KI-Agenten im Handel: Was jetzt wirklich zählt

60 % der Verbraucherinnen und Verbraucher können sich laut Forschung bereits vorstellen, KI-Agenten beim Einkauf zu nutzen. Das ist kein Zukunftsszenario mehr, sondern eine neue Art von Kundschaft – nur eben häufig ohne Bildschirm, ohne Geduld für schöne Startseiten und ohne Lust auf umständliche Checkout-Prozesse.

Genau deshalb machen viele Händler gerade den gleichen Fehler: Sie betrachten KI-Agenten als „noch einen Trend“. Ich sehe das anders. KI-Agenten sind ein zusätzlicher Vertriebskanal, vergleichbar mit dem Moment, als Mobile Shopping und Marktplätze plötzlich Pflicht wurden. Wer früh lernt, wie Agenten Produkte finden, bewerten und kaufen, gewinnt Sichtbarkeit – und spart gleichzeitig intern massiv Zeit.

Dieser Beitrag ist Teil unserer Serie „KI im Einzelhandel und E-Commerce“. Heute geht’s darum, wie du dich strategisch auf Agentic Commerce vorbereitest: von Produktdaten über Content bis zu Payment, Governance und konkreten Umsetzungs-Schritten.

KI-Agenten sind eine neue Zielgruppe – und sie lesen anders

Kernaussage: Wenn KI-Agenten einkaufen, entscheidet weniger die schönste Produktseite – sondern die beste, maschinenlesbare Produktwahrheit.

Was Expert:innen aus Handel und Payment übereinstimmend betonen: Händler müssen „handlungsfähig“ werden. Das klingt nach Managementsprache, ist aber sehr konkret:

• Saubere Produktdaten (Attribute, Varianten, Maße, Energieklassen, Material, Kompatibilitäten)
• Guter Content (klare Nutzenargumente, strukturierte FAQs, realistische Bilder)
• Verlässliche Commerce-Signale (Preis, Verfügbarkeit, Lieferzeit, Retourenbedingungen)

Der Grund ist simpel: Ein Agent vergleicht nicht „nach Bauchgefühl“. Er verarbeitet Signale. Wenn dein Sortiment diese Signale nicht sauber liefert, entscheidet der Agent im Zweifel für den Wettbewerber – selbst wenn dein Angebot eigentlich besser wäre.

GEO / Agentic SEO: Sichtbarkeit verschiebt sich

Plattformen wie Zalando sprechen bereits von GEO (Generative Engine Optimization) bzw. „Agentic SEO“: Inhalte werden so vorbereitet, dass Agenten sie leichter finden und korrekt interpretieren.

Für Händler heißt das praktisch:

1. Struktur schlägt Story – Storytelling bleibt wichtig, aber erst nach den harten Fakten.
2. Konsistenz ist ein Rankingfaktor – widersprüchliche Daten (z. B. Lieferzeit im Text vs. Feed) kosten Vertrauen.
3. First-Party-Daten werden wertvoller – weil damit Empfehlungen präziser werden.

Merksatz fürs Team: Nicht nur Menschen müssen dein Produkt verstehen – Agenten auch.

Kontrolle bleibt beim Menschen – aber der Prozess wird schneller

Kernaussage: Konsument:innen geben das Portemonnaie nicht blind ab, aber sie lassen Agenten immer mehr Vorarbeit machen.

Studien und Markteinschätzungen zeigen: Nutzer:innen wollen die Kontrolle behalten. Der Agent darf sortieren, bewerten, zusammenfassen und vorbereiten – und in vielen Fällen nach Freigabe auch kaufen.

Das verändert die Customer Journey:

• Weniger „Stöbern“ im Shop, mehr „Agent hat 3 Optionen vorgeschlagen“
• Weniger Marketing-Overload, mehr präzise Begründungen („weil kompatibel mit…“, „weil beste Lieferzeit…“)
• Mehr Bedeutung für Vertrauen (Marke, Rückgaberegeln, Support, Sicherheit)

Gerade jetzt – kurz vor Jahresende und mitten in der Winter-Saison (Rückgabe- und Umtauschhoch, Geschenkekäufe, Sale-Phasen) – spürst du vermutlich ohnehin, wie stark Servicequalität, Verfügbarkeit und Lieferzuverlässigkeit über Kauf oder Abbruch entscheiden. KI-Agenten verstärken diesen Effekt: Sie „bestrafen“ Unklarheit sofort.

High-Involvement bleibt menschlich – zumindest teilweise

Otto bringt einen wichtigen Punkt: Bei High-Involvement-Produkten (z. B. teure Elektronik, Möbel, Haushaltsgeräte) wollen Kund:innen weiterhin tiefer einsteigen – Marken, Details, Beratung.

Ich halte deshalb eine Zweiteilung für realistisch:

• Maschinenzentrierte Inhalte: strukturierte Daten, Spezifikationen, Vergleichbarkeit
• Menschenzentrierte Inhalte: Beratung, Inspiration, Anwendungsszenarien, Video, Bewertungen

Wer beides sauber aufbaut, gewinnt in beiden Welten.

Payment & Standards: Ohne Vertrauen kein Agentic Commerce

Kernaussage: Technisch ist sicheres Bezahlen im Agentic Commerce machbar – aber nur mit Standards, Tokens und klarer Haftung.

Payment-Anbieter sprechen inzwischen sehr konkret über Mechanismen wie Tokenisierung: Statt echter Karten- oder Kontodaten werden sichere Tokens verwendet. Das ist entscheidend, weil Agenten Käufe „im Hintergrund“ ausführen.

Gleichzeitig entstehen Protokolle und Standards:

• Ein Ansatz ist ein Trusted-Agent-Framework, das verifizierte Agenten von betrügerischen Bots unterscheidet.
• Ein anderer Ansatz ist ein offenes Protokoll für Instant-Checkout per Agent, inklusive „Shared Payment Tokens“.

Was du als Händler daraus ableiten solltest:

1. Bot-Traffic wird zweigeteilt: „schädliche Bots“ vs. „kaufende Agenten“. Du willst Letztere erkennen und zulassen.
2. Checkout wird API-lastiger: Agenten brauchen klare, sichere Übergaben (Warenkorb, Identität, Payment, Versand).
3. Regulatorik bleibt ein Thema: Haftung, Datenschutz, Freigaben – das wird 2026ff. noch intensiv diskutiert.

Ein pragmatischer Zwischenzustand setzt sich durch: Agent bereitet vor, Mensch gibt frei.

Interne KI-Agenten: Der unterschätzte Hebel für Marge und Tempo

Kernaussage: Die schnellste Rendite kommt oft nicht aus dem Frontend, sondern aus agentischen Prozessen im Backoffice.

Viele Unternehmen starten mit KI bei „Ausführungsaufgaben“. Der echte Wettbewerbsvorteil entsteht aber, wenn KI Entscheidungen unterstützt oder (unter Leitplanken) umsetzt: Pricing, Nachschub, Umverteilung, Kampagnensteuerung.

Ein greifbares Beispiel aus der Praxis: Ein Agent für Nachschubplanung und Umverteilung kann in Echtzeit kombinieren:

• POS- und Abverkaufsdaten
• Lagerbestände je Standort
• externe Faktoren (Wetter, lokale Events, Ferienbeginn)

Das ersetzt starre Regelwerke durch dynamische Vorschläge – und kann je nach Kategorie Ausschuss, Abschriften und Out-of-Stock-Risiken spürbar reduzieren.

Von „KI empfiehlt“ zu „KI handelt“ ist nur ein kleiner Schritt

Im Pricing sieht man das besonders deutlich:

1. Analytische KI schlägt Preise vor.
2. Der Mensch klickt „freigeben“.
3. Ein Pricing-Agent spielt Preise selbstständig aus – innerhalb definierter Grenzen.

Der Schritt wirkt groß, ist aber in Wahrheit ein Governance-Thema: Leitplanken, Monitoring, Freigabeprozesse, Rollback. Wer diese Mechanik heute aufbaut, kann morgen schneller skalieren.

90-Tage-Plan: So wirst du agentenfähig (ohne Großprojekt)

Kernaussage: Du brauchst keine „KI-Transformation“. Du brauchst drei saubere Grundlagen: Daten, Schnittstellen, Vertrauen.

Hier ist ein umsetzbarer Plan, der in vielen Handelsorganisationen realistisch ist.

Woche 1–2: Agenten-Readiness-Check

• Welche Produktkategorien sind „agentenfreundlich“ (standardisiert, vergleichbar, häufig nachgekauft)?
• Wo sind Datenlücken (Attribute, Varianten, Lieferinfos, Bilder, Sicherheitsdatenblätter)?
• Welche Systeme sind „Source of Truth“ (PIM, ERP, OMS, CMS)?

Ergebnis: eine priorisierte Liste – nicht 50 Baustellen auf einmal.

Woche 3–6: Produktdaten & Content auf Maschinenlogik trimmen

• Pflichtattribute je Kategorie definieren (inkl. Validierungsregeln)
• Verfügbarkeit, Preis, Lieferzeit als immer konsistente Signale ausspielen
• FAQ-Module standardisieren (Rückgabe, Garantie, Kompatibilität, Pflege)

Tipp aus der Praxis: Starte mit 200–500 Top-SKUs. Wenn das sitzt, rollst du aus.

Woche 7–10: Schnittstellen & Checkout agentenfähig machen

• Semantisch reichhaltige, selbstbeschreibende Datenschnittstellen planen (z. B. für Preis/Verfügbarkeit/Lieferoptionen)
• Bot-Management anpassen: verifizierte Agenten erkennen, schädliche Bots blocken
• Checkout-Prozesse vereinfachen (weniger Schritte, klare Fehlercodes, stabile Payment-Flows)

Woche 11–13: Governance & Vertrauen skalieren

• Freigabe- und Eskalationslogik definieren (z. B. ab Warenkorbwert X immer Human-in-the-Loop)
• KPI-Set: Datenqualität, OOS-Rate, Abbruchrate, Retourenquote, Agent-Traffic-Anteil
• Schulung für Teams: Einkauf, Content, Data, Customer Service, Legal

Ein Satz, den ich intern oft empfehle: Wir automatisieren nur, was wir messen und zurückdrehen können.

Was das für Mobile First, Marke und Marketing bedeutet

Kernaussage: Mobile First bleibt – aber es wird zum „Kontrollzentrum“ für Menschen, während Agenten Routinekäufe übernehmen.

Es gibt die These, dass die Oberfläche unwichtiger wird, wenn Agenten autonom bestellen. Teilweise stimmt das. Aber solange Menschen prüfen, freigeben, sich inspirieren lassen oder Alternativen bewerten, bleibt das Smartphone der zentrale Touchpoint.

Was sich ändert: Markenarbeit rutscht zeitlich nach vorne. Emotionen verschwinden nicht – sie werden in Präferenzen übersetzt: Lieblingsmarken, Nachhaltigkeitsfilter, Preisgrenzen, „keine Produkte aus X“, „nur Lieferung bis Freitag“.

Wer heute in klare Markenwerte, saubere Produktwahrheit und verlässlichen Service investiert, wird auch im Agenten-Zeitalter bevorzugt.

Nächste Schritte: Starte klein, aber starte jetzt

KI-Agenten im Handel sind keine Spielerei. Sie sind ein zusätzlicher Käufer, ein zusätzlicher Kanal und intern ein zusätzlicher Mitarbeiter – nur ohne Pausen, dafür mit sehr klaren Anforderungen an Daten, Prozesse und Sicherheit.

Wenn du aus dieser Serie nur eine Sache mitnimmst, dann diese: Agentic Commerce belohnt die Händler, die ihre Hausaufgaben bei Produktdaten und operativer Exzellenz gemacht haben. Alles andere – Kampagnen, Tools, Partnerschaften – baut darauf auf.

Wenn du jetzt prüfen willst, wie agentenfähig dein Shop wirklich ist, nimm dir drei Stunden Zeit und geh mit deinem Team eine Top-Kategorie durch: Datenfelder, Content, Verfügbarkeit, Checkout, Retoureninfos. Du wirst sofort sehen, wo Agenten später hängen bleiben.

Welche Kategorie in deinem Sortiment wird als erste „agentengetrieben“ gekauft werden – und bist du dort schon die naheliegende Wahl?