„Finde mir den besten Laptop unter 1.000 €.“ Recherche, Vergleich und Auswahl übernimmt die KI. Was lange nach Zukunft klang, wird gerade konkret. Unternehmen wie OpenAI, Shopify oder PayPal treiben das Thema sichtbar voran und testen neue Formen des Einkaufens.
Was ist Agentic Commerce und wie funktioniert es?
Beim Agentic Commerce übernimmt eine KI zentrale Teile des Einkaufsprozesses – zunehmend eigenständig. Statt sich durch Shops zu klicken, formulieren Nutzer:innen ihr Ziel: Budget, Marke, Kategorie.
Der Agent analysiert Angebote, gleicht Optionen ab und priorisiert Ergebnisse. Dafür greift er auf unterschiedliche Datenquellen zu, bewertet Informationen und leitet daraus konkrete Empfehlungen ab. In ersten Szenarien stößt die KI sogar selbst Bestellungen an.
Wie entwickelt sich Agentic Commerce aktuell?
Die Entwicklung nimmt spürbar Fahrt auf. Laut PWC könnten bis zu 15 Prozent des europäischen E-Commerce-Umsatzes bis 2030 durch KI-Agenten beeinflusst werden.
Auch auf Händlerseite passiert einiges: Rund jeder zweite Retailer beschäftigt sich bereits mit Agentic AI, etwa 20 Prozent setzen erste Lösungen ein.
Parallel dazu verändert sich, wie Produktsuche überhaupt beginnt. Klassische Einstiegspunkte wie Google, Shops oder Marktplätze werden zunehmend durch KI-Plattformen wie ChatGPT und Google Gemini ergänzt.
„Im Bereich der Product Discovery verschiebt sich der Einstiegspunkt: Statt klassischer Shops und Marktplätze treten zunehmend KI-gestützte Interfaces in den Vordergrund. Shops bleiben zentral – entwickeln sich aber stärker zum Ort der Transaktion, nicht mehr zum primären Startpunkt der Produktsuche.“
Ralf Priemer
CEO Channel Pilot Solutions
Was bedeutet „agentic“?
„Agentic“ beschreibt Systeme, die eigenständig handeln. Heißt konkret: Ziele verstehen, Entscheidungen treffen, Aktionen ausführen.
Im E-Commerce wird daraus ein digitaler Einkaufsagent. Statt nur Befehle abzuarbeiten, interpretiert die KI eine Anfrage und entwickelt selbstständig einen Lösungsweg.
Welche Bezahlmethoden sind möglich?
Damit KI-Agenten einkaufen können, müssen Zahlungsprozesse automatisiert ablaufen. Denkbar sind digitale Wallets, gespeicherte Zahlungsprofile oder tokenbasierte Freigaben.
Unternehmen wie PayPal testen solche Modelle bereits. Gleichzeitig bleiben Sicherheit und Regulierung zentrale Themen.
Welche Vorteile bietet Agentic Commerce für Händler?
Für Händler entsteht eine neue Discovery-Schicht im E-Commerce. Produkte werden nicht mehr nur über Google oder Marktplätze gefunden, sondern auch über Systeme, die Angebote eigenständig analysieren und priorisieren.
Damit verschiebt sich der Fokus:
- Nicht das Shop-Frontend entscheidet über Sichtbarkeit, sondern die Qualität der Produktdaten.
- KI-Agenten arbeiten nicht mit Landingpages, sondern mit strukturierten Informationen: Eigenschaften, Preise, Verfügbarkeiten.
- Je besser diese Daten aufbereitet sind, desto höher die Chance, in Empfehlungen aufzutauchen.
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Welche Herausforderungen bringt Agentic Commerce mit sich?
Produktinformationen stammen häufig aus unterschiedlichen Systemen, liegen in verschiedenen Formaten vor und sind nicht konsistent. Damit KI-Agenten Angebote zuverlässig vergleichen können, müssen diese Daten vereinheitlicht und angereichert werden. Der zentrale Engpass bleibt damit die Datenqualität.
Dazu kommen weitere Herausforderungen:
- Vertrauen in automatisierte Entscheidungen
- Payment-Sicherheit
- regulatorische Anforderungen
- Integration in bestehende Systemlandschaften
Wie können Händler sich vorbereiten?
Wer Informationen standardisiert und maschinenlesbar bereitstellt, schafft die Grundlage für Sichtbarkeit in agentischen Systemen. Produktfeeds spielen dabei eine zentrale Rolle.
Gleichzeitig lohnt sich ein Blick auf bestehende Prozesse: Wo entstehen Datensilos? Welche Informationen fehlen oder sind uneinheitlich? Wer hier aufräumt, ist klar im Vorteil.
Reality Check: Wie nah sind wir wirklich an
Agentic Commerce?
Agentic Commerce entwickelt sich dynamisch – erste Anwendungen sind bereits sichtbar, das Potenzial ist groß. Gleichzeitig bleibt die Umsetzung komplex.
Ein Spannungsfeld wird dabei besonders deutlich: Während Agentic Commerce auf offene Produktdaten angewiesen ist, versuchen große Marktplätze zunehmend, den Zugriff durch externe KI-Agenten zu kontrollieren.
Plattformen wie Amazon und eBay gehen bereits aktiv gegen autonome Shopping-Agenten vor – etwa durch rechtliche Schritte, angepasste Nutzungsbedingungen oder Einschränkungen beim Zugriff. Hintergrund ist vor allem der Wunsch, zentrale Wertschöpfungsbereiche wie Produktsuche, Werbung und Transaktionen nicht aus der Hand zu geben.
Gleichzeitig deutet sich an, dass der Zugang künftig stärker über kontrollierte Schnittstellen, Partnerschaften und APIs geregelt wird – statt über offene Web-Zugriffe.
Die Folge: Der freie Zugang zu Produktdaten wird eingeschränkt. Für Händler wird es damit umso wichtiger, strukturierte und gezielt bereitgestellte Datenfeeds zu nutzen, um in agentischen Systemen sichtbar zu bleiben.
Weitere Infos zum Thema Produktdaten Optimierung findest Du hier.
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Häufige Fragen zu Channel Pilot Pro
Nicht ganz – auch wenn die Begriffe oft durcheinandergehen. Agentic AI beschreibt grundsätzlich KI-Systeme, die eigenständig handeln, Entscheidungen treffen und Aktionen ausführen können. Agentic Commerce ist eine konkrete Anwendung davon im E-Commerce.
Hier nutzen Unternehmen diese Technologie, um Prozesse wie Produktsuche, Vergleich oder Auswahl zu automatisieren. Der Unterschied ist also einfach: Agentic AI ist das Prinzip, Agentic Commerce der Anwendungsfall im Onlinehandel.
Der Unterschied liegt weniger in der Anfrage – sondern darin, wer die Arbeit übernimmt.
Im klassischen E-Commerce suchen Nutzer:innen Produkte, vergleichen Angebote und treffen Entscheidungen selbst. Beim Agentic Commerce verschiebt sich genau dieser Teil:
• Ziel formulieren
• KI analysiert Angebote
• Produkte werden bewertet
• Empfehlung entsteht
• Optional Kauf durch die KI
Der Fokus verändert sich damit deutlich: weg vom manuellen Suchen, hin zu automatisierter Entscheidungslogik.
Ein KI-Agent bewertet mehrere Faktoren gleichzeitig – und gewichtet sie je nach Kontext unterschiedlich. Dazu gehören unter anderem Preis, Produktbewertungen, Lieferzeit, Versandkosten oder individuelle Präferenzen.
Statt einfach das günstigste Angebot auszuwählen, ermittelt die KI die beste Gesamtoption für eine konkrete Anfrage. Das Ergebnis ist also keine zufällige Auswahl, sondern eine priorisierte Empfehlung, die auf strukturierten Daten basiert.
Im Kern steht ein KI-Agent, der Nutzeranfragen interpretiert und darauf basierend Entscheidungen trifft. Dafür greift er auf verschiedene Datenquellen zu – etwa Marktplätze , Produktfeeds oder interne Datenbanken. Die KI analysiert diese Informationen, vergleicht Angebote und erstellt daraus eine Empfehlung.
Ein Agentic Commerce Protocol beschreibt technische Schnittstellen, über die KI-Agenten mit Shops, Marktplätzen oder anderen Systemen kommunizieren.
Über solche Protokolle können Produktdaten, Preise oder Verfügbarkeiten standardisiert abgerufen werden. Ziel ist es, dass KI-Agenten Informationen effizient verarbeiten und daraus fundierte Entscheidungen ableiten können.
Teilweise ja – zumindest in bestimmten Szenarien. KI-Agenten können bereits heute bei der Produktsuche und Entscheidungsfindung unterstützen und werden diese Rolle weiter ausbauen.
Vollständig automatisierte Käufe, bei denen die KI eigenständig bestellt, bleiben aktuell jedoch die Ausnahme. Hier spielen Vertrauen, Sicherheit und Kontrolle eine entscheidende Rolle.
Ohne strukturierte Produktdaten funktioniert Agentic Commerce nicht. KI-Agenten treffen Entscheidungen auf Basis maschinenlesbarer Informationen. In der Praxis stammen diese Daten jedoch aus unterschiedlichen Quellen, liegen in verschiedenen Formaten vor und sind oft nicht konsistent. Damit KI-Agenten zuverlässig vergleichen können, müssen Produktdaten vereinheitlicht, angereichert und konsistent bereitgestellt werden.
Ja, und zwar deutlich. Wenn KI-Agenten Produkte auswählen, verschiebt sich der Fokus von klassischen Webseiten hin zu strukturierten, maschinenlesbaren Daten.
Für Unternehmen bedeutet das: Sichtbarkeit entsteht nicht mehr nur über Inhalte und Rankings, sondern zunehmend über die Qualität und Verfügbarkeit von Produktdaten. Wer hier sauber arbeitet, wird auch in einem agentischen Umfeld sichtbar bleiben.
Sophie Makkus
Sophie schreibt über E-Commerce, digitalen Handel und alles, was sich rund um Marktplätze bewegt. Sie beobachtet Trends, ordnet Entwicklungen ein und bringt auch komplexe Themen verständlich auf den Punkt. Wenn sie nicht gerade an neuen Content-Ideen tüftelt, verliert sie sich in einer guten Serie oder powert sich beim Sport aus.
