Agentic Commerce / Das Ende des traditionellen E-Commerce?
Chatbots und generative KI-Modelle werden zu neuen Einkaufsagenten: Sie können selbstständig Produkte suchen, Angebote vergleichen und konkrete Lösungen empfehlen – oft ganz ohne das Zutun des Nutzers. Das verändert die Art und Weise, wie Verbraucher Entscheidungen treffen und wie Marken im digitalen Raum um Aufmerksamkeit konkurrieren.
Dieser Artikel richtet sich an E-Commerce-Manager, Hersteller und Distributoren, die verstehen möchten, wie sie ihre Produktdaten auf das Zeitalter der KI-gestützten Einkäufe vorbereiten können. Wir erklären, was Agentic Commerce ist, wie sogenannte Einkaufsagenten funktionieren und wie Unternehmen sicherstellen können, dass ihre Angebote in den von künstlicher Intelligenz generierten Ergebnissen sichtbar bleiben.
Was ist Agentic Commerce?
Agentic Commerce ist eine neue Form des Online-Shoppings, bei der die Rolle des Vermittlers von einem intelligenten KI-Agenten übernommen wird, der mit hoher Autonomie handelt. Im Gegensatz zum klassischen E-Commerce, bei dem der Nutzer selbst Produkte durchsucht und auf „Jetzt kaufen“ klickt, ermöglicht Agentic Commerce der künstlichen Intelligenz, den gesamten Kaufprozess abzuschließen.
Ein solcher Agent kann selbstständig Produkte finden, Optionen vergleichen und den Kauf auf Basis der Präferenzen des Nutzers tätigen. Er handelt proaktiv – nicht nur reaktiv auf Anfragen wie ein gewöhnlicher Chatbot, sondern er definiert Ziele und führt selbstständig Aktionen aus, um diese Ziele zu erreichen.
Unterschiede im Vergleich zu traditionellem E-Commerce und Chatbots:
- Klassischer E-Commerce: Der Nutzer durchsucht manuell die Webseiten der Shops, verwendet die Produktsuche, fügt Artikel zum Warenkorb hinzu und schließt die Zahlung ab. Der gesamte Prozess wird Schritt für Schritt vom Menschen gesteuert.
- Chatbots und Sprachassistenten: Sie reagieren auf Fragen oder Befehle des Nutzers (z. B. zur Bestellverfolgung oder Produktempfehlung), handeln jedoch nur in begrenztem Umfang.
- Agentic Commerce: Nutzt autonome KI-Agenten, die über „Agency“, also Handlungskompetenz, verfügen. Sie können eigenständig Entscheidungen treffen und Handlungen auf Basis eines definierten Ziels initiieren. Ein solcher Agent ist mehr als ein Chatbot: Er empfiehlt nicht nur, sondern führt den Kaufprozess selbstständig aus – ohne ständige menschliche Aufsicht.
Beispielsweise zeigt ein Agent nicht einfach eine Liste mit Winterjacken an, sondern wählt direkt ein Modell aus, das den Kriterien des Nutzers entspricht, und bestellt es nach Hause. Einkaufsagenten sind in der Lage, komplexe Anforderungen zu verstehen, Informationen aus verschiedenen Quellen zu analysieren, Konditionen zu verhandeln oder sich an veränderte Umstände anzupassen.
Mit anderen Worten: Sie besitzen Eigeninitiative – während klassische Systeme lediglich auf Nutzeraktionen reagieren.
Wie funktionieren KI-Agenten in der Praxis?
Agentic AI vereint drei grundlegende Fähigkeiten: Verstehen, Planen und Handeln.
Im Gegensatz zu herkömmlichen Chatbots, die nur auf einzelne Fragen antworten, kann ein Agent den weiteren Kontext erfassen und eine komplette Aufgabe von Anfang bis Ende ausführen.
Der Prozess beginnt mit der Intention des Nutzers, also einem Bedürfnis oder einem (oft komplexen und unscharfen) Auftrag. Der Agent analysiert diese Intention, plant, fragt gegebenenfalls nach Details – und schreitet dann zur Handlung.
Ein Beispiel: Statt wie bisher einfach nach „Laufschuhen“ zu suchen, könnte der Nutzer schreiben:
„Ich brauche leichte und wasserdichte Laufschuhe für den Wald, bis zu 100 Euro.“
Der Agent zeigt nicht bloß eine Liste mit Links, sondern versteht, dass es um Trailrunning geht, prüft verfügbare Modelle, berücksichtigt Bewertungen und wählt das beste Angebot – alles in wenigen Sekunden
So läuft dieser Prozess Schritt für Schritt ab:
1. Verständnis der Bedürfnisse
Der Agent beginnt mit der Interpretation des Ziels. Wenn ein Nutzer sagt: „Ich suche ein Geschenk für meinen Vater“, bleibt der Agent nicht bei dieser vagen Aussage stehen. Er fragt nach:
„Wie hoch ist das Budget?“, „Wofür interessiert sich Ihr Vater?“, „Soll das Geschenk praktisch oder eher symbolisch sein?“
Auf diese Weise verwandelt er eine allgemeine Absicht in eine konkrete Aufgabe.
2. Suche und Analyse
Sobald der Agent die Details kennt, greift er auf sein Daten-Backend zu. Er durchsucht Produktkataloge, vergleicht technische Merkmale, liest Rezensionen und prüft die Verfügbarkeit in nahegelegenen Lagern.
Wenn er Zugang zu externen APIs hat, kann er auch aktuelle Rabatte, Lieferzeiten oder Kundenbewertungen von Einkaufsportalen abrufen.
Beispiel: Jemand sucht eine neue Kaffeemaschine. Der Agent analysiert Dutzende Modelle, vergleicht sie nach Kriterien wie Brühart, Druck, Lautstärke, filtert Geräte mit negativen Bewertungen heraus und präsentiert anschließend zwei bis drei beste Vorschläge.
Er arbeitet also nicht wie eine Suchmaschine, sondern wie ein kompetenter Berater, der sich auskennt und Zeit hat, alles gründlich zu prüfen.
3. Entscheidung und Kauf
Nachdem die beste Option gefunden ist, initiiert der Agent den Kauf.
Er kann das Produkt in den Warenkorb legen, Versanddaten ausfüllen, verfügbare Rabattcodes anwenden und die Zahlung durchführen.
Einige Unternehmen testen bereits Systeme, bei denen der Agent Transaktionen im Namen des Nutzers durchführen darf – etwa wenn dieser einmalig seine Zustimmung gibt oder Budgetlimits definiert.
Beispiel: Der Nutzer sagt: „Buche mir ein Flugticket nach Barcelona für Freitagmorgen.“
Der Agent vergleicht Fluggesellschaften, wählt die günstigste Option mit Aufgabegepäck, reserviert den Flug und sendet die Bestätigung per E-Mail. In Zukunft wird ein solcher Agent auch in der Lage sein, Buchungen selbstständig zu ändern, falls ein Flug storniert oder verspätet ist.
4. After-Sales-Service
Die fortschrittlichsten Agenten beenden ihre Arbeit nicht mit dem Klick auf „Jetzt kaufen“. Sie verfolgen das Paket, überwachen den Bestellstatus und reagieren, wenn etwas schiefläuft.
Verspätet sich die Lieferung, kontaktiert der Agent automatisch den Händler oder den Kurierdienst. Wenn das Produkt nicht den Erwartungen entspricht, bereitet er das Rückgabe- oder Umtauschformular vor.
Mit der Zeit baut der Agent ein sogenanntes „Einkaufsgedächtnis“ auf – er merkt sich Größen, bevorzugte Marken, Stilrichtungen oder Lieblingsshops. So werden künftige Einkäufe noch schneller und präziser.
Agentic Commerce: Beispiele für B2C-Anwendungen
Hier sind die beliebtesten Beispiele für die Anwendung von Agentic Commerce im B2C-Sektor.
Intelligenter Einkaufsassistent
Im E-Commerce können KI-Agenten eine neue Automatisierungsebene in Kundenservice und Vertrieb bilden. Stell dir ein System vor, das selbst bemerkt, wenn ein Kunde regelmäßig dieselben Produkte kauft – etwa Reinigungsmittel oder Kosmetika – und die Bestellung automatisch im richtigen Moment erneuert.
Für den Onlineshop bedeutet das enorme Vorteile: weniger abgebrochene Warenkörbe, höhere Kundenbindung und planbare Umsätze durch wiederkehrende Käufe.
Komplexe Einkäufe „auf Auftrag“
Agenten können auch komplexe Einkaufsvorgänge vereinfachen – etwa bei Geschenken oder saisonalen Einkäufen. Der Kunde schreibt nur eine kurze Anweisung:
„Finde ein Geschenk zum 40. Geburtstag meines Bruders, bis 50 Euro, etwas aus dem Bereich Elektronik.“
Der Agent analysiert den Kontext, durchsucht Kataloge, prüft Rezensionen und Beliebtheit der Produkte und wählt dann die beste Option aus.
Er kann zusätzlich automatisch eine Geschenkverpackung und Lieferung an die angegebene Adresse organisieren.
Für Marken bedeutet das mehr abgeschlossene Käufe in einem Schritt und eine höhere Conversion Rate, da die KI Momente des Zögerns eliminiert und den Einkaufsprozess auf das Minimum verkürzt.
Reise- und Dienstleistungsassistenten – Erweiterung des E-Commerce-Angebots
Immer mehr E-Commerce-Marken erweitern ihr Portfolio um dienstleistungsorientierte Angebote wie Reisen, Events oder Lifestyle-Produkte. Ein Agent kann dabei als integriertes Planungstool fungieren: Er greift auf Daten aus verschiedenen Quellen zu und schlägt dem Kunden komplette Lösungen vor – z. B. Flugtickets, Unterkünfte und passende Zusatzprodukte.
Aus Sicht des Unternehmens eröffnet dies neue Möglichkeiten der Datenmonetarisierung und eine Erweiterung des Warenkorbs über traditionelle Produktkategorien hinaus.
Agentic Commerce im B2B: Intelligente Beschaffung und Automatisierung der Lieferantenbeziehungen
Und so sieht die Anwendung von Agentic Commerce im B2B-Sektor aus.
Virtuelle Einkaufsabteilung
In Handels- und Produktionsunternehmen können KI-Agenten einen großen Teil der wiederkehrenden Aufgaben der Einkaufsabteilung übernehmen. Das System analysiert die Liste benötigter Komponenten, durchsucht Lieferantendatenbanken, vergleicht Großhandelspreise, Lieferzeiten und Qualität.
Darüber hinaus kann der Agent Rabatte nach vordefinierten Regeln verhandeln und Bestellungen automatisch im Rahmen eines festgelegten Budgets genehmigen.
Das Ergebnis: Zeitersparnis, Transparenz im Beschaffungsprozess, bessere Datennutzung und weniger Fehler in den Spezifikationen.
Verwaltung von Ausschreibungen und Angebotsanfragen
KI-Agenten können auch Sourcing-Prozesse automatisieren – von der Versendung von Angebotsanfragen an Lieferanten bis hin zur Analyse und Empfehlung der besten Option.
In der Praxis funktioniert das System wie ein intelligenter Analyst: Es sammelt Angebote, vergleicht Konditionen, berücksichtigt bestehende Beziehungen zu Geschäftspartnern und identifiziert die wirtschaftlichste Lösung.
Darüber hinaus kann der Agent Lagerbestände überwachen und den Nachbestellprozess automatisch starten, bevor Engpässe oder Stillstände auftreten.
Für E-Commerce- und B2B-Führungskräfte bedeutet das den Übergang von einem reaktiven Einkaufsmodell zu einem prädiktiven, das auf Datenanalyse und automatischer Planung basiert.
Zentrale Vorteile (und Risiken) des Agentic Commerce
Die Einführung autonomer Einkaufsagenten kann die Art und Weise, wie Unternehmen verkaufen und Verbraucher einkaufen, grundlegend verändern. Sie bietet enorme Chancen für Effizienzsteigerung und stärkere Kundenbindung, bringt aber auch neue Herausforderungen, die E-Commerce-Führungskräfte berücksichtigen müssen.
Die wichtigsten Vorteile des Agentic Commerce
1. Komfort und Verkürzung des Kaufprozesses
Agenten können den Kunden vom Impuls bis zur Transaktion in wenigen Sekunden führen.
Der Nutzer muss keine Angebote mehr manuell vergleichen – die KI übernimmt das automatisch, füllt Formulare aus und schließt den Kauf ab. Das ist ein neues Niveau des sogenannten Seamless Commerce, bei dem Einkäufe fast unsichtbar, aber extrem effizient ablaufen.
2. Personalisierung in Echtzeit
Agenten lernen kontinuierlich aus dem Verhalten und der Kaufhistorie des Kunden.
Dadurch können sie präzisere Empfehlungen geben als klassische Personalisierungssysteme. Sie merken sich Größen, Markenpräferenzen und Stilrichtungen – und nutzen dieses Wissen bei jedem weiteren Einkauf.
Für Unternehmen bedeutet das höhere Kundenbindung und steigenden durchschnittlichen Warenkorbwert.
3. Automatisierung und geringere Betriebskosten
Wiederkehrende Prozesse wie Bestandsauffüllung, Preisaktualisierung oder Bestellabwicklung können im Hintergrund von Agenten übernommen werden. Sie arbeiten ohne Pausen, reagieren auf Nachfrageschwankungen und minimieren Fehler.
Das Ergebnis: bessere Kostenkontrolle und schnellerer Warenumschlag.
4. Höhere Conversion Rates und weniger Kaufabbrüche
Agenten beseitigen Momente der Unsicherheit im Kaufprozess:
Sie helfen beim Ausfüllen von Formularen, Einlösen von Rabattcodes oder bei der Auswahl der Versandmethode. So werden mehr begonnene Transaktionen abgeschlossen – und die Conversion Rate steigt messbar an.
5. Neue Verkaufs- und Monetarisierungsmodelle
Ein Agent kann komplexe Einkaufsszenarien realisieren – etwa Produkte mehrerer Anbieter kombinieren, Preise in Echtzeit überwachen oder Käufe im optimalen Moment ausführen. Für Unternehmen entstehen dadurch neue Umsatzquellen und Wettbewerbsvorteile im daten- und automatisierungsgetriebenen Zeitalter.
Die wichtigsten Herausforderungen des Agentic Commerce
1. Abgabe der Kontrolle an die KI
Nicht jeder Kunde wird einem Agenten sofort vertrauen. Das Gefühl, die Kontrolle zu verlieren, und Unsicherheit über die Entscheidungen des Algorithmus könnten die Akzeptanz anfangs bremsen. Unternehmen müssen daher Transparenz schaffen und den Nutzern einfache Eingriffsmöglichkeiten in den Kaufprozess bieten.
2. Verantwortung bei Fehlern
Was passiert, wenn der Agent ein falsches Produkt kauft oder eine Anweisung missversteht? Hier stellt sich die Frage nach der Verantwortung – liegt sie bei der Plattform, beim Händler oder beim Technologieanbieter? Dieser Bereich erfordert klare Richtlinien und rechtliche Regelungen.
3. Sicherheit und Betrugsrisiken
Die Automatisierung von Zahlungen und Bestellungen eröffnet neue Angriffsflächen für Missbrauch. Agenten müssen vor Manipulation, Phishing und unautorisierten Transaktionen geschützt werden.
Entscheidend sind daher starke Authentifizierungsmechanismen, Monitoring-Systeme und Budgetlimits.
4. Veränderung der Wettbewerbsregeln
In einer Welt, in der Agenten die Produktauswahl für Nutzer treffen, verlieren klassische SEO- und Werbestrategien an Bedeutung. Marken müssen ihre Produktdaten und Inhalte nicht mehr für Suchmaschinen, sondern für generative KI-Systeme optimieren – ein neuer Trend, der als GEO (Generative Engine Optimization) bezeichnet wird.
Unternehmen, die sich nicht anpassen, riskieren Sichtbarkeit und Traffic zu verlieren, da künftig nicht mehr der Nutzer, sondern der Algorithmus entscheidet, welche Produkte in seine „Einkaufswelt“ aufgenommen werden.
Was kommt als Nächstes? Wie Unternehmen sich auf KI-Agenten vorbereiten können
Durch den Einsatz intelligenter Agenten können Marken Kundenservice automatisieren, Kaufprozesse beschleunigen und in Echtzeit personalisierte Erlebnisse für jeden Nutzer schaffen.
Unternehmen, die bereits heute mit KI-Agenten experimentieren, sichern sich einen klaren Vorsprung: effizientere Prozesse, geringere Kosten und engere Kundenbeziehungen.
Der nächste Schritt besteht darin, die technologischen Grundlagen zu schaffen – also saubere Daten, integrierte Systeme und eine flexible Architektur, die die Einführung solcher Agenten in der Praxis ermöglicht.
Wenn Sie erfahren möchten, wie Sie Ihr Unternehmen auf das Zeitalter des Agentic Commerce vorbereiten können, kontaktieren Sie einen Univio-Experten. Wir unterstützen Sie dabei, vom Konzept zur konkreten Umsetzung zu gelangen – sicher, effizient und zukunftsorientiert, damit Ihr E-Commerce für die nächste Generation des Handels bereit ist.
