Kongress der Deutschen Marktforschung Berlin, 20. Mai 2026

Was waren die zentralen Erkenntnisse?

1. KI wird zum Betriebssystem der Forschung, nicht nur zum Hilfstool. KI wird inzwischen entlang der gesamten Wertschöpfungskette gedacht: Von sprachbasierten Interviews über AI-moderierte qualitative Forschung und automatisierte Textauswertung bis hin zu synthetischen Daten, synthetischen Personas und End-to-End-Workflows. Der „State of the Art“ ist damit nicht mehr punktuelle Automatisierung, sondern die Integration von KI in komplette Forschungsdesigns.

2. Das Humane wird unter KI-Bedingungen wichtiger, nicht weniger relevant. Ein zweiter, ebenso starker Entwicklungsstrang ist die Aufwertung konkreter menschlicher Forschungsleistung: Präsenz in allen Prozessschritten, Empathie, kulturelles Verstehen, Lesen nonverbaler Signale, Bedeutung schaffen und Urteilskraft. KI erkennt und skaliert Muster, während Menschen Sinn, Relevanz und Kontext sichern. Expertise sichert Anschlussfähigkeit an Geschäftsmodelle und fundierte Entscheidungen.

3. Qualitative Forschung wird skalierbarer – aber nur mit klarer „Qualitätsarchitektur“. Qualitative Forschung wird funktional deutlich breiter und inhaltlich deutlich tiefer aufgestellt: KI-gestützte Gesprächsführung, automatisierte Verdichtung und die Anreicherung quantitativer Studien durch qualitative Module sollen aus wenigen Interviews viele, systematischere Insights-/Daten-Punkte machen. Validierung, Rückbindung ans Ausgangsmaterial, transparente Verarbeitungsschritte und menschliche Qualitätsführerschaft bleiben unverzichtbar. Die Botschaft lautet daher: Skalierung ja, aber nicht ohne methodische (und ethische) Governance.

4. Der Beruf wandelt sich von der „Werkbank“/Produktion von Insights zum Kurator und Berater. Programmatisch zeichnet der Kongress ein neues Rollenbild: Routineaufgaben wie Aufbereitung, Clustering, Zusammenfassung oder erste Strukturierung werden zunehmend automatisiert. Forscher bewegen sich dadurch stärker in Richtung Orchestrierung, Tool-Bewertung, Priorisierung, strategischer Einordnung und Entscheidungsvorbereitung. Marktforschung wird damit weniger als Studienproduktion und stärker als entscheidungsnahe Intelligence-Funktion verstanden.

5. Geschwindigkeit allein reicht nicht – entscheidend bleibt interpretative Tiefe. KI & Marktforschung ist nicht nur eine neue Effizienz-Story: Schnellere Scores, Insights Areas und Zusammenfassungen erzeugen noch keine belastbaren Entscheidungen. Gerade bei standardisierten Kennzahlen, kulturell sensiblen Themen oder impliziten Bedeutungen bleibt die Gefahr, dass analytische Präzision mit inhaltlicher Erklärungskraft verwechselt wird. Der Kongress hat deshalb zu Recht einen klaren Akzent auf Tiefen-, Markt- und Menschen-Verständnis statt bloßer Beschleunigung gesetzt.

Was sind also strategische Implikationen für die Branche?

• KI-Kompetenz allein genügt nicht: Gefragt sind hybride Fähigkeiten aus Methodik, Technologieverständnis, Interpretation und Beratung.
• Tool-Einsatz braucht Validierung:  Pilotierung, Validierung und reale Use Cases statt unkritischer Tool-Adoption. Der Wert eines Tools liegt auch nicht im Umfang der Features, sondern in der (besseren) Lösung von Herausforderungen der Praxis.
• Wettbewerbsvorteile entstehen künftig über „Sinngebung“, d.h. Relevanz und Bedeutung: Wer Daten schneller verarbeitet, ist noch nicht automatisch überlegen; überlegen ist, wer Marktlogiken, Prioritäten und Handlungsfelder überzeugend ableiten kann.

Fazit

Der BVM-Kongress 2026 lässt sich auf eine prägnante Formel verdichten: mehr Maschine im Prozess, mehr Mensch im Erkenntniswert – kein „oder“. KI erweitert die operative Leistungsfähigkeit der Marktforschung; die Zukunftsfähigkeit unserer Branche hängt jedoch davon ab, ob sie ihre beruflichen Kernstärken – Interpretation, kulturelle Sensibilität, Qualitätsorientierung und strategische Ausrichtung – bewusst einsetzt und weiterentwickelt. 

Eine neue Kernfrage muss also lauten: Welche Realität wollen wir abbilden (Thema, Markt, Zielgruppe, Anwendungssituation)? In welcher Interaktion zwischen Erkenntnisbedarf, Forschungskompetenz und Technologieeinsatz gelingt uns das?