Stell dir vor, du brauchst neue Kopfhörer.
Heute läuft das ungefähr so:
Google öffnen.
Testberichte suchen.
Online-Shops vergleichen.
Bewertungen lesen.
Noch einen Testbericht öffnen.
Feststellen, dass irgendein Reddit-Nutzer das Modell schrecklich findet.
Weitere 40 Minuten recherchieren.
Dann entdecken, dass es inzwischen schon ein Nachfolgemodell gibt.
Alles wieder von vorne.
Das Internet hat Shopping unglaublich bequem gemacht.
Gleichzeitig hat es eine neue Arbeit geschaffen:
Wir müssen aus einer fast unbegrenzten Auswahl selbst herausfinden, was wir kaufen sollen.
Genau hier könnte künstliche Intelligenz den Onlinehandel grundlegend verändern.
Die nächste Entwicklungsstufe heißt Agentic Commerce.
Dabei zeigt uns eine KI nicht einfach nur Produkte.
Sie bekommt eine Aufgabe.
Zum Beispiel:
„Finde mir gute Noise-Cancelling-Kopfhörer unter 250 Euro, die bequem für lange Zugfahrten sind.“
Dann beginnt die Maschine zu arbeiten.
Produkte suchen.
Eigenschaften vergleichen.
Bewertungen berücksichtigen.
Preise prüfen.
Möglicherweise einen Favoriten auswählen.
Und perspektivisch könnte sie sogar Teile des Kaufprozesses selbst übernehmen.
Das klingt nach einer kleinen Verbesserung der Produktsuche.
Tatsächlich könnte es einer der größten Umbrüche im Online-Shopping seit dem Smartphone werden.
Denn bisher bestimmen wir selbst den Weg zum Produkt
Die klassische Customer Journey im Internet funktioniert seit Jahren ungefähr gleich.
Ein Bedürfnis entsteht.
Dann kommt die Suche.
Google.
Amazon.
Online-Shop.
Preisvergleich.
Social Media.
Vielleicht YouTube.
Am Ende landet der Kunde irgendwo bei einem Händler.
Für Shops ist dieser Weg enorm wichtig.
Sie investieren Milliarden in Werbung, Suchmaschinenoptimierung, Social Media und Markenbekanntheit, damit ausgerechnet ihr Link angeklickt wird.
Doch was passiert, wenn der Kunde diese Links überhaupt nicht mehr selbst anklickt?
Was passiert, wenn er einfach einer KI sagt:
„Such du das Beste für mich.“
Dann könnte sich die Macht im Onlinehandel verschieben.
Genau das meint Agentic Commerce
Bitkom beschreibt Agentic Commerce als Einsatz von KI-Agenten beziehungsweise Agentic AI im Handel.
Solche digitalen Shopping-Assistenten können im Auftrag von Verbrauchern beispielsweise Preise vergleichen oder passende Produkte vorschlagen.
Auf Händlerseite können KI-Systeme wiederum bei Sortimenten, Lieferbedingungen oder personalisiertem Marketing eingesetzt werden.
Der entscheidende Unterschied zu bisherigen Empfehlungssystemen liegt in der Eigenständigkeit.
Ein klassischer Shop sagt:
„Kunden, die dieses Produkt gekauft haben, interessieren sich auch für dieses.“
Ein Shopping-Agent könnte dagegen sagen:
„Von den verfügbaren Optionen passt Produkt B am besten zu deinen Anforderungen.“
Das ist ein völlig anderes Verhältnis.
Wir könnten vom Suchen zum Beauftragen wechseln
Genau darin liegt möglicherweise die eigentliche Revolution.
Heute suchen wir.
Morgen delegieren wir.
Nicht:
„Zeig mir Kaffeemaschinen.“
Sondern:
„Ich brauche eine Kaffeemaschine für maximal 300 Euro. Sie soll klein sein, guten Espresso machen, leicht zu reinigen sein und keine Kapseln verwenden.“
Die KI könnte anschließend versuchen, die Aufgabe zu lösen.
Damit verändert sich die Rolle des Verbrauchers.
Wir müssen nicht mehr unbedingt wissen, wo wir suchen sollen.
Wir müssen möglichst genau beschreiben, was wir brauchen.
Das klingt nach einem kleinen Unterschied.
Für den Onlinehandel ist es ein gigantischer.
Erste Daten zeigen, dass genau diese Entwicklung bereits beginnt
Europäische Verbraucher nutzen generative KI beim Shopping bisher vor allem in der Phase vor der eigentlichen Transaktion.
Eine McKinsey-Untersuchung zum europäischen Agentic Commerce zeigt: Unter den befragten europäischen GenAI-Nutzern verwenden 63 Prozent KI zum Vergleichen von Marken, Modellen, Preisen und Bewertungen.
55 Prozent nutzen sie, um mehr über eine Produktkategorie oder ein konkretes Produkt zu erfahren.
46 Prozent setzen KI zur Produktentdeckung und Inspiration ein.
Das ist bemerkenswert.
Denn genau diese Aufgaben waren bisher Kernbereiche von Suchmaschinen, Vergleichsportalen, Shopping-Websites und Produkttests.
KI beginnt also bereits dort einzudringen, wo Kaufentscheidungen entstehen.
Noch kauft die KI meistens nicht selbst
Das muss man allerdings klar unterscheiden.
Zwischen:
„Die KI hilft mir bei der Auswahl“
und
„Die KI kauft selbstständig für mich“
liegt ein großer Schritt.
Aktuell wird KI wesentlich stärker zur Recherche und Entscheidungsunterstützung genutzt als für vollständig autonome Transaktionen.
Und das ist nachvollziehbar.
Einer Maschine zu erlauben, Informationen zu sammeln, ist eine Sache.
Ihr Zugriff auf das eigene Geld zu geben, eine andere.
Vertrauen wird deshalb zum entscheidenden Faktor
Stell dir vor, eine KI sagt:
„Ich habe das beste Angebot gefunden.“
Die nächste Frage lautet automatisch:
Warum genau dieses?
Ist es wirklich das beste Produkt?
Oder zahlt dieser Händler Provision?
Wurden alle relevanten Shops durchsucht?
Sind Bewertungen zuverlässig?
Ist der Preis tatsächlich günstig?
Gibt es versteckte Versandkosten?
Und vielleicht die wichtigste Frage:
Wessen Interessen vertritt der Agent?
Meine?
Die des Plattformbetreibers?
Oder die des Händlers?
Genau diese Fragen werden darüber entscheiden, wie schnell autonome Shopping-Agenten akzeptiert werden.
Der billigste Preis ist nämlich nicht immer die beste Entscheidung
Menschen kaufen überraschend kompliziert ein.
Nehmen wir einen Laptop.
Ein Agent könnte feststellen:
Shop A verlangt 899 Euro.
Shop B verlangt 879 Euro.
Also Shop B.
Doch vielleicht liefert Shop A morgen.
Shop B erst in zwei Wochen.
Vielleicht bietet Shop A einen besseren Kundenservice.
Vielleicht besitzt Shop B schlechtere Rückgabebedingungen.
Vielleicht ist beim einen Händler Zubehör enthalten.
Beim anderen nicht.
Der „beste Deal“ ist deshalb selten nur eine Zahl.
Ein guter Shopping-Agent müsste Kontext verstehen.
Und genau das macht die Aufgabe technisch anspruchsvoll.
KI könnte Preisvergleich trotzdem massiv verändern
Heute funktionieren Preisvergleichsportale meistens über Filter.
Produkt auswählen.
Preise anzeigen.
Sortieren.
Der Mensch entscheidet.
Ein KI-Agent könnte mehrere Ebenen gleichzeitig berücksichtigen.
Preis.
Lieferzeit.
Bewertungen.
Ausstattung.
Garantie.
Persönliche Vorlieben.
Frühere Käufe.
Vielleicht sogar die Information, dass man grundsätzlich lieber weniger kauft, dafür aber langlebiger.
Der Preisvergleich würde dadurch vom Tabellenproblem zum Entscheidungsproblem.
Und genau dort ist KI besonders interessant.
Für Händler könnte das ziemlich unbequem werden
Denn wenn Maschinen Produkte auswählen, verändert sich die Frage:
Wie überzeugt man eine Maschine?
Ein schöner Shop?
Vielleicht weniger wichtig.
Emotionale Werbung?
Möglicherweise ebenfalls.
Eine bekannte Marke?
Wahrscheinlich weiterhin relevant, aber anders.
Plötzlich werden strukturierte Informationen entscheidend.
Preis.
Verfügbarkeit.
Lieferzeit.
Produkteigenschaften.
Retourenbedingungen.
Bewertungen.
Technische Daten.
Alles muss so bereitgestellt werden, dass KI-Systeme es zuverlässig verstehen können.
Der Online-Shop der Zukunft muss also möglicherweise nicht nur für Menschen optimiert sein.
Sondern auch für Maschinen.
SEO könnte dadurch einen neuen Verwandten bekommen
Seit Jahrzehnten versuchen Unternehmen, bei Google möglichst weit oben zu erscheinen.
Suchmaschinenoptimierung – SEO – wurde zu einer ganzen Industrie.
Mit KI entsteht bereits eine neue Diskussion:
Wie schafft es eine Marke in die Antwort eines KI-Assistenten?
Und beim Agentic Commerce wird diese Frage noch konkreter:
Wie schafft es ein Produkt in die Auswahl eines Shopping-Agenten?
Vielleicht entstehen dafür völlig neue Optimierungsstrategien.
Nicht mehr nur:
„Wie bekommen wir einen Klick?“
Sondern:
„Wie werden unsere Produktdaten von einer KI als relevant und vertrauenswürdig bewertet?“
Das könnte E-Commerce-Marketing erheblich verändern.
Marken haben deshalb ein neues Problem
Wenn ein Kunde direkt auf die Website einer Marke geht, besitzt die Marke die Beziehung.
Sie kann ihre Geschichte erzählen.
Produkte präsentieren.
Newsletter anbieten.
Treueprogramme aufbauen.
Vielleicht kauft der Kunde später erneut.
Wenn dagegen ein KI-Agent zwischen Kunde und Händler sitzt, kann diese Beziehung schwächer werden.
Der Zahlungsanbieter Adyen warnt bereits genau vor dieser Entwicklung: Wenn KI-Assistenten Produktempfehlung, Händlerauswahl und irgendwann auch Bezahlung stärker übernehmen, könnten Händler einen Teil ihres direkten Kontakts zum Kunden verlieren.
Für Marken könnte Loyalität deshalb wichtiger werden – nicht weniger.
Denn die KI könnte Marken austauschbarer machen
Stell dir vor, du sagst:
„Bestell mir Waschmittel.“
Vielleicht besitzt du heute eine bevorzugte Marke.
Aber was passiert, wenn dein Shopping-Agent weiß:
Marke B ist diese Woche 20 Prozent günstiger und laut deinen Kriterien praktisch gleichwertig?
Wechselt er automatisch?
Wenn ja, wird Markentreue schwieriger.
Der Händler konkurriert dann nicht mehr nur um deine Aufmerksamkeit.
Er konkurriert um die Bewertung eines Algorithmus.
Das ist eine ziemlich fundamentale Veränderung.
Andererseits könnte KI schlechte Käufe reduzieren
Für Verbraucher besitzt die Entwicklung enormes Potenzial.
Viele Fehlkäufe entstehen nicht, weil Menschen unbedingt etwas Schlechtes kaufen wollen.
Sondern weil Recherche anstrengend ist.
Man hat keine Lust, 37 Produkte zu vergleichen.
Also nimmt man eines der ersten.
Oder das mit den meisten Bewertungen.
Oder das, dessen Werbung man gerade gesehen hat.
Ein guter Shopping-Agent könnte geduldiger sein.
Er wird nicht müde.
Er möchte nicht schnell Feierabend machen.
Er kann theoretisch hunderte Optionen vergleichen.
Das könnte Kaufentscheidungen rationaler machen.
Aber nur, wenn die Daten stimmen
Und hier liegt ein großes Problem.
KI kann nur mit Informationen arbeiten, auf die sie zugreifen kann.
Falsche Produktdaten bleiben falsch.
Manipulierte Bewertungen bleiben problematisch.
Veraltete Preise ebenso.
Und KI-Systeme können selbst Fehler machen.
Eine sehr überzeugend formulierte Empfehlung ist nicht automatisch eine korrekte Empfehlung.
Das ist beim Shopping besonders relevant.
Denn hier besitzt ein Fehler einen Preis.
Im wahrsten Sinne des Wortes.
Wer haftet eigentlich, wenn der Agent falsch einkauft?
Diese Frage wird spätestens dann spannend, wenn KI tatsächlich Transaktionen selbst ausführt.
Angenommen, du sagst:
„Bestell einen Drucker unter 200 Euro, der mit meinem Mac funktioniert.“
Die KI bestellt.
Das Gerät ist inkompatibel.
Wer hat die falsche Entscheidung getroffen?
Du?
Die Plattform?
Der Anbieter des KI-Modells?
Der Händler?
Oder war die Produktinformation falsch?
Bei einfachen Empfehlungen kann man sagen:
Der Verbraucher entscheidet am Ende selbst.
Je autonomer der Agent handelt, desto schwieriger wird diese Trennung.
Auch Rückgaben könnten automatisiert werden
Die Geschichte endet schließlich nicht beim Kauf.
Ein intelligenter Shopping-Agent könnte theoretisch auch nach der Bestellung weiterarbeiten.
Lieferung verfolgen.
Preisänderungen erkennen.
Reklamationen vorbereiten.
Retouren organisieren.
Garantiefristen im Blick behalten.
Vielleicht sogar Verbrauchsmaterial automatisch nachbestellen.
Das klingt komfortabel.
Aber auch ein bisschen unheimlich.
Denn irgendwann verwaltet die KI einen relevanten Teil unseres Konsumlebens.
Dann entsteht die nächste Frage: Kaufen wir möglicherweise noch mehr?
Technologie verspricht häufig, Reibung zu reduzieren.
One-Click-Shopping hat das getan.
Gespeicherte Zahlungsdaten ebenfalls.
Jetzt könnte Agentic Commerce die Reibung noch weiter reduzieren.
„Ich brauche neue Laufschuhe.“
Eine Minute später:
Bestellt.
Das ist praktisch.
Aber Reibung besitzt manchmal eine nützliche Funktion.
Wenn ein Kauf komplizierter ist, überlegen wir länger.
Brauche ich das wirklich?
Ist es den Preis wert?
Sollte ich warten?
Wenn eine KI sämtliche Arbeit übernimmt, könnte Shopping noch impulsiver werden.
Nur eben auf eine neue Art.
Oder die KI könnte genau das Gegenteil tun
Interessanterweise könnte ein Agent auch als Konsumbremse funktionieren.
Man könnte ihm Regeln geben.
„Kaufe nichts, wenn ich bereits etwas Vergleichbares besitze.“
„Bevorzuge reparierbare Produkte.“
„Keine Fast-Fashion-Empfehlungen.“
„Informiere mich, wenn der Preis in den letzten Wochen ungewöhnlich hoch ist.“
„Warte bei nicht notwendigen Käufen 24 Stunden.“
Dann würde künstliche Intelligenz nicht mehr versuchen, uns möglichst viel zu verkaufen.
Sie könnte versuchen, unsere eigenen Einkaufsregeln durchzusetzen.
Das wäre eine überraschend interessante Entwicklung.
Personalisierung wird damit wesentlich mächtiger
Heute bedeutet Personalisierung häufig:
Ein Shop merkt, dass man Schuhe angesehen hat.
Also sieht man anschließend überall Werbung für Schuhe.
Nicht besonders intelligent.
Ein echter Shopping-Agent könnte dagegen langfristig lernen:
Welche Größen passen?
Welche Marken wurden zurückgeschickt?
Welche Materialien mag man nicht?
Wie hoch ist das übliche Budget?
Was ist wichtiger – Preis oder Qualität?
Welche Produkte besitzt man bereits?
Das Ergebnis könnte wesentlich nützlicher sein.
Aber dafür müsste man der KI ziemlich viel über sich erzählen.
Und genau hier kommt Datenschutz ins Spiel
Je besser ein Shopping-Agent uns kennt, desto besser kann er theoretisch einkaufen.
Doch dafür benötigt er Daten.
Kaufhistorie.
Vorlieben.
Budget.
Vielleicht Körpermaße.
Wohnort.
Familienstruktur.
Gesundheitsbezogene Informationen könnten bei bestimmten Produkten ebenfalls indirekt relevant werden.
Das sind teilweise sehr persönliche Informationen.
Der perfekte Shopping-Agent wäre deshalb wahrscheinlich gleichzeitig ein ziemlich detailliertes Konsumprofil seines Besitzers.
Komfort und Privatsphäre geraten erneut in einen klassischen digitalen Konflikt.
Europa setzt inzwischen stärkere Transparenzregeln für KI durch
Seit dem 2. August 2026 gelten und werden zentrale Transparenzpflichten des europäischen AI Act durchgesetzt.
Unter anderem müssen bestimmte interaktive KI-Systeme Nutzer darüber informieren, wenn sie direkt mit künstlicher Intelligenz interagieren. Für KI-generierte oder manipulierte Inhalte gelten ebenfalls Transparenz- beziehungsweise Kennzeichnungsvorgaben.
Das beantwortet noch lange nicht jede Frage rund um Agentic Commerce.
Aber die Richtung ist klar:
Wenn KI immer stärker in Entscheidungen eingreift, soll für Verbraucher zumindest erkennbarer sein, wann sie es mit KI zu tun haben.
Shopping könnte dadurch paradoxerweise wieder einfacher werden
Das Internet sollte Einkaufen eigentlich vereinfachen.
Und hat es auch.
Wir müssen nicht mehr in fünf Geschäfte fahren, um fünf Preise zu vergleichen.
Aber die unbegrenzte Auswahl hat ein neues Problem geschaffen.
Zu viele Optionen.
Zu viele Bewertungen.
Zu viele Shops.
Zu viele Rabattcodes.
Zu viele Vergleichstabellen.
Zu viele „Top 10“-Listen.
Vielleicht ist die nächste Entwicklungsstufe deshalb nicht noch mehr Auswahl.
Sondern jemand – oder etwas –, das diese Auswahl wieder reduziert.
Der Warenkorb könnte sogar an Bedeutung verlieren
Die Branche denkt bereits darüber nach, wie weit dieser Wandel gehen könnte.
Der Präsident für Technologie des Zahlungsunternehmens Stripe sagte kürzlich voraus, dass klassische Checkout-Seiten langfristig verschwinden könnten, wenn KI-getriebener Handel und direktere Bezahlprozesse stärker werden. Das ist derzeit eine Branchenprognose, keine bereits eingetretene Realität.
Aber die Idee ist interessant.
Heute:
Produkt finden.
Shop öffnen.
In den Warenkorb legen.
Zur Kasse.
Adresse.
Zahlungsmethode.
Bestätigen.
Morgen vielleicht:
„Kauf das.“
Fertig.
Wenn das passiert, wäre der klassische Online-Shop nicht verschwunden.
Aber seine Rolle wäre eine völlig andere.
Händler sehen KI deshalb bereits als Wettbewerbsfaktor
Die Entwicklung ist nicht nur ein theoretisches Zukunftsszenario.
In einer von Bitkom zitierten repräsentativen Befragung aus 2025 sagten 61 Prozent der Handelsunternehmen, dass der Einsatz künstlicher Intelligenz Händlern einen Wettbewerbsvorteil verschafft.
KI wird im Handel bereits für Kundenservice, Marketing, Datenanalyse und Automatisierung eingesetzt.
Agentic Commerce erweitert diese Entwicklung nun um etwas Entscheidendes:
Die Maschine kann zunehmend selbst handeln.
Die spannendste Veränderung könnte deshalb uns selbst betreffen
Seit dem Beginn des Internethandels haben wir gelernt, bessere Online-Käufer zu werden.
Wir lesen Bewertungen.
Vergleichen Preise.
Erkennen unseriöse Shops.
Suchen Rabattcodes.
Prüfen Lieferzeiten.
Verstehen Rückgaberechte.
Doch vielleicht wird ein Teil dieser Fähigkeiten künftig weniger wichtig.
Statt selbst 20 Shops zu durchsuchen, müssen wir lernen, einer KI gute Regeln zu geben.
Nicht:
„Finde etwas Günstiges.“
Sondern:
„Finde etwas, das meinen Anforderungen entspricht, erkläre mir deine Auswahl und kaufe erst, wenn ich zustimme.“
Das klingt nach einer kleinen sprachlichen Veränderung.
Eigentlich ist es eine völlig neue Form des Einkaufens.
Vielleicht wird Vertrauen wichtiger als der Preis
Der erfolgreichste Shopping-Agent muss langfristig wahrscheinlich nicht derjenige sein, der immer den niedrigsten Preis findet.
Sondern derjenige, bei dem Nutzer glauben:
Er handelt wirklich in meinem Interesse.
Er zeigt keine Empfehlung nur deshalb, weil jemand dafür bezahlt.
Er verschweigt keine günstigere Alternative.
Er versteht meine Prioritäten.
Er erklärt seine Entscheidung.
Und er bestellt nicht plötzlich zwölf Packungen Kaffee, weil irgendwo ein Algorithmus „optimale Bevorratung“ berechnet hat.
Wenn Agentic Commerce tatsächlich groß wird, könnte Vertrauen deshalb zur wichtigsten Währung des digitalen Handels werden.
Das Online-Shopping der Zukunft beginnt vielleicht nicht mehr mit einem Shop
Das wäre die größte Veränderung.
1995 öffnete man eine Website.
Später begann Shopping häufig bei Google.
Dann kamen Marktplätze, Social Media und Shopping-Apps.
Die nächste Generation könnte mit einem einzigen Satz beginnen:
„Ich brauche …“
Was danach passiert, übernimmt teilweise die Maschine.
Sie sucht.
Vergleicht.
Sortiert.
Empfiehlt.
Und irgendwann vielleicht auch:
bestellt.
Noch sind wir nicht an dem Punkt, an dem autonome KI-Agenten selbstverständlich unseren gesamten Einkauf erledigen. Aktuell dominiert KI vor allem bei Recherche, Inspiration und Vergleich.
Aber die Richtung ist sichtbar.
Und wenn sie sich durchsetzt, könnte sich Online-Shopping stärker verändern als durch jede neue Shop-App der vergangenen Jahre.
Denn bisher hat Technologie hauptsächlich verändert, wo wir einkaufen.
Agentic Commerce könnte verändern, wer die eigentliche Kaufentscheidung trifft.
Und genau deshalb lautet die wichtigste Shopping-Frage der kommenden Jahre vielleicht nicht mehr:
„Wo bekomme ich das am günstigsten?“
Sondern:
„Wie viel Entscheidung möchte ich meiner KI eigentlich überlassen?“