Agentic Commerce 2026: Was funktioniert bereits, was noch nicht und worauf sollte man sich konzentrieren?

Pfad 1: KI-gesteuerte Entdeckungen (die LLM-Schnittstelle) oder Agentic Discovery

Pfad 1 ist die LLM-Schnittstelle – dies geschieht, wenn Ihr Kunde aktiv präsent ist, mit einem KI-Assistenten wie ChatGPT oder Gemini interagiert und dieser Assistent ihm hilft, ein Produkt zu entdecken, zu bewerten und den Kauf abzuschließen. Der Kunde ist in den Prozess eingebunden, und der Agent fungiert als ausgeklügelter, kontextbewusster Vermittler.

Wahrscheinlich haben Sie selbst schon einmal auf diese Weise eingekauft. Dies geschieht bereits heute, wächst rasant und hat klare Auswirkungen darauf, wie Sie Ihre Produktdaten und Ihre digitale Präsenz strukturieren.

So funktioniert das Modell

Wenn ein Kunde ChatGPT öffnet und fragt: „Was ist die beste gewerbliche Espressomaschine für ein kleines Café mit einem Budget von etwa 3.000 €?“ – das ist Agentic Discovery.

Das Modell greift dann auf seine Trainingsdaten, Live-Web-Browsing, strukturierte Produkt-Feeds und alle anderen Signale zurück, die es finden kann, um eine Empfehlung zu erstellen. Ihr Produkt taucht entweder in dieser Antwort auf oder nicht.

Das ist keine Hypothese. Genauso beginnt bereits ein bedeutender und wachsender Teil Ihrer Kunden einzukaufen.

Die Plattformen, die den Agentic Commerce vorantreiben

Perplexity hat ein ganzes Produkt rund um die Shopping-Entdeckung entwickelt, Googles KI-Übersichten gestalten neu, was in den Suchergebnissen oberhalb der Falz erscheint, und ChatGPT erkundet noch immer seine Shopping-Fähigkeiten. In all diesen Szenarien trifft der Kunde nach wie vor die endgültige Entscheidung, aber der Agent bestimmt genau, was er sieht und in Betracht zieht.

Stellen Sie sich die KI weniger als Transaktionswerkzeug vor, sondern eher als einen enzyklopädischen Verkaufsberater. Sie hat alles gelesen, was jemals über Ihre Produktkategorie geschrieben wurde, und kann mit Ihrem Kunden ein differenziertes Gespräch darüber führen. Nur dass dieser Berater rund um die Uhr verfügbar ist, jede Sprache spricht und Tausende von Kunden gleichzeitig bedient.

Weg 2: KI-gesteuerte Transaktionen via Agentic Commerce (der beauftragte Käufer)

Dies ist die KI-gesteuerte Transaktion: Ein Kunde erteilt einem KI-Agenten eine Daueranweisung und ein Budget, und der Agent führt die Käufe autonom im Hintergrund durch. Der Kunde ist vollständig aus dem Prozess herausgenommen, und der Agent trifft finanzielle Entscheidungen in seinem Namen.

So funktioniert das delegierte, KI-gesteuerte Modell

Ein Kunde beschließt, sich nicht mehr um eine Kategorie wiederkehrender Einkäufe – Haushaltswaren, Büroverbrauchsmaterialien, Standard-B2B-Eingangswaren – kümmern zu wollen, und delegiert die Entscheidung an eine KI. Er legt die Parameter fest: „Finde einen günstigeren Lieferanten für Kaffee; du hast ein monatliches Budget von 50 €, achte darauf, dass es sich um eine nachhaltige Marke handelt und suche immer den niedrigsten Preis.“ Der Agent überwacht, wählt aus und führt die Einkäufe dann autonom durch. 

Für den Kunden ist dies wirklich nützlich. Es entlastet ihn von geringwertiger kognitiver Arbeit. Für Unternehmen, die die Kriterien des Agenten zuverlässig erfüllen, bedeutet dies wiederkehrende Einnahmen, die nicht davon abhängen, jeden Monat die Aufmerksamkeit des Kunden zu gewinnen. Es verwandelt den Einkauf von einer aktiven, lästigen Pflicht in einen Hintergrundprozess, der für ihn erledigt wird.

Warum die Infrastruktur für Agentic Commerce noch nicht bereit ist

Als Konzept ist Agentic Commerce wirklich überzeugend. Doch die Infrastruktur, die erforderlich ist, damit er sicher funktioniert, existiert noch nicht in großem Maßstab.

Das Kernproblem sind Authentifizierung und Betrugserkennung. Wenn heute eine Zahlung bei Ihrem Zahlungsabwickler eintrifft, bestimmen ausgefeilte Systeme anhand menschlicher Verhaltensmuster, ob sie legitim ist. Ein KI-Agent, der eine Zahlung ausführt, erzeugt Signale, die völlig anders aussehen und in vielen Fällen genau wie Betrug wirken. Falsche Ablehnungen sind ein echtes Risiko, ebenso wie betrügerische Transaktionen, die durch Nachahmung des Agentenverhaltens durchschlüpfen.

Banken sind noch nicht in der Lage, diese Unterscheidung zu treffen. Die Protokolle, die es ermöglichen würden, dass eine Zahlung verifizierte Signale wie „Dies wurde von einem Menschen autorisiert und von einem vertrauenswürdigen Agenten ausgeführt“ enthält, befinden sich noch in der Entwicklung.

Hinzu kommt die ungelöste Frage der Rückbuchungen. Wenn ein KI-Agent einen Kauf tätigt und der Kunde sagt: „Ich habe diese spezifische Transaktion nicht autorisiert“, wird die Haftungslage äußerst unklar. Zahlungsanbieter und Regulierungsbehörden arbeiten noch an diesen Implikationen. Solange dies der Fall ist, stellt der Aufbau einer umfangreichen Infrastruktur rund um delegierte KI-gesteuerte Zahlungen ein Risiko dar.