Handel war lange ein klarer Prozess: Ein Mensch hatte ein Bedürfnis, suchte ein Produkt, verglich Angebote und traf eine Entscheidung. Ob im Laden oder später im Online-Shop spielte dabei kaum eine Rolle. Der Mensch war der Dreh- und Angelpunkt jeder Kaufentscheidung.
Dieses Prinzip hat sich in den letzten Jahren stark verändert. Zuerst durch Digitalisierung, dann durch Mobile Commerce, zuletzt durch immer bessere Personalisierung. Doch trotz aller Technologien blieb eines konstant: Die Verantwortung für den Kauf lag beim Kunden.
Genau hier beginnt der Bruch.
Heute suchen Menschen immer seltener selbst. Sie formulieren eine Absicht und überlassen den Rest der Technik. Eine KI recherchiert, vergleicht, bewertet Optionen und trifft eine Auswahl. Der Mensch gibt das Ziel vor, die Maschine erledigt den Weg dorthin. Was früher ein Einkaufswagen war, ist heute ein intelligenter Agent.
Dieser Wandel ist mehr als ein neues Interface. Er verändert, wer im Handel Entscheidungen trifft. Und damit auch, wie Händler sichtbar werden, verkaufen und wachsen.
Agentic Commerce ist kein Trend, sondern ein Rollenwechsel
Viele E-Commerce-Trends haben in der Vergangenheit große Versprechen gemacht. Voice Commerce, Augmented Reality, virtuelle Stores. Viel Aufmerksamkeit, wenig nachhaltige Veränderung. Agentic Commerce ist anders, weil er nicht das Erlebnis verschönert, sondern Verantwortung verschiebt.
Wenn eine Maschine auswählt, zählen keine Kampagnen, keine emotionalen Claims und keine bunten Banner. Entscheidend sind Struktur, Verlässlichkeit und klare Regeln. Maschinen bewerten anders als Menschen. Sie handeln nüchtern. Und genau das macht diesen Wandel so relevant.
Kurz gesagt:
Der Handel optimiert nicht mehr nur für Käufer.
Er optimiert für Entscheidungssysteme.
Agentic Commerce bedeutet nicht, dass Menschen aus dem Prozess verschwinden. Aber sie treten einen Schritt zurück. Sie delegieren. Sie erwarten Ergebnisse statt Auswahlmöglichkeiten. Das ist bequem für Käufer – und herausfordernd für Unternehmen, die ihr Geschäftsmodell auf Sichtbarkeit und Traffic aufgebaut haben.
Bevor wir tiefer einsteigen, lohnt sich deshalb eine klare Einordnung. Denn noch wird Agentic Commerce oft missverstanden oder mit bekannten KI-Ansätzen verwechselt.
Agentic Commerce Definition: Was steckt dahinter?
Agentic Commerce bezeichnet eine Form des digitalen Handels, bei der KI-Agenten im Auftrag von Menschen oder Systemen eigenständig Kaufentscheidungen vorbereiten und ausführen. Sie recherchieren Produkte, vergleichen Optionen, bewerten Preise und Verfügbarkeiten und schließen Käufe innerhalb definierter Regeln selbstständig ab.
Der entscheidende Punkt: Diese Agenten reagieren nicht nur. Sie handeln.
Damit unterscheidet sich Agentic Commerce grundlegend von klassischen Automatisierungen oder Chatbots, die lediglich vordefinierte Aufgaben ausführen oder Fragen beantworten.
Was Agentic Commerce ausmacht
Ein KI-Agent im Commerce-Kontext hat drei zentrale Eigenschaften:
- Autonomie: Er arbeitet selbstständig innerhalb klarer Vorgaben.
- Kontextverständnis: Er berücksichtigt Ziele, Budgets, Präferenzen und Regeln.
- Handlungsfähigkeit: Er kann Systeme nutzen, Warenkörbe befüllen und Käufe auslösen.
Oder anders gesagt: Ein Chatbot hilft bei der Entscheidung. Ein Agent trifft sie.
Warum das mehr ist als „smarte KI im Shop“
Agentic Commerce beschränkt sich nicht auf einzelne Touchpoints. Der Agent begleitet oder übernimmt die gesamte Customer Journey. Von der Bedarfserkennung über den Vergleich bis zum Kauf. In vielen Fällen auch darüber hinaus, etwa bei Nachbestellungen oder Servicefällen.
Für Händler bedeutet das eine Verschiebung der Perspektive. Der Shop ist nicht mehr primär ein Ort für Inspiration und Überzeugung. Er wird zur Daten- und Entscheidungsgrundlage für Maschinen.
Warum Abwarten keine neutrale Option ist
Unternehmen, die Agentic Commerce ignorieren, verlieren nicht über Nacht Umsatz. Aber sie verlieren schrittweise Relevanz. KI-Agenten greifen nur auf Anbieter zu, deren Daten, Preise und Regeln sie eindeutig verstehen und bewerten können. Wer hier nicht anschlussfähig ist, taucht in automatisierten Kaufentscheidungen schlicht nicht mehr auf.
Das passiert leise. Ohne sinkende Rankings, ohne Warnmeldung im Analytics-Tool. Entscheidungen verlagern sich, während der eigene Shop weiter gut aussieht. Nur eben dort, wo er nicht mehr entscheidet.
Ruben Theerkorn
Head of Development & AI bei elio GmbH
Die neue Customer Journey: Wenn Maschinen einkaufen
Die klassische Customer Journey folgt einem bekannten Muster. Aufmerksamkeit erzeugen, Interesse wecken, vergleichen lassen, überzeugen, verkaufen. Dieser Ablauf ist auf Menschen ausgelegt. Mit Agentic Commerce greift diese Logik nicht mehr.
Denn der Startpunkt ist kein Klick, es ist eine Absicht.
Klassische Journey vs. agentische Journey
So funktionierte E-Commerce bisher | So funktioniert eine agentische Journey |
1. Suche oder Einstieg über Marketingkanäle | 1. Mensch formuliert ein Ziel oder einen Bedarf |
2. Vergleich von Produkten und Anbietern | 2. KI-Agent übernimmt Recherche und Bewertung |
3. Entscheidung auf Basis von Inhalten, Design und Preis | 3. Auswahl erfolgt anhand klarer Kriterien |
4. Kauf im Shop-Checkout | 4. Kauf wird automatisch ausgelöst |
Der Unterschied ist deutlich: Der Mensch entscheidet nicht mehr zwischen Optionen, sondern über Rahmenbedingungen.
Was Agenten wirklich bewerten
Ein KI-Agent lässt sich nicht überzeugen. Er prüft. Nüchtern und konsequent.
Relevant sind vor allem:
- Strukturierte Produktdaten
- Preis und Verfügbarkeit
- Lieferzeiten
- Rückgabe- und Einkaufsregeln
- Zuverlässigkeit der Quelle
Emotionale Argumente, visuelle Reize oder kreative Kampagnen spielen hier kaum eine Rolle.
Kaufen ohne Klick
In agentischen Journeys verschwindet der klassische Shop als sichtbarer Ort. Der Kauf findet in der Oberfläche des Agenten statt oder direkt zwischen Systemen. Für Händler fühlt sich das ungewohnt an, ist aber logisch.
Die Folge: Händler müssen nicht nur sichtbar sein, sondern entscheidungsfähig. Und genau hier wird die Unterscheidung wichtig, die wir im nächsten Abschnitt treffen. Denn nicht jede maschinelle Kaufentscheidung ist gleich.
Eingeordnet: Zero-Click-Commerce heißt nicht, dass niemand mehr kauft. Es heißt, dass Kaufentscheidungen automatisiert werden.
Zwei Welten, zwei Logiken: Agentic Commerce vs. Machine-to-Machine Commerce
Bis hierhin ging es um KI-Agenten, die im Auftrag von Menschen handeln. Doch genau an dieser Stelle lohnt sich eine saubere Trennung. Denn nicht jede maschinelle Kaufentscheidung folgt derselben Logik. Wer das vermischt, trifft später die falschen Entscheidungen.
Im Kern entstehen gerade zwei parallele Handelswelten.
Agentic Commerce: Mensch gibt die Richtung vor
Beim Agentic Commerce steht weiterhin ein Mensch am Anfang. Er formuliert eine Absicht, ein Ziel oder einen Bedarf. Der KI-Agent übernimmt die Umsetzung. Er recherchiert, vergleicht und trifft eine Auswahl innerhalb klarer Vorgaben.
Typische Merkmale:
Menschliche Zieldefinition
KI übernimmt Entscheidungsfindung
Fokus auf Convenience und Geschwindigkeit
Häufig sichtbar in Chat- oder Assistenzoberflächen
Der Mensch bleibt Entscheider auf Meta-Ebene. Die Maschine erledigt die Arbeit.
Machine-to-Machine Commerce: Prozesse kaufen selbst
Machine-to-Machine Commerce funktioniert anders. Hier gibt es im Kaufmoment keinen Menschen mehr. Systeme kommunizieren direkt miteinander. Bestellungen werden ausgelöst, weil Regeln greifen, nicht weil jemand einen Bedarf formuliert.
Typische Merkmale:
Vollständig automatisierte Prozesse
Feste Regeln, Budgets und Freigaben
Direkte System- und ERP-Anbindungen
Besonders relevant im B2B-Umfeld
Maschinen kaufen hier nicht, weil es bequem ist, sondern weil es effizient ist.
Warum diese Unterscheidung so wichtig ist
Beide Welten nutzen KI. Aber sie stellen völlig unterschiedliche Anforderungen an Shops, Daten und Prozesse. Agentic Commerce verändert das Frontend des Handels. Machine-to-Machine Commerce verändert die Spielregeln im Hintergrund.
Einordnung:
Agentic Commerce optimiert das Erlebnis.
Machine-to-Machine Commerce optimiert Effizienz und Kosten.
Wer beides über einen Kamm schert, optimiert am Ende weder für Menschen noch für Maschinen. Diese Trennung wird besonders relevant, wenn man auf den B2B-Handel schaut. Denn dort treffen Regeln, Budgets und Automatisierung auf ideale Bedingungen für agentische Systeme.
Warum B2B der natürliche Startpunkt für Agentic Commerce ist
Im B2C wirkt Agentic Commerce oft futuristisch. Persönliche Assistenten, smarte Empfehlungen, Einkaufen per Chat. Im B2B dagegen fühlt sich das alles erstaunlich logisch an. Nicht visionär, sondern konsequent.
Denn B2B-Einkauf war schon immer strukturiert. Budgets, Freigaben, Lieferantenlisten, Rahmenverträge. Genau das sind die Bedingungen, unter denen KI-Agenten besonders gut funktionieren.
B2B denkt in Regeln, nicht in Emotionen
Während Konsumenten sich spontan entscheiden, folgt B2B klaren Prozessen. Wer einkauft, tut das selten aus Lust, sondern aus Notwendigkeit. Es geht um Verfügbarkeit, Preis, Lieferzeit und Verlässlichkeit. Perfekte Spielregeln für Maschinen.
Typische B2B-Muster
- Wiederkehrende Bedarfe
- Definierte Lieferanten
- Feste Budgets und Genehmigungen
- Klare Spezifikationen
Ein KI-Agent kann diese Regeln nicht nur abbilden, sondern konsequent durchsetzen.
Konkrete Agentic Commerce Use Cases, die heute schon Sinn machen
Agentic Commerce im B2B beginnt nicht mit komplexen Visionen. Er startet dort, wo Prozesse ohnehin standardisiert sind.
Zum Beispiel:
- Automatisches Nachbestellen von MRO- und C-Teilen
- Zusammenstellen von Warenkörben auf Basis von Bedarf und Vertrag
- Einholen von Freigaben vor dem Kauf
- Optimierung von Preisen und Lieferfenstern
Hier wird nicht experimentiert. Hier wird optimiert.
Simon Neuberger,
CTO bei elio GmbH
Wenn Agenten miteinander verhandeln
Ein besonders spannender Aspekt entsteht, wenn Agenten nicht nur einkaufen, sondern miteinander interagieren. Preisabfragen, Angebotsvergleiche oder Lieferfenster lassen sich automatisiert aushandeln. Noch ist das oft Pilotbetrieb. Aber gerade in standardisierten Warengruppen rückt dieses Szenario schnell in greifbare Nähe.
Das zeigt: Agentic Commerce ist im B2B kein Zukunftsversprechen. Er ist die logische Weiterentwicklung bestehender Digitalisierungsprojekte.
Agentic Commerce wird schon heute gebaut – nicht nur diskutiert
Agentic Commerce wäre lange ein theoretisches Konstrukt geblieben, wenn eine zentrale Frage unbeantwortet gewesen wäre: Wie bezahlt eigentlich eine Maschine? Genau an diesem Punkt hat sich zuletzt enorm viel bewegt.
Zahlungsanbieter haben begonnen, KI-Agenten als eigenständige Akteure mitzudenken. Visa, Mastercard und PayPal arbeiten an Lösungen, mit denen Agenten Zahlungen ausführen können, ohne dabei die Kontrolle aus der Hand zu geben. Der Schlüssel liegt in klaren Regeln. Agenten erhalten keine pauschale Zahlungsfreiheit, sondern arbeiten mit definierten Budgets, Limits und Berechtigungen. Jede Transaktion bleibt nachvollziehbar und im Zweifel jederzeit stoppbar.
Erst dadurch wird automatisiertes Einkaufen mehr als ein Experiment. Es wird planbar. Und vor allem: verantwortbar.
Shopsysteme öffnen sich für Maschinen
Parallel dazu verändert sich die Rolle der Shopsysteme. Lange waren sie ausschließlich für Menschen gebaut. Navigation, Filter, Produktseiten. Jetzt kommt eine zweite Zielgruppe hinzu, die völlig anders denkt. Maschinen brauchen keine Oberflächen. Sie brauchen Struktur.
Plattformen wie Shopify, SAP Commerce oder Shopware öffnen ihre Systeme für genau diesen Zugriff. Produktdaten, Preise und Verfügbarkeiten werden so bereitgestellt, dass KI-Agenten sie direkt abrufen können. In Echtzeit und ohne Umwege. Eine wichtige Rolle spielt dabei das Model Context Protocol. Es schafft eine standardisierte Verbindung zwischen Agenten und Commerce-Systemen und macht Kataloge und Warenkörbe maschinenlesbar.
Neue Touchpoints entstehen außerhalb des Shops
Während sich Backend und Payments verändern, verschiebt sich auch der Ort des Einkaufs. Entscheidungen entstehen immer häufiger außerhalb des Shops. In Chat-Oberflächen, Assistenzfunktionen oder KI-gestützten Suchsystemen mit integrierter Kaufoption. Der Shop verschwindet nicht. Aber er verliert seine Rolle als Startpunkt. Reichweite entsteht dort, wo Agenten arbeiten. Nicht dort, wo Banner hängen.
Diese Entwicklungen machen deutlich: Agentic Commerce passiert nicht irgendwann. Er wird gerade gebaut. Und wer heute hinschaut, erkennt, dass die Weichen längst gestellt sind.
Sichtbarkeit neu gedacht: Warum SEO allein nicht mehr reicht
Wenn Zahlungsanbieter, Shopsysteme und Plattformen ihre Infrastruktur für KI-Agenten öffnen, hat das eine direkte Folge: Entscheidungen verlagern sich dorthin, wo diese Agenten arbeiten. Sichtbarkeit entsteht nicht mehr automatisch im eigenen Shop oder in klassischen Suchergebnissen.
Das betrifft vor allem Unternehmen, die Sichtbarkeit bisher mit Traffic gleichgesetzt haben. Wer nicht geklickt wird, existiert in dieser Logik nicht. In einer agentischen Welt ist das zu kurz gedacht. Denn Verkäufe entstehen zunehmend ohne direkten Besuch im Shop.
Was für Maschinen sichtbar macht
KI-Agenten folgen keiner Marketinglogik. Sie suchen keine Inspiration, sondern belastbare Antworten. Entsprechend verändern sich die Kriterien, nach denen Sichtbarkeit entsteht.
Entscheidend sind vor allem:
- Konsistente und strukturierte Produktdaten
- Eindeutige Preise und Verfügbarkeiten
- Klare Liefer- und Rückgaberegeln
- Verlässliche Quellen und Systeme
- Saubere technische Anbindung
Wer hier überzeugt, wird berücksichtigt. Wer unklar ist, verschwindet aus der Auswahl.
Von Rankings zu Relevanz
Lange war Sichtbarkeit im E-Commerce eine Frage der Platzierung. Wer oben stand, wurde geklickt – und wer geklickt wurde, hatte eine Chance zu verkaufen. Suchmaschinenoptimierung (SEO) war dafür das zentrale Werkzeug. Dieses Modell funktioniert jedoch nur so lange, wie Menschen selbst vergleichen und auswählen. Genau hier verliert klassisches SEO an Wirkung, denn Entscheidungen entstehen zunehmend direkt in KI-Antworten statt im Suchergebnis.
In diesem Zusammenhang tauchen aktuell viele neue Begriffe auf. GEO, AEO, GAIO. Alle versuchen, dasselbe Phänomen zu beschreiben: Inhalte und Daten so aufzubereiten, dass sie von generativen Systemen, wie ChatGPT, Gemini oder Perplexity, korrekt verstanden und genutzt werden können. Der Name ist dabei zweitrangig. Der Mechanismus ist entscheidend.
KI-Systeme liefern keine Trefferlisten. Sie formulieren Antworten. Sie kombinieren Informationen, bewerten Quellen und treffen Vorauswahlen. Dafür nutzen sie nur Inhalte, die eindeutig, konsistent und vertrauenswürdig wirken. Alles andere fällt durchs Raster, unabhängig davon, wie gut es früher gerankt hat.
Als GEO-Agentur unterstützen wir Unternehmen dabei, ihre Inhalte, Produktdaten und Strukturen gezielt für generative Suchsysteme und KI-Agenten zu optimieren.
Der Unterschied zu klassischem SEO ist grundlegend. SEO konkurriert um Aufmerksamkeit. Diese neuen Optimierungsansätze konkurrieren um Verlässlichkeit. Wer sich zu stark an Begriffen aufhängt, verpasst den eigentlichen Wandel. Entscheidend ist nicht, wie man es nennt, sondern dass man versteht, wie Entscheidungen künftig entstehen.
Volker Riedel,
Head of Marketing bei elio GmbH
Der Shop der Zukunft ist ein Systemknoten
In den vorherigen Abschnitten ging es darum, wie Agenten entscheiden. Jetzt geht es um die andere Seite der Medaille: Welche Rolle der Shop in dieser Welt überhaupt noch spielt.
Die kurze Antwort: Nicht mehr Bühne, sondern Infrastruktur.
Für KI-Agenten ist der Shop kein Ort, den man besucht. Er ist ein System, auf das man zugreift. Und zwar gezielt, automatisiert und in Echtzeit.
Vom Frontend zum Zugriffspunkt
Was Agenten interessiert, haben wir bereits gesehen: Daten, Preise, Verfügbarkeiten, Regeln. Entscheidend ist nun, wie diese Informationen bereitgestellt werden.
Der Shop wird zum technischen Knotenpunkt zwischen:
- Produkt- und Katalogdaten
- Beständen und Preisen
- Logistik- und Rückgabe-Policies
- Zahlungs- und Freigabelogiken
Nicht als schöne Oberfläche, sondern als verlässliche Quelle.
Für Menschen wiederum bleibt das Design relevant. Für Maschinen nicht. Agenten brauchen keine Produktdetailseiten, sondern klar strukturierte Informationen, die sie vergleichen und einordnen können. Das rückt technische Grundlagen in den Vordergrund, wie etwas strukturierte Daten (Schema.org), saubere APIs mit Echtzeit-Zugriff oder konsistente Datenmodelle über alle Systeme hinweg. Nur wenn diese Basis stimmt, kann ein Agent Produkte überhaupt sinnvoll bewerten.
Ein System, zwei Zielgruppen
Der Shop der Zukunft bedient zwei sehr unterschiedliche Abnehmer. Menschen wollen Orientierung und Vertrauen. Maschinen wollen Struktur, Stabilität und Zugriff. Beides gleichzeitig zu ermöglichen, ist keine Designfrage, sondern eine Architekturentscheidung.
Unternehmen, die ihren Shop heute schon als Systemknoten denken, schaffen genau diese Grundlage. Alle anderen optimieren weiter für eine Oberfläche, die immer seltener der Ort der Entscheidung ist.
Vertrauen, Kontrolle und Governance: Warum Agentic Commerce ohne klare Regeln scheitert
Je autonomer Systeme handeln, desto wichtiger wird eine Frage: Wer behält die Kontrolle? Agentic Commerce lebt von Geschwindigkeit und Automatisierung. Aber ohne Vertrauen wird daraus kein tragfähiges Modell. Weder intern noch gegenüber Kunden.
Gerade weil KI-Agenten eigenständig kaufen können, brauchen sie klare Leitplanken. Nicht irgendwann. Sondern von Anfang an.
Autonomie braucht Grenzen
Agenten dürfen entscheiden, aber nicht alles. Budgets, Freigaben und Zuständigkeiten müssen klar geregelt sein. Sonst entsteht Unsicherheit. Und Unsicherheit ist der schnellste Weg, ein Projekt wieder einzustampfen.
In der Praxis heißt das: Ein Agent darf einkaufen, aber nur innerhalb definierter Rahmen. Er hält sich an Preisgrenzen, Lieferantenlisten oder Freigabeprozesse. Entscheidungen werden automatisiert vorbereitet, aber nicht blind ausgeführt. Das schafft Vertrauen bei allen Beteiligten.
Transparenz statt Black Box
Ein weiterer Erfolgsfaktor ist Nachvollziehbarkeit. Unternehmen müssen verstehen können, warum ein Agent etwas getan hat. Welche Daten er genutzt hat. Welche Regeln gegriffen haben. Ohne diese Transparenz wird aus Effizienz schnell Kontrollverlust.
Moderne Agenten-Architekturen setzen deshalb auf Monitoring und Protokollierung. Aktivitäten, Entscheidungen und Kosten lassen sich zentral einsehen. Nicht als Überwachung, sondern als Steuerungsinstrument.
Governance ist keine IT-Disziplin
Ein häufiger Fehler ist, Governance ausschließlich technisch zu denken. In Wirklichkeit ist sie organisatorisch. Agentic Commerce betrifft Einkauf, IT, E-Commerce, Recht und Compliance gleichermaßen. Regeln müssen gemeinsam definiert und getragen werden.
Unternehmen, die früh klare Zuständigkeiten schaffen, kommen schneller voran. Nicht weil sie weniger Risiken haben, sondern weil sie besser mit ihnen umgehen.
Wie ist der Einsatz von KI-Agenten im E-Commerce gemäß dem EU AI Act einzuordnen? Unser Blogbeitrag verrät es Ihnen.
Vertrauen als Wettbewerbsvorteil
Am Ende entscheidet Vertrauen darüber, ob Agentic Commerce produktiv genutzt wird. Intern wie extern. Kunden, Partner und Systeme müssen sich darauf verlassen können, dass Agenten nachvollziehbar und regelkonform handeln.
Wer Governance als integralen Bestandteil denkt, gewinnt nicht nur Kontrolle. Er gewinnt Geschwindigkeit. Und genau das macht den Unterschied zwischen Experiment und echtem Fortschritt.
Was Unternehmen jetzt tun sollten – konkret und pragmatisch
Agentic Commerce entscheidet sich nicht in Strategiemeetings, sondern im Alltag. In Datenmodellen, Prozessen und Verantwortlichkeiten. Wer heute etwas tun will, muss nicht alles umbauen. Aber er muss an den richtigen Stellen ansetzen.
1. Produkt- und Preisdaten ehrlich prüfen
Der erste Hebel ist immer die Datenbasis. Nicht theoretisch, sondern ganz praktisch. Stimmen Preise und Verfügbarkeiten über alle Kanäle hinweg? Sind Produktattribute vollständig und konsistent? Gibt es klare Regeln für Lieferzeiten und Rückgaben?
Was für Menschen noch „irgendwie passt“, reicht für Agenten nicht mehr. Widersprüche führen dazu, dass Angebote ignoriert werden.
2. Maschinen als Zielgruppe mitdenken
Viele Shops sind sauber für Menschen optimiert, aber unsichtbar für Systeme. Genau hier lohnt sich ein Perspektivwechsel. Können externe Systeme Ihre Daten in Echtzeit abrufen? Sind Schnittstellen stabil und dokumentiert? Ist klar, welche Informationen ein Agent nutzen darf und welche nicht?
Wer das nicht beantworten kann, wird in agentischen Journeys nicht stattfinden.
3. Einen klaren Use Case auswählen
Agentic Commerce startet nicht im Marketing, sondern in Prozessen. Besonders geeignet sind Bereiche mit klaren Regeln und wenig Emotion. Nachbestellungen, Standardprodukte, MRO, Ersatzteile. Hier lassen sich Agenten testen, ohne das Kerngeschäft zu gefährden.
Wichtig ist ein klarer Rahmen: Was darf der Agent? Wo endet seine Verantwortung? Wie wird kontrolliert?
4. Governance von Anfang an mitdenken
Agenten brauchen Freigaben, Budgets und Limits. Nicht später, sondern von Beginn an. Wer Governance nachschiebt, bremst sich selbst aus. Wer sie integriert, schafft Vertrauen intern und extern.
Gerade im B2B-Umfeld ist das entscheidend für Akzeptanz.
5. Nicht auf Begriffe warten, sondern auf Wirkung schauen
Ob Agentic Commerce, GEO oder Machine-to-Machine. Die Begriffe werden sich ändern. Die Logik bleibt. Maschinen treffen Entscheidungen auf Basis von Daten. Wer heute dafür sorgt, dass diese Daten verlässlich, zugänglich und steuerbar sind, ist vorbereitet.
Simon Neuberger,
CTO bei elio GmbH
Fazit: Agentic Commerce ist kein Trend, sodern ein Perspektivwechsel.
Agentic Commerce verändert nicht nur, wie gekauft wird. Er verändert, wer entscheidet. Maschinen übernehmen Aufgaben, die bisher Menschen erledigt haben. Sie vergleichen, bewerten und kaufen. Nüchtern, regelbasiert und konsequent.
Für Unternehmen bedeutet das vor allem eines: Der Online-Shop ist nicht mehr nur Verkaufsfläche. Er wird zur Infrastruktur. Zu einem System, das von Menschen und Maschinen genutzt wird. Wer hier nur auf Design, Kampagnen und klassische SEO-Logiken setzt, optimiert an der Realität vorbei.
Agentic Commerce verlangt saubere Daten, klare Regeln und eine Architektur, die automatisierte Entscheidungen zulässt. Nicht irgendwann, sondern jetzt. Denn die Infrastruktur entsteht bereits, die Touchpoints verschieben sich und die ersten Kaufentscheidungen werden heute schon ohne klassischen Klick getroffen.
Unternehmen, die das früh verstehen, gewinnen Handlungsspielraum. Alle anderen reagieren später unter Druck.
Agentic Commerce umsetzen – nicht nur darüber sprechen
Genau hier setzen wir bei elio an. Wir unterstützen Unternehmen dabei, ihre Shops und Commerce-Architekturen agentic ready zu machen. Von der Daten- und Systemanalyse über die Optimierung für GEO und agentische Touchpoints bis hin zur technischen Umsetzung. Seit über 25 Jahren sind wir der Ansprechpartner für komplexe B2B-Projekte.
Nicht als Buzzword-Berater, sondern als Digitalisierungs- und E-Commerce-Partner mit Fokus auf B2B. Pragmatisch, strukturiert und mit Blick auf das, was wirklich funktioniert. Sprechen Sie mit uns.
Wer diesen Perspektivwechsel jetzt angeht, gestaltet mit. Alle anderen werden gestaltet.
