Die Diskussion rund um Künstliche Intelligenz im Handel hat in den vergangenen Jahren mehrere Entwicklungsstufen durchlaufen. Nach der Optimierung von Suchmaschinen (SEO), personalisierten Empfehlungen und generativer KI zeichnet sich nun die nächste Evolutionsstufe ab: Agentic Commerce.

Im Agentic Commerce nutzen Konsument:innen oder Unternehmen autonome KI-Agenten, die nicht nur Informationen bereitstellen, sondern auch aktiv Aufgaben übernehmen, Entscheidungen treffen und perspektivisch sogar ganze Transaktionen eigenständig durchführen. Für Händler und Markenhersteller bedeutet das einen grundlegenden Wandel der Customer Journey. Nicht mehr allein Menschen suchen, vergleichen und kaufen Produkte – zunehmend werden KI-Agenten diese Aufgaben übernehmen. Agentic Commerce gilt deshalb als die nächste Entwicklungsstufe des digitalen Handels.

Genau dieser Entwicklung widmet sich auch eine gemeinsame Studie von Arvato Systems und dem ECC KÖLN, die im September 2026 erscheint. Erste Erkenntnisse wurden bereits auf der diesjährigen K5 Future Retail Conference im Rahmen der Masterclass „Agentic Commerce zwischen Vision und Realität“ vorgestellt. Die Ergebnisse zeigen: Viele Unternehmen erwarten tiefgreifende Veränderungen der bestehenden Vertriebsstrukturen durch autonome Beschaffungs- und Vertriebsagenten. Den Link zu den ersten Studien-Insights finden Sie hier und unten im Blogartikel.

Doch wie sieht Agentic Commerce konkret aus? Welche Anwendungsfälle sind für Händler und Marken heute bereits relevant? Drei Use Cases zeigen exemplarisch, welches Potenzial in agentenbasierten Einkaufserlebnissen steckt.
 

Agentic Commerce beschreibt digitale Handelsprozesse, in denen KI-Agenten einzelne oder mehrere Schritte des Kaufprozesses übernehmen. Dazu gehören Produktsuche, Vergleich von Alternativen, Angebotsbewertung, Kaufentscheidung sowie perspektivisch auch Bestellung und Bezahlung. Der Agent handelt auf Grundlage von Regeln, Präferenzen und Berechtigungen, die ihm vom Nutzer erteilt wurden.

Für Händler und Marken hat das weitreichende Konsequenzen:

• Produktdaten müssen maschinenlesbar und aktuell sein.
• Preise und Bestände müssen in Echtzeit verfügbar sein.
• Commerce-Systeme benötigen APIs und offene Schnittstellen.
• Vertrauen wird zum Wettbewerbsfaktor.
• Transaktionen müssen auch außerhalb des klassischen Shops möglich sein.

Die entscheidende Frage lautet künftig nicht mehr nur: „Ist mein Shop benutzerfreundlich?“, sondern: „Kann ein KI-Agent meine Angebote verstehen, bewerten und nutzen?“

Stellen Sie sich vor, Sie möchten einen bestimmten Sneaker kaufen. Anstatt selbst regelmäßig Preise zu vergleichen, richten Sie Ihrem KI-Agenten lediglich einen Auftrag ein: "Suche mir dieses Modell in Größe 42. Kaufe es automatisch, sobald der Preis unter 120 Euro sinkt."
 

Der Agent beobachtet anschließend verschiedene Shops, Marktplätze und Angebote. Er bewertet Preise, Lieferzeiten und Verfügbarkeiten und löst die Bestellung aus, sobald die definierten Bedingungen erfüllt sind. Was heute noch viele Konsumentinnen und Konsumenten manuell erledigen, kann im Agentic Commerce künftig automatisiert erfolgen. Der KI-Agent wird zum digitalen Schnäppchenjäger.

Für Händler bedeutet das einen Paradigmenwechsel. Produkte konkurrieren künftig nicht mehr nur um die Aufmerksamkeit von Menschen, sondern auch um die Präferenzen von Agenten. Kriterien wie Verfügbarkeit, Preis, Liefergeschwindigkeit und Retourenbedingungen gewinnen an Bedeutung. Gleichzeitig nimmt der Einfluss klassischer Marketinginstrumente in der konkreten Kaufsituation ab.

Gerade im Commodity-Bereich könnte sich der Wettbewerb dadurch deutlich verschärfen. Wenn Agenten Angebote objektiv vergleichen, werden Produktdatenqualität, Transparenz und operative Exzellenz wichtiger als reine Sichtbarkeit oder das Werbebudget. Studienergebnisse deuten darauf hin, dass Unternehmen davon ausgehen, dass künftig harte Kriterien wie Preis, Verfügbarkeit und Nachhaltigkeit stärker gewichtet werden.

Für Marken eröffnet sich zugleich die Chance, neue Vertrauenssignale aufzubauen. Zertifikate, Bewertungen, Nachhaltigkeitsinformationen oder der Digitale Produktpass könnten künftig zu wichtigen Orientierungspunkten für KI-Agenten werden. Wer diese Informationen strukturiert bereitstellt, erhöht seine Chancen, von Agenten bevorzugt ausgewählt zu werden.
 

Kaum etwas frustriert Kunden mehr als ausverkaufte Ware. Im klassischen E-Commerce endet die Customer Journey häufig genau an diesem Punkt. Agentic Commerce eröffnet einen völlig neuen Ansatz. Anstatt die Seite zu verlassen, aktiviert der Kunde seinen Agenten: "Informiere mich, sobald das Produkt wieder verfügbar ist – und bestelle es automatisch."

Der Agent überwacht anschließend die Verfügbarkeiten und löst den Kauf unmittelbar nach Wareneingang aus. Die Interaktion wird vom einmaligen Besuch zu einem dauerhaft laufenden Prozess.

In der K5-Masterclass wurde genau dieses Szenario als einer der spannendsten Anwendungsfälle beschrieben. Die Kernidee lautet: Früher bedeutete „Ausverkauft“ verlorenen Umsatz. Künftig kann „Out of Stock“ der Moment sein, in dem der Kunde seinen Agenten aktiviert. 

Besonders relevant erscheint dieser Use Case in Branchen mit begrenzten Beständen oder hoher Nachfrage, etwa in Fashion, Sammlerartikeln oder Consumer Electronics.

Voraussetzung dafür sind jedoch zuverlässige Bestandsdaten und Echtzeit-Schnittstellen. Nur wenn Verfügbarkeiten korrekt und unmittelbar bereitgestellt werden, können Agenten sinnvoll agieren. Fehlerhafte Produktdaten würden hingegen direkt zu Fehlentscheidungen und Kaufabbrüchen führen. Genau deshalb wird Datenqualität zu einer zentralen Voraussetzung für Agentic Commerce.

Der vielleicht weitreichendste Schritt im Agentic Commerce ist die autonome Transaktionsdurchführung. Der Ablauf ist denkbar einfach:

1. Nutzer definiert Kaufregeln.
2. Agent sucht passende Produkte.
3. Agent wählt ein Angebot aus.
4. Zahlung erfolgt innerhalb der Agentenumgebung.
5. Bestellung wird abgeschlossen.

Damit dies sicher funktioniert, erhalten Agenten keine klassische Kreditkarte. Stattdessen kommen kontrollierte Berechtigungen und Token zum Einsatz. Der Nutzer definiert exakt, was gekauft werden darf, in welchem Preisrahmen der Agent handeln darf und unter welchen Bedingungen eine Transaktion zulässig ist. Die gesamte Aktivität bleibt nachvollziehbar und dokumentiert.

Für Händler und Marken ist dieser Use Case besonders relevant, weil er einen großen Reibungsfaktor im digitalen Handel eliminiert: den Wechsel zwischen der Produktsuche und dem Checkout. Der Kauf wird dort abgeschlossen, wo der Agent bereits aktiv ist – unabhängig davon, ob dies in einer KI-Plattform, einem Messenger, einer App oder künftig in einem völlig neuen digitalen Kontext erfolgt. Die Konsequenzen sind weitreichend:

• Commerce verlagert sich über den klassischen Webshop hinaus.
• Neue Vertriebskanäle entstehen.
• Payment wird Teil agentenbasierter Prozesse.
• Händler müssen ihre Transaktionsfähigkeit auch außerhalb ihres eigenen Shops sicherstellen.

Agentic Payment könnte sich damit zu einem entscheidenden Baustein der zukünftigen Commerce-Architektur entwickeln. 

Im Rahmen eines gemeinsamen Pilotprojekts von Arvato Systems, dem Payment-Provider Nuvei, dessen Partner Visa und der Fashion-Brand Kings and Priests wurde genau dieses Szenario bereits praktisch umgesetzt: Erstmals führte ein KI-Agent eine vollständige Transaktion innerhalb einer Agentenumgebung durch – ohne Weiterleitung in einen klassischen Checkout-Prozess. Mehr dazu lesen Sie in unserer Pressemitteilung.

Agentic Commerce ist längst keine theoretische Zukunftsvision mehr. Die ersten Proof-of-Concepts zeigen bereits heute, wie KI-Agenten Produkte suchen, Verfügbarkeiten überwachen und sogar Käufe eigenständig abschließen können. Händler und Marken stehen damit vor einer grundlegenden Veränderung ihrer digitalen Vertriebskanäle. Die drei vorgestellten Use Cases machen deutlich, wohin die Reise geht:

• Der KI-Agent wird zum digitalen Schnäppchenjäger.
• Out-of-Stock-Situationen werden zu neuen Verkaufschancen.
• Autonome Bezahlungen eröffnen neue Vertriebskanäle.

Wer jetzt beginnt, seine Daten, Prozesse und Systeme auf diese Entwicklung vorzubereiten, schafft die Grundlage für die nächste Evolutionsstufe des digitalen Handels.