Früher war es der E-Commerce, der den klassischen Einzelhandel auf den Kopf gestellt hat – nun steht der Onlinehandel selbst vor einer grundlegenden Disruption. Ruppert Bodmeier, CEO von disrooptive, lenkte in seiner OPS-Keynote die Aufmerksamkeit auf den Paradigmenwechsel, der gerade passiert. Seine These: Die Ära der klassischen Internetsuche geht zu Ende, KI wird zum neuen Interface. Wer künftig erfolgreich sein will, brauche keine besseren Prompts, sondern bessere Daten, saubere APIs, agentische Workflows – und den Mut, Angebote vom Ergebnis her zu entwickeln.
Eine Ära endet: Weniger Search, mehr KI-Interface
Mehr als zwei Jahrzehnte lang war die Suchergebnisseite (SERP) Dreh- und Angelpunkt im E-Commerce. Alle Bemühungen von Marketingteams und SEO-/SEA-Spezialisten zielten darauf ab, mit dem eigenen Angebot möglichst weit oben auf der SERP zu landen, schließlich bedeutete das maximale Sichtbarkeit bei potenziellen Kunden. Aktuell verliert die Suchergebnisseite an Relevanz, und das deutlich. Sie verliert ihren Status als Startpunkt von Onlinekäufen. Ruppert Bodmeier, CEO von disrooptive, fasste es in seiner Keynote auf dem Online Print Summit 2026 in München mit einfachen Worten und aus der Sicht der Endverbraucher zusammen: „Wenn man eine Gewohnheit aufgibt, die man seit mehr als 20 Jahren gepflegt hatte, dann weiß man, dass sich etwas verändert.“
Was er damit meinte, ist eine unangenehme Wahrheit, vor allem für diejenigen Unternehmen, deren Hauptvertriebskanal das Internet ist: Denn wenn der Einstieg in einen Shoppingprozess nicht mehr über Keywords, sondern über Dialoge, Agenten und generierte Empfehlungen erfolgt, verschieben sich die Spielregeln. „Jede Ära hat ihre eigenen Regeln und Prinzipien, die man lernen musste, um in dieser Zeit erfolgreich zu sein“, so Bodmeier. „Aber die neue Ära, die vor drei Jahren begonnen hat, schlägt jeden Superlativ.“
Künstliche Intelligenz rüttelt nicht nur an bisher bekannten Gewissheiten wie kaum eine Ära davor, sie setzt auch in allen anderen Bereichen neue Maßstäbe. Heute werden Billionen Dollar in den Aufbau von Datencentern investiert, die so groß seien, dass alles, was das alte Sprachmodell wusste und womit es uns „umgehauen“ habe, in nur vier Minuten trainiert werden könne. KI-generierte Bilder lassen sich kaum noch von „echten“ Bildern unterschieden. Es gibt KI-Agenten, die einen Großteil menschlicher Arbeitsaufgaben übernehmen können und es gibt Tools, die aus wenigen Sätzen Filme in Kino-Qualität generieren.
„Und das ist erst der Anfang.“ Die Veränderungen seien so groß, dass selbst Plattformriesen ihre Modelle umbauen, „nicht, weil sie es wollen“, so der Experte, „sondern weil sie es müssen“. Auch Google und Co. würden diese Transformationen weniger aus Neugierde, als aus einer Notwendigkeit heraus anstoßen, denn das gesamte Interface-Wirtschaftsmodell gerät zunehmend unter Druck.
Branding ist keine Budgetfrage mehr, sondern Präzision
Das führe außerdem zu der Frage, was die Skills der Zukunft sein werden. Es sei zwar faszinierend, dass man mit nur einem Satz ein besseres Resultat für etwas erhalte, für das man in der Vergangenheit einen schlechten und fehleranfälligen Prozess bemühen musste. Aber es müsse nach Ansicht des Referenten klar sein, dass das nichts mehr Besonderes sei. „Jeder Viertklässler kann das inzwischen“ und meinte damit, den Chatbot zu bedienen. Er zeigte dazu zwei Bilder, die eine Jacke bewarben: Einmal an einem jungen Mann vor weißem Hintergrund, einmal an einem anderen Mann, der in der Natur vor seinem Jeep steht. Die Kosten für beide Bilder seien fast gleich, warum sollte man sich also mit der einfachen, unattraktiveren Version zufriedengeben?
Was er damit meinte? KI senkt die Produktionskosten kreativer Assets drastisch. „Branding und High-End-Bilder, sind keine Frage des Budgets mehr“, so Bodmeier. „Das ist der Paradigmenwechsel, der gerade passiert.“ Aber um das High-End-Bild, dieses eine Produkt, aus seinem Beispiel zu erhalten, müsse alles genau definiert werden; der Charakter, das Setting, das Licht, die Kleidung, das Haar einfach alles.
„Branding und Marketing sind keine Frage des Budgets mehr“, wiederholte er. Die Frage sei vielmehr: „Weiß ich, was ich möchte? Und bin ich in der Lage, genau das präzise zu beschreiben?“ Dabei gehe es in seinem Beispiel um nur ein einzelnes Bild.
Für E-Commerce-Unternehmen, die tausende Produkte im Portfolio haben, heißt das: Der Engpass wandert von „Können wir das bezahlen?“ zu „Können wir das skalieren?“ – und ist damit an Datenmodelle, Workflows und neue Skills geknüpft.
„Wenn Sie diese neue ‚Magie‘ zu einem skalierbaren und flexiblen Standardprozess machen wollen, dann sind dafür völlig neue Kompetenzen erforderlich. Wir sprechen von neuen Prozessen, von neuen Arbeitsabläufen und Geschäftsmodellen. All das muss auf eine völlig neue Art und Weise getrackt werden“, so Ruppert Bodmeier.
Die Kernfrage seiner Keynote lautete schließlich: „Haben Sie den Mut und die Entschlossenheit, Ihr Unternehmen neu zu erfinden? Oder entscheiden Sie sich dafür, ‚nur‘ Zulieferer für andere zu sein, in der Hoffnung, dass so genügend Umsatz generiert wird?“
Aber wer wirklich in dieser neuen Ära mitspielen wolle, sollte nach Meinung des Referenten folgende drei Kernthemen beherzigen, da sie den Wettbewerb der Zukunft maßgeblich gestalten werden.
1. “The magic of one click”: Orchestrierung statt Einzel-Tool
Bodmeiers erstes Kernthema: Es braucht Stabilität, um „Magie“ mit nur einem Klick zu erzeugen. Gemeint ist damit kein Zaubertrick, sondern eine orchestrierte Kette aus Modellen, Templates und Micro-Prompts. Denn über einen einzigen Nutzer-Impuls werden im Hintergrund hunderte bis tausende Befehle ausgelöst, die letztlich dafür sorgen, dass Bilder, Texte, Videos und Audio koordiniert generiert werden.
Spannend für Onlinedrucker: Das ist praktisch die Blaupause für „Mass Customization 2.0“, nur eben nicht mehr primär über Konfiguratoren, sondern über generative Service-Ketten. Bodmeiers Empfehlung: vom Endergebnis rückwärts denken. Erst definieren, was herauskommen soll, zum Beispiel eine Kampagne, dann festlegen, welche Elemente diese Kampagne umfasst – und anschließend festlegen, welches KI-Modell welche Komponente dieser Kampagne am besten liefert. Man nutzt also verschiedene Modelle für verschiedene Elemente/Prozessschritte der Kampagne. So kann ein Briefing beispielsweise mit Perplexity entstehen und das Ergebnis daraus in ChatGPT dazu genutzt werden, konkrete Schritte daraus zu entwickeln, während in Midjourney bereits Bilder zur Illustration generiert werden.
Am Ende kommen verschiedene Tools in ein Zusammenspiel miteinander, und genau dieses Zusammenspiel sollte sich reproduzieren lassen. Orchestrierung statt Einzel-Tool, um ganz neue Services für die Kunden zu definieren, die man bisher noch nicht kennt. Was es dazu brauche? Den unbedingten Mut, die Dinge „von hinten her zu denken“.
2. „Bringing intelligence to the range“: Produktdaten werden bedeutungsvoll
Das zweite Thema betrifft das Tagesgeschäft vieler Shops (und damit auch vieler Onlineprintshops): Es gehe darum, sein Produktportfolio „intelligenter“ zu machen. Produktdatenblätter sind zu oft bedeutungslos, denn sie sagen wenig darüber aus, ob die dort beschriebenen Leistungsparameter für den individuellen Zweck ausreichen. Bodmeier illustriert das mit einem Beispiel: 1200 Watt bei einem Rasenmäher sagen dem Kunden nicht, ob das Gerät eher für einen kleineren Garten geeignet ist oder ob er sogar große Gartenflächen schafft. Darauf leitet er ab: Produktdaten müssen in „Real-Life-Kontext“ übersetzt werden, damit sie dem Kunden oder der Kundin Orientierung geben und einordnen helfen. Diesen Kontext aber müsse man als Anbieter erst einmal wissen, um ein passendes Ergebnis auszugeben.
Ganz allgemein gesprochen werde der Kontext immer und immer wichtiger, so Bodmeier. Eine der Schlüsselaussagen seines Vortrags lautete: „Ein schlechter Prompt mit dem richtigen Kontext ist immer besser als ein brillanter Prompt ohne Kontext. Und smarte Unternehmen wissen das.“ Kontext heißt hier: Budget, Umgebung, Vorwissen, Vorlieben, Nutzungssituation – plus das, was Unternehmen aus Sortiment, Service und Historie wissen.
Für Onlinedruckunternehmen bedeutet das: „Druckdaten“ und „Produktspezifikationen“ sind künftig nicht nur technische Parameter, sondern Rohstoff für Bedeutung. Wer es schafft, Kontext sauber zu nutzen, kann Beratung, Cross-Selling und Konfiguration personalisieren – bis hin zu automatisch generierten Projektplänen, Anleitungen oder Motivvorschlägen. Bodmeier nennt als Beispiel den Händler Miss Pompadour, der über strukturierte Fragen und generierte Anleitungen personalisierte Projektpläne für Heimwerkerprojekte generiert, inkl. Aufgabenliste und Produktempfehlungen. „Das ist keine Magie, das wird der neue Standard, denn es ist längst hier“, so der Experte.
3. Agentic Engineering und die „Faktenlücke“: Das Wissen der Spezialisten schlägt den Generalisten
Das wiederum führte ihn zu seinem dritten Kernthema: dem Agenten-Workflow, das heißt, wie man mit KI-Agenten richtig arbeitet, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Und hier wurde es strategisch: Bodmeier sprach vom „fact gap“ – also der Lücke zwischen dem, was allgemeine Modelle gut wissen (Weltwissen), und dem, was sie nicht wissen: „Was Kunden bei euch kaufen, was bei euch funktioniert, welche Restriktionen real gelten.“ Um in Zukunft erfolgreich zu sein, müssten Unternehmen also dieses „Fact Gap“ schließen.
Sein Rezept klang wie ein Qualitäts-Workflow aus der Produktion – nur eben für die KI-Ausgaben: mehrere Drafts erzeugen, anhand eigener Kriterien validieren, mit dem besten Vorschlag (Draft) weitergehen, Redundanzen prüfen, Kaufhistorien und Restriktionen einbeziehen (Budget, Familie/Single, Beginner/Profi etc.). Genau hier liege für Onlineprinter ein realistischer Hebel: Wer seine Daten, Produktlogik und Produktionsregeln als „Qualitätskriterien“ in agentische Abläufe gieße, baue sich einen Vorteil, den ein Generalist nicht einfach kopieren könne.
In der anschließenden Diskussion wurde es dann noch einmal konkreter: Bodmeier plädierte für ein API-basiertes Betriebsmodell, weil nur so Modelle „overnight“ andockbar seien – und weil Unternehmen dafür die Kontrolle über Datenfragmente (Produktdaten, Bilder, Kategorien usw.) brauchten. Übersetzt könnte man also sagen: Ohne saubere Datenzugriffe bleibt KI nur ein Bastelprojekt.
Von „AI Readiness“ zu „AI Build“ – und der Appell zum Schluss
Zum Abschluss seiner Keynote fasste Ruppert Bodmeier das Gesagte noch einmal zusammen: Viele Unternehmen seien noch immer in „AI-readiness“ (Verstehen, testen, Strategie skizzieren). Diese Phase aber gehe zu Ende – jetzt beginne die Phase „AI build“. Dahinter verberge sich das Bestreben, ganz neue Services, Interfaces und Geschäftsmodelle auf Basis der verschiedenen KI-Tools zu entwickeln, die es so im eigenen Markt noch nicht gegeben hat. Sein Schluss-Appell war entsprechend unromantisch und motivierend zugleich: „Start today. Go on and move.“
My Take: Viele Unternehmen, auch Onlinedruckereien, bewerten KI noch oft vor dem Hintergrund der Effizienz (kürzere Durchlaufzeiten, weniger Klicks, bessere Bilder). Doch KI kann mehr, KI wird zum Interface. Das heißt aber auch, dass der Kontext, die Daten und die Orchestrierung der KI-Tools künftig den Wettbewerb entscheiden werden. Wer weiter nur Produkte auflistet, wird austauschbar. Wer aber aus Daten Bedeutung macht (und das per API in agentische Workflows gießt), baut die nächste Generation von Onlineprint-Services.
