Wenn KI einkauft: Agentic Commerce und wie Händler sich jetzt vorbereiten sollten
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„Ich brauche neue Laufschuhe für Marathon-Training, Größe 42, ideal für Asphalt, bis maximal 180 € und Lieferung bis Donnerstag.“
Was früher bedeutete, unzählige Shopseiten zu besuchen, Produktbewertungen zu wälzen und Größen/Materialien zu vergleichen, übernimmt heute ein KI-Agent. Er wertet die Anforderungen aus, gleicht Dämpfung, Sohlenprofile und Passform ab, prüft Verfügbarkeit bei verschiedenen Händlern, bewertet Lieferzeiten – und initiiert auf Wunsch den Kauf. Komplett ohne klassischen Shopbesuch, Produktsuche oder Checkout.
Dieses Einkaufsmodell wird unter dem Begriff Agentic Commerce zusammengefasst. Gemeint ist damit eine Entwicklung, bei der KI-Agenten nicht mehr nur unterstützen, sondern aktiv Kaufentscheidungen vorbereiten und umsetzen.
Noch spielt sich vieles davon im US-Markt ab – die technologische Entwicklung schreitet jedoch schnell voran. Für Händler stellt sich daher weniger die Frage, ob diese Veränderung relevant wird, sondern wie gut sie darauf vorbereitet sind.
Agentic Commerce – eine kurze Einordnung
Agentic Commerce beschreibt E-Commerce-Szenarien, in denen KI-Agenten eigenständig handeln. Sie recherchieren Produkte, vergleichen Angebote, bewerten Preise und führen Transaktionen aus – innerhalb klar definierter Regeln und im Auftrag von Nutzer:innen oder Unternehmen.
Der entscheidende Unterschied zu bisherigen KI-Anwendungen liegt in der Autonomie:
- Klassische KI beantwortet Fragen oder unterstützt bei Entscheidungen.
- Agentic AI hingegen plant, priorisiert und setzt mehrstufige Prozesse selbstständig um – bis hin zum Kaufabschluss.
Diese spezialisierten Agenten interagieren direkt mit Commerce-Systemen, greifen auf Payment-Services zu und berücksichtigen Verfügbarkeiten entlang der Lieferkette. Damit verändert sich nicht nur der Einkaufsprozess selbst, sondern auch die Rolle von Shops, Marktplätzen und Plattformen im digitalen Handel.
Mit dieser technologischen Eigenständigkeit verschiebt sich auch die Rolle des Menschen. Statt Zeit mit der Suche, dem Vergleich und der operativen Abwicklung zu verbringen, definieren Nutzer ihre Anforderungen, Budgets und Zielsetzungen. Der persönliche Einkaufsagent übernimmt die Umsetzung. Der Fokus verlagert sich damit vom einzelnen Kaufakt hin zu Steuerung, Kontrolle und strategischer Zieldefinition.
Wie KI-Agenten mit Shops und Plattformen interagieren
Aktuell lassen sich drei grundlegende Modelle beobachten, wie Agenten mit dem Commerce-Ökosystem verbunden sind:
- Agent-to-Site
Der Agent greift direkt auf bestehende Händler-Websites zu und bedient sie ähnlich wie ein Mensch. Ein Beispiel ist OpenAI „Operator“: Der Agent analysiert Screenshots, erkennt Bedienelemente und kann Formulare ausfüllen.
Für Händler heißt das: Der Shop bleibt bestehen – wird aber nicht mehr primär für menschliche Nutzer:innen bedient.
- Agent-to-Agent
In diesem Modell kommunizieren spezialisierte Agenten miteinander. Der Einkaufsagent eines Kunden verhandelt beispielsweise mit dem Verkaufsagenten eines Händlers über Preis, Lieferfenster oder Zusatzleistungen. Dieses Szenario bietet Potenzial, setzt aber klare Standards und Governance voraus.
- Brokered Agent-to-Site
Plattformen übernehmen die Rolle von Vermittlern und stellen standardisierte Schnittstellen bereit. Lösungen wie Google „Agentic Checkout“ oder PayPal „Store Sync“ ermöglichen Agenten den strukturierten Zugriff auf Produktdaten, Verfügbarkeiten und Zahlungsprozesse.
Der Markt bewegt sich – vor allem in den USA
Die wichtigsten Impulse kommen aktuell von großen Plattform- und Payment-Anbietern:
- OpenAI entwickelt mit „Operator“ einen universellen Browser-Agenten und arbeitet gemeinsam mit Stripe an einem Protokoll für Kaufabschlüsse direkt im Chat.
- Google treibt mit dem Agent Payments Protocol (AP2) sichere und nachvollziehbare Transaktionen für Agenten voran.
- PayPal ermöglicht mit „Agent Ready“ agentenfähige Zahlungen ohne zusätzliche Händler-Integration.
- Amazon und Microsoft verankern Agenten tief in ihren Ökosystemen – etwa über Alexa+ oder Copilot-basierte Agent Stores.
Viele dieser Lösungen befinden sich noch im Testbetrieb.
Gleichzeitig wird deutlich: Die Infrastruktur entsteht jetzt.
Wie sich die Customer Journey neu ordnet
Bisher startete die Customer Journey im eigenen Shop. Gestaltung, Content und UX beeinflussten maßgeblich die Kaufentscheidung. Im Agentic-Commerce-Modell liegt der Erstkontakt jedoch beim KI-Agenten. Er filtert Angebote vor, trifft Vorauswahlen – oder entscheidet selbst. Für Händler hat das konkrete Auswirkungen:
- weniger direkter Website-Traffic,
- geringere Bedeutung visueller Differenzierung im Kaufmoment,
- höhere Relevanz von strukturierten, maschinenlesbaren Informationen.
Produktdaten werden zur Entscheidungsgrundlage
KI-Agenten bewerten Angebote nicht nach Design oder Storytelling, sondern nach Datenqualität. Entsprechend rücken Produktinformationen ins Zentrum der Wettbewerbsfähigkeit.
Entscheidend sind:
- Vollständige Attribute (z. B. Maße, Materialien, technische Spezifikationen, Lieferzeiten)
- Verifizierbare Fakten statt werblicher Aussagen
- Aktuelle Preise und Bestände in Echtzeit
- Eindeutige Begriffe ohne Interpretationsspielraum
Diese Anforderungen sind vielen Händlern aus dem Multi-Channel-Umfeld bekannt. Agentic Commerce erhöht jedoch den Druck, diese Standards konsequent umzusetzen.
Preisgestaltung unter vollständiger Transparenz
KI-Agenten können Preise sehr schnell vergleichen – oft in wenigen Sekunden. Dadurch gibt es kaum noch Preisunterschiede, die für Kundinnen und Kunden verborgen bleiben.
Das kann mehrere Folgen haben:
-
Preise passen sich häufiger an, zum Beispiel je nach Nachfrage oder Verfügbarkeit.
-
Unternehmen heben sich weniger über den Preis ab, sondern über Zusatzleistungen wie schnellen Versand, längere Garantien oder besseren Service.
-
Es entstehen neue Angebote, etwa Produktpakete oder zusätzliche Services, die speziell für KI-Agenten berücksichtigt werden.
Wichtig dabei: Diese Zusatzleistungen müssen klar und strukturiert hinterlegt sein. Nur dann können KI-Agenten sie erkennen und in ihre Kaufentscheidung einbeziehen.
API-First wird zur Grundvoraussetzung
Mit Agentic Commerce wird eines immer wichtiger: Systeme müssen gut miteinander kommunizieren können.
Notwendig sind:
- performante Schnittstellen,
- maschinenlesbarer Zugriff auf Produkt-, Bestands- und Logistikdaten,
- zentrale Steuerung über verschiedene Plattform-Standards hinweg.
API-First ist damit kein Zukunftsthema, sondern Voraussetzung für Skalierbarkeit – unabhängig davon, wie schnell sich Agentic Commerce durchsetzt.
Vertrauen als kritischer Faktor
Wenn KI-Agenten Kaufentscheidungen treffen, wird Vertrauen komplexer. Fragen nach Verantwortung, Datenhoheit und Kontrollmechanismen rücken in den Fokus – insbesondere im europäischen Kontext.
Regulatorische Rahmenbedingungen wie DSGVO und AI Act verlangsamen die Einführung, schaffen aber gleichzeitig klare Standards. Langfristig können genau diese Standards zum Wettbewerbsvorteil werden.
Warum jetzt der richtige Zeitpunkt zur Vorbereitung ist
Auch wenn Agentic Commerce im DACH-Raum noch nicht flächendeckend angekommen ist, sind die notwendigen Grundlagen längst relevant:
- zentrale, strukturierte Produktdaten,
- API-fähige Systemlandschaften,
- Echtzeit-Bestandssynchronisation,
- sauberes Multi-Channel-Management.
Diese Maßnahmen lösen bestehende Herausforderungen – und schaffen gleichzeitig die Basis für neue, KI-getriebene Vertriebskanäle.
Agentic Commerce ist weit mehr als ein kurzfristiger Trend. Er steht für den nächsten logischen Schritt im digitalen Handel: Kaufentscheidungen werden nicht mehr manuell getroffen, sondern gezielt an intelligente Systeme delegiert. Unternehmen gewinnen dadurch Skalierbarkeit und Effizienz, Konsumentinnen und Konsumenten vor allem eines: Zeit und Entlastung im Entscheidungsprozess.
Europa verfügt gegenüber den USA über einen zeitlichen Vorsprung. Wer diese Phase nutzt, um Datenstrukturen, Systemarchitekturen und organisatorische Prozesse zukunftsfähig auszurichten, schafft die Grundlage für nachhaltige Relevanz – auch in einer Handelswelt, in der KI-Agenten zunehmend Kaufentscheidungen übernehmen.
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