Ich bin durch Ethan Mollick auf ein Gedicht gestoßen, das mich seither nicht mehr loslässt. "Waiting for the Barbarians" von C.P. Cavafy, geschrieben 1898. Die Szene: Eine Stadt in Schockstarre. Der Senat beschließt nichts. Der Kaiser sitzt am Stadttor, in vollem Ornat, und wartet. Alle warten. Auf die Barbaren.
Aber die Barbaren kommen nicht.
"Was soll jetzt aus uns werden ohne die Barbaren? Die Leute waren eine Art Lösung."
Je mehr ich darüber nachdenke, desto stärker wird das Gefühl, dass Cavafy damit genau beschrieben hat, wie wir 2026 mit KI umgehen. Eine kollektive Erwartungshaltung, die irgendwo zwischen Erlösung und Apokalypse pendelt, und in deren Schatten echte Entscheidungen aufgeschoben werden.
Zwischen Prognose und Praxis
Demis Hassabis, CEO von Google DeepMind, hat sein Zeitfenster für AGI von 5-10 auf 5 Jahre eingeengt. Ray Kurzweil sieht 2029 als das Jahr, in dem KI den Turing-Test besteht. Der METR Benchmark zeigt, dass sich die autonome Arbeitsdauer von KI-Systemen bei Coding-Aufgaben alle 4 Monate verdoppelt. Anthropics Claude Opus 4.6 hat bei dieser Metrik einen massiven Sprung gemacht.
Wir werden bald nicht mehr für Eyeballs optimieren, sondern für API-Calls.
Die Zahlen sind vermutlich korrekt. Die Schlussfolgerung, die viele daraus ziehen, ist es vermutlich nicht.
Meine ehrliche Einschätzung, als jemand, der täglich mit KI arbeitet und keine akademische Distanz dazu hat: Ich glaube nicht an den großen Knall. Ich glaube, die Singularität passiert bereits, in diesem Moment, während du das hier liest. Sie passiert als schleichender Prozess, ein Werkzeug nach dem anderen, eine Entscheidung nach der anderen, ein Workflow nach dem anderen. Bis wir irgendwann zurückschauen und merken, dass sich alles verändert hat, ohne dass es einen einzelnen Moment gab, auf den man zeigen könnte.
Genau das macht das Warten so gefährlich. Wer auf den Knall wartet, verpasst die Welle.
Was gebaut wird, während wir debattieren
Während die Öffentlichkeit über AGI-Timelines diskutiert, wird im Hintergrund die Infrastruktur für die nächste Dekade des Marketings gelegt. Leise, technisch, und mit Konsequenzen, die den meisten Entscheidern noch nicht klar sind.
Google hat im Jänner 2026 das Universal Commerce Protocol veröffentlicht, einen offenen Standard, der AI-Agenten ermöglicht, den kompletten Kaufprozess autonom abzuwickeln: von der Produktsuche über die Auswahl bis zum Checkout. Keine Website nötig. Die Transaktion passiert headless, im Hintergrund, gesteuert vom Agenten des Kunden. Im März hat Google mit Gemini Embedding 2 nachgelegt: Text, Bilder, Video, Audio und PDFs in einem einzigen Index. Wenn ein Agent nicht mehr nur die Produktbeschreibung liest, sondern auch das Produktvideo parst, den Claim im Werbespot versteht und das PDF-Datenblatt miteinbezieht, dann wird jedes Content-Format zum Ranking-Signal.
Alibaba hat parallel dazu mit Qwen 3.5 gezeigt, wie AI-Adoption in der Praxis aussieht: 430 Millionen Dollar, um User über die KI-App Bubble Tea bestellen zu lassen. Siebenfacher Anstieg der aktiven Nutzer. Das Modell war nie das Produkt. Die nahtlose Integration in den Alltag war das Produkt.
Für Performance Marketing bedeutet das: Wir werden bald nicht mehr für Eyeballs optimieren, sondern für API-Calls. Feed-Qualität und strukturierte Daten werden das neue UX-Design. Wenn der Agent deines Kunden dein Produkt nicht technisch sauber auslesen kann, ist dein Ranking wertlos, egal wie gut deine Anzeigentexte sind.
Drei Fragen, die jetzt auf den Tisch gehören
Ich sag's so, wie ich's bei SlopeLift auch sage: Das hier sind keine Post-AGI-Fragen. Das sind Jetzt-Fragen.
Welche Prozesse kann ein Agent autonom erledigen? Die Anti-To-Do-Liste ist der schnellste Einstieg. Bei uns waren es Daten-Bereinigungen, die vorher 2 Stunden pro Woche gefressen haben. Jetzt: 4 Minuten. Die Kategorie "will keiner machen" überzeugt Skeptiker sofort, weil der ROI am nächsten Tag sichtbar ist.
Welche Daten müssen Agenten lesen können? Seit Gemini Embedding 2 reicht Text allein nicht mehr. Video, Audio, PDFs: alles wird zum Signal. Wer seinen Produktfeed immer noch als reines SEO-Thema behandelt, hat die tektonische Verschiebung verschlafen.
Wer trägt die Verantwortung für KI im Unternehmen? KI als Nebenprojekt der IT-Abteilung ist der sicherste Weg in die 56% ohne ROI. Es braucht jemanden mit Budget, Mandat und operativem Verständnis. Ob der Titel CAIO heißt oder anders: die Funktion muss existieren.
Der Senat sollte anfangen
Cavafy hat seine Stadt als Warnung geschrieben. Eine Gemeinschaft, die so sehr auf die große Disruption wartet, dass sie vergisst zu handeln. Die Parallele zu 2026 ist schwer zu übersehen.
Wir diskutieren AGI-Timelines, während die Infrastruktur für Agentic Commerce bereits steht. Wir warten auf den Moment, in dem "KI alles verändert", während sie es längst tut: ein Embedding-Modell nach dem anderen, ein Protokoll nach dem anderen, ein Workflow nach dem anderen.
2008 habe ich Excel-Formeln debuggt und war stolz auf meinen SVERWEIS. 2014 haben wir regelbasierte Skripte gebaut und "Manufaktur" dazu gesagt. 2026 delegieren Agents ganze Kampagnensteuerungen, und der menschliche Wert liegt im Kontext, in der Strategie, im 30-Sekunden-Gespräch mit dem Kunden, das alles verändert. (Und ehrlich: manchmal vermiss ich den SVERWEIS. Aber nur manchmal. Und nur nach dem zweiten Kaffee.)
18 Jahre, die gleiche Branche, ein komplett anderer Job. Und der Bogen ist noch lang nicht fertig. Wir stehen am Anfang, nicht am Ende. Die Barbaren kommen nicht. Die Veränderung war die ganze Zeit schon da.
Der Senat sollte vielleicht anfangen zu gesetzgeben.
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Florian Michael Fischer ist Chief AI Officer bei SlopeLift, einer Wiener Performance-Marketing-Agentur. Er ist seit 2008 in der Branche und arbeitet täglich daran, KI in reale Marketingergebnisse zu übersetzen.