KI-Agenten kaufen bereits heute autonom ein. Bei Amazon, Google und bald überall. Verstehen Sie, wie die Infrastruktur dahinter aussieht, wer sie aufbaut und wie Sie Ihren Onlinehandel jetzt darauf vorbereiten.
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Was wäre, wenn Ihre Kunden nicht mehr selbst in Ihrem Onlineshop einkaufen würden, sondern eine künstliche Intelligenz diese Aufgabe für sie übernimmt? Diese Vorstellung rückt mit dem Aufkommen von Agentic Commerce in greifbare Nähe. KI verändert nicht nur, wie wir nach Produkten suchen, sondern auch, wie der eigentliche Kaufprozess abläuft.
Dieser Artikel erklärt, was sich hinter dem Begriff verbirgt, wo der entscheidende Unterschied zum klassischen E-Commerce liegt, welche realen Beispiele es bereits gibt und was diese Entwicklung für Sie als Onlinehändler konkret bedeutet.
Agentic Commerce bezeichnet eine neue Stufe des digitalen Handels, bei der KI-gestützte digitale Agenten im Auftrag von Konsumenten autonom handeln, um Produkte und Dienstleistungen zu recherchieren, zu vergleichen und zu erwerben. Der Begriff "agentic" leitet sich vom englischen Wort "agent" ab und betont die Fähigkeit dieser Systeme, eigenständig und proaktiv auf Basis vordefinierter Ziele und Präferenzen zu handeln. Diese Agenten sind nicht nur einfache Befehlsempfänger, sondern agieren als persönliche Einkaufsassistenten, die komplexe Aufgaben übernehmen können.
In der Evolution des digitalen Handels stellt Agentic Commerce den nächsten logischen Schritt nach E-Commerce (Desktop-Shopping), M-Commerce (mobiles Shopping), Social Commerce (Einkauf über soziale Netzwerke) und Conversational Commerce (Einkauf über Chatbots) dar. Während bei den vorherigen Stufen stets der Mensch die finale Entscheidung trifft und den Kaufprozess aktiv steuert, wird diese Verantwortung beim Agentic Commerce teilweise oder vollständig an die Technologie delegiert.
Ist Agentic Commerce also nur ein fortschrittlicherer Chatbot? Nicht ganz. Der entscheidende Unterschied liegt im Grad der Autonomie und der Verlagerung der Entscheidungsgewalt. Während Conversational Commerce den Dialog zwischen Mensch und Maschine als Hilfestellung nutzt, agiert Agentic Commerce als eigenständiger Akteur im Auftrag des Menschen.
Die folgende Tabelle verdeutlicht die zentralen Unterschiede:
| Merkmal | E-Commerce | Conversational Commerce | Agentic Commerce |
| Wer entscheidet? | Der Mensch trifft jede einzelne Entscheidung (Suche, Klick, Kauf). | Der Mensch trifft die finale Kaufentscheidung, wird aber von einer KI beraten. | Die KI trifft (teil-)autonome Entscheidungen basierend auf den Vorgaben des Menschen. |
| Interaktion | Visuell, klickbasiert (Point-and-Click). | Dialogbasiert, text- oder sprachgesteuert (Chat, Voice). | Delegationsbasiert; der Mensch gibt ein Ziel vor, die KI erledigt den Rest. |
| Rolle des Kunden | Aktiver Shopper, der jeden Schritt selbst ausführt. | Aktiver Gesprächspartner, der den Prozess steuert. | Auftraggeber, der den Prozess delegiert und das Ergebnis kontrolliert. |
| Beispiel | Ein Kunde legt ein Produkt manuell in den Warenkorb und schließt den Kauf ab. | Ein Kunde fragt einen Chatbot: "Welche wasserdichten Jacken habt ihr in Größe L?" und wählt dann ein Modell aus. | Ein Kunde sagt seinem Agenten: "Bestelle mir alle Zutaten für ein Risotto für vier Personen." |
Conversational Commerce kann als wichtige Vorstufe und Wegbereiter für Agentic Commerce gesehen werden. Er hat Nutzer an die Interaktion mit KI-Systemen gewöhnt und die technologische Grundlage für komplexere, dialogbasierte Prozesse geschaffen. Der Sprung zur Autonomie ist jedoch der entscheidende Paradigmenwechsel.
Stellen Sie sich vor, einer Ihrer Stammkunden benötigt neue Laufschuhe. Statt Ihren Onlineshop zu besuchen, Filter zu setzen und Bewertungen zu lesen, gibt er seinem persönlichen KI-Agenten eine einfache Anweisung: "Finde für mich die besten Laufschuhe für Waldwege, Budget bis 150 Euro, Größe 44, basierend auf meinen bisherigen Käufen und positiven Testberichten. Bestelle das beste Angebot."
Der KI-Agent beginnt nun autonom zu arbeiten:
Was noch nach Theorie klingt, wird bereits von führenden Technologieunternehmen vorangetrieben:
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Diese Beispiele zeigen: Der Point-of-Sale verlagert sich von der Website des Händlers hin zu der Schnittstelle, an der die KI-Agenten ihre Entscheidungen treffen.
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Für Onlinehändler bedeutet dieser Wandel eine fundamentale Neuausrichtung. Die schönste Shopfront und das cleverste User-Experience-Design nützen wenig, wenn ein KI-Agent die Informationen auf der Seite nicht maschinell auslesen und bewerten kann. Der Fokus verschiebt sich von der visuellen Präsentation zur datentechnischen Exzellenz.
Folgende Bereiche werden entscheidend für den Erfolg:
Exzellente Produktdatenqualität - KI-Agenten treffen Entscheidungen auf Basis von Daten. Unvollständige, fehlerhafte oder inkonsistente Produktinformationen führen dazu, dass Ihre Angebote gar nicht erst in die engere Auswahl kommen. Vollständige Attribute, hochauflösende Bilder und präzise Beschreibungen sind keine Kür mehr, sondern Pflicht.
Von der Shopfront zur API - Der direkte Traffic auf die Website wird potenziell abnehmen. Stattdessen werden KI-Agenten über Programmierschnittstellen (APIs) auf Ihre Produktdaten und Bestände zugreifen. Eine API-first-Strategie wird unerlässlich, um in diesen neuen Ökosystemen sichtbar zu sein.
Strukturierte Daten - Die Verwendung von Standards wie Schema.org zur Auszeichnung von Produktinformationen (Preis, Verfügbarkeit, Bewertungen) wird kritisch. Nur so können Suchmaschinen und KI-Agenten die relevanten Daten zuverlässig und korrekt interpretieren.
Multichannel-Konsistenz - Agenten vergleichen kanalübergreifend. Wenn Ihr Produkt auf einem Marktplatz andere Informationen oder einen anderen Preis hat als in Ihrem eigenen Shop, schafft das Misstrauen und kann zur Disqualifikation führen. Eine zentrale Datenhaltung und -synchronisation über alle Kanäle hinweg ist die Basis für Verlässlichkeit.
Plattformen wie PlentyONE, die Produktdaten, Bestände und Aufträge zentral verwalten und über alle Kanäle synchronisieren, schaffen dafür die operative Grundlage. Sie ermöglichen es Händlern, die erforderliche Datenkonsistenz und -qualität sicherzustellen, die für KI-gesteuerte Einkaufsmodelle unerlässlich ist.
Laut einer Prognose von Gartner werden bis 2028 bereits 90 % aller B2B-Käufe durch KI-Agenten vermittelt, mit einem Transaktionsvolumen von über 15 Billionen Dollar. Laut dem Adyen Index 2025, für den weltweit über 41.000 Verbraucher befragt wurden, nutzen bereits 37 % der Konsumenten KI beim Einkaufen und immerhin 55 % sind offen dafür, Käufe künftig mit KI-Unterstützung zu tätigen. Die vollständige Delegation an einen autonomen Agenten bleibt jedoch für die Mehrheit noch ein großer Schritt.
Für Händler ergibt sich daraus ein zweiseitiges Bild mit konkreten Möglichkeiten auf der einen und strukturellen Hürden auf der anderen Seite:
| Chancen | Herausforderungen |
| Effizienzsteigerung: Automatisierte Prozesse können die Customer Journey verkürzen und die Konversionsraten erhöhen. | Vertrauensaufbau: Kunden müssen die Kontrolle abgeben und der KI vertrauen, was eine große Hürde darstellt. |
| Hyper-Personalisierung: Agenten können auf Basis tiefer Nutzerdaten hochrelevante Produktvorschläge machen. | Daten-Silo-Problem: Händler mit fragmentierten IT-Landschaften können keine konsistenten Daten liefern. |
| Neue Kundengruppen: Erschließung von technologieaffinen Zielgruppen, die Komfort über den traditionellen Einkauf stellen. | Verlust des direkten Kundenkontakts: Die Markenbindung wird schwieriger, wenn ein Agent die Schnittstelle ist. |
| Fokus auf Produktqualität: Händler mit den besten Produkten und Daten können sich auch ohne riesiges Marketingbudget durchsetzen. | Technische Komplexität: Die Anforderungen an Datenmanagement, APIs und Systemintegration steigen enorm. |
| Reduzierung von Retouren: Präzisere, datengestützte Käufe können die Anzahl der Fehlkäufe verringern. | Sicherheit und Datenschutz: Wer ist verantwortlich, wenn ein Agent gehackt wird oder falsche Käufe tätigt? |
Die zentrale Herausforderung wird sein, das Vertrauen der Nutzer zu gewinnen und gleichzeitig die technologischen und operativen Hausaufgaben zu erledigen.
Agentic Commerce ist keine ferne Zukunftsvision, sondern eine Entwicklung, die bereits heute die Weichen für den Handel von morgen stellt. Der Fokus im E-Commerce wird sich unweigerlich von der Optimierung visueller Benutzeroberflächen hin zur Bereitstellung perfekter, strukturierter und stets aktueller Daten verschieben. Für Händler bedeutet dies, dass die operative Exzellenz im Backend – also ein sauberes Datenmanagement, eine zentrale Bestandsführung und eine nahtlose Multichannel-Synchronisation – zum entscheidenden Wettbewerbsvorteil wird.
Wer heute in eine zentrale, flexible und API-fähige Systemlandschaft investiert, schafft die Grundlage, um auch in einer Welt autonom handelnder KI-Agenten sichtbar, relevant und erfolgreich zu bleiben. PlentyONE hilft Händlern dabei, diese operative Exzellenz zu erreichen und ihr Geschäft zukunftssicher aufzustellen.