Was ist Agentic Commerce?

• Agentic Commerce beschreibt den Einsatz von KI-Agenten beim Einkaufen. Die Agenten können im Auftrag von Kunden Produkte suchen, vergleichen, auswählen und teilweise sogar eigenständig kaufen.
• Um von KI-Agenten gefunden und genutzt zu werden, müssen Unternehmen sich vorbereiten. Sie müssen zum Beispiel ihre Produktdaten, Preise und digitalen Vertriebskanäle dementsprechend gestalten.
• Agentic Commerce kann Kaufprozesse auf Kundenseite deutlich beschleunigen und personalisieren. Unternehmen stellt Agentic Commerce jedoch vor Herausforderungen bei Datenqualität, Transparenz und Governance.

Agentic Commerce bezeichnet den Einsatz von KI-Agenten, die Kaufentscheidungen und Einkaufsprozesse im Auftrag von Kunden oder Unternehmen eigenständig ausführen können.

Anders als bei klassischen Online-Shops suchen Nutzer dabei nicht mehr selbst nach Produkten, vergleichen Angebote oder durchlaufen manuell den Bestellprozess. 

Stattdessen übernimmt ein KI-Agent diese Aufgaben weitgehend eigenständig. Der Nutzer formuliert lediglich ein Ziel oder eine Anforderung, während die KI die notwendigen Schritte plant und ausführt.

Beispielsweise kann ein Nutzer einem KI-Agenten den Auftrag geben, den günstigsten Flug für eine Geschäftsreise zu buchen. Der Agent recherchiert daraufhin passende Angebote, vergleicht Preise, berücksichtigt individuelle Vorgaben und kann den Kaufprozess vollständig abschliessen.

Agentic Commerce geht damit deutlich über klassische Produktempfehlungen oder Chatbots hinaus. 

Während herkömmliche Systeme lediglich unterstützen, handeln KI-Agenten aktiv und treffen in definierten Grenzen selbst Entscheidungen. Sie werden so zu digitalen Vertretern des Kunden oder Unternehmens.

Für Unternehmen verändert sich dadurch die Art, wie ihre Produkte oder Dienstleistungen gefunden, bewertet und gekauft werden. 

Um für Agentic Commerce bereit zu sein, müssen Angebote für KI-Agenten aufbereitet werden. Produktdaten, Preise, Verfügbarkeiten und Lieferbedingungen werden damit zu zentralen Faktoren im Wettbewerb.

«Agentic» bedeutet, dass ein KI-System nicht nur Informationen bereitstellt, sondern eigenständig handelt und Entscheidungen vorbereitet.

Der Begriff leitet sich vom englischen Wort «agent» ab. Im Kontext von Künstlicher Intelligenz beschreibt er Systeme, die Ziele verstehen und Handlungen planen können. Statt lediglich Antworten auf Anfragen zu liefern, werden KI-Agenten aktiv und führen Aufgaben selbstständig aus.

Agentic Commerce funktioniert so, dass KI-Agenten Kaufprozesse eigenständig planen, koordinieren und ausführen, um ein vom Nutzer vorgegebenes Ziel zu erreichen.

Ein typischer Prozess im Agentic Commerce läuft folgendermassen ab:

• Der Nutzer definiert ein Ziel oder einen Bedarf.
• Der KI-Agent analysiert Anforderungen und Einschränkungen.
• Produkte und Anbieter werden automatisch recherchiert.
• Angebote werden verglichen und bewertet.
• Die beste Option wird ausgewählt.
• Der Kauf wird angestossen oder abgeschlossen.
• Der Agent überwacht Lieferung, Status und mögliche Änderungen.

Der Unterschied besteht darin, dass beim E-Commerce der Nutzer den gesamten Kaufprozess steuert, beim Conversational Commerce die KI unterstützt und beim Agentic Commerce die KI viele Schritte eigenständig ausführt.

Die drei Ansätze bauen in gewisser Weise aufeinander auf. Dabei verschiebt sich die Rolle der Technologie von einem reinen Verkaufskanal über einen digitalen Assistenten hin zu einem aktiven KI-Agenten, der im Auftrag des Nutzers handelt.

Die Unterschiede auf einen Blick:

Agentic Commerce gewinnt an Bedeutung, weil KI-Assistenten mittlerweile die Fähigkeit haben, Kaufprozesse weitgehend eigenständig auszuführen.

Für Unternehmen bietet das Chancen auf schnellere Beschaffung, geringere Transaktionskosten und mehr Automatisierung. 

Zugleich steigt die Notwendigkeit für ordentliche Datenqualität, gut gepflegte Produktinformationen und digitale Schnittstellen, damit Angebote auch von KI-Agenten gefunden und ausgewählt werden.

Agentic Commerce kann Unternehmen dabei helfen, Einkaufs- und Verkaufsprozesse effizienter zu gestalten. 

KI-Agenten übernehmen Aufgaben wie:

• Produktsuche 
• Angebotsvergleich 
• Bestellabwicklung 
• Lieferüberwachung 

Mitarbeitende werden dadurch von Routineaufgaben entlastet und können sich stärker auf strategische Tätigkeiten konzentrieren.

Zugleich unterstützen KI-Agenten schnellere und fundiertere Entscheidungen. Sie analysieren grosse Datenmengen, vergleichen Anbieter und berücksichtigen Faktoren wie Preise, Verfügbarkeiten, Lieferzeiten oder Unternehmensrichtlinien. 

So lassen sich gerade wiederkehrende Beschaffungsprozesse beschleunigen, Fehler reduzieren und Kosten senken.

Ein weiterer Vorteil liegt in Skalierbarkeit und Personalisierung. KI-Agenten können viele Kaufentscheidungen parallel unterstützen, ohne dass der personelle Aufwand entsprechend steigt. 

Gleichzeitig berücksichtigen sie individuelle Kundenpräferenzen und ermöglichen so das Ausspielen von relevanteren Angeboten.

Die grösste Herausforderung beim Agentic Commerce besteht darin, dass KI-Agenten immer nur so zuverlässig arbeiten können wie die Daten, Prozesse und Systeme, auf die sie zugreifen.

Damit KI-Agenten Produkte korrekt bewerten und Kaufentscheidungen treffen können, benötigen sie aktuelle, vollständige und konsistente Informationen. 

Folgende Schwachstellen können beispielsweise zu falschen Empfehlungen oder Fehlbestellungen führen:

• Unvollständige Produktbeschreibungen
• Fehlerhafte Preise
• Widersprüchliche Verfügbarkeiten 

Für Unternehmen wird die Qualität ihrer Produktdaten deshalb zu einem entscheidenden Wettbewerbsfaktor.

Eine weitere Herausforderung ist die Kontrolle von Entscheidungen und Prozessen. Unternehmen müssen klar definieren, welche Aufgaben ein KI-Agent eigenständig ausführen darf. Es muss klar sein, an welchen Stellen menschliche Freigaben erforderlich sind. 

Besonders bei grösseren Investitionen, sensiblen Beschaffungen oder regulierten Branchen sind transparente Entscheidungsregeln und Governance-Strukturen unverzichtbar.

Auch die Integration bestehender Systeme stellt viele Unternehmen vor Herausforderungen. KI-Agenten müssen häufig auf Online-Shops, ERP-Systeme und externe Datenquellen zugreifen. Historisch gewachsene IT-Landschaften erschweren diese Vernetzung oft und können die Automatisierung ausbremsen.

Zu häufigen Fehler im Bereich Agentic Commerce gehören beispielsweise:

• Schlechte oder unvollständige Produktdaten unterschätzen
• Fehlende Governance- und Freigaberegeln
• Zu hohe Erwartungen an vollständig autonome Prozesse
• Bestehende Prozesse automatisieren, ohne sie vorher zu standardisieren
• Sicherheits- und Compliance-Anforderungen erst spät berücksichtigen

Agentic Commerce kann Unternehmen dabei unterstützen, Einkaufs-, Vertriebs- und Serviceprozesse durch KI-Agenten teilweise oder vollständig zu automatisieren. Besonders interessant sind Anwendungsfälle mit hohem Datenvolumen, wiederkehrenden Entscheidungen und standardisierten Abläufen.

Use Cases mit hohem Nutzen sind beispielsweise:

• Automatische Nachbestellung von Verbrauchsmaterialien
• Lieferanten- und Preisvergleich in der Beschaffung
• Erstellung und Optimierung von Angeboten
• Personalisierte Produktempfehlungen
• Intelligente Warenkorberstellung
• Automatisierte Ersatzteilbeschaffung
• Vertrags- und Abonnementverlängerungen
• Retouren- und Reklamationsmanagement
• Dynamische Preis- und Angebotsbewertung
• Unterstützung bei Investitions- und Einkaufsentscheidungen

In diesen Bereichen können KI-Agenten Prozesse beschleunigen, Kosten senken und Mitarbeitende von Routineaufgaben entlasten. So wird Agentic Commerce für Unternehmen zu einem strategischen Hebel für Effizienz und Automatisierung.

Unternehmen können sich auf Agentic Commerce vorbereiten, indem sie zunächst ihre Datenqualität, Prozesse und digitalen Schnittstellen verbessern. 

KI-Agenten können nur dann verlässliche Entscheidungen treffen, wenn Produktdaten, Preise, Verfügbarkeiten und Stammdaten vollständig, aktuell und konsistent vorliegen. 

Für viele Unternehmen beginnt die Vorbereitung deshalb mit der Schaffung einer sauberen Datenbasis und standardisierter Prozesse.

Darüber hinaus sollten Unternehmen ihre Systemlandschaft für die Zusammenarbeit mit KI-Agenten öffnen. Dazu gehören die Integration von Online-Shops, Marktplätzen, ERP-Systemen, Kundenplattformen und weiteren Geschäftsanwendungen. 

Gleichzeitig müssen klare Regeln definiert werden. Unternehmen müssen festlegen, welche Entscheidungen ein KI-Agent eigenständig treffen darf und wann eine menschliche Freigabe erforderlich ist. Governance, Datenschutz und Sicherheit werden dabei zu zentralen Erfolgsfaktoren.

Ein weiterer wichtiger Schritt ist die schrittweise Einführung konkreter Anwendungsfälle. Statt sofort eine vollständige Automatisierung anzustreben, sollten Unternehmen zunächst Prozesse mit hohem Wiederholungsgrad und klaren Regeln identifizieren. 

Auf diese Weise können Unternehmen Erfahrungen sammeln und Risiken reduzieren. Das Management kann die Organisation so schrittweise auf eine Zukunft vorbereiten, in der KI-Agenten zunehmend Kauf- und Beschaffungsprozesse unterstützen oder eigenständig ausführen.

SAP positioniert sich als Anbieter von technologischen Plattformen und KI-Agenten, die Unternehmen für Agentic-Commerce-Szenarien nutzen können.

SAP stellt verschiedene Funktionen im Bereich Agentic Commerce bereit. Dadurch können KI-Agenten beispielsweise Produkte finden, Angebote bewerten, Einkaufsprozesse koordinieren und Geschäftsabläufe automatisieren. SAP-Nutzer können durch Joule, Joule Agents, die SAP Business Technology Platform und Lösungen wie SAP Commerce Cloud auf die Funktionen zugreifen.

Dabei verfolgt SAP das Ziel, dass KI-Agenten nicht nur Informationen bereitstellen, sondern auch mehrstufige Prozesse eigenständig ausführen. Dabei greifen sie auf Geschäftsdaten, Unternehmensregeln und Prozesskontext zu.

Agentic Commerce wird sich voraussichtlich von Pilotprojekten zu einem festen Bestandteil digitaler Einkaufs- und Vertriebsprozesse entwickeln. 

Besonders bei standardisierten Kaufprozessen werden KI-Agenten künftig Produkte recherchieren, Angebote vergleichen, Bestellungen ausführen und Transaktionen überwachen.

Für Unternehmen wird es wichtiger, Produktdaten, Preise, Verfügbarkeiten und Schnittstellen so bereitzustellen, dass sie auch von KI-Agenten genutzt werden können. Der Wettbewerb verlagert sich damit zunehmend darauf, von KI-Agenten gefunden, bewertet und ausgewählt zu werden.