Künstliche Intelligenz verändert den E-Commerce nicht erst seit 2026. Neu ist jedoch, welche Rolle KI Systeme zunehmend übernehmen. Bislang kamen sie vor allem dort zum Einsatz, wo Inhalte erstellt, Fragen beantwortet oder Produkte empfohlen werden sollten. Mit Agentic Commerce verändert sich dieser Ansatz. KI Agenten sollen nicht mehr nur Informationen liefern, sondern Aufgaben eigenständig planen, verschiedene Datenquellen einbeziehen und innerhalb definierter Regeln konkrete Aktionen ausführen.
Für den B2B E-Commerce ist diese Entwicklung besonders relevant. Beschaffungsprozesse bestehen häufig aus wiederkehrenden Abläufen, klaren Regeln und umfangreichen Produkt-, Preis- und Kundendaten. Genau diese Kombination schafft gute Voraussetzungen für automatisierte Einkaufsprozesse.
Wie groß die mögliche Veränderung ausfällt, zeigt eine Prognose von Gartner. Das Marktforschungsunternehmen erwartet, dass bis 2028 rund 90 Prozent der B2B-Einkäufe durch KI Agenten vermittelt werden könnten. Mehr als 15 Billionen US-Dollar an B2B-Ausgaben könnten dann über entsprechende Agentenstrukturen laufen, wie Gartner in den Strategic Predictions for 2026 prognostiziert.
Damit geht es bei Agentic Commerce nicht einfach um eine weitere KI Funktion im Onlineshop. Es entsteht eine neue Schnittstelle zwischen Anbieter und Käufer. Neben Menschen können künftig auch Softwareagenten Produkte recherchieren, vergleichen und Beschaffungsprozesse anstoßen.
Bevor sich die Auswirkungen auf den B2B E-Commerce bewerten lassen, lohnt eine klare Abgrenzung zu bisherigen Anwendungen künstlicher Intelligenz.
Generative KI reagiert in erster Linie auf eine Anfrage. Ein Sprachmodell kann beispielsweise technische Produkte miteinander vergleichen, eine Produktbeschreibung zusammenfassen oder erklären, welche Lösung für einen bestimmten Anwendungsfall geeignet sein könnte.
Ein KI Agent geht einen Schritt weiter. Er erhält ein Ziel und kann daraus einzelne Aufgaben ableiten. Dafür greift er auf verfügbare Informationen oder angeschlossene Systeme zu, bewertet Optionen und führt anschließend definierte Aktionen aus.
Im Einkauf könnte ein Auftrag beispielsweise lauten: „Beschaffe die benötigten Filter für die nächsten acht Wochen bei einem unserer freigegebenen Lieferanten. Berücksichtige unsere bestehenden Konditionen und überschreite das vorgesehene Budget nicht.“
Ein entsprechender Agent könnte zunächst den Bedarf erfassen, passende Produkte identifizieren, Verfügbarkeiten und Preise vergleichen und anschließend eine Bestellung vorbereiten. Ist die notwendige Berechtigung vorhanden, könnte auch der nächste Schritt im Beschaffungsprozess automatisiert erfolgen.
Schon heute können KI Agenten im B2B E-Commerce Aufgaben rund um Bestellmanagement, Produktdaten oder Kundenservice übernehmen. Agentic Commerce erweitert diesen Ansatz auf die eigentliche Kaufentscheidung und Transaktion. Der entscheidende Unterschied liegt damit nicht in einer besseren Produktempfehlung. Entscheidend ist, dass aus einer Empfehlung ein ausführbarer Prozess werden kann.
Viele B2B-Prozesse bieten Voraussetzungen, die für den Einsatz von Agenten besonders interessant sind.
Im privaten Onlinehandel spielen Geschmack, Markenwahrnehmung, Design oder spontane Kaufentscheidungen eine große Rolle. In der geschäftlichen Beschaffung sind die Kriterien häufig stärker formalisiert. Unternehmen arbeiten mit freigegebenen Lieferanten, kundenspezifischen Konditionen, festen Budgets, technischen Spezifikationen, Mindestmengen und definierten Freigabeprozessen.
Das wird besonders bei wiederkehrenden Beschaffungsvorgängen deutlich. Verbrauchsmaterialien müssen regelmäßig nachbestellt werden. Ersatzteile müssen bestimmte technische Anforderungen erfüllen. Produktionsmaterialien dürfen nur von freigegebenen Lieferanten stammen. Gleichzeitig existieren Preisgrenzen und interne Freigaberegeln. Ein Agent muss in solchen Fällen nicht jedes Mal eine vollständig neue Kaufentscheidung treffen. Er kann innerhalb eines bereits festgelegten Rahmens arbeiten und die vorhandenen Regeln auf die jeweilige Situation anwenden.
Salesforce hat mit seinem 2026 veröffentlichten Buyer Agent bereits eine konkrete Anwendung für diesen Bereich vorgestellt. Der Agent ist direkt in B2B Commerce integriert und kann Käufer bei Produktsuche, Bestellverwaltung und Kauf unterstützen. Die Interaktion kann laut Salesforce unter anderem über WhatsApp oder SMS stattfinden. Damit beginnt Agentic Commerce auch in etablierten B2B-Commerce-Plattformen konkrete Formen anzunehmen.
Besonders relevant dürften zunächst Prozesse sein, die häufig auftreten und klaren Regeln folgen. Je stärker ein Vorgang heute von individuellen Verhandlungen, Erfahrungswissen oder manuellen Ausnahmen abhängt, desto schwieriger lässt er sich vollständig an einen Agenten übertragen. Ein realistischer Einstieg liegt deshalb weniger in der vollständigen Automatisierung komplexer Einkaufsentscheidungen als in klar eingrenzbaren Prozessen, bei denen die notwendigen Informationen bereits digital verfügbar sind.
Die Veränderung beginnt deutlich vor der eigentlichen Bestellung.
Im klassischen digitalen Vertrieb muss ein Anbieter sicherstellen, dass seine Produkte über Suchmaschinen, den eigenen Onlineshop, Marktplätze oder ein Kundenportal gefunden werden. Mit KI basierten Einkaufssystemen kommt eine weitere Ebene hinzu. Ein Agent muss Produkte nicht nur finden. Er muss sie interpretieren, miteinander vergleichen und anhand konkreter Anforderungen bewerten können.
Mit AEO, GEO und Agentic Commerce im E-Commerce entsteht deshalb eine zusätzliche Anforderung an digitale Sichtbarkeit. Produkte müssen so aufbereitet sein, dass sie nicht nur für Menschen verständlich sind, sondern auch von KI Systemen eindeutig eingeordnet werden können.
Dadurch verändert sich die Bedeutung von Produktinformationen. Artikelnummern, technische Eigenschaften, Varianten, Maße, Materialien, Kompatibilitäten, Zertifizierungen, Preise und Verfügbarkeiten werden zu Datenpunkten, anhand derer ein Agent eine Auswahl treffen kann. Je eindeutiger diese Informationen strukturiert sind, desto leichter lässt sich prüfen, ob ein Produkt tatsächlich zu einer bestimmten Beschaffungsanforderung passt.
OpenAI setzt bei seiner Agentic Commerce Infrastruktur beispielsweise auf strukturierte Produktdaten. Sie sollen aktuelle Produktinformationen, Preise und Verfügbarkeiten bereitstellen, damit Produkte zuverlässig gefunden und verarbeitet werden können.
Für B2B-Unternehmen ist das besonders relevant, weil Produktdaten häufig deutlich komplexer sind als im klassischen Konsumentengeschäft. Ein technisches Bauteil ist nicht allein durch Produktname, Bild und Preis ausreichend beschrieben. Entscheidend sind häufig Spezifikationen, Normen, Varianten oder die Kompatibilität mit anderen Komponenten.
Wer solche Informationen nur in PDF-Dokumenten, Freitextfeldern oder verschiedenen voneinander getrennten Systemen verwaltet, schafft damit eine schlechte Grundlage für automatisierte Produktauswahl. Die Frage lautet künftig deshalb nicht mehr ausschließlich, ob ein Mensch ein Produkt findet. Ebenso wichtig wird, ob ein System eindeutig erkennen kann, wann genau dieses Produkt die passende Lösung ist.
Datenqualität war bereits vor Agentic Commerce ein wichtiges Thema. Durch automatisierte Entscheidungen steigt ihre Bedeutung jedoch deutlich.
Ein Mensch kann fehlende Informationen teilweise ausgleichen. Ein Einkäufer kennt ein Produkt möglicherweise bereits, fragt beim Vertrieb nach oder erkennt aus Erfahrung, welche Variante benötigt wird. Ein Agent ist stärker darauf angewiesen, dass die notwendigen Informationen strukturiert und eindeutig zur Verfügung stehen.
Uneinheitliche Informationen erhöhen bereits heute den manuellen Aufwand und die Fehleranfälligkeit entlang verschiedener Prozesse. Ein strukturiertes PIM kann deshalb dabei helfen, Produktdaten als Kostenfaktor im E-Commerce zu reduzieren und Informationen zentral für verschiedene Kanäle und Systeme bereitzustellen.
Im Agentic Commerce kommt eine weitere Konsequenz hinzu. Fehlt eine entscheidende Eigenschaft, kann ein Agent ein Produkt möglicherweise gar nicht berücksichtigen. Ist eine Information falsch oder widersprüchlich, kann daraus eine fehlerhafte Produktauswahl entstehen. Datenqualität beeinflusst damit unmittelbar die Fähigkeit eines Unternehmens, an automatisierten Beschaffungsprozessen teilzunehmen.
Auch die Rolle eines Product Information Management Systems verändert sich dadurch. Ein PIM dient nicht mehr ausschließlich dazu, Produktinformationen effizient auf verschiedenen Kanälen auszuspielen. Es kann zu einem zentralen Datenlieferanten für automatisierte Commerce-Prozesse werden.
Für Anbieter bedeutet das, dass Produktdaten zunehmend wie technische Infrastruktur behandelt werden müssen. Sie müssen aktuell, konsistent, eindeutig und für andere Systeme zugänglich sein. Je stärker Beschaffung automatisiert wird, desto weniger können fehlende Informationen durch manuelle Rückfragen ausgeglichen werden.
Während sich eine einfache Produktsuche vergleichsweise leicht automatisieren lässt, wird die Situation bei B2B-Preisen deutlich komplexer.
Im B2C gilt meist ein öffentlich sichtbarer Preis. Im B2B können Preise dagegen vom jeweiligen Kunden, von Rahmenverträgen, Mengenstaffeln, individuellen Rabatten, Regionen oder bestimmten Vertragsbedingungen abhängen.
Hinzu kommen unterschiedliche Sortimente. Ein Kunde darf möglicherweise nur bestimmte Artikel beziehen, während ein anderer Zugriff auf einen erweiterten Katalog erhält. Lieferbedingungen, Zahlungsziele und Mindestbestellmengen können ebenfalls individuell vereinbart sein. Genau diese Besonderheiten machen professionellen B2B E-Commerce technisch anspruchsvoller als einen klassischen B2C-Shop.
Ein Agent muss deshalb nicht einfach den günstigsten öffentlich sichtbaren Preis finden. Er muss wissen, welche Konditionen für den konkreten Käufer gelten, ob der gewünschte Artikel bestellt werden darf und welche weiteren Geschäftsregeln berücksichtigt werden müssen.
Damit steigt die Bedeutung der Systemintegration. Preislogiken können im ERP liegen, Produktinformationen im PIM, Kundendaten im CRM und Bestellungen im Commerce-System. Agentic Commerce funktioniert nur zuverlässig, wenn aus diesen einzelnen Informationsquellen ein konsistenter Prozess entsteht und eindeutig festgelegt ist, welches System für welche Information führend ist.
Auf den ersten Blick wirkt Agentic Commerce wie ein neues KI Thema. In der Praxis liegt die größere Herausforderung häufig deutlich tiefer in der technischen Architektur.
Ein B2B-Shop ist bereits heute selten ein isoliertes System. Eine funktionierende Software Infrastruktur für einen B2B Onlineshop verbindet typischerweise Commerce Plattform, ERP, PIM und CRM miteinander. Die einzelnen Systeme übernehmen unterschiedliche Aufgaben und müssen Informationen zuverlässig austauschen.
Genau diese Abhängigkeiten werden durch Agentic Commerce noch wichtiger. Ein Agent kann keine zuverlässige Lieferzusage treffen, wenn der angezeigte Lagerbestand nicht aktuell ist. Er kann keine kundenspezifischen Konditionen berücksichtigen, wenn diese nicht digital abrufbar sind. Er kann keine technische Alternative auswählen, wenn Produktabhängigkeiten nur im Erfahrungswissen einzelner Mitarbeiter existieren.
Agentic Commerce erzeugt damit nicht zwangsläufig neue Probleme. Es legt bestehende Schwächen offen.
Dazu gehören Daten, die mehrfach gepflegt werden, fehlende Schnittstellen, unklare Zuständigkeiten und individuelle Sonderlösungen, deren Logik kaum dokumentiert ist. Solche Strukturen gehören zu den typischen Fehlern innerhalb einer E-Commerce Systemlandschaft und erschweren automatisierte Prozesse zusätzlich.
Bevor ein Unternehmen über autonome Einkaufsprozesse nachdenkt, lohnt deshalb ein Blick auf die eigene IT Architektur. Entscheidend ist, welche Systeme welche Daten führen, wie zuverlässig diese Informationen ausgetauscht werden und ob externe Anwendungen kontrolliert darauf zugreifen können.
Wenn Agenten künftig mit zahlreichen Shops und Commerce-Plattformen interagieren sollen, kann nicht für jede Verbindung eine vollständig individuelle Integration entwickelt werden.
Deshalb entstehen technische Standards, die eine gemeinsame Grundlage für Agentic Commerce schaffen sollen. Ziel ist, dass Commerce-Systeme und KI Anwendungen auf standardisierte Weise Informationen austauschen und bestimmte Funktionen ausführen können.
OpenAI stellt mit dem Agentic Commerce Protocol einen offenen Standard bereit. ACP schafft eine technische Grundlage für die Verbindung zwischen Händlern und agentengestützten Shopping-Erlebnissen und ermöglicht unter anderem die Verarbeitung strukturierter Katalogdaten und Bestandsinformationen.
Google verfolgt mit dem Universal Commerce Protocol einen weiteren Ansatz. UCP wurde als offener Standard für Agentic Commerce entwickelt und soll eine gemeinsame Sprache zwischen KI Oberflächen, Unternehmen und Zahlungsanbietern bereitstellen. Der Standard soll verschiedene Schritte einer Commerce Journey abbilden und dabei auf bestehender Handelsinfrastruktur aufsetzen können.
Welche Standards langfristig dominieren werden, lässt sich 2026 noch nicht zuverlässig vorhersagen. Die grundsätzliche Entwicklung ist dennoch bereits relevant für heutige Technologieentscheidungen. Commerce-Systeme müssen künftig möglicherweise nicht mehr ausschließlich Webseiten, Apps und Marktplätze bedienen. KI Oberflächen können zusätzliche Zugangspunkte zum Sortiment und zu Commerce-Funktionen schaffen.
Für Unternehmen bedeutet das, dass Schnittstellenfähigkeit und Interoperabilität bei einer zukünftigen System und Agenturauswahl stärker berücksichtigt werden sollten. Ein Shopsystem sollte nicht ausschließlich danach bewertet werden, welche Funktionen heute im Frontend sichtbar sind. Ebenso wichtig wird, wie flexibel sich Daten und Geschäftslogiken für zukünftige Kanäle bereitstellen lassen.
Mit Agentic Commerce könnte der Eindruck entstehen, klassische Shopfrontends und Kundenportale würden langfristig überflüssig. Für B2B-Unternehmen wäre diese Schlussfolgerung zu kurz gedacht.
Ein B2B Kundenportal erfüllt deutlich mehr Aufgaben als die reine Bestellung. Kunden greifen dort auf individuelle Preise, Bestellhistorien, Angebote, Rechnungen, Lieferinformationen oder weitere Services zu. Zusätzlich lassen sich unterschiedliche Rollen und Rechte innerhalb eines Kundenunternehmens abbilden.
Agentic Commerce verändert vielmehr die Art, wie einzelne Funktionen genutzt werden. Ein wiederkehrender Bestellprozess könnte perspektivisch direkt durch einen Agenten angestoßen werden. Bei einer komplexeren Bestellung kann der Agent Informationen sammeln und Optionen vorbereiten, während die finale Entscheidung weiterhin im Kundenportal oder gemeinsam mit dem Vertrieb erfolgt.
Das Portal bleibt damit relevant, bekommt aber eine zusätzliche Zugangsebene. Self Service bedeutet langfristig nicht mehr zwingend, dass ein Mensch jeden Schritt selbst in einer Oberfläche durchführt. Ein Teil dieser Aufgaben kann auch durch einen autorisierten Agenten übernommen werden.
Für Unternehmen entsteht daraus eine zusätzliche Anforderung. Funktionen sollten nicht ausschließlich innerhalb einer Benutzeroberfläche verfügbar sein, sondern dort, wo es sinnvoll ist, auch strukturiert über Schnittstellen bereitgestellt werden können.
Je mehr ein Agent selbstständig erledigen kann, desto wichtiger wird die Frage, was er tatsächlich tun darf.
Im B2B bestehen häufig klare Rollen und Freigabeprozesse. Ein Mitarbeiter darf beispielsweise Bestellungen bis zu einem bestimmten Betrag selbst auslösen. Größere Einkäufe benötigen die Freigabe eines Vorgesetzten. Manche Produkte dürfen nur bei bestimmten Lieferanten bestellt werden oder sind einzelnen Abteilungen vorbehalten.
Diese Geschäftsregeln verschwinden durch Agentic Commerce nicht. Sie müssen digital eindeutig abgebildet werden.
Für einen Agenten müssen deshalb zentrale Fragen beantwortet sein:
Gerade im B2B liegt hier ein wesentlicher Unterschied zu einfachen KI Anwendungen. Eine falsche Antwort eines Chatbots lässt sich korrigieren. Eine falsch ausgelöste Bestellung kann unmittelbar Kosten verursachen, Vertragsbedingungen verletzen oder Prozesse unterbrechen.
Die Qualität eines Agentic Commerce Systems wird deshalb nicht daran zu messen sein, wie viele Entscheidungen ein Agent vollständig autonom trifft. Entscheidend ist, ob seine Autonomie kontrolliert, nachvollziehbar und an klare Geschäftsregeln gebunden ist.
Aus diesen Entwicklungen ergeben sich für B2B-Anbieter mehrere konkrete Handlungsfelder.
Der Ausgangspunkt sollte deshalb nicht die Frage sein, welcher KI Agent eingesetzt werden soll. Wichtiger ist, welcher Prozess heute unnötig viel manuelle Arbeit verursacht und ob Daten und Systeme bereits eine zuverlässige Automatisierung ermöglichen.
Gerade im B2B E-Commerce 2026 gewinnen KI und Automatisierung weiter an Bedeutung. Ihren tatsächlichen Nutzen entfalten sie allerdings erst dann, wenn Datenbasis, Prozesse und Systemlandschaft darauf vorbereitet sind.
Für mittelständische B2B-Unternehmen bedeutet die Entwicklung nicht, dass kurzfristig vollständig autonome Einkaufsprozesse aufgebaut werden müssen.
Der erste Schritt besteht darin, sinnvolle Anwendungsfälle zu identifizieren. Wiederbestellungen, Verfügbarkeitsabfragen, Produktsuche oder die Auswahl standardisierter Ersatzteile können geeignete Ausgangspunkte sein. Je klarer die Regeln eines Prozesses sind, desto leichter lässt sich beurteilen, welche Aufgaben ein Agent übernehmen kann und an welchen Stellen weiterhin menschliche Entscheidungen notwendig sind.
Der zweite Schritt betrifft die Daten. Unternehmen sollten prüfen, welche Systeme Produktinformationen, Preise, Kundeninformationen und Bestände führen. Dabei muss klar sein, welche Quelle jeweils verbindlich ist. Mehrere unterschiedliche Datenstände sind bereits heute problematisch und werden bei automatisierten Entscheidungen noch kritischer.
Der dritte Schritt betrifft die technische Architektur. Wenn die eigene Plattform nur über individuell entwickelte und schwer wartbare Schnittstellen mit anderen Systemen kommunizieren kann, wird jede zusätzliche Integration aufwendiger. Historisch gewachsene Plattformen bringen häufig technische Schulden im E-Commerce mit sich, die neue Automatisierungsprojekte unnötig komplex oder teuer machen können.
Viertens müssen Berechtigungen und Verantwortlichkeiten definiert werden. Ein sinnvoller Einstieg kann darin bestehen, dass Agenten zunächst Informationen sammeln, Produkte vergleichen oder Bestellungen vorbereiten, während ein Mitarbeiter die finale Freigabe übernimmt. Autonomie lässt sich anschließend dort erhöhen, wo Prozesse stabil funktionieren und die notwendigen Daten zuverlässig verfügbar sind.
Die KI und Automatisierung im E-Commerce sollte deshalb nicht als isoliertes Technologieprojekt betrachtet werden. Entscheidend ist, an welcher Stelle Automatisierung einen konkreten Prozess verbessert und ob das technische Fundament dafür vorhanden ist.
Neben Prozessen und Technologie verändert Agentic Commerce noch einen weiteren Bereich: die digitale Sichtbarkeit eines Anbieters.
Bisher konkurrieren Unternehmen vor allem um die Aufmerksamkeit potenzieller Käufer. SEO, Content, Marktplatzpräsenz, Vertrieb und Marke beeinflussen, welcher Anbieter in die engere Auswahl gelangt. Wenn ein Agent einen Teil dieser Recherche übernimmt, verändert sich diese Logik.
Gartner geht davon aus, dass Produkte zunehmend maschinenlesbar werden müssen und die klassische Optimierung für Suchmaschinen um eine Optimierung für Agenten ergänzt wird. Damit entsteht eine zusätzliche Form digitaler Auffindbarkeit.
Ein Agent bewertet nicht zwangsläufig, welche Produktseite optisch am überzeugendsten ist. Entscheidend sind die Kriterien, die für den jeweiligen Einkauf relevant sind. Dazu können technische Eignung, Preis, Lieferfähigkeit, Zertifizierungen oder bestehende Vertragsbeziehungen gehören.
Unternehmen müssen weiterhin für Menschen verständlich und überzeugend kommunizieren. Gleichzeitig müssen Produktinformationen so strukturiert werden, dass auch Maschinen erkennen können, wann ein Angebot relevant ist. Ein B2B-Anbieter mit hervorragenden Produkten kann andernfalls bereits in einer automatisierten Vorauswahl ausscheiden, bevor ein menschlicher Einkäufer überhaupt mit dem Unternehmen in Berührung kommt.
Für die digitale Sichtbarkeit entsteht damit eine zusätzliche Ebene. Gute Inhalte bleiben wichtig, müssen jedoch zunehmend mit strukturierten und verlässlichen Daten verbunden werden.
Besonders relevant wird Agentic Commerce für Unternehmen, die ohnehin größere Veränderungen an ihrer Commerce-Landschaft planen.
Ein E-Commerce Replatforming betrifft weit mehr als die sichtbare Shopoberfläche. Daten, Prozesse und Schnittstellen werden auf eine neue technische Grundlage übertragen. Ein Plattformwechsel bietet deshalb die Möglichkeit, zukünftige Anforderungen wie Agentenfähigkeit bereits in der Architektur zu berücksichtigen.
Das bedeutet nicht, dass ein neues Shopsystem heute jede denkbare Agentic Commerce Funktion unterstützen muss. Wichtiger sind grundlegende Eigenschaften wie saubere APIs, klare Datenmodelle, flexible Integrationsmöglichkeiten und eine nachvollziehbare Trennung der Zuständigkeiten verschiedener Systeme.
Eine Plattform, die diese Voraussetzungen erfüllt, lässt sich leichter um neue Touchpoints erweitern als eine Architektur, bei der jede zusätzliche Verbindung umfangreiche individuelle Entwicklung benötigt.
Agentic Commerce sollte bei einem Replatforming deshalb nicht zum alleinigen Entscheidungskriterium werden. Es ist aber ein weiterer Grund, Integrationsfähigkeit, Schnittstellen und Datenarchitektur stärker zu gewichten als einzelne kurzfristige Features.
Agentic Commerce verändert den B2B E-Commerce nicht einfach durch eine weitere KI Funktion. Die grundlegende Veränderung liegt darin, dass neben Menschen zunehmend auch Software aktiv an Beschaffungsprozessen teilnehmen kann.
KI Agenten können Produkte recherchieren, technische Anforderungen abgleichen, Preise und Verfügbarkeiten prüfen, Bestellungen vorbereiten und innerhalb definierter Berechtigungen weitere Schritte auslösen. Gerade im B2B entsteht dadurch erhebliches Potenzial. Wiederbestellungen, standardisierte Produktauswahl und andere regelbasierte Prozesse eignen sich grundsätzlich gut für eine stärkere Automatisierung.
Gleichzeitig steigen die Anforderungen an das technische Fundament. Produktdaten müssen vollständig sein. Systeme müssen miteinander kommunizieren können. Preise und Berechtigungen müssen digital abbildbar sein. Schnittstellen müssen zuverlässig funktionieren.
Damit bestätigt Agentic Commerce eine Entwicklung, die im B2B E-Commerce bereits seit Jahren sichtbar ist. Der eigentliche Wettbewerbsvorteil entsteht selten durch das neueste Tool. Er entsteht durch saubere Prozesse, eine klare Datenbasis und eine Systemlandschaft, die neue Technologien aufnehmen kann.
Für mittelständische Unternehmen besteht die Aufgabe 2026 deshalb nicht darin, möglichst schnell einen autonomen Einkaufsagenten einzuführen. Sinnvoller ist es, heute die Voraussetzungen dafür zu schaffen.
Denn die entscheidende Frage lautet langfristig nicht nur, ob Kunden über KI Agenten einkaufen werden. Entscheidend ist, ob die eigene Commerce-Infrastruktur darauf vorbereitet ist, wenn neben Menschen zunehmend auch Maschinen zu Einkäufern werden.
Jenny Bocksberger verantwortet bei steireif das Partnermanagement und sorgt dafür, dass aus Kontakten echte, funktionierende Zusammenarbeit entsteht. Sie verbindet Struktur mit Gespür für Menschen und baut belastbare Partnerschaften auf, hält Fäden zusammen und stellt sicher, dass beide Seiten wissen, woran sie sind.
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