Agentic Commerce: Wenn KI-Agenten im B2B-Shop bestellen

Agentic Commerce beschreibt einen Einkauf, bei dem ein KI-Agent nicht nur Vorschläge macht, sondern eigenständig Handlungsschritte ausführt: Er versteht einen Bedarf, sucht passende Artikel, prüft Preis, Verfügbarkeit und Konditionen, legt einen Warenkorb an und stößt - im Rahmen vorgegebener Regeln - die Bestellung an. Der entscheidende Unterschied zur klassischen Produktsuche liegt darin, dass die Maschine handelt, statt nur zu informieren. Für Händler verschiebt sich damit die zentrale Frage von "Werde ich gefunden?" zu "Kann bei mir auch maschinell bestellt werden?". Ein Shop, der ausschließlich auf das menschliche Auge ausgelegt ist - mit Informationen in Bildern, in frei formuliertem Fließtext oder hinter mehreren Klicks -, ist für einen Agenten schwer oder gar nicht bedienbar. Genau hier entscheidet sich, ob ein Anbieter im neuen Kanal Umsatz macht oder unsichtbar bleibt.

Die Dynamik ist erheblich. Neben den rund 40 Prozent (Deloitte) der B2B-Einkäufer, die agentische KI bereits einsetzen, und den 74 Prozent (Deloitte), die sie in den nächsten zwei Jahren einführen wollen, rechnet Gartner damit, dass bis 2028 rund 33 Prozent (Gartner) der Unternehmenssoftware agentische KI enthalten werden - gegenüber weniger als einem Prozent im Jahr 2024. Zudem sollen bis 2028 mindestens 15 Prozent (Gartner) der alltäglichen Arbeitsentscheidungen autonom durch Agenten getroffen werden. Für die Beschaffung heißt das: Routinebestellungen, Nachbestellungen und standardisierte Einkäufe wandern zuerst in den Agentenkanal, weil sie klar beschreibbar und wenig verhandlungsintensiv sind. Wer diese Bestellungen maschinell entgegennehmen kann, gewinnt genau das planbare, wiederkehrende Geschäft, das im B2B den Deckungsbeitrag trägt.

Das Fundament jedes agentenfähigen Shops sind saubere, strukturierte Produktdaten. Ein Agent muss ohne menschliche Interpretation erkennen können, um welchen Artikel es geht, welche Spezifikation er hat, was er kostet, ob er verfügbar ist und in welcher Einheit er verkauft wird. Freitextbeschreibungen und Bilder reichen dafür nicht; die Kerninformationen müssen als eindeutige, benannte Felder vorliegen. Bewährt hat sich die Auszeichnung mit dem offenen Vokabular von Schema.org, ergänzt um branchenübliche Kennungen wie GTIN oder Hersteller-Artikelnummer. Wie stark die Datenqualität über den Erfolg entscheidet, zeigt unser Beitrag zu Produktdaten und PIM als Datenquelle im Detail - im Agentenkanal wird aus einer Komfortfrage eine harte Voraussetzung.

Ein konkretes Beispiel macht den Unterschied greifbar. Statt eine Beschreibung wie "grauer Kabelkanal, ab Lager, günstig" anzubieten, hinterlegt ein agentenfähiger Shop die gleichen Informationen als strukturierte Daten, die ein Agent zuverlässig auslesen kann. Das folgende, vereinfachte Beispiel zeigt, wie ein Produkt mit Preis, Verfügbarkeit und B2B-Merkmalen im Schema.org-Format ausgezeichnet werden kann. Die Werte sind illustrativ; entscheidend ist das Prinzip, jede kaufrelevante Angabe als benanntes Feld bereitzustellen.

Auch Nachhaltigkeitsdaten gewinnen im Agentenkanal an Gewicht, weil viele Einkaufsrichtlinien inzwischen ökologische Kriterien enthalten und ein Agent diese nur berücksichtigen kann, wenn sie strukturiert vorliegen. Wie sich der Product Carbon Footprint als CO2-Angabe im B2B-Shop darstellen und pflegen lässt, behandelt unser Beitrag dazu. Für die Agentenfähigkeit gilt derselbe Grundsatz wie bei Preis und Verfügbarkeit: Was der Einkauf als Kriterium nutzt, muss als auslesbares Feld vorhanden sein, sonst fällt der Artikel bei der automatischen Auswahl durch.

Sobald eine Maschine im Namen eines Kunden bestellt, wird Kontrolle zur Kernfrage. Der Shop muss sicher erkennen, welcher Agent für welchen Kunden mit welchen Rechten handelt, und darf ihm nur genau das erlauben, was der Kunde freigegeben hat. Das bedeutet: eine eigene, widerrufbare Identität je Agent statt geteilter Zugangsdaten, feingranulare Berechtigungen und ein lückenloses Protokoll aller maschinellen Vorgänge. Genauso wichtig sind Grenzen: Budgets, Bestelllimits, erlaubte Sortimente und Freigabestufen, ab denen ein Mensch zustimmen muss. Diese Logik ist keine Neuerfindung, sondern eine konsequente Erweiterung dessen, was gute B2B-Shops für Freigabeprozesse, Genehmigungen und Budgets ohnehin bereitstellen - nur dass der Auslöser jetzt auch ein Agent sein kann.

Sicherheit ist dabei kein Nachgedanke, sondern Bedingung. Ein maschineller Kanal vergrößert die Angriffsfläche, wenn er unsauber umgesetzt ist: kompromittierte Zugangsdaten, manipulierte Anfragen oder ein Agent, der außerhalb seiner Grenzen handelt, können realen Schaden anrichten. Deshalb gehören starke Authentifizierung, strikte Rechtevergabe, Ratenbegrenzung und Anomalie-Erkennung von Anfang an in die Architektur. Wie sich ein B2B-Shop technisch und organisatorisch absichert, ordnet unser Beitrag zu IT-Sicherheit und NIS2 im B2B-Shop ein. Bei neuen oder unbekannten Agenten empfiehlt sich zusätzlich eine automatische Prüfung von Bonität und Bestelllimits, wie sie unser Beitrag zu Zahlungsausfall und Bonität im B2B-Shop beschreibt. Der Grundsatz lautet: einem Agenten so viel Handlungsspielraum geben, wie der Kunde ausdrücklich erlaubt - und keinen Millimeter mehr.

Der Weg zum agentenfähigen Shop führt nicht über einen radikalen Neubau, sondern über gezielte Ausbaustufen auf einer soliden Basis. Shopware Open Source liefert mit Store-API, Admin-API, Kundengruppen, Rollen und Rechten die Bausteine, um maschinelle Bestellungen kontrolliert zuzulassen. Der pragmatische Ansatz beginnt bei der Datenqualität, ergänzt eine sauber dokumentierte API-Schicht, führt Authentifizierung und Freigaberegeln für Agenten ein und verzahnt das Ganze mit ERP und PIM, damit Preise, Bestände und Aufträge in Echtzeit stimmen. So entsteht ein Kanal, der belastbar ist, ohne den bestehenden Shop zu gefährden. Die enge Anbindung an das Warenwirtschaftssystem ist dabei kein Extra, sondern der Kern jeder soliden ERP-Integration für den B2B-Shop.

Der Vergleich zu bestehenden Beschaffungsanbindungen hilft, den Aufwand realistisch einzuordnen. Wer schon heute Großkunden über Katalog-Anbindungen wie Punchout und OCI bedient, kennt das Muster, dass ein fremdes System strukturiert auf den eigenen Katalog zugreift und Positionen zurückspielt. Agentic Commerce führt diesen Gedanken fort, ersetzt aber das feste Fremdsystem durch einen flexiblen, KI-gesteuerten Agenten. Die technischen Anforderungen an saubere Daten, klare Schnittstellen und geregelte Freigaben ähneln sich stark - das erklärt, warum Anbieter mit gepflegten Beschaffungsanbindungen oft einen kürzeren Weg in den Agentenkanal haben.