neue Forschungsergebnisse veröffentlicht. Die Studie basiert auf einer im Jahr 2025 von Forrester Consulting im Auftrag von Making Science durchgeführten Umfrage und beleuchtet ein auffälliges Paradoxon bei der Akzeptanz von KI durch US-B2C-Marketingleiter. Während 95 % der CMOs von positiven Renditen durch die Implementierung von KI in Commerce-Media-Kampagnen berichten, nutzen nur 17 % KI als grundlegende Fähigkeit in ihren gesamten Marketingprozessen.

Die unabhängige Umfrage unter 269 CMOs von US-B2C-Unternehmen mit jährlichen Mediabudgets von über 50 Millionen US-Dollar zeigt, dass, obwohl KI-Tools weit verbreitet verfügbar sind (80 % der CMOs berichten, Zugang zu ihnen zu haben), die meisten Organisationen es nicht schaffen, über isolierte Pilotprojekte hinauszugehen. Mehr als ein Drittel (35 %) steckt in dem fest, was die Forschung als „Pilot-Fegefeuer“ bezeichnet – eine Situation, in der KI in einigen Kanälen vielversprechend ist, aber keine unternehmensweite Akzeptanz erreicht.

Die Studie unterstreicht die Komplexität, die diese Lücke antreibt. Über die Hälfte der CMOs (57 %) managen sieben oder mehr aktive Kanäle, während drei Viertel (77 %) mit zwei oder mehr externen Agenturen zusammenarbeiten. Fast die Hälfte (46 %) legt die Orchestrierungslast auf interne Teams, aber nur 29 % nutzen kreative Inhalte effizient über Kanäle hinweg wieder, obwohl sich die Nachfrage nach Content mindestens verdreifacht hat.

Trotz dieser Herausforderungen ist die Investitionsdynamik stark. Zwei Drittel (66 %) der CMOs planen, in den nächsten 12 Monaten in KI-gestützte Marketingplattformen zu investieren. Bei diesen Entscheidungen priorisieren sie den Ruf des Anbieters, dessen Support und die laufende Innovation (61 %) sowie das Potenzial für den Return on Investment (56 %).

„Diese Forschung deckt eine kritische Herausforderung für CMOs auf: Obwohl der Wert von KI klar ist, stellt der Mangel an strategischer Orchestrierung ein großes Hindernis dar. Die Komplexität der Integration und Prozesse in Silos halten die CMOs weiterhin zurück“, sagte José Antonio Martínez Aguilar (JAMA), Gründer und CEO von Making Science. „Da Marketingteams eine ständig wachsende Anzahl von Kanälen und Formaten navigieren, wird die Fähigkeit, Creative, Media und Daten in einem zusammenhängenden System zu vereinen, der entscheidende Faktor dafür sein, wer wirklich den Durchbruch schafft und wer im Wettbewerbsumfeld weiter zurückfällt.

„KI ist über das Experimentierstadium hinaus und steht jetzt im Zentrum der Marketing-Performance: Die nächste Welle der KI-Akzeptanz wird nicht durch den Zugang zu Tools definiert, sondern durch die Fähigkeit, diese über Kanäle und Teams hinweg zu koordinieren.“

Die Ergebnisse zeigen auch, dass Echtzeit-Optimierung über Kanäle hinweg für die meisten CMOs (67 %) den größten Mehrwert von KI darstellt – noch vor der kreativen Produktion in großem Maßstab, zentralisierter Planung oder Workflow-Automatisierung. Zusammen skizzieren diese Prioritäten einen klaren Weg nach vorn: Vereinheitlichung der Abläufe durch Orchestrierung, anstatt weitere isolierte Tools hinzuzufügen.

Die digitale Marketing Landschaft ist heute komplexer denn je. Unternehmen navigieren durch ein Dickicht aus Datenflut, fragmentierten Kanälen und dem ständigen Druck, den ROI zu beweisen. Bei Making Science erkennen wir diese Herausforderungen und bieten innovative Lösungen, die nicht nur vereinfachen, sondern auch die Performance spürbar steigern.

Das Marketing-Labyrinth enträtseln: Der Weg zu „Simple AI for Complex Marketing“

In einer Welt, die sich oft wie ein undurchdringlicher Dschungel anfühlt, ist es leicht, den Überblick zu verlieren. Das Management vielfältiger Datenquellen und Marketingkanäle kann überwältigend sein. Genau hier setzt unsere Vision „Simple AI for Complex Marketing“ an. Wir bieten eine klare Antwort auf die Komplexität und lösen eines der größten Marketing-Rätsel vieler Unternehmen: die nahtlose Steuerung und Optimierung über alle Kanäle – sei es Social Media, Search, Display oder andere wichtige Touchpoints.

Unsere „Simple AI“ verwandelt Datenchaos in präzise, umsetzbare Einblicke. Sie automatisiert komplexe Anpassungen und ermöglicht es Ihnen, den Ursprung Ihres ROIs genau nachzuvollziehen. Das Ergebnis? Reduzierter Aufwand, mehr Kontrolle über Ihre Kampagnen und eine maximale Performance über all Ihre digitalen Berührungspunkte. So ebnen wir den Weg für eine echte digitale Beschleunigung Ihres Unternehmens.

Creative Hub: Die perfekte Symbiose aus KI-Power und menschlicher Kontrolle

Viele Vermarkter äußern Bedenken, beim Einsatz von Generativer KI die Kontrolle über Markenrichtlinien zu verlieren. Bei Making Science sind wir davon überzeugt, dass Sie sich nicht zwischen Automatisierung und Kontrolle entscheiden müssen – beides ist möglich. Unser Creative Hub, ein integraler Bestandteil unserer agentischen KI-Plattform ad-machina, ist der beste Beweis dafür.

Der Creative Hub wurde entwickelt, um Marken dabei zu helfen, ihre Kampagnen mittels KI zu optimieren, während die menschliche Expertise stets am Steuer bleibt. Dies gewährleistet, dass Ihre kreativen Ergebnisse nicht nur effizient und datengesteuert sind, sondern auch stets den Anforderungen Ihrer Marke entsprechen. Es ist die ideale Lösung, um das volle Potenzial der KI zu nutzen, ohne die strategische Aufsicht abzugeben.

Kampagnen-Performance steigern mit synthetischen Creatives

Der Creative Hub ist zudem ein entscheidendes Werkzeug, um Ihre Kampagnen-Performance signifikant zu steigern, insbesondere durch den strategischen Einsatz synthetischer Creatives. Unser Performance Team im Creative Hub unterstützt Sie aktiv dabei, Ihren ROAS (Return On Ad Spend) um bis zu 30% zu erhöhen. Dies geschieht durch intelligente, datengestützte Entscheidungen, die stets unter Ihrer vollen strategischen Kontrolle bleiben.

Diese beeindruckenden Ergebnisse werden durch unsere preisgekrönte RAISING-Technologie untermauert, die bereits als Gold-Gewinner bei den Google Marketing Plattform Awards ausgezeichnet wurde. Unsere Lösungen vereinen somit Innovation und nachweisliche Wirkung wie nie zuvor.

Wachstumsbeschleunigung: „Simple AI“ versus manuelle Optimierung

Fühlt sich die manuelle Optimierung Ihrer Marketing-Kampagnen manchmal wie ein ständiger Kampf an, der Ihr Wachstum bremst? In der heutigen digitalen Welt stellen fragmentierte Daten und unklare Attributionsmodelle erhebliche Hürden für die Skalierbarkeit dar. Manuelle Prozesse sind nicht nur zeitaufwendig, sondern begrenzen auch Ihre Fähigkeit, schnell auf Marktveränderungen zu reagieren und Kampagnen effizient zu skalieren.

Wir bei Making Science wissen, dass wahres Wachstum Klarheit und die Fähigkeit zur mühelosen Skalierung erfordert. Genau hier entfaltet sich die immense Kraft von „Simple AI“. Sie verwandelt Komplexität in einen klaren Weg zu:

• Echter Klarheit in Ihren Daten
• Müheloser Skalierbarkeit Ihrer Kampagnen
• Beschleunigtem Wachstum für Ihr Business

Bereit für die Zukunft des Marketings?

Die aufgezeigten Themen demonstrieren deutlich: Die Zukunft des Marketings ist datengesteuert, KI-gestützt und effizient. Making Science steht Ihnen zur Seite, um diese Transformation zu gestalten. Mit „Simple AI for Complex Marketing“ und dem Creative Hub bieten wir Ihnen die Werkzeuge, um Komplexität zu vereinfachen, die Kontrolle zu behalten und Ihr Marketing auf ein neues Leistungsniveau zu heben.

Möchten Sie mehr darüber erfahren, wie wir Ihr Business transformieren können? Besuchen Sie unsere Website für weitere Einblicke oder kontaktieren Sie uns direkt, um Ihre spezifischen Herausforderungen zu besprechen.

19. Juni 2025 – Making Science, ein weltweit tätiges Beratungsunternehmen für KI-gestützte digitale Transformation und Performance Marketing, stellt heute den Creative Hub vor. Dieses revolutionäre KI-Tool im Bereich Performance Marketing gibt Marketern die vollständige Kontrolle über die Erstellung, Messung, Optimierung und Skalierung von kreativen Assets für die Werbung im Zeitalter der generativen KI.

Im Gegensatz zu anderen KI-Tools zur Kreativentwicklung bietet Creative Hub Marken-Teams volle Kontrolle über den kreativen Prozess. Gleichzeitig nutzt es fortschrittliche generative KI, um kreative Elemente zu quantifizieren, deren Wirkung zu analysieren und praktische Erkenntnisse zur Verbesserung der Kampagneneffektivität zu liefern. Diese einzigartige Technologie ermöglicht Marketern, datenbasierte Entscheidungen über ihre kreativen Assets zu treffen und sicherzustellen, dass jedes Bild und jede Botschaft statistisch mit den Geschäftszielen korreliert.

Ob es darum geht, ob und wie viele Personen zu sehen sind; ob Nahaufnahmen oder weite Einstellungen; wie Licht und Schatten fallen; ob Tag oder Nacht; Natur oder Stadt im Hintergrund – jedes einzelne kreative Attribut wird eigenständig analysiert und aktualisiert. Dieser Prozess beinhaltet eine leistungsstarke multivariable Analyse, bei der alle Attribute gemeinsam analysiert werden, um zu verstehen, wie sich ein Attribut auf die anderen auswirkt. So wird die Performance der Kreativinhalte mit der Zeit immer besser.

„Die Automatisierung des kreativen Prozesses mit KI ist zwar nicht neu, aber die Optimierung und Verbesserung von Anzeigenkreativen unter voller Kontrolle schon. “Creative Hub stellt die nächste Stufe im Performance Marketing dar“, so José Antonio Martínez Aguilar (JAMA), Gründer und CEO von Making Science. „Mit Creative Hub können unsere Kunden der Creative Fatigue entgegenwirken, indem sie Inhalte schnell auf Basis datenbasierter Erkenntnisse aktualisieren, ohne den Kreativprozess einer Blackbox zu überlassen. Man rät nicht ins Blaue hinein, sondern optimiert zielgerichtet, während die Markenbotschaft stets konsistent bleibt.“

JAMA’s Aussage wird von einem der ersten Anwender des Creative Hub, der Hotelkette Bahia Principe, bestätigt.

„Seit der Integration der ad-machina-Technologie in unsere Abläufe hat sich unsere Fähigkeit, visuelle Assets zu verwalten und zu optimieren, grundlegend verändert“, sagt Enrique Ortiz de Zárate, Digital Acquisition Manager bei Bahia Principe. „Wir konnten die Produktion und Anpassung unserer Kreativinhalte in einem bisher unerreichten Maß skalieren. Wir generieren Varianten unserer Anzeigen für unzählige Formate und Zielgruppen, wodurch sichergestellt wird, dass jedes Bild oder Video, das wir für unsere Urlaubsziele verwenden, einzigartig bei der gewünschten Kundschaft ankommt. Dies ermöglicht uns eine enorme Personalisierung, ohne die visuelle Qualität, die uns als Marke auszeichnet, zu beeinträchtigen.“

Durch die Entlastung der Kreativteams von repetitiven Aufgaben konnte ad-machina der Hotelkette mehr Zeit für strategische Ideen und weniger für manuelle Anpassungen ermöglichen. Das Unternehmen verzeichnete daraufhin einen bemerkenswerten Anstieg der Relevanz und Leistung seiner Kampagnen, direkt verbunden mit der Implementierung von ad-machina.

„Unser CTR ist um über 43 % und der Web-Traffic um mehr als 8 % gestiegen“, bemerkte Ortiz de Zárate. „Rein markenbezogen wuchs die Nachfrage um fast 27 % und die Klicks um 12,9 %, wobei unser durchschnittlicher Warenkorbwert um über 13 % zunahm. Zudem stiegen unsere Marken- und Zielgebietsbuchungen um 68 % und der Umsatz um über 61 %, zusätzlich zu einer Steigerung der CVR um 28 %.“

JAMA erklärte: „Mit Creative Hub automatisiert ad-machina nicht nur 80 % der Aufgaben, die viel Kreativzeit beanspruchen, wie Bild- und Videogrößenanpassungen oder die Aktualisierung und Verwaltung von Textvarianten (Copy update and variation management), sondern geht durch die Integration von Agenten-KI sogar noch einen Schritt weiter. Diese Technologie ermöglicht nicht nur Autonomie, sondern auch Entscheidungsfähigkeit und Kontrolle über jeden Aspekt der Kampagne – etwas, das von entscheidender Bedeutung wird, je autonomer die KI wird.“

Making Science hat bereits vor fast einem Jahrzehnt mit der Einführung von ad-machina die Entwicklung von Automatisierungstools für Performance Marketing vorangetrieben. Die Ergänzung des ad-machina-Portfolios durch Creative Hub setzt erneut einen neuen Branchenstandard.

Die wichtigsten Features und Vorteile auf einen Blick:

• Messbare Kreativität: Creative Hub vereint KI mit der traditionellen Anzeigenproduktion, um kreative Grenzen zu erweitern und subjektive kreative Entscheidungen in messbare Datenpunkte zu verwandeln.
• Verbesserte Kampagnenleistung: Kunden können durch KI-gesteuerte kreative Optimierung und schnelle Asset-Anpassung bis zu 20 % mehr Umsatz, bis zu 80 % schneller erzielen.
• Kreative Kontrolle: Marken behalten die volle kreative Hoheit, während sie die Leistungsfähigkeit der KI für Design und Produktion nutzen, um Markenintegrität und Originalität zu gewährleisten.

„Der entscheidende Vorteil der ad-machina-Tools, einschließlich Creative Hub, ist Performance Search. Ad-machina wurde ursprünglich für Search mit Textanzeigen entwickelt, indem die vom Nutzer bereitgestellten Informationen zur Personalisierung der Nachricht genutzt wurden. Die Einführung generativer KI hat die Entwicklung unserer Software beschleunigt, um Suchdaten zur Generierung von Text sowie zur Aktivierung von Bildern und Videos zu nutzen und Teams zu befähigen, jedes Element zu analysieren und zu optimieren, was zu einer deutlich besseren Performance führt“, schloss JAMA.

In der sich ständig wandelnden Werbelandschaft bleibt Making Science Vorreiter und hilft Unternehmen, ihr Wachstum zu beschleunigen und das volle Potenzial ihrer kreativen Assets zu entfalten.

Weitere Informationen zur ad-machina-Plattform und dem Creative Hub von Making Science finden Sie unter www.ad-machina.com.

Hinweise für Redaktionen:

ad-machina ist eine Plattform mit fortschrittlichen Fähigkeiten, die Folgendes umfassen:

• Automatisierung: Eliminiert repetitive Aufgaben und schafft Freiraum für strategisches Denken in den Teams.
• Erweiterung (Augment): Durch spezialisierte KI-Agenten wie den Creative Optimizer bietet ad-machina eine multivariate Analyse zur Maximierung des ROAS (Return on Ad Spend) um bis zu 30 %, indem die effektivsten Kreativkombinationen identifiziert werden. Synthetische Nutzer fungieren zudem als Forschungs- und Markenstrategie-Agenten, die objektive, umsetzbare Daten liefern und es Kreativen ermöglichen, die Auswirkungen ihrer Arbeit auf Geschäftsmetriken direkt zu verstehen – stets unter der Kontrolle des Nutzers.
• Verstärkung (Amplify): Ermöglicht eine effiziente Kampagnenskalierung über mehrere Kanäle, Märkte und Produktkategorien, sowohl in Text- als auch in Bild-/Videoformaten, wodurch der Umsatz um 20 % gesteigert wird. 
• Weckruf (Awaken): Ermöglicht Werbetreibenden die Nutzung der operativen Technologie von ad-machina, um sich auf die Generierung neuer Ideen und innovativer Strategien zu konzentrieren. So rückt der Marketingprofi als wahres kreatives Genie wieder in den Mittelpunkt, während die strategische Geschäftssteuerung erhalten bleibt.

Über Making Science

Making Science ist ein weltweit agierendes Unternehmen, das sich auf KI-gestützte digitale Beschleunigung spezialisiert hat und derzeit über 1.200 Mitarbeiter in 15 Märkten beschäftigt: Spanien, Portugal, Mexiko, Kolumbien, Frankreich, Italien, Vereinigtes Königreich, Irland, Schweden, Dänemark, Norwegen, Finnland, Deutschland, Georgien und die USA. Als Beratungspartner von Local Planet, dem größten globalen Netzwerk unabhängiger Medienagenturen, entwickelt Making Science Technologielösungen und bietet digitale Marketing-, Adtech- und Martech-Services, Cloud-Technologien und -Software sowie Cybersicherheit weltweit über Delivery Hubs an. Diese fördern die Schaffung von Arbeitsplätzen und die Verfügbarkeit hochqualifizierter technologischer Talente.

Making Science ist in 4 Geschäftsbereiche unterteilt: Die Global Digital Agency mit Technologie, die 360°-Digitalwerbedienste integriert (strategische Planung, Kreativität, Daten und Technologie); RAISING, die Technologie-Division, die Geschäftserfahrung mit Data Science kombiniert, um fortschrittliche KI-basierte Lösungen im Marketing anzubieten; die Cloud-, Software- und Cyber Sicherheits-Division, mit einem Team von mehr als 400 Ingenieuren und Datenwissenschaftlern für die Entwicklung cloudbasierter Lösungen und einem spezialisierten Cybersicherheitsteam; und der Investmentbereich von Making Science, mit Ventis und TMQ, als Geschäftsfeld zur Diversifizierung und Umsetzung der Fähigkeiten aller Making Science-Bereiche.

Mit RAISING, der Technologie-Division, positioniert sich das Unternehmen als weltweit führend in der digitalen Transformation. Dank seiner Technologielösungen ad-machina, Trust Generative AI und Gauss AI maximieren Marken ihre Geschäftsergebnisse mit Künstlicher Intelligenz.

Darüber hinaus beteiligt sich das Unternehmen an verschiedenen ESG-Initiativen, insbesondere am Climate Pledge, am Global Compact der Vereinten Nationen und an der Pledge1%-Initiative, die gemeinnützige Organisationen in ihrer Gemeinschaft mit einem starken Engagement für positive Auswirkungen auf die Gesellschaft unterstützt.

Das Online Marketing Rockstars (OMR) Festival in Hamburg ist ein absolutes Highlight für die Digitalmarketingbranche und zieht Jahr für Jahr ein riesiges, bunt gemischtes Publikum an. Nach zwei intensiven Tagen in dieser pulsierenden Atmosphäre hat Nick Waters, Global CEO Northern Europe bei Making Science, einem führenden Unternehmen für digitale Transformation mit starker Präsenz in 15 Märkten, seine wichtigsten Erkenntnisse zum aktuellen Stand und zur zukünftigen Entwicklung des Digitalmarketings zusammengefasst.

1. Die schiere Dimension des Digitalmarketings

Die OMR beeindruckt allein schon durch ihre schiere Größe. Hier treffen Branchenriesen auf innovative Start-ups, was die enorme Bedeutung und Dynamik des Digitalmarketings eindrucksvoll unterstreicht.

2. Navigating the Complex Vendor Landscape

Wer die Ausstellungsfläche der OMR erkundet, fühlt sich manchmal wie in der unübersichtlichen Grafik von LUMA Partners. Unzählige Anbieter werben mit scheinbar ähnlichen Lösungen: „Echtzeit-Einblicke für bessere Entscheidungen“, Omnichannel-Attribution, Datenvisualisierung, Datenschutzlösungen und automatisierte Content-Erstellung. Für Marken stellt sich dabei die entscheidende Frage: Wie viel echte Differenzierung gibt es wirklich, und welche Lösungen bieten einen tatsächlichen Mehrwert?

3. Die unverzichtbare Rolle menschlicher Expertise

Diese Beobachtungen machen eines deutlich: In einer zunehmend automatisierten Welt sind kompetente Berater wichtiger denn je. Wir bei Making Science sind überzeugt, dass es vor allem kluge Köpfe mit strategischem Weitblick, kreativen Ideen und einem feinen Gespür für Nuancen sind, die den Unterschied ausmachen. Sie helfen Marken, sich in der Komplexität zurechtzufinden und ihre Geschäftsziele zu erreichen.

4. Die KI-Revolution ist Realität

Künstliche Intelligenz ist längst kein Zukunftstrend mehr, sondern eine gegenwärtige Realität, die das gesamte Ökosystem der Marketingdienstleistungen grundlegend verändert. Diese „KI-Revolution“ ist bereits im Gange und entfaltet ihre volle Wirkung. Unternehmen, die nicht vorbereitet sind, laufen Gefahr, von dieser Entwicklung überrollt zu werden.

5. Die sich wandelnde Definition von Commerce

Auf der OMR gab es zwar viele Angebote rund um das Thema „Commerce“, die Diskussion über „Retail Media“ blieb aber eher im Hintergrund. Das wirft die Frage auf, ob das Konzept von „Retail Media“ gerade neu verpackt, neu definiert oder in einen breiteren Commerce-Kontext integriert wird.

6. Das ungenutzte Potenzial von Streaming-TV

Im Vergleich zu den USA spielt Streaming-TV im europäischen Markt kommerziell noch eine untergeordnete Rolle. Hier schlummert jedoch ein enormes Wachstumspotenzial. Angesichts der sich ändernden Sehgewohnheiten wird dieser Kanal im Marketing-Mix künftig eine immer wichtigere Rolle spielen.

7. Agenturpräsenz und die ROI-Frage

Die begrenzte Präsenz klassischer Agenturen auf der OMR ist auffällig. Die hohen Kosten für die Teilnahme zwingen Agenturen offenbar zu einer kritischen Kosten-Nutzen-Analyse ihrer Event-Strategien.

8. Die immer lauter werdende KI-Diskussion

Nick Waters prognostiziert, dass das Thema KI in Zukunft noch stärker in den Fokus rücken wird. Das „KI-Rauschen“ wird auf Veranstaltungen wie in Cannes noch zunehmen und auf der OMR 2026 seinen Höhepunkt erreichen. Dann wird es darum gehen, nicht nur über den Hype zu reden, sondern KI konkret anzuwenden.

Fazit: Wandel gestalten, Expertise nutzen

Die OMR 2025 hat wieder einmal gezeigt, wie dynamisch und schnelllebig das Digitalmarketing ist. Die Erkenntnisse von Nick Waters machen deutlich, dass die Branche sowohl riesige Chancen als auch beträchtliche Herausforderungen meistern muss. Wir bei Making Science sind überzeugt: Wer in diesem Umfeld erfolgreich sein will, muss technologische Innovationen, allen voran KI, nutzen und gleichzeitig auf menschliche Expertise setzen. Indem wir immer am Puls der Zeit bleiben und unsere Kunden kompetent beraten, helfen wir ihnen, Komplexität zu bewältigen, neue Trends optimal zu nutzen und nachhaltig zu wachsen.

• In der schnelllebigen Welt der Unternehmens-KI entscheidet die zugrundeliegende Architektur über den Erfolg einer Implementierung. Hier erfahren Sie aus erster Hand, was die erfolgreichsten KI-Agenten-Implementierungen von heute wirklich antreibt.

Die neue Realität der Enterprise AI

Stellen Sie sich vor, Sie betreten ein modernes Unternehmen, in dem KI-Agenten scheinbar mühelos komplexe Abläufe orchestrieren: Besprechungen über Zeitzonen hinweg planen, Markttrends in Echtzeit analysieren und Tausende von Kundeninteraktionen gleichzeitig bearbeiten. Diese sichtbare Exzellenz ist jedoch nur die Spitze des Eisbergs. Die eigentliche Innovation? Sie steckt in der ausgeklügelten Technik, die darunter liegt.

Der Weg bis hierher war bemerkenswert. Von einfachen Chatbots im Jahr 2023 über rudimentäre KI-Assistenten im Jahr 2024 sind wir nun in eine Ära wirklich autonomer KI-Agenten eingetreten. Doch diese Entwicklung ist nicht nur eine Frage besserer Sprachmodelle – sie ist das Ergebnis einer komplexen Architektur, die KI auf Unternehmensebene überhaupt erst möglich macht.

Unter der Oberfläche: Die Infrastruktur von KI-Agenten dekonstruieren

Die sichtbare Ebene: Wo Mensch auf Maschine trifft

Die eleganten Benutzeroberflächen der Plattformen sind das sichtbare Gesicht von KI-Agenten. Doch diese polierte Fassade beruht auf hochentwickelter Frontend-Technik. Moderne Implementierungen nutzen Technologien nicht nur für die Ästhetik, sondern auch, um intuitive Interaktionen zu schaffen, die sich an die Bedürfnisse der menschlichen Nutzer anpassen. Wenn ein Vertriebsmitarbeiter eine Marktanalyse anfordert oder ein Entwickler eine Code-Überprüfung benötigt, übersetzt diese Schicht komplexe Vorgänge in natürliche Gespräche und definiert so unser Verständnis von User Interface/User Experience neu.

Die Intelligenz-Ebene: Jenseits einfacher Verarbeitung

Im Herzen der Enterprise AI liegt ein komplexes Netzwerk aus hochentwickelten Computersystemen. Speicherverwaltungsplattformen sorgen dafür, dass Gespräche über Wochen oder Monate hinweg den Kontext für alle Beteiligten beibehalten. Dynamische Modell-Routing-Systeme entscheiden sofort, ob eine Finanzanalyse eine andere Verarbeitung erfordert als eine kreative Aufgabe. Diese Orchestrierung geschieht in Millisekunden, ist für den Endnutzer unsichtbar, aber entscheidend für die Leistungsfähigkeit auf Unternehmensebene.

Das Kontroll-Framework: Sicherheit und Governance für Unternehmen

Im heutigen regulierten Umfeld sind Kontrollsysteme keine Option – sie sind kritische Schichten. Enterprise AI-Agenten operieren innerhalb eines ausgeklügelten Frameworks, das Folgendes gewährleistet:

Erweiterte MFA (Multi-Faktor-Authentifizierung) schützt sensible Operationen.
Echtzeit-Monitoring bietet eine beispiellose Transparenz der Abläufe.
Fortschrittliche Orchestrierung ermöglicht komplexe Multi-Agenten-Workflows.

Die Grundlage: Skalierbarkeit, Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit

Das wahre Unterscheidungsmerkmal in der Enterprise AI sind nicht die Modelle – es ist die Infrastruktur. Cloud-native Architekturen, angetrieben durch fortschrittliche Containerisierung, gewährleisten globale Skalierbarkeit. Datenbanken der nächsten Generation ermöglichen den sofortigen Abruf von Informationen aus Petabytes an Daten. Diese Grundlage verwandelt theoretische KI-Fähigkeiten in praktische Geschäftsvorteile.

Die technische Realität: Warum 90/10 wichtig ist

Der wahre Wert von Enterprise AI-Agenten liegt nicht in einzelnen KI-Modellen, sondern in der Technik, die ihre praktische Anwendung ermöglicht. Diese 90 % Technik, 10 % LLM (Large Language Model)-Aufteilung spiegelt eine entscheidende Wahrheit wider: Eine erfolgreiche KI-Implementierung erfordert eine robustere Infrastruktur als hochmoderne Algorithmen.

Betrachten Sie ein globales Unternehmen, das einen KI-Agenten für den Kundensupport einsetzt. Während das LLM das natürliche Sprachverständnis übernimmt, erledigt die technische Infrastruktur:

• Das Management von Millionen gleichzeitiger Konversationen
• Die Sicherstellung von Antwortzeiten im Sub-Sekunden-Bereich
• Die Einhaltung von Sicherheitsvorschriften über verschiedene Jurisdiktionen hinweg
• Die nahtlose Integration in bestehende Geschäftssysteme
• Die Skalierung der Ressourcen nach Bedarf

Der Weg nach vorn: Enterprise AI der nächsten Generation

Während wir uns weiterentwickeln, entwickelt sich auch die Architektur der Enterprise AI ständig weiter. Die Zukunft der Unternehmens-KI liegt nicht in inkrementell besseren Sprachmodellen, sondern in einer ausgefeilteren Infrastruktur:

• Fortschrittliche Orchestrierungssysteme, die eine echte Multi-Agenten-Zusammenarbeit ermöglichen.
• Prädiktive Skalierungssysteme, die den Geschäftsbedarf antizipieren.
• Hybride Architekturen, die Cloud- und Edge-Computing miteinander verbinden.
• Verbesserte Sicherheitsframeworks für autonome Entscheidungsfindung.
• Ausgeklügelte Observability-Tools für die KI-Governance.

Das strategische Gebot

Das volle Verständnis der KI-Agenten-Architektur ist nicht nur technisches Wissen – es ist ein strategischer Vorteil. Unternehmen, die eine robuste KI-Infrastruktur schätzen und in diese investieren, positionieren sich so, dass sie das volle Potenzial dieser transformativen Technologie nutzen können.

Die sichtbare „Magie“ von KI-Agenten beruht auf einem Fundament ausgeklügelter Technik. Wenn Sie die Implementierung von KI-Agenten in Ihrem Unternehmen in Betracht ziehen, denken Sie daran, dass der Erfolg nicht nur in der Wahl der richtigen KI-Modelle liegt, sondern auch im Aufbau und der Pflege der robusten Infrastruktur, die sie antreibt.

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•  Über 800 Nutzer von Making Science, einem Pionier im Bereich Business-KI-Anwendungen, beteiligen sich bereits an der schrittweisen Einführung der Technologie.
• Making Science validiert reale Anwendungsfälle, entwickelt Einführungsmethodologien und erstellt technische Beschleuniger, um seine Erfahrungen mit Kunden zu teilen.
• Diese Implementierung stärkt die Position von Making Science als Google Cloud Premier Partner mit sechs Spezialisierungen, darunter Generative KI.

Madrid, 9. April, 2025 – Making Science, ein Technologie- und Marketingberatungsunternehmen, das sich auf digitale Geschäftsoptimierung spezialisiert hat und ein Pionier im Bereich der angewandten künstlichen Intelligenz ist, hat Google Agentspace implementiert, die innovative Plattform von Google Cloud, die auf generativer KI und intelligenten Agenten basiert.

Mehr als 800 Nutzer von Making Science beteiligen sich bereits an der schrittweisen Einführung von Agentspace, das eine dialogorientierte Interaktion über eine einzige Schnittstelle mit Unternehmensanwendungen wie Salesforce, SAP, Jira, BigQuery und Atlassian sowie vielen anderen ermöglicht und so die Entscheidungsfindung, den Datenzugriff und die Ausführung komplexer Aufgaben erleichtert. Zu den nächsten Meilensteinen gehört die Automatisierung wichtiger Prozesse, wie beispielsweise das direkte Versenden von SAP-Rechnungen aus der Plattform heraus.

Making Science hat dieses System als Teil eines umfassenderen Ansatzes zur KI-Einführung implementiert, der verschiedene generative KI-Lösungen umfasst, mit einem strukturierten abteilungsbezogenen Schulungsmodell, einem internen „KI-Champions“-Programm zur Unterstützung der Einführung und der Integration von Wirkungs- und Renditekennzahlen.

„Die Wahl von Google Agentspace bekräftigt unser Engagement für technologische Innovation und unsere Fähigkeit, den echten digitalen Wandel von innen heraus anzuführen. Diese Initiative ermöglicht es uns nicht nur, Effizienz zu gewinnen, sondern auch aus Erfahrung zu lernen, um unsere Kunden bei ihren eigenen Prozessen zur Einführung generativer künstlicher Intelligenz besser zu unterstützen“, erklärt José Antonio Martínez Aguilar, Gründer und CEO von Making Science.

Diese Implementierung unterstreicht die Führungsrolle von Making Science als Pionierunternehmen bei der Einführung disruptiver Technologien und ist Teil seines strategischen Plans „AI Transformation Quarter“. Dies ist ein globales Programm, das die Integration von generativen KI-Tools, die Prozessautomatisierung und die kontinuierliche Weiterbildung der Teams des Unternehmens fördert.

Bereit zur Führung der Implementierung für Kunden

Neben der Effizienzsteigerung der eigenen Prozesse positioniert sich die Einführung von Agentspace in der gesamten Struktur, von den technischen Teams bis hin zu den Geschäftsbereichen, Making Science als strategischen Partner für Unternehmen, die an der Integration dieser Technologie in ihre Abläufe interessiert sind. Aufbauend auf dieser praktischen Erfahrung validiert das Unternehmen Anwendungsfälle, entwickelt Einführungsmethodologien und erstellt technische Beschleuniger- und Integrationsvorlagen. Parallel dazu werden Wissen und Expertise aufgebaut, um Agentspace mit komplexen Geschäftsumgebungen zu verbinden und seine Auswirkungen mit klaren Rendite- und Geschäftswertkennzahlen zu messen.

„Mit Agentspace kommen wir in unserer Zusammenarbeit mit Google Cloud voran, um künstliche Intelligenz in Geschäftsumgebungen zu verbessern. Diese Technologie repräsentiert die Zukunft der Interaktion mit Unternehmensdaten und -anwendungen. “ Durch die Implementierung von Agentspace bei Making Science können wir unseren Kunden reale Erkenntnisse weitergeben, die Einführung beschleunigen und die Wirkung maximieren“, kommentiert Álvaro Verdeja, COO – Cloud, AI, Cyber und Software bei Making Science.

Als Google Cloud Premier Partner stärkt Making Science seine Fähigkeit, Organisationen bei der Implementierung von Lösungen auf Basis generativer künstlicher Intelligenz zu begleiten, mit einem Ansatz, der technisches Wissen, operative Erfahrung und Geschäftsvision vereint. Diese Implementierung steht im Einklang mit der Strategie von Google Cloud, die Einführung von KI-Technologien über sein Netzwerk zertifizierter Partner voranzutreiben.

About Making Science

Making Science ist ein globales Unternehmen, das sich auf digitale Beschleunigung spezialisiert hat und derzeit mehr als 1.200 Mitarbeiter in 15 Märkten beschäftigt: Spanien, Portugal, Mexiko, Kolumbien, Frankreich, Italien, Großbritannien, Irland, Schweden, Dänemark, Norwegen, Finnland, Deutschland, Georgien und 1 den USA. Als Beratungspartner von Local Planet, dem größten globalen Netzwerk unabhängiger Mediaagenturen, entwickelt Making Science technologische Lösungen und bietet weltweit digitale Marketing-, Adtech- und Martech-Dienstleistungen, Cloud-Technologien und Software sowie Cybersicherheit über Delivery Hubs an, die die Schaffung von Arbeitsplätzen und die Verfügbarkeit hochqualifizierter Technologieexperten fördern.

Making Science besteht aus 4 Geschäftsbereichen: die Global Digital Agency with Technology, mit 360-Grad-Digitalwerbedienstleistungen, die strategische Planung, Kreativität, Daten und Technologie integrieren; RAISING, die Technologiesparte, die Geschäftserfahrung mit Data Science kombiniert, um fortschrittliche Lösungen auf Basis von KI für das Marketing anzubieten; die Cloud-, Software- und Cybersicherheitssparte, mit einem Team von mehr als 400 Ingenieuren und Data Scientists für die Entwicklung cloudbasierter Lösungen und einem spezialisierten Cybersicherheitsteam; und der Investmentbereich von Making Science mit Ventis und TMQ als Geschäftsbereichsdiversifizierung und Implementierung der Fähigkeiten aller Bereiche von Making Science.

Mit RAISING, der Technologiesparte, positioniert sich das Unternehmen als globaler Marktführer in der digitalen Transformation und dank seiner Technologielösungen ad-machina, Trust Generative AI und Gauss AI maximieren Marken ihre Geschäftsergebnisse mit künstlicher Intelligenz.

Darüber hinaus beteiligt sich das Unternehmen an verschiedenen ESG-Initiativen, insbesondere am Climate Pledge, am United Nations Global Compact und an der Pledge1%-Initiative, die gemeinnützige Organisationen in seinem Umfeld mit einem starken Engagement für eine positive Wirkung auf die Gesellschaft unterstützt.

Diese neue Lösung bietet eine umfassende Plattform, die den gesamten Medieninvestitionsprozess abdeckt – von der Messung bis zur Aktivierung. Sie hilft Werbetreibenden, ihre Ergebnisse effizient und skalierbar zu maximieren.

Madrid, 20. Februar 2025 – Making Science, ein Technologie- und Marketingunternehmen spezialisiert auf digitale Geschäftsoptimierung, hat seine neue Technologielösung OptiPhi vorgestellt. Diese End-to-End-Plattform ermöglicht es Werbetreibenden, die Wirkung ihrer Kampagnen zu messen und ihre Media-Ausgaben automatisch zu steuern, um den Umsatz zu steigern.

Das Tool basiert auf einem kontinuierlichen Mess- und Optimierungsansatz, der verschiedene Methodologien kombiniert, um eine ganzheitliche Sicht auf die Kampagnenleistung zu bieten. Darüber hinaus analysiert OptiPhi mittels Marketing Mix Modeling (MMM) den Einfluss von Marketingstrategien auf den Umsatz. Werbetreibende können so den Return on Investment (ROI) jedes Kanals verstehen und ihr Budget effizienter optimieren.

Zusätzlich passt das KI-basierte Attributionssystem die Verteilung der Media-Ausgaben in Echtzeit an und identifiziert den optimalen Kanalmix, ohne die Privatsphäre der Nutzer zu beeinträchtigen. Die Plattform beinhaltet auch Experimentierfunktionen, die es ermöglichen, neue Wachstumschancen durch kontrollierte Tests und umsetzbare Daten zu bewerten, um die Strategie zu verbessern.

Über die reine Messung hinaus aktiviert OptiPhi diese Erkenntnisse automatisch, um Media-Ausgaben zu optimieren. Die Plattform passt die Budgetverteilung basierend auf den Ergebnissen an und liefert detaillierte inkrementelle Umsatzberichte in Echtzeit. Mit dieser Automatisierung können Werbetreibende strategische, datengesteuerte Entscheidungen agiler und effektiver treffen.

„Die zunehmende Fragmentierung des Werbeökosystems und die Einschränkungen beim Datenzugriff aufgrund von Datenschutzbestimmungen haben die digitale Marketinglandschaft verändert. In diesem Kontext wurde OptiPhi entwickelt, um der Notwendigkeit von Werbetreibenden gerecht zu werden, strategische, datengesteuerte Entscheidungen in einem zunehmend komplexen Umfeld zu treffen. Diese umfassende Plattform geht über die reine Messung hinaus und ermöglicht die Echtzeit-Optimierung der Media-Ausgaben, wodurch Effizienz und Skalierbarkeit gewährleistet werden“, erklärt Brad Beiter, SVP Client Services & Delivery US bei Making Science.

Mit dieser Einführung unterstreicht Making Science sein Engagement für Innovationen in der Marketingtechnologie und bietet Tools, die Marken dabei helfen, die Wirkung ihrer Strategien in einem sich ständig entwickelnden Ökosystem zu maximieren.

Über Making Science

Making Science ist ein globales Unternehmen, das sich auf digitale Beschleunigung spezialisiert hat. Mit über 1200 Mitarbeitern ist es in 15 Märkten präsent und entwickelt dort Technologien: Spanien, Portugal, Mexiko, Kolumbien, Frankreich, Italien, Großbritannien, Irland, Schweden, Dänemark, Norwegen, Finnland, Deutschland, Georgien und die USA. Als Consulting Partner von Local Planet, dem weltweit größten Netzwerk unabhängiger Mediaagenturen, entwickelt Making Science Technologielösungen und bietet Dienstleistungen in den Bereichen digitales Marketing, Adtech und Martech, Cloud-Technologien und Software sowie Cybersicherheit auf globaler Ebene an. Dies geschieht über Delivery Hubs, die die Schaffung von Arbeitsplätzen und die Verfügbarkeit hochqualifizierter Technologieexperten fördern.

Making Science besteht aus vier Geschäftsbereichen: die Global Digital Agency with Technology mit 360-Grad-Digitalwerbedienstleistungen, die strategische Planung, Kreation, Daten und Technologie integrieren; RAISING, die Technologie-Division, die Geschäftsexpertise mit Data Science kombiniert, um fortschrittliche KI-basierte Lösungen für Marketing bereitzustellen; die Cloud-, Software- und Cybersecurity-Division mit einem Team von über 400 Ingenieuren und Datenwissenschaftlern für die Entwicklung cloudbasierter Lösungen und einem spezialisierten Cybersecurity-Team; und der Making Science Investment Area mit Ventis und TMQ als Bereich zur Geschäftsfeld-Diversifizierung und Implementierung der Fähigkeiten aller Making Science Bereiche.

Mit RAISING, der Technologie-Division, positioniert sich das Unternehmen als globale Referenz für digitale Transformation, und dank seiner Technologielösungen ad-machina, Trust Generative AI und Gauss AI maximieren Marken ihre Geschäftsergebnisse mit Künstlicher Intelligenz.

Darüber hinaus beteiligt sich das Unternehmen an verschiedenen ESG-Initiativen, darunter der Climate Pledge, der United Nations Global Compact und die Pledge1%-Initiative, und unterstützt gemeinnützige Organisationen in seiner Gemeinschaft mit einem starken Engagement, eine positive Wirkung auf die Gesellschaft zu erzielen.

Im Jahr 2024 stehen Marketer vor einer zunehmend komplexen Herausforderung: die effektive Optimierung von Erstanbieter-Daten (1PD) inmitten der sich entwickelnden Landschaft von Drittanbieter-Daten (3PD). Einst ein Eckpfeiler des digitalen Marketings, durchlaufen 3PD heute einen tiefgreifenden Wandel. Mit der Verschärfung von Vorschriften, der wachsenden Nachfrage der Verbraucher nach Datenschutz und der Abschaffung von Cookies von Drittanbietern nimmt die Qualität externer Daten ab. Dieser Wandel markiert einen kritischen Wendepunkt, an dem 3PD nur noch das Sahnehäubchen auf dem Kuchen sind und 1PD zur wesentlichen Grundlage wird.

In dieser sich entwickelnden Landschaft müssen sich Marken die Frage stellen, wie sie sich ein bedeutendes Stück vom 1PD-Kuchen sichern können. Diejenigen, die innovative Lösungen nutzen, um personalisierte, relevante Erlebnisse zu schaffen, werden eine höhere Investitionsrendite erzielen und sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen.

Der Aufstieg der Erstanbieter-Daten

Unser Expertenbericht in Zusammenarbeit mit Performance Marketing World unterstreicht die Bedeutung der Nutzung von künstlicher Intelligenz (KI), generativer KI und automatisierten Lösungen, um das volle Potenzial von Performance-Marketing-Kampagnen zu erschließen. Erschreckenderweise verfolgen viele Unternehmen derzeit eine passive 1PD-Strategie, indem sie abwarten, was andere tun. Dieser Ansatz kann sich jedoch als nachteilig erweisen.

Rodney Perry, Head of Data & Analytics bei Making Science UK, warnt: „Wer nichts unternimmt, bewegt sich mit seinen Marketingstrategien rückwärts, und die Effektivität der Kampagnen wird abnehmen. Wer frühzeitig die Auswirkungen von 1PD versteht und sich darauf einlässt, verschafft sich einen Wettbewerbsvorteil.“

Umsetzung einer erfolgreichen 1PD-Strategie

Eine erfolgreiche 1PD-Strategie hängt von der Implementierung automatisierter Lösungen ab, die jedem Nutzer ein personalisiertes Erlebnis bieten. Im heutigen Wirtschaftsklima bieten Erstanbieter-Daten eine enorme Chance – sowohl für führende Marken, ihre Marktposition zu festigen, als auch für Herausforderer, Marktanteile zu gewinnen. Die Optimierung und Automatisierung von Marketingkampagnen mit 1PD erfordert jedoch häufig die Unterstützung von Experten.

Die Zusammenarbeit mit einer Agentur, die Marketingwissen mit innovativen Technologielösungen kombiniert, ist entscheidend. Unternehmen, die sich auf Werbung spezialisiert haben, spielen eine Schlüsselrolle beim Aufbau des Markenbewusstseins, beim Verständnis der Kunden und bei der Anpassung der Kommunikation über verschiedene Kanäle. Ihre Expertise bei der Entwicklung effektiver Kommunikationsstrategien, ansprechender Inhalte und der Verwaltung von Kampagnen ist von unschätzbarem Wert.

Die Macht der Technologie

Technologie ist das Unterscheidungsmerkmal auf dem heutigen Markt. Bei Making Science ermöglicht die Integration von Adtech mit Werbeexpertise die volle Nutzung von Technologie, die Identifizierung von Grenzen und die Entwicklung von Lösungen, um diese zu überwinden. So können Marken große Datenmengen analysieren, Erkenntnisse gewinnen und maßgeschneiderte Lösungen entwickeln, die sich an die sich ändernden Bedürfnisse von Kunden und Partnern anpassen. Das bietet einen umfassenden Überblick über das digitale Ökosystem.

Der Erfolg digitaler Kampagnen hängt von einer intelligenten 1PD-Strategie ab, die wiederum auf der Zusammenarbeit zwischen Marketingfachwissen und fortschrittlichen Technologielösungen, insbesondere KI und generativer KI, beruht. Durch die Kombination von Marketing und Technologie zielt Making Science darauf ab, Investitionen effizienter zu gestalten, die Nutzung von Daten zu maximieren und einen Wettbewerbsvorteil auf dem digitalen Markt zu erlangen.

Fazit

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Verlagerung hin zu Erstanbieter-Daten im Jahr 2024 sowohl eine Herausforderung als auch eine Chance für Vermarkter darstellt. Diejenigen, die proaktiv automatisierte, KI-gesteuerte Lösungen zur Optimierung ihrer 1PD implementieren, werden besser positioniert sein, um personalisierte Erfahrungen zu liefern, den ROI zu steigern und sich einen Wettbewerbsvorteil zu sichern. Die frühzeitige Einbindung in diesen Wandel ist der Schlüssel für zukunftssichere digitale Marketingstrategien und langfristigen Erfolg.

Laden Sie unseren Expertenbericht in Zusammenarbeit mit Performance Marketing World herunter, um mehr über First-Party-Daten zu erfahren und darüber, wie automatisierte Lösungen Ihr Performance Marketing revolutionieren können.

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• RAISING vereint die Geschäftsexpertise von Making Science mit Data Science, um fortschrittliche KI-basierte Lösungen zu entwickeln.
• Diese neue Division umfasst technologische Tools wie ad-Machina, Gauss AI und Trust Generative AI und bietet innovative Lösungen zur Messung und Optimierung von Marketingstrategien.

Chicago, IL, 08. Januar 2025 – Making Science, ein Beratungsunternehmen für Technologie und digitales Marketing mit Spezialisierung auf E-Commerce und digitale Transformation, hat die Gründung von RAISING bekannt gegeben. Diese neue Technologie-Division kombiniert die Geschäftsexpertise des Unternehmens mit Data Science, um fortschrittliche Lösungen auf Basis Künstlicher Intelligenz zu entwickeln. Ziel dieses neuen Vorhabens ist es, die Marketingstrategien von Marken durch prädiktive, generative und automatisierte KI-Technologien zu revolutionieren und so die Ergebnisse über den gesamten Sales Funnel hinweg zu optimieren.

KI-basierte Lösungen, die Marketing transformieren

RAISING integriert modernste Tools, die das Technologieangebot von Making Science stärken. Dazu gehört ad-machina, die führende Technologie von Making Science, die mithilfe generativer KI die Erstellung und multi-plattformale Aktivierung personalisierter Anzeigen in Echtzeit automatisiert. Das Tool hat seine Effektivität auf Plattformen wie Performance Max und Meta unter Beweis gestellt und erzielt im Vergleich zu traditionellen Methoden bis zu 30 % mehr Conversions. Seine fortschrittlichen Funktionen ermöglichen die dynamische Anpassung von Text-, Bild- oder Videoanzeigen an Markt- und Nutzerbedürfnisse, inklusive detaillierter Datenanalyse, automatischer Übersetzung und groß angelegter Optimierung. Dies sorgt für effektivere und profitablere Kampagnen, die bereits relevante Unternehmen wie Banco Santander oder MediaMarkt in ihre Geschäftsstrategien integriert haben.

Ein weiteres Schlüsselprodukt dieser neuen Division ist Gauss AI, das entwickelt wurde, um Nutzerverhalten vorherzusagen und Strategien für Attribution, Messung und Mediaplanung zu optimieren. Dieses System hilft Unternehmen, die relevantesten und profitabelsten Interaktionen zu identifizieren und so die Effektivität ihrer Kampagnen zu steigern. Trust Generative AI positioniert sich als vielseitiges und sicheres Tool zur großflächigen Inhaltserstellung, das interne und externe Prozesse in Bereichen wie Marketing, SEO und Personalwesen automatisiert und gleichzeitig die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und die letztendliche menschliche Kontrolle gewährleistet.

Ein Schritt vorwärts in der technologischen Innovation

Die Einführung von RAISING festigt die Position von Making Science als Benchmark für technologische Innovation im Marketing.

Laut José Antonio Martínez Aguilar, Gründer und CEO von Making Science: „Mit der Einführung von RAISING bekräftigen wir unser Engagement für Innovation und unsere Fähigkeit, disruptive Technologielösungen zu liefern, die die Art und Weise verändern, wie Marken mit ihren Zielgruppen interagieren. Mit dieser Division möchten wir, dass unsere Kunden ihre Ergebnisse optimieren und neue Möglichkeiten in einem zunehmend wettbewerbsintensiven und komplexen digitalen Umfeld erschließen, indem wir Technologie (SaaS) anbieten, damit ihre eigenen Teams ihre Geschäftsstrategien entwickeln können.“

Im Zuge der Einführung von RAISING kündigte Making Science außerdem eine vollständig eingezahlte Kapitalerhöhung von 10 Millionen Euro in ihrer Tochtergesellschaft Making Science Marketing & AdTech an. Diese Investition ist Teil der Investitionsvereinbarung mit dem SOPEF II Fonds (Spain Oman Private Equity Fund), der von MCH verwaltet wird, um das Wachstum und die Expansion des Unternehmens voranzutreiben.