### Hvad er der sket: Fremkomsten af Agentic Commerce
I et nyligt interview med InternetRetailing skitserede Liva Ralaivola, VP of research hos Criteo, den hastigt nærmende fremtid for agentic commerce – et nyt paradigme inden for online retail, hvor AI-agenter handler autonomt på vegne af forbrugerne. I modsætning til tidligere bølger af AI, som fokuserede på assistance og anbefalinger, introducerer agentic commerce selvstyrende systemer, der proaktivt udfører produktsøgning, sammenligning, forhandling, køb og administration efter salg, alt sammen gennemsigtigt forbundet med brugerens intention og begrænsninger.
Ralaivola understregede, at disse AI-agenter snart vil blive den centrale grænseflade for shopping og erstatte traditionelle websites som primære forbrugerkontaktpunkter. Denne vision overskrider ren automatisering: Agentic commerce-systemer er designet til at fortolke nuancerede præferencer, orkestrere komplekse transaktioner og lære af hver eneste brugerinteraktion. Criteo har reageret ved at udvikle fundamentale AI-modeller til at understøtte denne transformation og samtidig fokusere på gennemsigtighed og privatliv i takt med den øgede strøm og værdi af forbrugerdata.
### Betydningen for E-Commerce og Content-Infrastruktur
Fremkomsten af agentic commerce markerer et afgørende skift i digital detailhandel med omfattende implikationer for alle elementer af e-commerce-infrastruktur og indholdsoperationer.
#### Indvirkning på produktdatafeeds
AI-agenter kræver detaljerede, nøjagtige og strukturerede produktinformationer for at handle effektivt på vegne af brugerne. I modsætning til statisk katalogbrowsing afhænger agentic commerce af maskinlæsbare, opdaterede feeds, som understøtter sammenligning og udvælgelse i realtid. Detailhandlere skal investere i robuste, standardiserede feeds med udvidet attribute coverage: farve, pasform, ratings, bæredygtighed og mere. Overgangen tvinger en industriomspændende opgradering af datapipelines og valideringsprotokoller, der minimerer latenstider og fejltolerance. Manglende evne til at levere feeds af høj kvalitet risikerer usynlighed i den AI-faciliterede købsproces, da agenterne automatisk vil filtrere ufuldstændige eller inkonsistente lister fra.
#### Udvikling af katalogstandarder
Agentic commerce kræver interoperable indholdsstandarder, som muliggør friktionsfri dataudveksling på tværs af platforme, markedspladser og AI-økosystemer. Ældre katalogstrukturer, som ofte er fragmenterede og brandspecifikke, mangler den semantiske dybde, som AI-agenter kræver. Bevægelsen hen imod universelle skemaer – både for produkt- og tilbudsmetadata – vil sandsynligvis accelerere, drevet af behovet for automatisk fortolkning og beslutningstagningens nøjagtighed. Nye standarder som GS1 og åbne datamodeller vil ligge til grund for integrationer og sikre, at beskrivelser, specifikationer, priser og tilgængelighed er maskinforbrugbare og altid opdaterede.
#### Kvalitet og Fuldførelse af Produktsider
Agentic AI-modeller evaluerer automatisk lister for kvaliteten og fuldførelsen af oplysninger. Manglende attributter, uklarheder eller dårligt strukturerede billeder og tekst mindsker markant sandsynligheden for, at en vare præsenteres af en AI-agent. I praksis hæver det de konkurrencemæssige indsatser for forhandlere: Investering i beriget indhold (fra detaljerede dimensioner og medieaktiver til tredjepartscertificeringer) påvirker direkte synlighed og konvertering inden for agentic-drevne kunderejser. Automatisering og indhold revisionsværktøjer drevet af AI vil i stigende grad blive strategiske aktiver til at overvåge og optimere katalogkvalitet i stor skala.
#### Hastighed ved Assortiment Onboarding
AI-agenternes autonomi forstærker forventningerne om næsten øjeblikkelige sortimentsopdateringer – både for nye produkter og lagerændringer. Detailhandlere og brands skal strømline onboarding-workflows og automatisere dataindsamling, normalisering og publicering. No-code og AI-drevne platforme, som gør det muligt for forretningsteams hurtigt at tilpasse eller udvide sortimenter uden IT-flaskehalse, er afgørende. Denne smidighed er ikke længere en differentiator, men et grundlæggende krav i et commerce-landskab, hvor agenterne vil bevæge sig mod de mest komplette og aktuelle sortimentspuljer.
#### Udbredelsen af No-code og AI Automation
Arkitekturen i agentic commerce skaber nye use cases for no-code-platforme og AI-drevet automatisering:
- Indholdsmanagere kan orkestrere personaliserede anbefalingsregler, A/B-tests og kampagnelanceringer uden indgriben fra udviklere.
- Produktindhold kan beriges eller oversættes ved hjælp af generativ AI, matches mod katalogstandarder og valideres for agentic kompatibilitet i realtid.
- Prisoptimering, lagerallokering og salgsfremmende beslutninger kan udføres autonomt inden for fastsatte forretningsmæssige rammer.
Denne demokratisering af kompleks kommerciel logik afkorter go-to-market-cyklusser og giver ikke-tekniske teams mulighed for at iterere hurtigt.
### Databeskyttelse, Gennemsigtighed og Tillid
Eftersom agentic commerce forstærker omfanget og dybden af databehandling, intensiveres bekymringerne om privatlivets fred, bias og forklaringsmuligheder. Kunderne vil i stigende grad interagere ikke direkte med brands, men gennem deres AI-agenter – en tendens, der slører grænsen mellem personlig service og algoritmiske manipulationer. Regler som GDPR giver juridiske rammer, men Ralaivola påpeger, at ægte brugertillid er afhængig af gennemsigtig værdiudveksling: Forbrugerne skal forstå, hvilke data der bruges, hvorfor, og hvilken fordel de modtager.
Detailhandlere og løsningsudbydere udvikler værktøjer til forklaringsmuligheder, som gør det muligt for agenter at kommunikere rationalet bag anbefalinger eller produktvalg. At opbygge klarhed i disse uigennemsigtige AI-medierede oplevelser er kritisk, ikke kun for overholdelse, men også for brandets omdømme på et marked, hvor forbrugertillid er et bevægeligt mål.
### Strategiske Imperativer for Detailhandlere
Den tidslinje, som Ralaivola fremhævede og gentog i nylig forskning, tyder på, at agentic commerce vil opnå mainstream-adoption inden 2026. Store aktører eksperimenterer allerede med indlejrede AI-shoppingagenter og fundamentale commerce-modeller, hvilket signalerer et vendepunkt, der minder om de første dage med mobil eller markedsplads detailhandel. Detailhandlere, der forsinker tilpasningen til agentic commerce, risikerer marginalisering, da AI-agenter bliver arbitere for produkteksponering og transaktionsflow.
Tilpasning til denne fremtid betyder:
- Replatforming af produktdata management for automatisering og interoperabilitet.
- Opgradering af indholdsgenerering og berigelse for AI-agent synlighed.
- Investering i <a href="/da/blog/product_feed/">product feed</a> fuldstændighed med løbende automatiske audits.
- Accelerering af sortiments onboarding gennem no-code og AI workflow-løsninger.
- Indlejring af gennemsigtighed og forklaringsmuligheder i hver anbefaling og transaktion.
### Bredere Industrielt Perspektiv
Betydningen af agentic commerce er bredt anerkendt ud over individuelle virksomheder. Ifølge McKinsey vil avancerede AI-agenter snart forudse, personalisere og automatisere alle faser af shoppingrejsen og forvandle produktsøgning og -opdagelse til friktionsfri baggrundsoperationer. Gartner forudsiger, at en tredjedel af virksomhederne vil have adopteret agentic AI inden 2028, hvilket fundamentalt vil ændre kundeengagement og logistik. Tidlige pilotprogrammer fra globale betalingsnetværk og detailhandelskonglomerater tjener som offentlige valideringer af denne bane.
På trods af disse fremskridt er der fortsat kritiske udfordringer: Sikring af robust svindelforebyggelse, afstemning af konkurrerende algoritmiske interesser og opretholdelse af etiske standarder i databrug. Den næste bølge af innovation vil sandsynligvis fokusere på governance, sikring af den AI-drevne commerce-pipeline og definering af klar ansvarlighed, da milliarder af autonome agenter opererer på tværs af indbyrdes forbundne digitale butiksfacader.
Agentic commerce er indstillet til at redefinere e-commerce-infrastruktur, indholdsprocesser og selve arten af forbruger-brand-relationer. Dets adoption er ikke blot en teknologisk opgradering – det er en dyb, systemisk transformation, der vil afgøre fremtidige vindere og tabere inden for digital detailhandel.
Eftersom agentic commerce omformer e-commerce-landskabet, bliver behovet for robust produktdata management altafgørende. Evnen til at levere omfattende, strukturerede datafeeds vil være afgørende for, at detailhandlere kan forblive synlige for AI-drevne shoppingagenter. NotPIM er designet til at hjælpe virksomheder med at løse præcis disse udfordringer og tilbyder automatiserede løsninger til katalogberigelse, datastandardisering og problemfri integration med forskellige e-commerce-platforme. Vi mener, at ved at investere i produktdata af høj kvalitet og udnytte automatisering, kan detailhandlere positionere sig selv til succes i denne udviklende, AI-drevne fremtid.