Die Menschen suchen nicht nur anders. Sie suchen überhaupt nicht mehr. Autonome KI-Agenten beginnen, die gesamte Suche zu übernehmen - von "Finde das beste Angebot" bis "Kauf es jetzt". Und sie tun dies schnell, ohne jemals auf Ihrer Homepage zu landen. Für Marken bedeutet dies eine Umkehrung des Spielplans. Das Ziel besteht nicht mehr darin, die Aufmerksamkeit eines Menschen zu erregen, sondern dafür zu sorgen, dass Ihr Produkt angezeigt wird, wenn eine Maschine die Auswahl vornimmt.
Vergessen Sie Keyword-Stuffing und ausgefeilte Landing Pages. Wenn Ihre Produktdaten nicht strukturiert sind, Ihre Preisgestaltung nicht synchronisiert ist und Ihre Systeme nicht für Agenten lesbar sind, sind Sie vielleicht schon aus dem Rennen - und wissen es nicht einmal.
Die Umstellung auf KI-gestütztes Einkaufen
Der agentengestützte Handel stellt das traditionelle Online-Shopping auf den Kopf. Anstatt dass Menschen selbst suchen, klicken und Optionen vergleichen, übernehmen jetzt autonome KI-Agenten die schwere Arbeit. Diese Agenten - angetrieben durch umfangreiche Sprachmodelle und Echtzeit-Automatisierung - reagieren nicht nur auf Befehle. Sie antizipieren, entscheiden und kaufen auf der Grundlage der Vorlieben, Einschränkungen und Absichten des Nutzers.
Scott Friend nennt es die "dritte Welle des Handels" - und das ist keine Übertreibung. Was wir erleben, ist eine Verlagerung der Kontrolle. Aufgaben wie die Suche nach dem richtigen Produkt, das Aushandeln des Preises oder sogar das Nachfüllen von Alltagsgegenständen werden von den Nutzern auf intelligente Agenten verlagert. All dies geschieht im Hintergrund, oft ohne einen einzigen Fingertipp oder Seitenaufruf. Das Ergebnis? Transaktionen, die schneller und maßgeschneiderter sind und für den Menschen auf der anderen Seite zunehmend unsichtbar werden.
Was Agentic Commerce auszeichnet
Um wirklich zu verstehen, wie der agenturgestützte Handel die Art und Weise, wie wir einkaufen und verkaufen, verändert, ist es hilfreich, ihn mit dem zu vergleichen, was vorher war - nämlich mit den traditionellen und programmatischen Modellen.
Traditioneller Handel
Dies ist der Standard-E-Commerce, an den jeder gewöhnt ist. Der Nutzer hat die volle Kontrolle - er sucht, vergleicht, liest Bewertungen, legt etwas in den Warenkorb und geht zur Kasse. Es sind keine Agenten beteiligt. Alles hängt von der Person ab, die etwas tut.
Aus der Marketingperspektive ist es ein direktes Spiel: Sie schalten Anzeigen, klettern in den Suchergebnissen nach oben und optimieren die Seiten, um die Konversionsrate zu erhöhen. Der Erfolg hängt von der Sichtbarkeit und der Überzeugungskraft ab.
Programmatischer Handel
In diesem Fall bestimmen die Benutzer immer noch die Logik - aber sie legen im Voraus Regeln fest. Ein intelligenter Kühlschrank, der jeden Dienstag Lebensmittel nachbestellt? Das ist programmatischer Handel. Der Agent folgt einfach den Anweisungen.
Für Marken besteht das Ziel darin, der Standard zu sein. Sie verkaufen nicht in Echtzeit - sie versuchen, die Einbeziehung zu beeinflussen, wenn die Regel erstellt wird. Loyalität, Vorlieben und Preise spielen hier eine größere Rolle als Überzeugungsarbeit in Echtzeit.
Agentischer Handel
Jetzt dreht sich das Drehbuch um. Die Benutzer legen keine festen Regeln fest, sondern geben ihre Absicht vor. "Ich möchte Kopfhörer mit Geräuschunterdrückung unter $300". Der Agent findet den Rest heraus. Er sucht, filtert, vergleicht, verhandelt und kauft sogar - und das alles, ohne dass der Benutzer wieder in die Schleife muss.
Und hier wird es für Vermarkter knifflig. Sie überzeugen keinen Menschen mehr - Sie werden von einer Maschine bewertet. Agenten bevorzugen saubere Daten, Spezifikationen, Echtzeitbestände, klare Rückgaberichtlinien und alles andere, was ihnen hilft, schnell und sicher zu entscheiden.
Wenn Ihr Produkt nicht richtig strukturiert ist oder nicht über APIs zugänglich ist, sind Sie für den Makler unsichtbar. Und wenn Sie für den Makler unsichtbar sind, sind Sie auch für den Käufer unsichtbar - selbst wenn Ihr Produkt perfekt ist.
Von strukturierter SEO zu agentengerechten Daten: Wie NUOPTIMA mit dem Wandel arbeitet
NUOPTIMA ist ein Team für Such- und Performance-Marketing, das sich darauf konzentriert, Marken durch Systeme, die tatsächlich skalierbar sind, zum Wachstum zu verhelfen. Unsere Arbeit liegt an der Schnittstelle zwischen technischer SEO, strukturierten Inhalten und datengestützter Entscheidungsfindung. Das bedeutet weniger Rätselraten und mehr Ergebnisse. Ganz gleich, ob es darum geht, die Architektur einer Website zu verfeinern, schlecht funktionierende Inhalte umzuschreiben oder einen defekten Trichter zu reparieren - wir arbeiten eng mit internen Teams zusammen, um die Probleme zu lösen, die den Erfolg bremsen.
Vieles von dem, was wir tun, zeigt sich in Inhalten - lange SEO-Beiträge, technische Audits, Landing Pages und Strategiedokumente - aber auch in der Art und Weise, wie diese Inhalte in umfassendere Akquisitionsbemühungen passen. Wir verwenden LinkedIn um echte Anwendungsfälle, Experimente und Aufschlüsselungen der Veränderungen in der Suchlandschaft zu teilen. Es geht nicht um Trends um ihrer selbst willen - wir konzentrieren uns auf das, was replizierbar ist und was es wert ist, dass man es umsetzt.
Wir arbeiten mit Teams aus allen Branchen zusammen: SaaS, E-Commerce, Gesundheitswesen, Marktplätze und darüber hinaus. Jedes Projekt beginnt damit, dass wir herausfinden, was das Wachstum behindert - und es dann so schnell und sauber wie möglich beseitigen.
Wie funktioniert der agenturgestützte Handel eigentlich?
Auf den ersten Blick mag es wie Magie aussehen - ein KI-Agent versteht, was Sie wollen, findet es und kauft es, ohne dass Sie einen Finger rühren müssen. Aber unter der Haube befindet sich ein gut durchdachtes System, das alles in Echtzeit erledigt.
Diese Systeme arbeiten zusammen, um Agenten dabei zu helfen, intelligente, kontextbezogene Entscheidungen zu treffen, die den Zielen, dem Budget und den Vorlieben eines Nutzers entsprechen - und dann den Kauf abzuschließen. Im Folgenden wird beschrieben, was normalerweise im Hintergrund abläuft:
- LLM-gestützte KI-Agenten: Dies sind die Hauptentscheidungsträger. Sie verstehen natürliche Sprache, erkennen die Absicht des Nutzers und handeln selbstständig im Namen des Käufers oder Verkäufers.
- Multi-Agenten-Orchestrierung: Kein einzelner Akteur kann alles machen. Hier kommen die Koordinierungssysteme ins Spiel. Sie weisen verschiedenen Agenten Aufgaben zu - ein Agent kann Preise vergleichen, ein anderer Bewertungen analysieren, während ein dritter mit dem System des Verkäufers verhandelt.
- APIs und Backend-Systeme: Damit Agenten etwas Sinnvolles tun können, brauchen sie Live-Zugriff auf den Bestand, Produktspezifikationen, Kundendaten und Zahlungssysteme. Gut dokumentierte APIs machen dies möglich.
- Sichere Identität und Zahlungen: Agenten brauchen nicht nur Zugang, sondern auch eine Erlaubnis. Jeder Agent hat eine definierte Identität, begrenzte Rechte und nachvollziehbare Aktionen. Wenn es an der Zeit ist, zu bezahlen, bleiben sensible Daten durch tokenisierte Transaktionen geschützt.
- Gedächtnis und logisches Denken: Der Kontext ist wichtig. Agenten sind auf Gedächtnisstrukturen wie Vektordatenbanken und Wissensgraphen angewiesen, um sich an Präferenzen zu erinnern, Bewertungen zu interpretieren und ihre Entscheidungen auf Echtzeitinformationen zu stützen. Hier kommt die Retrieval-augmented Generation (RAG) ins Spiel.
Wenn alles zusammenarbeitet, reagieren Agenten nicht nur, sondern sie denken. Und das ist es, was den Agentenhandel von außen betrachtet so nahtlos erscheinen lässt, auch wenn darunter eine Menge los ist.
Was hinter den Kulissen den agentenbasierten Handel antreibt
Agentic Commerce mag sich für den Endbenutzer nahtlos anfühlen, aber unter der Haube ist es alles andere als einfach. Hinter jedem Ein-Klick-Erlebnis steckt ein mehrschichtiges System aus KI-Agenten, Orchestrierungs-Tools, sicheren Protokollen und Datenpipelines, die synchronisiert arbeiten. Hier ein Blick auf die Kernbausteine, die das alles ermöglichen - und warum jeder einzelne wichtig ist.
1. AI-Agenten
Das Herzstück des agentengestützten Handels sind - wenig überraschend - die Agenten selbst. Diese KI-gesteuerten Assistenten, die auf umfangreichen Sprachmodellen basieren, sind darauf ausgelegt, die Absichten der Nutzer zu verstehen und sinnvolle Maßnahmen ohne manuelle Eingaben zu ergreifen.
Es gibt zwei Seiten dieser Einrichtung:
- Käuferagenten, die den Endkunden vertreten. Sie interpretieren Aufforderungen wie "Finde wasserdichte Wanderschuhe unter $150" und führen die Aufgabe aus - suchen, filtern und bei Bedarf sogar kaufen.
- Verkäuferagenten, die im Namen von Marken arbeiten. Sie verwalten die Preisgestaltung, aktualisieren die Lagerbestände, handhaben die Beschaffungsregeln und reagieren direkt auf Käuferagenten, die versuchen, ein Geschäft abzuschließen.
Dieses Hin und Her schafft ein dynamisches Ökosystem, in dem Maschinen verhandeln, Transaktionen durchführen und optimieren - in Echtzeit, ohne auf einen menschlichen Klick zu warten.
2. Multi-Agenten-Orchestrierung
Ein einzelner Vermittler kann nur eine bestimmte Menge tun. Komplexe Käufe erfordern oft ein Team.
Hier kommen Orchestrierungs-Frameworks ins Spiel. Plattformen wie LangChain können mehrere Agenten starten und koordinieren, die jeweils eine bestimmte Aufgabe haben:
- Suchagenten durchsuchen Produktkataloge.
- Review-Agenten analysieren das Kundenfeedback, um die Qualität oder Passgenauigkeit zu bewerten.
- Verhandlungsagenten setzen sich für bessere Abschlüsse oder die Lösung von Konflikten ein.
Der Orchestrator agiert wie ein Manager, der den Überblick darüber behält, wer was tut, Informationen zwischen den Agenten austauscht und sicherstellt, dass vor dem Abschluss der Transaktion nichts durch die Lappen geht.
3. Backend-Infrastruktur & APIs
KI-Agenten benötigen Zugang zu denselben Systemen wie Ihr Frontend - und zwar schnell.
Genau hier kommen APIs ins Spiel. Marken müssen wichtige Daten über gut dokumentierte Schnittstellen bereitstellen, damit Agenten Dinge tun können wie:
- Prüfen Sie, ob ein Produkt auf Lager ist und was es kostet.
- Rufen Sie die Präferenzen oder den Treuestatus eines Kunden auf.
- Schließen Sie eine Zahlung über Anbieter wie Stripe, Visa oder PayPal ab.
Wenn diese Daten nicht in Echtzeit zur Verfügung stehen, wird der Agent Ihr Produkt einfach nicht sehen - oder es nicht kaufen können, selbst wenn es perfekt für den Benutzer ist.
4. Identität, Vertrauen und sicherer Zahlungsverkehr
Agenten sind nicht nur Bots - sie sind digitale Stellvertreter für echte Menschen. Und das bedeutet, dass sie innerhalb eines sicheren Rahmens arbeiten müssen, der Identität, Berechtigungen und Zahlungen verwaltet.
Das funktioniert normalerweise folgendermaßen:
- Jeder Agent hat eine eindeutige digitale ID mit zeitlich begrenzten Zugriffstoken, die festlegen, was er tun kann - und wie lange.
- Der Zugang ist begrenzt. Ein Agent kann während einer Sitzung einen einzigen Kauf tätigen, aber nicht mehr.
- Jede Aktion wird protokolliert, egal ob es sich um eine Produktsuche oder eine Transaktion handelt, so dass sie nachvollziehbar und überprüfbar ist.
Wenn es um Zahlungen geht, berühren die Agenten niemals sensible Kartendaten. Stattdessen verwenden sie tokenisierte Anmeldedaten - temporäre, verschlüsselte Zeichenfolgen, die von Zahlungsanbietern wie Visa oder Mastercard ausgegeben werden. So bleiben die Transaktionen sicher und das Risiko, dass etwas schiefgeht, wird begrenzt.
5. Daten- und Speichersysteme
Um gute Entscheidungen treffen zu können, brauchen Agenten mehr als bloße Anweisungen - sie brauchen Kontext. Sie greifen auf verschiedene Arten von Daten zurück, um wie ein intelligenter Assistent zu denken:
- Strukturierte Daten - wie Produktspezifikationen, Preise oder Verfügbarkeit.
- Unstrukturierte Daten - wie Produktbewertungen oder Nutzerfeedback.
- Echtzeit-Eingaben - wie der Inhalt des Warenkorbs oder das aktuelle Budget des Nutzers.
Hinter den Kulissen kommen dabei oft Tools wie Vektordatenbanken oder Wissensgraphen zum Einsatz. Diese helfen den Agenten, sich an vergangenes Verhalten zu "erinnern" - zum Beispiel, dass Sie Größe 10 tragen, High-Tops vermeiden und normalerweise auf Rabatte warten. Retrieval-augmented generation (RAG) ermöglicht es den Agenten, all diese Punkte in diesem Moment zu verbinden.
Je mehr Kontext einem Agenten zur Verfügung steht, desto schärfer und relevanter werden seine Entscheidungen - und genau das ist der Sinn des agentengestützten Handels.
Die realen Vorteile von Agentic Commerce
Agentic Commerce ist nicht nur ein Schlagwort - es liefert bereits messbare Ergebnisse in verschiedenen Branchen. Ganz gleich, ob Sie direkt an Verbraucher verkaufen oder Backend-Aktivitäten durchführen, KI-Agenten verändern im Stillen die Art und Weise, wie Unternehmen Kosten senken, schneller konvertieren und intelligenter skalieren.
Die Daten zeigen bisher Folgendes:
Starker ROI durch KI-gesteuerte Personalisierung
Die Untersuchungen von Forrester zeigen, dass Unternehmen, die KI-Personalisierungsstrategien einführen - ein wichtiger Bestandteil des agentenbasierten Handels -, eine Investitionsrendite von 251% erzielen. In einer Studie wurden sogar Einsparungen in Höhe von $2,3 Millionen über drei Jahre verzeichnet. Da Interaktionen zwischen Agenten die Reibungsverluste verringern und Entscheidungsverzögerungen beseitigen, könnte diese Rendite noch höher ausfallen.
Höhere Konversionsraten
Durch den Einsatz von KI-gestützten Produktempfehlungen konnten Marken die Konversionswahrscheinlichkeit bei ihren Zielgruppen um 27% steigern. Dabei handelt es sich nicht um kleine Optimierungen, sondern um Veränderungen auf Systemebene, die sich direkt auf den Umsatz auswirken.
Geringere Kosten für den Kundendienst
Gartner schätzt, dass fast 80% der Marken den KI-Chat-Support bereits nutzen oder planen, ihn zu nutzen - und das aus gutem Grund. Intelligente Automatisierung senkt die Supportkosten um bis zu 30%, entlastet die Teams und verkürzt die Wartezeiten.
Schnellere und intelligentere Problemlösung
BCG fand heraus, dass KI-Agenten Probleme mehr als fünfmal schneller lösen können als menschliche Mitarbeiter - und das bei besserer Genauigkeit. Diese Art von Geschwindigkeit führt zu weniger wiederholten Anfragen und zufriedeneren Kunden. Wenn die Agenten noch mehr Argumentationsfähigkeiten erlangen, sind noch größere Gewinne bei der Kundenbetreuung zu erwarten.
Verbesserte Kundenzufriedenheit
KI-Systeme, die sich wiederholende Interaktionen abwickeln, haben die Zufriedenheitsrate bereits um 80% erhöht. Die meisten dieser Zahlen stammen zwar von Chatbot-Einsätzen, aber vollwertige KI-Agenten könnten noch größere Verbesserungen bewirken - vor allem, wenn sie beginnen, beide Seiten einer Transaktion nahtlos zu bearbeiten.
Weniger verlassene Warenkörbe
Die Echtzeit-Personalisierung trägt dazu bei, die Zahl der Warenkorbabbrüche um bis zu 25% zu reduzieren. Aber der agenturgestützte Handel kann sogar noch weiter gehen, indem er den Warenkorb ganz überspringt und optimierte Käufe ohne Abbruchpunkte durchführt.
Größere Warenkörbe, höhere Bestellwerte
Wenn Agenten Produkte bündeln, intelligente Upselling-Maßnahmen ergreifen oder sich um die Planung von Veranstaltungen kümmern, steigt der durchschnittliche Bestellwert - in einigen Fällen um bis zu 50%. Je besser die Agenten die Absichten der Nutzer verstehen, desto maßgeschneiderter und wertvoller wird jede Bestellung.
Bessere Automatisierung der Lieferkette
Laut McKinsey senken KI-gesteuerte Beschaffungs- und Bestandsverwaltungssysteme bereits die Kosten der Lieferkette um 10%, verringern den Bestand um 20% und steigern den Umsatz um 4%. Und das ohne vollständige agentengestützte Implementierung - die Obergrenze liegt also wahrscheinlich höher.
Preisoptimierung in Echtzeit
Mit agentengesteuerten Preisstrategien können Marken bis zu 25% mehr Gewinn erzielen, indem sie ihre Preise dynamisch auf der Grundlage von Saisonalität, Nachfrage, Wettbewerbern und mehr anpassen. Kein Rätselraten - nur maschinenschnelle Reaktionen auf das, was tatsächlich auf dem Markt passiert.
Stärkere Betrugsbekämpfung
Tools wie Tackle.ai berichten, dass KI-basierte Betrugserkennung jährlich Verluste in Höhe von bis zu $48 Milliarden verhindern könnte. Tokenisierte Zahlungen und Echtzeitüberwachung werden bereits in den agenturgestützten Handelsverkehr integriert.
Leichteres Einkaufen, weniger Aufwand für die Käufer
Fast 80% der Verbraucher geben an, dass sie sich von KI bei der Suche nach Angeboten helfen lassen wollen, und 86% wünschen sich Unterstützung bei der Produktrecherche. Der agentengestützte Handel erfüllt beide Anforderungen - und das alles bei gleichzeitiger Reduzierung der digitalen Überlastung und mühelosem Treffen von Entscheidungen.
Was Agentic Commerce für den elektronischen Handel bedeutet
Da KI-Agenten immer mehr Schritte der Shopping Journey übernehmen, müssen E-Commerce-Unternehmen überdenken, wie sie sich präsentieren - nicht nur für Menschen, sondern auch für Maschinen. Entdeckung, Marketing, Betrieb und sogar die Lieferketten verändern sich bereits, und das Tempo wird sich nicht verlangsamen.
Hier sind drei große Veränderungen, die bereits im Gange sind - und was sie für die Funktionsweise des E-Commerce bedeuten.
1. Der Entdeckungstrichter bricht zusammen
Der traditionelle Trichter - Aufmerksamkeit, Interesse, Entscheidung, Aktion - hat Risse. KI-Agenten gehen nicht durch diesen Weg. Sie überspringen ihn sogar ganz. Einer von fünf Käufern nutzt bereits generative KI, um Produkte zu finden, und einige Agenten können inzwischen vollständige Bestellungen aufgeben, ohne dass der Nutzer jemals eine Website besucht.
Was passiert also, wenn die Suche an eine Maschine delegiert wird? Man konkurriert nicht mehr um menschliche Klicks, sondern um die Aufnahme in die Auswahlliste eines Agenten. Das ändert das Spiel komplett.
Das bedeutet nicht, dass die Leute ganz aufhören werden zu browsen. Aber bei vielen Transaktionen, insbesondere bei Routinevorgängen oder zeitkritischen Vorgängen, werden Agenten die Führung übernehmen - und sie werden das auswählen, was am einfachsten zu interpretieren und zu überprüfen ist.
Das bedeutet, dass Ihre Produktauflistungen sauber, vollständig und für Maschinen geeignet sein müssen. Jeder Preis, jede Beschreibung, jedes Rückgaberecht und jedes Nachhaltigkeitskennzeichen ist wichtig. Wenn Ihre Daten nicht strukturiert sind, sind Sie aus dem Gespräch heraus, bevor es beginnt.
2. Die Verlagerung hin zu einer agentenbasierten Optimierung
Vergessen Sie Landing Pages und visuelles Storytelling - Agenten interessieren sich nicht für Ihr Branding. Sie lesen Daten, nicht Design.
Um in den Agenturen-Rankings aufzutauchen, müssen Ihre Angebote präzise, standardisiert und API-zugänglich sein. Angebote, Spezifikationen und Verfügbarkeiten sollten maschinenlesbar sein - und nicht in JavaScript vergraben oder in PDFs versteckt.
Agenten legen Wert auf Vollständigkeit, Klarheit und Konsistenz. Sie stöbern nicht - sie scannen, bewerten und entscheiden. Eine vage Beschreibung oder ein fehlendes Attribut könnte Sie sofort aus dem Rennen werfen.
Dieser Wandel zeigt bereits Ergebnisse. In einer Fallstudie konnte eine Marke, die semantische Produktschemata implementierte, einen Anstieg der "Add-to-cart"-Aktionen um 192% und einen Anstieg der Konversionen um 278% verzeichnen. Das passiert, wenn Ihre Daten so strukturiert sind, wie Agenten es erwarten.
Wenn Sie immer noch nur an menschenfreundliches SEO denken, sind Sie im Rückstand. Agentischer Handel erfordert Schema-First-Denken.
3. Betrieb und Lieferketten werden vollständig automatisiert
In agentenbasierten Ökosystemen ist Automatisierung kein Nice-to-have, sondern eine Basisinfrastruktur. Führende Plattformen wie Coupa und Amazon haben bereits damit begonnen, Beschaffung und Logistik an KI-Systeme zu übergeben, die Entscheidungen in Echtzeit treffen können.
Die Zahlen sprechen für sich:
- 15% niedrigere Logistikkosten
- 35% weniger Lagerabfälle
- 65% schnellerer Service
Die KI-Agenten von Coupa können jetzt Bestellungen auf der Grundlage von Richtlinien und Kontext prüfen und genehmigen - ohne dass ein Mensch dazwischenfunkt. Amazons Inventory Engine hat den Überbestand um 20% reduziert und die Produktverfügbarkeit um 15% erhöht.
Dies ist nicht nur eine Änderung im Backend, sondern wirkt sich auf das gesamte System aus. Die Verkäufer werden bald direkt mit den Lieferanten verhandeln. Die Lieferung wird durch Algorithmen gesteuert. Die Lagerbestände werden automatisch auf der Grundlage der prognostizierten Nachfrage angepasst.
Wenn Ihre Betriebsabläufe nicht für Machine-to-Machine-Transaktionen eingerichtet sind - mit sauberen APIs, strukturierten Daten und agentenfähiger Logik - werden Sie die Verzögerung schnell zu spüren bekommen.
Was Agentic Shopping für die Zukunft des Einzelhandels bedeutet
Der Einzelhandel sitzt den agentenbasierten Wandel nicht aus. Genau wie der E-Commerce beginnt er, sich auf KI-gesteuerte Ausführung umzustellen - und Walmart zeigt bereits, wie das in der realen Welt aussieht.
Derzeit führt Walmart aufgabenspezifische Agenten ein, um die Produktionszyklen zu verkürzen, das Merchandising zu verfeinern und die sich wiederholenden Teile der Abläufe in den Läden zu übernehmen. Und obwohl es noch früh ist, sind die Prioritäten klar:
- Verringerung sich wiederholender Aufgaben: Die Agenten ersetzen nicht das Ladenpersonal, sondern erledigen Routinearbeiten. Walmart nutzt sie zur Unterstützung bei der Planung, Auffüllung der Bestände und Lösung grundlegender Probleme. Im Backend erledigen die Agenten automatisch Aufgabenzuweisungen, Preisaktualisierungen und Bestandskontrollen.
- Schnellere Bestandsentscheidungen: Anstatt nach Saison zu planen, verwendet Walmart Echtzeitdaten für die Bestandsverwaltung. Das ist eine Umstellung von festen Plänen auf eine Live-Nachfrageverfolgung. Einzelhändler, die wettbewerbsfähig bleiben wollen, müssen das Gleiche tun.
- Systeme, die miteinander kommunizieren: Damit das Agenten-Shopping funktioniert, müssen die Kundenbetreuer direkten Zugang zu den Filialsystemen haben. Das bedeutet, dass Verfügbarkeit, Preise und Lieferung in Echtzeit synchronisiert werden müssen. Gleichzeitig steuern die Kunden das Verhalten der Agenten, indem sie Regeln wie Budget oder bevorzugte Marken festlegen. Walmart baut Feedbackschleifen auf, damit sich beide Systeme mit der Nutzung anpassen und verbessern.
Auf der Verbraucherseite geht es darum, Grenzen zu setzen: Markenpräferenzen, Budgetbereiche, Produktkategorien. Mit der Zeit schaffen diese Signale eine Feedback-Schleife, die es den Agenten ermöglicht, nicht nur die Suche, sondern auch die Abwicklung zu verbessern. Walmart möchte diesen Kreislauf schließen und das Kundenverhalten kontinuierlich in die Agentenlogik und die Backend-Abläufe einfließen lassen.
Die Quintessenz? Einzelhändler, die auf eine Zusammenarbeit von Agent zu Agent setzen - und nicht nur auf UI-Upgrades oder glänzende In-Store-Technologie - werden diejenigen sein, die relevant bleiben. Es geht nicht darum, KI hinzuzufügen. Es geht darum, Workflows zu entwickeln, die eine direkte, saubere und schnelle Koordination zwischen Maschinen ermöglichen.
Risiken und Herausforderungen des agenturgestützten Handels
Es steht außer Frage, dass der agentengestützte Handel einen massiven Wandel mit sich bringt - aber es gibt nicht nur positive Aspekte. Wie bei jedem System, das sich so stark auf KI stützt, gibt es ein paar echte Bedenken, die man im Auge behalten muss. Einige sind technischer Natur. Andere sind betrieblicher Natur. Und für die meisten wird es keine einfachen Lösungen geben. Hier ist, worauf Marken und Plattformen achten müssen:
Kognitive Einschränkungen
Selbst sehr fähige LLMs können sich irren. Sie können den Kontext falsch deuten, die Absicht des Benutzers falsch interpretieren oder selbstbewusst etwas empfehlen, das einfach nicht passt - wie z. B. irrelevante Artikel in einen Einkaufswagen zu legen. Halluzinationen sind nicht mehr nur ein akademisches Problem - sie wirken sich direkt auf das Kundenerlebnis aus.
Vergiftung des Gedächtnisses
Agenten sind so konzipiert, dass sie aus vergangenen Interaktionen "lernen", aber das macht sie auch anfällig. Wenn jemand falsche oder irreführende Daten in diesen Gedächtnisstrom einspeist, könnte der Agent am Ende Entscheidungen treffen, die auf falschen Eingaben beruhen. Das ist raffiniert - und potenziell gefährlich.
Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes
Für eine effektive Personalisierung benötigen die Agenten Zugang zu persönlichen Daten - frühere Einkäufe, Vorlieben, vielleicht sogar das finanzielle Verhalten. Aber die Speicherung dieser Art von Daten bringt ernsthafte Auswirkungen auf den Datenschutz mit sich. Marken benötigen strenge Sicherheitsrichtlinien und volle Transparenz, um konform und vertrauenswürdig zu bleiben.
Adoptionskosten
Die Einführung des agenturgestützten Handels ist keine einfache Angelegenheit. Es erfordert Investitionen. Viele Unternehmen müssen ihre Mitarbeiter umschulen, ihre technischen Systeme aktualisieren, ihren Umgang mit Daten überdenken und in einigen Fällen den Betrieb von Grund auf neu aufbauen.
Sicherheitsbedrohungen
Wie jedes System, das in großem Umfang betrieben wird, können auch Agenten zur Zielscheibe werden. Sie können durch bösartige Aufforderungen getäuscht oder als Einstiegspunkte für Betrugsversuche genutzt werden. Wenn sie nicht sicher aufgebaut sind, können sie mehr Schaden als Nutzen anrichten.
Voreingenommenheit bei Empfehlungen
Agenten wählen Produkte nicht in einem Vakuum aus. Ihre Entscheidungen werden von den Daten beeinflusst, auf die sie geschult wurden, und die möglicherweise große Marken, Artikel mit höheren Gewinnspannen oder Produkte mit mehr Aufmerksamkeit bevorzugen. Das kann die Ergebnisse verzerren - nicht unbedingt in Richtung der besten Produkte, sondern in Richtung der sichtbarsten oder profitabelsten.
Wer baut bereits an der Zukunft des agentenbasierten Handels?
Während das Konzept des agentenbasierten Handels noch neu ist, sind einige wichtige Akteure bereits tief in der Umsetzung. Diese Unternehmen warten nicht darauf, dass der Bereich ausgereift ist - sie gestalten ihn aktiv mit.
Hier ein Überblick über die führenden Unternehmen und ihre Angebote auf dem Markt:
- OpenAI - Bediener: OpenAI treibt diese Idee mit Operator voran, einem webbasierten Agenten, der Websites in der realen Welt durchsuchen, navigieren und Entscheidungen treffen kann. Brauchen Sie Lebensmittel von Instacart, eine Konzertkarte von StubHub oder ein Abendessen von DoorDash? Operator kann all das erledigen - ohne dass der Benutzer klicken muss.
- Amazon - Rufus und Kauf für mich: Amazon geht den Weg des Assistenten mit Rufus, einem in die App integrierten, dialogfähigen Einkaufsagenten. Er greift auf den riesigen Produktkatalog von Amazon und Kundenrezensionen zurück, um relevante Empfehlungen zu geben. Und mit "Buy for Me" ermöglicht Amazon seinen Nutzern, auf Websites von Drittanbietern einzukaufen, ohne die App verlassen zu müssen - der Agent erledigt das alles im Hintergrund.
- Visa - Intelligenter Handel: Visa sorgt dafür, dass Zahlungen agentenfreundlich sind. Ihre Intelligent Commerce-Plattform ermöglicht KI-Systemen den Zugriff auf tokenisierte Zahlungs-APIs und hilft Agenten, sichere Transaktionen unter Berücksichtigung von Benutzerpräferenzen und Betrugsschutz durchzuführen.
- Mastercard - Agent Pay: Mastercard bietet mit "Agent Pay" ebenfalls Token-basierte Zahlungsdaten speziell für KI-Agenten an. Es wurde entwickelt, um reibungslose Einkäufe zu unterstützen - ohne sensible Zahlungsdaten preiszugeben.
- PayPal - Agenten-Toolkit: Das Agenten-Toolkit von PayPal lässt sich mit den Agenten-SDKs von LangChain und OpenAI integrieren, sodass Entwickler Agenten erstellen können, die direkt über PayPal Bestellungen erstellen, Rechnungen verwalten und Abonnements abwickeln können.
- Stripe - Agent Toolkit: Auch Stripe ist nicht untätig. Mit seiner Version des Agent Toolkit können Agenten virtuelle Einwegkarten ausgeben und mit nutzungsbasierter Abrechnung arbeiten - ideal für KI-Workflows, die flexible, sichere Zahlungen im laufenden Betrieb benötigen.
Wie sich E-Commerce-Teams auf den Agentic Commerce vorbereiten können
Wenn KI-Agenten Kaufentscheidungen übernehmen sollen, muss Ihre Plattform für sie arbeiten - nicht nur für Menschen. Das bedeutet, dass Sie von menschenoptimierten Websites zu Systemen übergehen müssen, die von Maschinen gelesen, analysiert und bearbeitet werden können.
Hier ist, worauf Sie sich konzentrieren sollten:
- Verwenden Sie strukturierte Produktdaten: Implementieren Sie Schema-Markup und klare Attribute, damit Agenten Ihre Einträge verstehen können, ohne raten zu müssen.
- Machen Sie Backend-Daten über APIs zugänglich: Machen Sie Bestands-, Preis- und Versandinformationen über saubere, gut dokumentierte APIs zugänglich. Agenten brauchen Echtzeit-Zugang - keine statischen Seiten.
- Standardisieren Sie Ihre Werbeaktionen: Erstellen Sie Angebote in Formaten, die Agenten bewerten können. Banner werden nicht helfen - strukturierte Daten schon.
- Zentralisieren Sie Kundendaten: Verwenden Sie eine CDP, um Kaufhistorie, Präferenzen und Verhalten an einem Ort zu konsolidieren. Agenten können sich darauf verlassen, um die Auswahl zu personalisieren.
- Bereinigen Sie Ihre Erstanbieterdaten: Beseitigen Sie Inkonsistenzen. Stellen Sie sicher, dass Daten wie Präferenzen und Bestellungshistorie zuverlässig und strukturiert sind.
- Aktivieren Sie ereignisgesteuerte Workflows: Richten Sie Echtzeit-Auslöser ein, damit Agenten Aktionen - wie Nachbestellungen oder Warnungen - ohne manuelle Schritte automatisieren können.
- Umstellung von SEO auf semantische Struktur: Vergessen Sie das Visuelle. Agenten bewerten aufgrund von Klarheit und Konsistenz. Verwenden Sie Datenformate, die sie analysieren können.
- Respektieren Sie den Datenschutz: Stellen Sie sicher, dass benutzerspezifische Eingaben sicher gehandhabt werden. Agenten brauchen keinen vollständigen Zugriff - nur genug, um sicher zu handeln.
- Führen Sie Tests mit simulierten Agenten durch: Raten Sie nicht. Testen Sie, wie sich Ihre Plattform verhält, wenn ein KI-Agent versucht, eine Aufgabe zu erledigen - von der Entdeckung bis zum Checkout.
Schlussfolgerung
Der agentengestützte Handel ist keine Theorie mehr - er findet bereits statt. KI-Agenten wählen bereits Produkte aus, geben Bestellungen auf und umgehen herkömmliche Verkaufstrichter vollständig. Für E-Commerce- und Einzelhandelsteams ist die Umstellung keine Option. Wenn Ihre Systeme nicht mit einem Agenten sprechen können, werden Sie nicht an der Konversation teilnehmen.
Das bedeutet nicht, dass Sie von heute auf morgen alles umkrempeln müssen. Aber es bedeutet, dass sich Ihr Fahrplan ändern muss. Beginnen Sie mit der Struktur. Machen Sie Ihre Daten sauber. Erstellen Sie APIs, die tatsächlich funktionieren. Und vergessen Sie die glänzende Benutzeroberfläche - Maschinen interessieren sich nicht für sie. Die Marken, die als Nächstes gewinnen, werden nicht die lautesten sein - sie werden die maschinenlesbarsten sein.
FAQ
Der herkömmliche elektronische Handel ist darauf angewiesen, dass die Nutzer suchen, stöbern und entscheiden. Agentischer Handel kehrt das um. KI-Agenten kümmern sich um alles - Entdeckung, Vergleich, sogar um den Checkout - basierend auf Ihren Präferenzen und Ihrem Kontext.
Die Menschen kaufen immer noch ein - aber für Routineaufgaben oder zeitkritische Aufgaben übernehmen bereits Agenten die Arbeit. Betrachten Sie es weniger als Ersatz, sondern eher als Delegation. Sie entscheiden, was Ihnen wichtig ist. Der Agent kümmert sich um den Rest.
Strukturieren Sie Ihre Produktdaten. Verwenden Sie Schema-Auszeichnungen. Stellen Sie Live-Daten wie Lagerbestand, Preise und Lieferoptionen über APIs zur Verfügung. Wenn Ihr Angebot nicht von einem Agenten gelesen werden kann, wird es wahrscheinlich auch nicht angezeigt werden.
Nicht wirklich. Sprache und Chat sind Schnittstellen. Agentischer Handel ist Ausführung. Diese Agenten reagieren nicht nur - sie handeln, verhandeln und erledigen Aufgaben von Anfang bis Ende, oft ohne menschliche Interaktion.
SEO ist nicht tot, aber es entwickelt sich schnell weiter. Es geht nicht mehr um die Dichte des Inhalts oder die Platzierung von Schlüsselwörtern - es geht um die Klarheit der Daten. Wenn Ihre Produktseite nicht semantisch strukturiert ist, wird sie bei der Suche eines Agenten nicht auftauchen.
