Aarhus, Dänemark, 15. Oktober 2026 – Stibo Systems, ein führender Anbieter von Lösungen für das Stammdatenmanagement (MDM) und Entwickler der „Trusted Intelligence Platform“, wurde im Gartner® Magic Quadrant™ 2026 für Produktinformationsmanagement-Lösungen als „Leader“ ausgezeichnet. Dies ist bereits die zweite Auszeichnung als „Leader“ in einem Gartner Magic Quadrant in diesem Jahr, nachdem das Unternehmen zuvor bereits im Gartner® Magic Quadrant™ 2026 für Stammdatenmanagement-Lösungen als „Leader“ anerkannt wurde.
Für Stibo Systems kommt diese Anerkennung zu einem Zeitpunkt, an dem die Bedeutung von Produktdaten im gesamten Unternehmen zunimmt. Produktinformationen durchlaufen heute mehr Systeme, Kanäle, Partner und Geschäftsprozesse als je zuvor und sind die Grundlage für alles – von digitalen Erlebnissen und E-Commerce bis hin zur Lieferkette, zu regulatorischen Arbeitsabläufen und zum operativen Geschäft. Und da KI und Agenten diese Informationen zunehmend suchen, interpretieren, empfehlen und darauf reagieren, ist das Unternehmen der Ansicht, dass der Einsatz noch höher wird. Stibo Systems ist überzeugt, dass vertrauenswürdige Produktdaten zu einer kritischen Infrastruktur werden – sowohl für die heutige Arbeitsweise von Unternehmen als auch für ihre Vorbereitung auf die Zukunft.
„Produktdaten waren schon immer von grundlegender Bedeutung für die Arbeitsweise von Unternehmen. Was sich ändert, ist, wie viel mehr von ihnen verlangt wird“, sagte Adrian Carr, CEO von Stibo Systems. „Sie müssen Menschen, Anwendungen, Partnern und zunehmend auch KI-Agenten mit der jeweils erforderlichen Genauigkeit, dem entsprechenden Kontext und der notwendigen Governance dienen. Wir glauben, dass diese Auszeichnung als ‚Leader‘ sowohl die Stärke unserer heutigen Produktdatenbasis als auch unsere kontinuierlichen Investitionen in die Zukunft der Unternehmensdaten widerspiegelt.“
„Käufer nutzen zunehmend KI, und der ‚Agentic Commerce‘ entwickelt sich vom Pilotprojekt zur gängigen Praxis, wobei Agenten Produkte vergleichen und den Käufern Empfehlungen geben“, sagte Adrian Carr, CEO von Stibo Systems. „Wir sehen unsere Anerkennung als ‚Leader‘ durch Gartner als Bestätigung dafür, dass unser Ansatz auf die zukünftige Marktentwicklung ausgerichtet ist und unsere Kunden bereits heute dafür bereit sind.“
Entwickelt für AEO und agentischen Handel
Zwei Entwicklungen erhöhen die Anforderungen an Produktdaten. Die Answer Engine Optimization (AEO) – also die Praxis, sicherzustellen, dass Produkte in KI-Assistenten und Antwortmaschinen vollständig und genau dargestellt werden – stützt sich auf strukturierte Produktdaten. Agentic Commerce funktioniert am besten, wenn Agenten Produktdaten bewerten und darauf reagieren können, die vollständig, konsistent und gut verwaltet sind. Beide basieren auf derselben Grundlage: Hierarchien, Klassifikationen, Beziehungen, Governance und Kontext.
Stibo Systems geht von dieser vertrauenswürdigen Produktdatengrundlage aus und überträgt sie auf Anwendungsfälle in den Bereichen Content, E-Commerce, KI, Regulierung und Betrieb. Die „Product Experience Data Cloud“, die auf STEP – der bewährten Intelligence-Plattform – aufbaut, vereint diese Grundlage mit der Governance und dem Kontext, die zur Unterstützung neuer KI-Anwendungsfälle erforderlich sind. ProductGen AI zeigt, was diese Grundlage ermöglicht: Beschreibungen, Übersetzungen und kanalspezifische Inhalte, die direkt aus geregelten Produktdaten generiert werden, sodass Inhalte skaliert werden können, ohne von der Produktwahrheit abzuweichen. Der MCP-Server des Unternehmens stellt diese Daten KI-Agenten über geregelte Tools mit vollständigem semantischem Kontext zur Verfügung.
„KI hat die Messlatte für Produktdaten definitiv höher gelegt“, so Carr. „Wenn eine Antwort-Engine oder ein Agent einen Katalog liest, interpretiert sie bzw. er die zugrunde liegende Struktur, die Beziehungen und den Kontext. Inhalte und Produkterlebnisse bestimmen, wie vertrauenswürdige Daten zu Geschäftsergebnissen führen, und sie sind umso effektiver, je vollständiger, geregelt und genauer die ihnen zugrunde liegenden Daten sind.“
Flexibilität und Skalierbarkeit auf einer vertrauenswürdigen Grundlage
Produktdaten sehen in jeder Branche anders aus und werden mit dem Wachstum von Unternehmen immer komplexer. Die Plattform von Stibo Systems ist auf diese Bandbreite ausgelegt: Sie unterstützt die Hierarchien, Klassifikationen, Beziehungen und Datenmodelle, die jede Branche benötigt, und lässt sich von einer fokussierten Erstimplementierung bis hin zum unternehmensweiten Einsatz skalieren.
„Kunden sollten nicht an die Grenzen ihrer Plattform stoßen, wenn sie neue Anwendungsfälle erschließen“, so Carr. „Die gleiche geregelte Grundlage, die den Katalog eines Einzelhändlers unterstützt, kann auch die technischen Spezifikationen eines Herstellers oder die Compliance-Daten eines regulierten Produkts unterstützen.“
Unabhängigkeit ohne Anbieterabhängigkeit
Bei der Entwicklung ihrer KI-Strategien gewinnen Flexibilität und die Wahl der Architektur zunehmend an Bedeutung. Die Unabhängigkeit von Stibo Systems erstreckt sich auch auf die Plattformarchitektur, die auf Interoperabilität ausgelegt ist, Ökosysteme miteinander verbindet und modellunabhängig ist, sodass Kunden sie mit der KI-Plattform ihrer Wahl nutzen können.
Diese interoperable, modellunabhängige Architektur sorgt dafür, dass die Produktdatenbasis stabil bleibt, während sich das umgebende Technologie-Ökosystem weiterentwickelt.
„Unsere Kunden sollten in der Lage sein, ihre KI-Strategie nach ihren eigenen Vorstellungen und ihrem eigenen Zeitplan umzusetzen“, so Carr. „Da wir unabhängig und auf Flexibilität ausgelegt sind, richten wir unsere Roadmap an den tatsächlichen Bedürfnissen unserer Kunden und des Marktes aus und geben Unternehmen gleichzeitig die Freiheit, sich mit den Systemen und KI-Plattformen ihrer Wahl zu verbinden.“
Weitere Informationen finden Sie im vollständigen Bericht, den Sie hier abrufen können.
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Gartner, Magic Quadrant für Produktinformationsmanagement-Lösungen, Jason Daigler, Greg Carlucci, Nicholas Mortensen, 12. Oktober 2026
Gartner, Magic Quadrant für Stammdatenmanagement-Lösungen, Stephen Kennedy, Lyn Robison, Divya Radhakrishnan, 6. April 2026