Was ist Agentic Commerce und wie unterscheidet es sich von generativer KI?

Agentic Commerce beschreibt ein Modell, bei dem künstliche Intelligenz-Agenten autonom Produkte entdecken, vergleichen und im Namen von Konsumenten kaufen und dabei vollständige Arbeitsabläufe mit minimaler menschlicher Intervention ausführen. Dies unterscheidet sich grundlegend von generativer KI, die Inhalte wie Text oder Bilder als Reaktion auf Eingabeaufforderungen erstellt, aber kontinuierliche Anweisungen von Benutzern erfordert. Während generative KI reaktiv ist, ist agentische KI proaktiv und plant mehrstufige Prozesse und trifft autonome Massnahmen, um definierte Ziele zu erreichen.

Was ist der Unterschied zwischen agentischer KI und generativer KI?

Generative KI ist ein reaktiver Inhaltsersteller, der eine einzelne Ausgabe als Reaktion auf eine Eingabeaufforderung produziert, während agentische KI ein proaktives System ist, das unabhängig eine Reihe von Schritten planen und ausführen kann, um ein mehrstufiges Ziel zu erreichen. Agentische KI trifft Entscheidungen und handelt, um einen Prozess am Laufen zu halten, während generative KI auf Eingaben reagiert und Ausgaben erstellt.

Agentische KI baut auf generativen Modellen auf, wobei die meisten agentischen Systeme generative KI als ihr Reasoning-Engine verwenden. Die beiden ergänzen sich: Generative KI erstellt, agentische KI handelt. Agentische KI glänzt mit einem anfänglichen Satz von Anweisungen, um mehrstufige Prozesse autonom zu verwalten und ein grösseres Ziel mit weniger menschlichem Eingreifen zu erreichen.

Wie funktioniert Agentic Commerce in der Praxis?

Agentic Commerce ist der Einsatz autonomer KI-Agenten, um im Namen von Konsumenten oder Unternehmen mit minimalem menschlichem Input zu recherchieren, zu vergleichen und Käufe abzuschliessen. Agentic Commerce ist das Modell, bei dem KI-Agenten autonom Produkte im Namen von Konsumenten entdecken, vergleichen und kaufen. Das System basiert auf grossen Sprachmodellen und Orchestrierungs-Frameworks, die es KI-Agenten ermöglichen, mehrstufiges Reasoning über mehrere Phasen hinweg durchzuführen.

Ein typischer Agentic-Commerce-Arbeitsablauf beinhaltet, dass der Agent ein Ziel vom Benutzer erhält, Produktoptionen über mehrere Quellen hinweg entdeckt und bewertet, Entscheidungslogik basierend auf Parametern wie Preis oder Lieferung anwendet und die Transaktion über integrierte Zahlungssysteme ausführt. Autonomes Einkaufen ist ein Commerce-Agent, der die Erlaubnis hat, Transaktionen innerhalb der vorab genehmigten Parameter abzuschliessen, die der Benutzer festlegt.

Was sind die kommerziellen Beispiele für Agentic Commerce?

Im Januar 2026 lancierte Alipay das Agentic Commerce Trust Protocol mit Partnern, darunter Alibabas konsumentenorientierte KI-Anwendung Qwen App und Taobao Instant Commerce. Alipays AI Pay überschritt zwischen dem 11. und 13. Februar 2026 120 Millionen Transaktionen in einer einzigen Woche und markierte damit die grossflächige Einführung von KI-ausgeführten Zahlungen. Qwen App wurde die erste Plattform, die das Protokoll einführte und sich mit Taobao Instant Commerce und Alipay AI Pay verband. Benutzer können einfach mit der KI der Qwen App chatten, um Essen- und Getränkebestellungen direkt in der App aufzugeben.

Im Januar 2026 kündigte commercetools AgenticLift an, sein erstes eigenständiges agentisches Angebot, das entwickelt wurde, um Unternehmen dabei zu helfen, Einnahmen aus KI-getriebenem Shopping zu erfassen, ohne ihren bestehenden Commerce-Stack zu ersetzen. Es wurde entwickelt, um Unternehmen zu ermöglichen, bestehende Commerce-Systeme mit KI-getriebenen Shopping-Erlebnissen zu verbinden, ohne eine Neuausrichtung der Plattform vorzunehmen. Es ermöglicht KI-Agenten, auf Produktdaten und Transaktionslogik zuzugreifen, ohne aktuelle Systeme zu ersetzen. AgenticLift ermöglicht es einem Unternehmen, ein bestehendes Commerce-System mit KI-Assistenten wie ChatGPT, Google Gemini und Microsoft Copilot zu verbinden, ohne eine Neuausrichtung der Plattform vorzunehmen.

Wie bedeutend ist KI-getriebener Shopping-Traffic?

KI-getriebene Besuche auf US-Einzelhandelsseiten wuchsen während der Ferienzeit 2025 um 693 Prozent im Jahresvergleich, mit 769 Prozent Wachstum im November und 673 Prozent im Dezember, laut Adobe Analytics. Diese Dynamik setzte sich 2026 fort: Q1 2026 verzeichnete ein Plus von 393 Prozent im Jahresvergleich beim KI-vermittelten Einzelhandelsverkehr, und der Juli 2026 lag um Plus 62 Prozent im Jahresvergleich höher, da sich KI von einer saisonalen Spitze zu einem strukturellen Empfehlungskanal entwickelt.

KI-generierter Traffic auf US-Einzelhandelsseiten lag während Spitzenereignissen wie dem Prime Day 2026 um 89 Prozent im Jahresvergleich höher, und diese Besucher konvertierten um 40 Prozent besser als Nicht-KI-Kanäle. Das Wachstum kommt jedoch von einer kleinen Basis: KI-getriebene Sitzungen machen immer noch weniger als 0,2 Prozent des gesamten eCommerce-Traffics aus.

Was ist das Marktpotenzial für Agentic Commerce?

McKinsey schätzt, dass die globale Agentic-Commerce-Chance bis 2030 3 Billionen Dollar bis 5 Billionen Dollar erreichen könnte. Der US-amerikanische Business-to-Consumer-Einzelhandelsmarkt könnte bis 2030 bis zu 1 Billion Dollar an Einnahmen verzeichnen, die über Agentic Commerce orchestriert werden. Laut eMarketer wird erwartet, dass KI-Plattformen im Jahr 2026 für 20,9 Milliarden Dollar an Einzelhandelsausgaben verantwortlich sein werden, was nahezu eine Vervierfachung der Zahlen von 2025 darstellt.

Eine Studie des IBM Institute for Business Value aus dem Jahr 2026 ergab, dass 45 Prozent der Konsumenten bereits KI für mindestens einen Teil der Kaufreise verwenden. Die Konsumentenakzeptanz von agentischem Shopping wird voraussichtlich von 19 Prozent auf 46 Prozent bis Ende 2026 steigen, laut dem Braze Retail Customer Engagement Review. Einzelhändler und Marken passen ihre digitale Infrastruktur an, um an diesem aufstrebenden Kanal teilzunehmen.

Was bedeutet Agentic Commerce für Modehändler?

Shopping-bezogene Suchanfragen auf generativen KI-Plattformen wuchsen zwischen 2024 und 2025 um 4'700 Prozent, laut dem McKinsey und Business of Fashion State of Fashion 2026 Bericht. Künstliche Intelligenz stört bereits die Art und Weise, wie Konsumenten Mode entdecken. In den kommenden Jahren könnten autonome KI-Shopping-Agenten sogar in ihrem Namen handeln und Aufgaben von der Preisüberwachung bis zum Produktkauf erledigen. Um sicherzustellen, dass ihre Produkte für KI-Modelle sichtbar und bevorzugt sind, müssen Marken ihre digitalen Marketing- und E-Commerce-Infrastrukturen überdenken, bei denen semantisch reichhaltige Daten und API-zugängliche Inhalte für den Erfolg entscheidend sein werden.

Agentisches Shopping wird sich im Jahr 2026 von einem Nice-to-have zu einem strategischen Muss für Modehändler entwickeln. Sie sollten eine generative KI-Strategie etablieren, eine modulare Commerce-Infrastruktur aufbauen, funktionsübergreifende Teams mobilisieren und Agentic-Commerce-Fähigkeiten einführen. Der operative Fokus für Modeunternehmen umfasst die Gestaltung von Produktkatalogen, die für KI-Agenten durch strukturierte Daten lesbar sind, die Sicherstellung, dass Liefer- und Rückgabeinformationen maschinenzugänglich sind, und die Vorbereitung von Checkout-Systemen zur Integration mit von Agenten initiierten Transaktionen.