### Was geschah: Das Aufkommen des Agentic Commerce
In einem kürzlichen Interview mit InternetRetailing skizzierte Liva Ralaivola, VP of Research bei Criteo, die sich rasch abzeichnende Zukunft des Agentic Commerce – ein neues Paradigma im Online-Handel, bei dem KI-Agenten autonom im Namen der Verbraucher agieren. Im Gegensatz zu früheren KI-Wellen, die sich auf Unterstützung und Empfehlungen konzentrierten, führt der Agentic Commerce selbstgesteuerte Systeme ein, die proaktiv Produktsuche, -vergleich, -verhandlung, -kauf und Post-Sale-Management durchführen, alles transparent verbunden mit den Absichten und Einschränkungen des Nutzers.
Ralaivola betonte, dass diese KI-Agenten bald zur zentralen Schnittstelle für das Einkaufen werden und traditionelle Websites als primäre Anlaufstellen für Verbraucher ablösen werden. Diese Vision geht über bloße Automatisierung hinaus: Agentic Commerce-Systeme sind darauf ausgelegt, differenzierte Präferenzen zu interpretieren, komplexe Transaktionen zu orchestrieren und aus jeder Benutzerinteraktion zu lernen. Criteo hat darauf reagiert, indem es grundlegende KI-Modelle zur Unterstützung dieser Transformation entwickelt hat und sich gleichzeitig auf Transparenz und Datenschutz inmitten des zunehmenden Flusses und Werts von Verbraucherdaten konzentriert.
### Die Bedeutung für E-Commerce und Content-Infrastruktur
Der Aufstieg des Agentic Commerce kennzeichnet eine entscheidende Veränderung im digitalen Einzelhandel und hat weitreichende Auswirkungen auf jedes Element der E-Commerce-Infrastruktur und des Content-Betriebs.
#### Auswirkungen auf Produktdaten-Feeds
KI-Agenten benötigen detaillierte, genaue und strukturierte Produktinformationen, um effektiv im Namen der Benutzer agieren zu können. Im Gegensatz zum statischen Katalog-Browsing ist der Agentic Commerce auf maschinenlesbare, aktuelle Feeds angewiesen, die Echtzeitvergleiche und -auswahl unterstützen. Einzelhändler müssen in robuste, standardisierte Feeds mit erweiterter Attributabdeckung investieren: Farbe, Passform, Bewertungen, Nachhaltigkeit und mehr. Der Übergang erfordert ein branchenweites Upgrade von Datenpipelines und Validierungsprotokollen, wodurch Latenz und Fehlertoleranz minimiert werden. Wer es versäumt, qualitativ hochwertige Feeds bereitzustellen, riskiert die Unsichtbarkeit im KI-gestützten Kaufprozess, da Agenten unvollständige oder inkonsistente Angebote automatisch herausfiltern.
#### Entwicklung von Katalogstandards
Agentic Commerce erfordert interoperable Content-Standards, die einen reibungslosen Datenaustausch über Plattformen, Marktplätze und KI-Ökosysteme ermöglichen. Legacy-Katalogstrukturen, die oft fragmentiert und markenspezifisch sind, fehlt die semantische Tiefe, die KI-Agenten benötigen. Der Schritt in Richtung universeller Schemata – sowohl für Produkt- als auch für Angebotsmetadaten – wird sich wahrscheinlich beschleunigen, getrieben von dem Bedarf nach automatischer Interpretation und Entscheidungsgenauigkeit. Neue Standards wie GS1 und offene Datenmodelle werden Integrationen unterstützen und sicherstellen, dass Beschreibungen, Spezifikationen, Preise und Verfügbarkeit maschinenlesbar und immer aktualisiert sind.
#### Qualität und Vollständigkeit der Produktseiten
Agentic-KI-Modelle bewerten Angebote automatisch auf Qualität und Vollständigkeit der Informationen. Fehlende Attribute, Mehrdeutigkeiten oder schlecht strukturierte Bilder und Texte verringern die Wahrscheinlichkeit erheblich, dass ein Artikel von einem KI-Agenten präsentiert wird. In der Praxis erhöht dies die Wettbewerbsfähigkeit für Händler: Investitionen in angereicherten Content (von detaillierten Abmessungen und Medienassets bis zu Zertifizierungen von Drittanbietern) wirken sich direkt auf die Sichtbarkeit und Konversion innerhalb der Agentic-gesteuerten Customer Journeys aus. Automatisierungs- und Content-Audit-Tools, die von KI unterstützt werden, werden zunehmend zu strategischen Assets, um die Katalogqualität in großem Maßstab zu überwachen und zu optimieren.
#### Geschwindigkeit der Sortimentsaufnahme
Die Autonomie der KI-Agenten verstärkt die Erwartungen an nahezu sofortige Sortimentsaktualisierungen – sowohl für neue Produkte als auch für Bestandsänderungen. Einzelhändler und Marken müssen Onboarding-Workflows rationalisieren und die Datenerfassung, -normalisierung und -veröffentlichung automatisieren. No-Code- und KI-gestützte Plattformen, die es Geschäftsteams ermöglichen, Sortimente schnell anzupassen oder zu erweitern, ohne IT-Engpässe, werden unerlässlich. Diese Agilität ist kein Differenzierungsmerkmal mehr, sondern eine Grundvoraussetzung in einer Handelslandschaft, in der Agenten zu den vollständigsten und aktuellsten Sortimentspools tendieren werden.
#### Verbreitung von No-Code und KI-Automatisierung
Die Architektur des Agentic Commerce schafft neue Anwendungsfälle für No-Code-Plattformen und KI-gesteuerte Automatisierung:
- Content-Manager können personalisierte Empfehlungsregeln, A/B-Tests und Kampagnenstarts ohne Eingreifen von Entwicklern orchestrieren.
- Produktinhalte können mithilfe von generativer KI angereichert oder übersetzt, mit Katalogstandards abgeglichen und in Echtzeit auf Agentic-Kompatibilität validiert werden.
- Preisoptimierung, Aktienallokation und Werbeentscheidungen können innerhalb festgelegter Geschäftsleitplanken autonom durchgeführt werden.
Diese Demokratisierung der komplexen kommerziellen Logik verkürzt die Time-to-Market-Zyklen und ermöglicht es nicht-technischen Teams, schnell zu iterieren.
### Datenschutz, Transparenz und Vertrauen
Da Agentic Commerce das Ausmaß und die Tiefe der Datenverarbeitung verstärkt, nehmen Bedenken hinsichtlich Datenschutz, Voreingenommenheit und Erklärbarkeit zu. Käufer werden zunehmend nicht direkt mit Marken interagieren, sondern über ihre KI-Agenten – ein Trend, der die Grenze zwischen personalisiertem Service und algorithmischer Manipulation verschwimmt. Vorschriften wie die DSGVO bieten rechtliche Rahmenbedingungen, aber Ralaivola weist darauf hin, dass echtes Nutzervertrauen von einem transparenten Wertaustausch abhängt: Die Verbraucher müssen verstehen, welche Daten warum verwendet werden und welchen Nutzen sie daraus ziehen.
Einzelhändler und Lösungsanbieter entwickeln Erklärbarkeitstools, die es Agenten ermöglichen, die Gründe für Empfehlungen oder Produktauswahlen zu kommunizieren. Klarheit in diese undurchsichtigen KI-gestützten Erlebnisse zu schaffen, ist nicht nur für die Einhaltung, sondern auch für den Markenruf in einem Markt von entscheidender Bedeutung, in dem das Verbrauchervertrauen ein bewegliches Ziel ist.
### Strategische Imperative für Einzelhändler
Der von Ralaivola hervorgehobene Zeitplan und in jüngsten Forschungsergebnissen widergespiegelt, deutet darauf hin, dass der Agentic Commerce bis 2026 die Mainstream-Akzeptanz erreichen wird. Große Akteure experimentieren bereits mit eingebetteten KI-Shopping-Agenten und grundlegenden Commerce-Modellen, was auf einen Wendepunkt hindeutet, der an die Anfänge des Mobile- oder Marktplatz-Einzelhandels erinnert. Einzelhändler, die sich der Anpassung an den Agentic Commerce verzögern, riskieren, an den Rand gedrängt zu werden, da KI-Agenten zu den Schiedsrichtern der Produktexposition und des Transaktionsflusses werden.
Die Anpassung an diese Zukunft bedeutet:
- Re-Plattforming der Produktdatenverwaltung für Automatisierung und Interoperabilität.
- Aufrüsten der Content-Erstellung und -Anreicherung für die Sichtbarkeit der KI-Agenten.
- Investition in die Vollständigkeit des <a href="/de/blog/product_feed/">Product Feed</a>, mit laufenden automatisierten Audits.
- Beschleunigung der Sortimentsaufnahme durch No-Code- und KI-Workflow-Lösungen.
- Einbetten von Transparenz und Erklärbarkeit in jede Empfehlung und Transaktion.
### Breitere Branchenperspektive
Die Bedeutung des Agentic Commerce wird über einzelne Unternehmen hinaus weithin anerkannt. Laut McKinsey werden fortschrittliche KI-Agenten bald jede Phase des Einkaufsprozesses vorwegnehmen, personalisieren und automatisieren und die Produktsuche und -entdeckung in reibungslose Hintergrundprozesse verwandeln. Gartner prognostiziert, dass bis 2028 ein Drittel der Unternehmen den Agentic Commerce eingeführt haben wird, was das Kundenengagement und die Logistik grundlegend verändert. Frühe Pilotprogramme von globalen Zahlungsnetzwerken und Einzelhandelskonzernen dienen als öffentliche Bestätigungen dieser Entwicklung.
Trotz dieser Fortschritte bleiben kritische Herausforderungen bestehen: Sicherstellung einer robusten Betrugsprävention, Abstimmung konkurrierender algorithmischer Interessen und Aufrechterhaltung ethischer Standards bei der Datennutzung. Die nächste Innovationswelle wird sich wahrscheinlich auf die Governance konzentrieren, die Sicherung der KI-gesteuerten Commerce-Pipeline und die Festlegung klarer Rechenschaftspflichten, da Milliarden von autonomen Agenten in miteinander verbundenen digitalen Ladengeschäften agieren.
Der Agentic Commerce wird die E-Commerce-Infrastruktur, Content-Prozesse und die Natur der Beziehungen zwischen Verbrauchern und Marken neu definieren. Seine Einführung ist nicht nur ein technologisches Upgrade – es ist eine tiefgreifende, systemische Transformation, die über zukünftige Gewinner und Verlierer im digitalen Einzelhandel entscheidet.
Da der Agentic Commerce die E-Commerce-Landschaft umgestaltet, wird die Notwendigkeit eines robusten Produktdatenmanagements von entscheidender Bedeutung. Die Fähigkeit, umfassende, strukturierte Datenfeeds bereitzustellen, ist für Einzelhändler entscheidend, um für KI-gestützte Shopping-Agenten sichtbar zu bleiben. NotPIM wurde entwickelt, um Unternehmen bei der Bewältigung genau dieser Herausforderungen zu helfen. Es bietet automatisierte Lösungen für die Kataloganreicherung, Datenstandardisierung und nahtlose Integration in verschiedene E-Commerce-Plattformen. Wir glauben, dass Einzelhändler durch Investitionen in qualitativ hochwertige Produktdaten und die Nutzung der Automatisierung in dieser sich entwickelnden, KI-gestützten Zukunft in der Lage sind, sich für den Erfolg zu positionieren.