Agentic Commerce: Der vollständige Guide für E-Commerce-Unternehmen

Autonome KI-Agenten kaufen bereits heute ein, nicht über Shopfrontends, sondern über APIs und Protokolle. Der klassische Onlinehandel wird dadurch um einen völlig neuen Kanal erweitert. Wer jetzt die Grundlagen versteht, hat einen Vorsprung, der sich in Marktanteilen messen lässt.

Bis zu 109 Milliarden Euro Umsatz in Europa und rund 17 Milliarden Euro in Deutschland – das ist das prognostizierte Marktvolumen für Agentic Commerce bis zum Jahr 2030 laut einer aktuellen Analyse von PwC Strategy&. Der Onlinehandel steht vor einem fundamentalen Paradigmenwechsel. Konsumenten und B2B-Einkäufer suchen nicht mehr nur selbst nach Produkten, sondern delegieren den gesamten Kaufprozess an autonome KI-Agenten. Für E-Commerce-Entscheider, CTOs und Produktmanager bedeutet das, wer seine Produktdaten, Bestände und Backend-Prozesse jetzt nicht maschinenlesbar und echtzeitfähig macht, verliert den direkten Zugang zur Nachfrage.

Dieser Artikel erklärt, was Agentic Commerce konkret ist, wie sich der Markt entwickelt, welche KI-Shopping-Plattformen aktuell dominieren und was Online-Händler jetzt tun müssen, um für autonome KI-Agenten sichtbar und transaktionsfähig zu bleiben.

Inhaltsverzeichnis

• Was ist Agentic Commerce? Definition und Einordnung
• Warum Agentic Commerce jetzt? Marktdaten und Treiber
• Wie funktionieren KI-Agenten im Kaufprozess?
• Die wichtigsten KI-Shopping-Plattformen 2026
• Was bedeutet Agentic Commerce für Online-Händler?
• Die Rolle der E-Commerce-Plattform
• So bereiten Sie Ihren Shop auf Agentic Commerce vor: der 90-Tage-Fahrplan
• PlentyONE als Plattform für Agentic Commerce
• Fazit: Jetzt handeln, nicht warten
• Häufig gestellte Fragen

Was ist Agentic Commerce? Definition und Einordnung

Um die Tragweite der aktuellen technologischen Entwicklung zu begreifen, ist eine klare Abgrenzung der Begriffe unerlässlich. Oft werden KI-Features im Handel pauschal in einen Topf geworfen, doch die operative Realität unterscheidet sich massiv.

Agentic Commerce kurz erklärt

Agentic Commerce beschreibt eine Form des Onlinehandels, bei der autonome KI-Agenten im Auftrag von Konsumenten oder Unternehmen agieren, um Produkte zu recherchieren, zu vergleichen, zu verhandeln und den Kauf abzuschließen. Der menschliche Nutzer gibt lediglich ein Ziel vor, während die Künstliche Intelligenz die Umsetzung, oft ohne weiteren menschlichen Eingriff, über maschinelle Schnittstellen (APIs) übernimmt.

Agentic Commerce vs. Conversational Commerce vs. klassischer E-Commerce

Der entscheidende Unterschied liegt im Grad der Autonomie und in der Frage, wer die Customer Journey steuert. Während beim klassischen Onlinehandel der Mensch jeden Klick selbst ausführt, unterstützt der Conversational Commerce lediglich beratend. Agentic Commerce hingegen übernimmt die Handlungsfähigkeit.

Vom „Click to Buy" zum „Condition to Buy"

Das etablierte Paradigma des „Click to Buy" wird zunehmend durch das Konzept des „Condition to Buy" ergänzt und weiterentwickelt. Nutzer definieren dabei Rahmenbedingungen: Preisgrenzen, gewünschte Lieferzeiten, Qualitätsmerkmale oder Kompatibilitäten. Sobald ein Produkt auf dem Markt diese Bedingungen erfüllt, löst der Agent den Kauf aus.

Für E-Commerce-Unternehmen bedeutet das: Sichtbarkeit entsteht nicht mehr durch emotionale Bannerwerbung, sondern durch die exakte, maschinenlesbare Bereitstellung von Produktdaten, die diese Bedingungen matchen.

Info-Box: Was heißt „agentic" auf Deutsch?

In der deutschen Fachsprache hat sich der englische Begriff weitgehend etabliert. Übersetzt wird „agentic" im IT-Kontext meist mit „handlungsfähig" (Computerwoche) oder „agentisch" (Fraunhofer IAIS). IBM und andere Branchengrößen nutzen synonym den Begriff „agentischer Handel". Gemeint ist stets die Fähigkeit eines Systems, zielgerichtet und autonom Entscheidungen zu treffen.

Warum Agentic Commerce jetzt? Marktdaten und Treiber

Ein Blick auf die aktuellen Zahlen macht deutlich, dass wir es hier nicht mit einem vorübergehenden Hype zu tun haben, sondern mit einer fundamentalen Verschiebung der Marktanteile. Wenn das Bestellvolumen wächst und die Kanäle komplexer werden, zwingt der Skalierungsdruck sowohl Käufer als auch Verkäufer zur Automatisierung.

Globale Marktprognosen

Die Analysten der weltweit führenden Beratungsunternehmen sind sich in der Stoßrichtung einig, auch wenn die genauen Volumina variieren. McKinsey prognostiziert, dass der agentische Handel bis 2030 ein globales Volumen von 3 bis 5 Billionen US-Dollar erreichen könnte. Bain schätzt das Volumen allein für den US-Markt bis zum Ende des Jahrzehnts auf 300 bis 500 Milliarden US-Dollar, was 15 bis 25 Prozent des gesamten US-E-Commerce entsprechen würde.

Morgan Stanley geht von 190 bis 385 Milliarden US-Dollar aus, während Juniper Research das globale Potenzial auf 1,5 Billionen US-Dollar beziffert. Bereits für das Jahr 2026 rechnet eMarketer mit 20,9 Milliarden US-Dollar Retail-Spending, das direkt durch KI-Agenten gesteuert wird.

Adoption in Deutschland 2026

Der deutsche Markt, oft als konservativ geltend, adaptiert die neuen Technologien erstaunlich schnell. Eine Pilot-Studie der Absatzwirtschaft (Januar 2026) zeigt, dass bereits drei Viertel der Deutschen KI-Apps wie ChatGPT oder Gemini zur Produktsuche nutzen.

Laut dem Adobe-Report „KI- und digitale Trends 2026" (mit 7.000 Befragten) würden 43 Prozent der deutschen Konsumenten mit Marken-KI-Agenten interagieren; 39 Prozent haben dies bereits getan. Eine McKinsey-Umfrage (Consumer AI Discovery Survey) belegt zudem, dass 63 Prozent der Nutzer KI verwenden, um Marken und Preise zu vergleichen, und 38 Prozent auf dieser Basis konkrete Kaufentscheidungen treffen. Ein Drittel der Deutschen wünscht sich explizit eine vollautomatische „Buy it"-Funktion.

Der Traffic-Shift: warum klassisches SEO unter Druck gerät

Das Suchverhalten ändert sich radikal. Klassischer Google-Traffic in Retail-Kategorien ist laut Berichten des Search Engine Journals im Jahr 2026 um 20 bis 50 Prozent eingebrochen – in stark visuell geprägten Bereichen wie Mode und Beauty teilweise sogar um bis zu 50 Prozent.

Gleichzeitig verzeichneten US-Retail-Sites einen Anstieg des GenAI-Referral-Traffics um 693 Prozent in der Holiday-Saison 2025 (Adobe). Am Black Friday 2025 stieg der KI-generierte Traffic um 805 Prozent im Jahresvergleich. Der Amazon-Assistent Rufus generierte allein 2025 rund 12 Milliarden US-Dollar inkrementellen Umsatz.

Wie funktionieren KI-Agenten im Kaufprozess?

In der Praxis zeigt sich, dass der agentische Handel eine völlig neue technische Infrastruktur erfordert. Es reicht nicht mehr aus, einen optisch ansprechenden Onlineshop zu betreiben. Die Interaktion zwischen Käufer-Agent und Verkäufer-System folgt strengen, maschinellen Regeln.

Der 5-Schritt-Ablauf

Der Kaufprozess im Agentic Commerce lässt sich in fünf klar definierte Phasen unterteilen, in denen der menschliche Eingriff sukzessive abnimmt.

1. Delegation: Der Nutzer übergibt ein Ziel sowie die Rahmenbedingungen an den Agenten. Beispiel: „Suche mir einen ergonomischen Bürostuhl für das Homeoffice, maximal 400 Euro, Lieferung bis diesen Freitag, nur von Händlern mit mindestens 4 Sternen."
2. Autonome Discovery: Der KI-Agent durchsucht parallel dutzende Händler und Marktplätze. Er crawlt keine HTML-Seiten, sondern ruft strukturierte Produktdaten per API ab.
3. Evaluation: Der Agent synthetisiert die gesammelten Daten. Er vergleicht Preise, prüft die Echtzeit-Verfügbarkeit, liest und bewertet Hunderte von Kundenrezensionen und kontrolliert die Rückgabe-Policies der Händler.
4. Checkout: Entspricht ein Produkt den Bedingungen, initiiert der Agent den Kauf. Dies geschieht entweder über ein konformes Interface (Zero-Click) oder durch einen vorbereiteten Redirect in den Warenkorb des Händlers.
5. Payment: Die Bezahlung wird sicher und autonom abgewickelt. Hier kommen kryptographische Mandate und spezielle Protokolle zum Einsatz, die sicherstellen, dass der Agent nur das freigegebene Budget verwendet.

Der agentische Protokoll-Stack

Um die Autonomie zu gewährleisten, haben sich in den letzten Monaten neue technische Standards etabliert. Diese Protokolle regeln, wie Maschinen untereinander Verträge schließen, Daten austauschen und Zahlungen abwickeln.

Für Händler bedeutet das: Sie müssen sich darauf einstellen, voraussichtlich mehrere dieser Stacks (insbesondere das ACP von OpenAI und Stripe und das UCP von Google) parallel zu bedienen, um maximale Sichtbarkeit zu erreichen.

Die wichtigsten KI-Shopping-Plattformen 2026

Einige wenige dominante Player teilen sich derzeit den Markt für Einkaufsassistenten auf. Jede dieser Plattformen verfolgt eine leicht abweichende Strategie in Bezug auf Checkout-Modelle und Händler-Integration:

ChatGPT Shopping

Nach ersten Experimenten mit einem Instant Checkout hat OpenAI im März 2026 seine Strategie für ChatGPT Shopping angepasst und fokussiert sich nun primär auf die Discovery-Phase. Der Agent bereitet den Warenkorb vor, leitet den Nutzer für den finalen Kaufabschluss jedoch an den Händler weiter. Dies unterstreicht die Wichtigkeit einer nahtlosen Übergabe zwischen KI und Shop-System.

Amazon Rufus & „Buy for Me"

Amazon dominiert den deutschen Online-Marktplatz-Bereich mit einem Umsatzanteil von rund 60 Prozent und steht damit an der Spitze der relevantesten Shopping-Plattformen in Deutschland. Mit Rufus und der „Buy for Me"-Funktion hat der Konzern einen mächtigen Assistenten geschaffen, der innerhalb des eigenen Ökosystems (Walled Garden) agiert, zunehmend aber auch externe Händler listet. Kunden, die mit Rufus interagieren, schließen einen Kauf mit 60 % höherer Wahrscheinlichkeit ab.

Google Gemini und AI Mode

Google hat den Verlust von Such-Traffic durch den massiven Ausbau von Gemini und dem neuen AI Mode gekontert. Basierend auf dem Universal Commerce Protocol (UCP) bietet Google eine End-to-End-Integration, die eng mit den Bestandsdaten großer Handelspartner verzahnt ist.

Perplexity und Microsoft Copilot

Perplexity zielt mit „Buy with Pro" (derzeit US-only) auf eine extrem reibungslose Nutzererfahrung ab. Abonnenten können Käufe mit einem einzigen Tap direkt im Chat auslösen. Microsoft nutzt seine Enterprise-Dominanz, um Copilot Checkout in B2B- und B2C-Szenarien zu pushen, was zu signifikanten Steigerungen der Conversion-Raten führt.

Was bedeutet Agentic Commerce für Online-Händler?

Weniger offensichtlich, aber ebenso wichtig wie die Wahl der richtigen Kanäle, sind die strategischen Implikationen für das eigene Geschäftsmodell. Wenn KI-Agenten die Produktsuche übernehmen, verändern sich die Spielregeln für Sichtbarkeit und Kundenbindung im gesamten AI Commerce grundlegend.

Von SEO zu GEO und ACO

Die klassische Suchmaschinenoptimierung (SEO), die auf Keywords, Backlinks und Content-Länge basierte, greift bei KI-Agenten ins Leere. Der Fokus verschiebt sich hier zu Generative Engine Optimization (GEO), Answer Engine Optimization (AEO) und Agentic Commerce Optimization (ACO). Agenten werten strukturierte Daten, maschinenlesbare JSON-LD-Dateien, verifizierte Kundenbewertungen und Echtzeit-Verfügbarkeiten aus. Wer hier unsaubere Daten liefert, existiert für die KI nicht.

Das „Shortlist-of-Four"-Problem

Ein zentrales operatives Risiko für Händler ist das sogenannte „Shortlist-of-Four"-Problem. Während eine klassische Google-Suchergebnisseite zehn blaue Links und diverse Shopping-Ads anzeigt, präsentieren KI-Agenten dem Nutzer in der Regel nur vier bis sechs hochgradig gefilterte Empfehlungen.

Die Konkurrenz um diese wenigen Plätze ist enorm. Daten zeigen: Eine vollständige, strukturierte Datenbasis erhöht die Agent-Inclusion-Rate um 28 Prozent. Sauberes JSON-LD verbessert das Parsing um 40 Prozent, und strukturierte Daten werden dreimal häufiger von Agenten zitiert als reine Fließtexte.

Zero-Click-Commerce und Prompt-Loyalität

Viele Nutzer werden Ihren Onlineshop nie wieder direkt besuchen. Discovery, Vergleich und Kaufentscheidung fallen zunehmend in der KI-Oberfläche. Dies führt zu einem Phänomen, das Experten als „Prompt-Loyalität" bezeichnen: Die Markenloyalität nimmt ab, stattdessen gewinnt das Produkt, das im Kontext des jeweiligen Prompts die besten Parameter (Preis, Lieferzeit, Rating) aufweist.

Neue KPIs: Agent-Inclusion-Rate, Prompt-Market-Share

Mit den veränderten Prozessen sterben alte Metriken aus. Sessions und Page Views verlieren an Aussagekraft. Stattdessen müssen E-Commerce-Entscheider neue KPIs tracken:

• Agent-Inclusion-Rate: Wie oft taucht das eigene Produkt in der Shortlist der Agenten auf?
• Agent-Citations: Wie häufig wird die Marke in KI-Antworten referenziert?
• Prompt-Market-Share: Welchen Marktanteil hat das Unternehmen bei spezifischen, bedingungsgeknüpften Prompts?

Agentic Commerce im B2B

Ein Bereich, der oft übersehen wird, ist das B2B-Segment. Gartner prognostiziert, dass bis 2028 rund 90 Prozent aller B2B-Einkäufe durch KI-Agenten abgewickelt werden. Das ergibt Sinn, denn B2B-Beschaffung ist stark regelbasiert, repetitiv und parametergetrieben. Einkäufer definieren Budgets, Compliance-Regeln und Rahmenverträge. Das sind ideale Bedingungen für einen autonomen Agenten. Händler, die an B2B-Kunden verkaufen, müssen ihre Systemlandschaft zwingend auf diese maschinellen Einkäufer ausrichten.

Die Rolle der E-Commerce-Plattform

Entscheidend ist dabei die technische Infrastruktur im Hintergrund. Wenn das Frontend an Bedeutung verliert, wird das Backend zum neuen Dreh- und Angelpunkt für den Vertriebserfolg. Ein isoliertes Shop-System ohne tiefe Integration in die Warenwirtschaft ist im agentischen E-Commerce nicht mehr wettbewerbsfähig.

Was braucht ein agent-ready Shop?

Ein Onlineshop, der von KI-Agenten gefunden und genutzt werden soll, ruht auf drei technischen Fundamenten:

1. Strukturierte Daten als Basis: Konsistente Preise, Varianten, Verfügbarkeiten sowie maschinenlesbare Rückgabe- und Versandpolicies (Schema.org, JSON-LD Product-Markup) sind Pflicht.
2. Composable Commerce & Echtzeit-Fähigkeit: Headless-Architekturen, Real-time-Inventory-APIs und ein zentrales PIM als Single Source of Truth verhindern, dass ein Agent ein Produkt kauft, das gar nicht mehr auf Lager ist.
3. Agent-friendly APIs: Schnittstellen müssen zielorientiert arbeiten (nicht nur einfache CRUD-Operationen), deterministische Antworten liefern und sichere Authentifizierung (OAuth2/OIDC) bieten. Oft dient ein MCP-Server als direkter Katalog-Zugang für die KI.

Agentic Readiness führender Plattformen

Nicht alle Software-Anbieter sind gleich schnell in der Adaption der neuen Standards. Eine aktuelle Erhebung (analytics-agent.app, Feb 2026) zeigt, dass weltweit noch 61 Prozent der Händler nicht agentic-ready sind. Die Plattformen positionieren sich derweil neu:

Hinweis: Auch wenn einige US-Plattformen hier Vorreiter sind, stoßen sie im europäischen Raum oft an Grenzen bezüglich DSGVO-Konformität und lokaler Marktplatz-Anbindungen.

Warum ERP, PIM und WMS jetzt über Sichtbarkeit entscheiden

Statt Bestellungen manuell zwischen Systemen zu kopieren, müssen sie in Echtzeit fließen. Wenn ein KI-Agent eine Bestandsanfrage stellt und das System aufgrund fehlender Synchronisation zwischen Warenwirtschaft, Onlineshop und Fulfillment eine veraltete Zahl liefert, bricht der Agent die Transaktion ab. Das PIM (Product Information Management) wird zur wichtigsten SEO-Waffe, denn nur wer Attribute granular, fehlerfrei und mehrsprachig pflegt, landet in der Shortlist. Wer hier die Übersicht verliert, verliert an Sichtbarkeit bei KI-Agenten.

Tipp für Entscheider: Betrachten Sie Ihr ERP-System nicht länger als reines Verwaltungstool im Backoffice. Es ist ab sofort Ihr primäres Marketing- und Vertriebsinstrument im Dialog mit KI-Agenten.

So bereiten Sie Ihren Shop auf Agentic Commerce vor: der 90-Tage-Fahrplan

Ein ERP-System aufzurüsten oder Prozesse anzupassen bedeutet zunächst Aufwand. Doch wer strukturiert vorgeht, kann in einem Quartal die nötige „Agentic Readiness" herstellen. Dieser 90-Tage-Fahrplan hilft E-Commerce-Entscheidern bei der operativen Umsetzung:

1. Woche 1–2 – Audit und Bestandsaufnahme: Analysieren Sie Ihre aktuelle Datenqualität. Sind Ihre JSON-LD-Markups vollständig? Unterstützt Ihr aktuelles Shopsystem Echtzeit-Bestandsabfragen? Identifizieren Sie Bottlenecks in der Datenübertragung zwischen PIM und Frontend.
2. Woche 3–6 – Datenbereinigung und PIM-Konsolidierung: Zentralisieren Sie alle Produktdaten in einer Single Source of Truth. Reichern Sie Attribute an, standardisieren Sie Varianten und stellen Sie sicher, dass Versand- und Retourenbedingungen maschinenlesbar formatiert sind.
3. Woche 7–9 – API- und Payment-Integration: Implementieren Sie agentenfreundliche Schnittstellen. Prüfen Sie die Kompatibilität mit Protokollen wie ACP oder UCP. Richten Sie sichere, tokenbasierte Checkout-Möglichkeiten ein, die auch ohne menschliche Session funktionieren.
4. Woche 10–11 – Security, Bot-Detection und Testing: Unterscheiden Sie zwischen bösartigen Scrapern und legitimen KI-Kaufagenten. Passen Sie Ihre Firewalls und Bot-Detection-Regeln an, um Agenten von Plattformen wie Google, OpenAI oder Perplexity nicht zu blockieren. Führen Sie Lasttests für API-Endpunkte durch.
5. Woche 12 – Launch und Monitoring: Gehen Sie mit den optimierten Feeds und APIs live. Etablieren Sie Dashboards für die neuen KPIs (Agent-Inclusion-Rate, API-Latenzen) und überwachen Sie die Performance in den ersten Wochen engmaschig.

PlentyONE als Plattform für Agentic Commerce

Aus operativer Sicht zeigt sich schnell: Wer seine Systemlandschaft aus dutzenden isolierten Tools zusammenstückelt, verliert bei der maschinellen Echtzeit-Kommunikation wertvolle Millisekunden und damit den Sale. Als ganzheitliche E-Commerce-ERP- und Multichannel-Plattform bietet PlentyONE genau die Architektur, die KI-Agenten fordern.

Strukturierte Produktdaten und PIM nativ

Das integrierte PIM von PlentyONE fungiert als Ihre Single Source of Truth. Produktdaten, attributbasierte Varianten und mehrsprachige Inhalte werden zentral gepflegt und kanalübergreifend konsistent ausgespielt. Über die REST API oder automatisierte Exporte stellen Sie sicher, dass KI-Agenten stets fehlerfreie, strukturierte Daten abgreifen können.

Multichannel als Agent-Einfallstor

KI-Agenten suchen nicht nur in Onlineshops, sondern crawlen massiv Marktplätze. Mit der nativen Multichannel-Anbindung von PlentyONE steuern Sie über 150 Kanäle aus einem System. Egal ob ein Agent Ihr Produkt auf Amazon, eBay, Kaufland, OTTO oder Zalando findet – Bestand und Preis sind immer synchronisiert.

Offene API-Architektur und Backend-Automatisierung

PlentyONE verfügt über eine offene API-Architektur (REST API für Produkte, Bestand, Aufträge), die sich direkt an ACP/UCP-Feeds oder MCP-Server anbinden lässt. Wenn ein Agent einen Kauf auslöst, übernimmt das Flow Studio die vollautomatisierte Auftragsabwicklung, von der Zahlungszuordnung bis zur Übergabe an einen von über 20 Versandanbietern.

DACH-Fokus und DSGVO-Readiness

Im Gegensatz zu vielen US-amerikanischen Systemen ist PlentyONE tief im DACH-Markt verwurzelt. GoBD- und IDW-konforme Prozesse sowie höchste Datenschutzstandards nach DSGVO stellen sicher, dass Sie den agentischen Handel rechtssicher skalieren können, ohne Compliance-Risiken einzugehen.

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Fazit: Jetzt handeln, nicht warten

Wer seinen Shop jetzt nicht für KI-Agenten vorbereitet, riskiert, in den Empfehlungen der dominierenden Plattformen schlicht nicht aufzutauchen. Genau das ist das operative Risiko, wenn E-Commerce-Unternehmen den Wandel zum Agentic Commerce verschlafen. Milliarden-Umsätze entstehen bereits jetzt zusätzlich über autonome Agenten – parallel zu klassischen Suchmaschinen, nicht anstelle von ihnen.

Die gute Nachricht ist, wer sein Backend jetzt in Ordnung bringt, saubere Produktdaten in einem zentralen PIM pflegt und seine Bestände in Echtzeit synchronisiert, sichert sich einen massiven Wettbewerbsvorteil. Die Technologie ist da, die Protokolle sind definiert. Machen Sie Ihr Unternehmen bereit für die maschinelle Nachfrage.

Häufig gestellte Fragen

Was ist Agentic Commerce einfach erklärt?

Agentic Commerce ist eine Form des Onlinehandels, bei der autonome KI-Software (Agenten) den Einkauf für den Nutzer übernimmt. Der Mensch gibt ein Budget und Bedingungen vor, die KI sucht das beste Produkt, vergleicht Preise und schließt den Kauf selbstständig ab.

Was heißt „agentic" auf Deutsch?

Im IT- und Commerce-Kontext wird „agentic" meist mit „handlungsfähig" oder „agentisch" übersetzt. Es beschreibt die Fähigkeit einer Künstlichen Intelligenz, nicht nur Texte zu generieren, sondern aktiv und autonom Handlungen in Drittsystemen auszuführen.

Was ist der Unterschied zwischen Agentic Commerce und Conversational Commerce?

Beim Conversational Commerce berät ein Chatbot den Kunden, aber der Mensch muss das Produkt selbst in den Warenkorb legen und den Kaufprozess (Checkout) durchführen. Beim Agentic Commerce übernimmt die KI auch diese Transaktionsschritte komplett eigenständig.

Welche KI-Shopping-Agenten gibt es 2026?

Die dominierenden Akteure sind Google (Gemini / AI Mode), Amazon (Rufus / Buy for Me), OpenAI (ChatGPT Shopping), Perplexity (Buy with Pro) und Microsoft (Copilot Checkout). Auch Salesforce und Meta drängen mit eigenen Agenten-Lösungen auf den Markt.

Was müssen Händler tun, um agentic-ready zu sein?

Händler müssen ihre Produktdaten maschinenlesbar strukturieren (z. B. via JSON-LD), Bestände in absoluter Echtzeit über alle Kanäle synchronisieren und APIs bereitstellen, die mit Protokollen wie ACP oder UCP kommunizieren können. Ein starkes PIM und ERP-System ist dafür Grundvoraussetzung.

Ist Agentic Commerce auch für B2B relevant?

Ja, sogar extrem. Experten von Gartner gehen davon aus, dass bis 2028 rund 90 Prozent aller B2B-Einkäufe durch KI-Agenten initiiert werden, da B2B-Beschaffungsprozesse stark regelbasiert (Budgets, Compliance, Rahmenverträge) und damit ideal für maschinelle Automatisierung sind.