Was macht ihr mit KI, liebe Shops? Also: jetzt schon?

Agentic Commerce ist für die einen die "Zukunft"; für die US-KI-Konzerne ist es auf jeden Fall eine großartige Drainage, um die Geldtöpfe der Onlinehändler anzuzapfen - und so schleudern vor allem Techkonzerne alles an Brandbeschleunigern Richtung Agentic-Hype. Doch der glüht eher trübe vor sich hin, statt in einem Flächenbrand die ECommerce-Landschaft zu verwüsten: 27 Prozent der NutzerInnen vertrauen KI beim Einkauf grundsätzlich nicht, 60 Prozent nutzen sie selten oder nie, macht 13 verbleibende Prozent, die schon mal etwas ausprobiert haben, was vage mit Agentic Commerce zu tun hat (meist handelt es sich aber lediglich um KI-gestützte Empfehlungen oder Produktberatungen). Man könnte also sagen: Agentic Commerce braucht dringend das Problem, das er zu lösen vorgibt.

Auch mein Kollege Dominik Grollmann konnte wenig frohe Kunde für Agentic Commerce überbringen, als er neulich dessen Erfolgschancen in einem iBusiness-Artikel analysierte: Im Ergebnis zeige sich, dass "Agentic Commerce" in der beschriebenen Form kaum Erfolgschancen besitzt. Das Thema profitiert vor allem vom allgemeinen KI-Hype, bietet inhaltlich jedoch wenig Substanz. Lediglich spezialisierte Anwendungen - etwa im industriellen Einkauf oder B2B-Umfeld - erscheinen realistisch." Anders verhält es sich jedoch, so das Ergebnis der Analyse, "wenn KI nicht als autonomer Käufer, sondern als Einkaufsberater gedacht wird. Gerade auf GenAI basierende Systeme haben großes Potenzial, Kaufentscheidungen zu beeinflussen - allerdings deutlich früher im Entscheidungsprozess, nicht beim finalen Checkout."

Aber was bleibt von KI, wenn man sie mal nicht als einen Vorschuss auf eine strahlende oder schreckliche Commerce-Zukunft voller Agenten begreift? Wenn man den Blick darauf richtet, ob und wo KI in deutschen Shops schon auf Volldampf läuft? Zwanzig Branchenkenner aus verschiedenen ECommerce-Zweigen haben uns Antworten gegeben.

Von spitzen Anwendungsszenarien zu breiter Nutzung

Harald Schiffauer , Managing Director bei Guenstiger.de  , kann KI aus fast keinem Bereich mehr wegdenken: "Sie kommt bei der Produktzuordnung, beim Programmieren, beim Zugänglichmachen von Informationen für LLMs sowie bei der Kataloggestaltung, Qualitätskontrolle, bei Übersetzungen und in vielen Support-Funktionen zum Einsatz." Dagegen nutzt Pickware   KI in deutlich engeren Anwendungskorridoren. Für CEO Samuel Vogel spielt sie vor allem dort eine Rolle, "wo sie ganz konkret Arbeit abnimmt. Nicht als Buzzword, sondern als Produktivitätshebel im Alltag. Auch wir bei Pickware haben bereits angefangen, an KI-gestützten Funktionen zu arbeiten, die Händler und Lagermitarbeitende spürbar entlasten." Dazu zählt Vogel intelligente Vorschläge, weniger manuelle Eingaben und Prozesse, die sich mehr "'von selbst' anfühlen. Am Ende geht es darum, dass Teams weniger klicken, weniger suchen und weniger nachdenken müssen, was als Nächstes zu tun ist - und dadurch einfach schneller und sauberer arbeiten können."

Ähnlich sieht es Daniel Borges do Rosario , Operations Senior Director der Ecom Solution GmbH  , einem Zollbroker, spezialisiert auf vollautomatisierte Zollprozesse, die auf KI- Systemen aufbauen. Denn "die heutigen Warenmengen lassen sich manuell längst nicht mehr beherrschen. KI unterstützt uns bei der automatischen Warentarifklassifizierung, dem Auslesen und Prüfen von Dokumenten und dem vorbefüllen von Zollanmeldungen." Zusätzlich biete KI die Möglichkeit eines intelligenten Risiko- und Compliance-Checks, "sowie Monitoring- und Service-Tools, die Transparenz schaffen und Fehler reduzieren. Damit gewährleisten wir, dass die Kunden unserer Kunden schnell ihre Einkäufe geliefert bekommen."

Johannes Bubenzer ist Gründer und Geschäftsführer von 2txt  , einem KI-Anbieter mit starkem theoretischen Fundament: "Unsere Kunden automatisieren mit uns ganze Prozessketten von Daten-Onboarding, Mapping, Anreicherung bis Contentproduktion. Im Gegensatz zu vielen relationalen Datensilos und punktuellen ChatGPT-Lösungen sind wir eine echte Produktiv-KI mit der man bereits innerhalb weniger Tage deutliche Effizienzsteigerungen realisieren kann."

Für billiger.de und Sparwelt.de ist Künstliche Intelligenz bereits heute ein zentraler Bestandteil der Plattformlogik, sagt Bernd Vermaaten , Geschäftsführer der Solute GmbH  : "Sie hilft, große Mengen an Produkt-, Preis- und Angebotsdaten zu strukturieren, zu bewerten und für Nutzer klar zu interpretieren." Der Mehrwert liege in der Reduktion von Komplexität - NutzerInnen erhalten relevante Informationen auf einen Blick, Händler profitierten von effizienter Reichweitensteuerung. "KI unterstützt uns dabei, Angebote kontextbezogen auszuspielen, Nutzerinteressen präziser zu erkennen und Prozesse automatisiert zu skalieren. Gerade im Preisvergleichs- und Gutscheinumfeld ist diese Form der Datenintelligenz entscheidend, um Transparenz und Qualität auf konstant hohem Niveau zu gewährleisten."

David Goldschmidt , Gründer und Geschäftsführer, Datapods  , nutzt KI als Schlüsseltechnologie im eigenen Produkt, um Datengeflechte zu analysieren, die für einen menschlichen Verstand aufgrund schierer Größe undurchschaubar wären: "Bei unserem Ansatz werden First-Party-Daten, die direkt von Google, Meta, Amazon oder TikTok stammen, eingesammelt und anschließend analysiert, um einer Brand einen Überblick über Offsite Customer Journeys, Werbewirkungsmessung auf Social Media oder tiefgehende Kundensegmente zu geben." Die so generierten Antworten auf Consumer-Insights-Fragen basierten teils auf Milliarden von Datenpunkten: "Hierfür nutzen wir KI-Agenten, die diese Daten auswerten und je nach der Frage des Kunden über die Relevanz unterschiedlicher Datenpunkte urteilen können. Somit können wir Insightsprojekte, die sonst Wochen dauern und extrem aufwendig sind, in wenigen Minuten abhandeln."

Vor allem ein operatives Werkzeug ist KI für Pascal Beij , Chief Commercial Officer von Unzer  : "Sie hilft dabei, unsere internen Prozesse effizienter zu machen, und zwar in praktisch allen Bereichen." Konkret setzt das Unternehmen sie ein, um Händlerfragen schneller zu beantworten oder um auffällige Muster bei Zahlungsprozessen zu erkennen, die auf Betrug hindeuten könnten: "Letztendlich gibt es bei uns mittlerweile aber fast kein Team, das nicht in irgendeiner Art für gewisse Teilaufgaben KI nutzt."

Analyse ist eine der häufigsten Antworten auf die Frage nach KI-Verwendung. Bei Adcell    helfe sie vor allem dabei, bessere Entscheidungen zu treffen, sagt Marcus Seidel , Gründer und Geschäftsführer (CEO): "Zum Beispiel bei der Analyse von Publisher-Performance, beim sinnvollen Matching von Partnern oder bei der Strukturierung und Optimierung von Kampagnen. Der Fokus liegt dabei nicht auf maximaler Automatisierung, sondern auf besseren Daten und mehr Klarheit." Das Ziel sei, Menschen im operativen Alltag zu entlasten und nicht sie zu ersetzen. Auch Holger Kück setzt KI bei Diagonal Service GmbH   für "sämtliche automatisierten Prozesse und Datenanalyse ein. Wir entwickeln immer erst den Anwendungsfall und erstellen hierzu die entsprechenden Lösungen. Diese werden in der direkten Kontrolle immer weiter verfeinert." Der Geschäftsführer hat dafür ein eigenes Entwicklerteam eingesetzt, das an den Logiken und Verständnissen der KI-Lösung arbeitet, "dies im engen Zusammenspiel mit Mitarbeitern aus der Sachbearbeitung und dem Support."

Nichts das Tool ist entscheidend, sondern der Status der Systeme

Auch für Dennis Fühner , Gründer der Founderlab GmbH  , ist KI ein Analyse-Tool, das er "vor allem dort produktiv einsetzt, wo sie operative Teams entlastet." Dazu gehören auch Prognosen, Priorisierung und Prozessoptimierung. Entscheidend sei indes weniger das einzelne Tool, "sondern wie gut Systeme und Daten darauf vorbereitet sind, sinnvoll genutzt zu werden." Auch bei der Marketingautomation ist KI nur so gut wie die Daten, auf die sie sich stützt, sagt Laura Faßbender , Marketing Coordinator EU, Melissa Data GmbH  : "Grundsätzlich verbessert Künstliche Intelligenz die kanalübergreifende User Experience und das Kundenerlebnis durch schnellere, relevantere und konsistentere Interaktionen." Sie könne beispielsweise personalisierte Produktempfehlungen auf der Grundlage von Kundenprofilen und Wohnorten erstellen, Zielgruppen für effektives Marketing segmentieren, EMail-Kampagnen und Chatbots automatisieren sowie Prognosen zum Kundenverhalten anhand von Analysen treffen. Doch "damit dies zuverlässig funktioniert, müssen Online-Händler der KI qualitativ hochwertige, konsistente Kunden- und Geschäftskontaktdaten zur Verfügung stellen - insbesondere, wenn sie international agieren."

Annett Polaszewski-Plath , Managing Director DACH bei Mollie  , sieht KI aktuell besonders in unterstützender Position sinnvoll eingesetzt, mit dem Chatbot MollieGPT nutze man KI sowohl intern als auch extern, "um wiederkehrende Fragen effizient zu beantworten - ohne dabei die lokale Expertise unserer Teams zu ersetzen, die für unsere HändlerInnen weiterhin entscheidend bleibt."

Das Thema Künstliche Intelligenz ist für Mark Byerly , Head of Customer Success bei Fulfillmenttools  , auf zwei Ebenen relevant: "Zum einen ist unser Order Management System die Basis für Erfolg im Bereich Agentic Commerce. Der KI-Agent trifft Kaufentscheidungen in Echtzeit." Und auch im Produkt spiele KI eine zentrale Rolle:"Zum einen erproben wir in einem Pilotprojekt einen virtuellen Assistenten, der die Nutzung erleichtern soll, indem er Nutzer:innen bei Bedarf direkt unterstützt. Zum anderen verbessert KI unser Order Routing: Es verteilt Bestellungen intelligent über das Fulfillment-Netzwerk und berücksichtigt dabei alle relevanten Kriterien des Händlers."

Mareike Juds , Head of Marketing & Communications, CleverReach  , nennt als erste und einzige in der iBusiness-Umfrage die Content-Erstellung als Anwendungsfeld: "In unserem E-Mail-Marketing-Tool setzen wir Künstliche Intelligenz gezielt dort ein, wo sie den Arbeitsalltag unserer Kunden spürbar erleichtert - etwa beim KI-Content-Generator." Das Tool diene als nützliche Unterstützung bei der Content-Erstellung und helfe dabei, Schreibblockaden zu lösen oder neue Impulse für Texte zu gewinnen.

Bei THIMM Verpackung GmbH   prüft Armin Spitzbarth , Sales Director E-Commerce, derzeit, wie sich die neue Technologie in verschiedene Unternehmensprozesse etablieren lässt: "Derzeit finden KI-Lösungen bereits Anwendung in unseren Produktionsanlagen und -prozessen, um diese zu überwachen."

"Klare Unterscheidung zwischen Automatisierung und echter KI"

KI ist für Christine Schmitz , Marketing Managerin von Paqato  , kein neues Thema, sondern schon länger ein nützliches Werkzeug. "Wir setzen heute auf eine Kombination aus KI, Machine Learning und Automatisierung, um Services weiterzuentwickeln, an die vor einigen Jahren noch gar nicht zu denken war." Ein Punkt ist ihr dabei wichtig: "eine klare Unterscheidung zwischen Automatisierung und echter KI zu treffen." Ihr Rat für die Branche: "Klar und transparent zu differenzieren und nicht alles als KI zu betiteln, obwohl eigentlich Automatisierung dahintersteckt. Nicht jedes effiziente Tool muss zwingend das Label 'KI' tragen, nur um 'smart' zu wirken. Wer versteht, wie man Automatisierung als Basis mit der Intelligenz von KI kombiniert, schafft echte Mehrwerte."

Dr.-Ing. Ralph Hünermann unterscheidet zwischen generativer KI und operativer: Während generative KI für Sprach-Assistenten in Online-Shops und Produkttexten, -bildern und -videos genutzt werde, sei es die operative KI, die den echten Mehrwert in Form von Profit für einen Shop bringt, findet der CEO von Odoscope  : "Sie entscheidet, welche Produkte welchem Nutzer angezeigt werden müssen und schafft somit eine Grundlage für einen hyper-personalisierten Online-Shop." Ein anderer Einsatzbereich für operative KI sei das Predictive Supply Chain Management: "Da entscheidet die KI, welche Produkte wann nachbestellt werden müssen, damit das Lager optimal genutzt wird."

KI sei der unsichtbare Motor hinter den Discovery- und Personalisierungsebenen, sagt Llorenç Palomas , CMO bei Doofinder  . Dabei gehe es nicht mehr um einfache Chatbots, die NutzerInnen frustrieren, sondern "um tiefe Intent-Erkennung, die die Lücke zwischen massiven Produktkatalogen und der nuancierten, oft unordentlichen Art überbrückt, wie Menschen tatsächlich beschreiben, was sie brauchen." Sein Unternehmen verlasse derzeit die "Black Box"-Phase: "Unsere Lösungen nutzen KI, um Kunden zu ermöglichen, Hyper-Personalisierung zu skalieren, Ergebnisse in Millisekunden basierend auf Echtzeitverhalten anzupassen, ohne Armeen von Merchandisern zu benötigen, die manuelle Regeln verwalten", also "operative Effizienz" anstatt "automatisierter Mittelmäßigkeit."

Und bei CJ Affiliate  ist AI bereits tief in der Plattform verankert, sagt Tobias Allgeyer , Senior Vice President EMEA: "Wir nutzen beispielsweise Machine Learning, um vorherzusagen, welche Partnerschaften für einen spezifischen Advertiser den größten inkrementellen Wert erzielen - ein Prozess, der früher Tage dauerte." Darüber hinaus erkennen AI und Machine Learning Datenauffälligkeiten, verhindern Fraud in Echtzeit, "das ist sehr wichtig, weil sich die Methoden von Betrügern ständig weiterentwickeln - wir müssen ihnen immer einen Schritt voraus sein."

Trends

Zusammenfassend lassen sich also grob sechs Trends identifizieren, die den gegenwärtigen Job charakterisieren, den KI im Handel macht:

1. KI als operatives Werkzeug zur Effizienzsteigerung

Künstliche Intelligenz ist praktisches Werkzeug zur Effizienzsteigerung im Arbeitsalltag. Viele Unternehmen nutzen KI vor allem dort, wo sie konkrete Aufgaben übernimmt oder Prozesse beschleunigt. Dazu gehören etwa automatisierte Datenverarbeitung, intelligente Vorschläge, Prozesssteuerung oder Unterstützung bei operativen Entscheidungen. Der Fokus liegt weniger auf visionären Anwendungen als auf messbaren Produktivitätsgewinnen im täglichen Betrieb.

2. Automatisierung komplexer Daten- und Analyseprozesse

KI wertet unüberschaubare Datenmengen aus. In vielen Bereichen analysieren KI-Systeme heute Millionen oder sogar Milliarden von Datenpunkten, um Muster zu erkennen, Prognosen zu erstellen oder Geschäftsentscheidungen zu unterstützen.

3. Intelligente Assistenzsysteme

Sie übernimmt wiederkehrende Aufgaben, beantwortet Standardanfragen oder unterstützt bei Routinetätigkeiten wie Dateneingabe, Dokumentenprüfung oder Serviceprozessen. Ziel ist es nicht, Menschen zu ersetzen, sondern ihnen Zeit für komplexere Aufgaben zu verschaffen und die tägliche Arbeit effizienter zu gestalten.

4. Personalisierung

Mehrere Unternehmen setzen KI gezielt ein, um Angebote, Inhalte oder Produktempfehlungen stärker auf einzelne Nutzerinnen und Nutzer zuzuschneiden. Durch die Analyse von Nutzerdaten und Verhalten können Systeme in Echtzeit personalisierte Ergebnisse, Marketingmaßnahmen oder Produktausspielungen generieren. Dadurch verbessern sich sowohl die Customer Experience als auch die Relevanz von Angeboten.

5. Grundlage für neue Geschäftsmodelle und Plattformlogiken

KI dient als technologische Grundlage neuer digitaler Geschäftsmodelle. In Bereichen wie Plattformökonomie, Agentic Commerce oder datengetriebenem Marketing bildet KI zunehmend das Fundament für automatisierte Entscheidungsprozesse, intelligente Plattformlogiken und neue Formen der Interaktion zwischen Unternehmen, Systemen und KundInnen.

6. Kombination mit bestehenden Automatisierungslösungen

Viele Unternehmen betonen außerdem, dass KI ihren größten Nutzen dort entfaltet, wo sie in bestehende Systeme und Datenstrukturen integriert wird. Erfolgreiche Anwendungen entstehen häufig aus der Kombination von Automatisierung, sauber strukturierten Daten und KI-Algorithmen. Entscheidend ist daher weniger das einzelne KI-Tool als eine gut vorbereitete Daten- und Systemlandschaft, auf der intelligente Anwendungen aufbauen können.

Auffällig ist: Nur eine Befragte nutzt KI selbst im eigenen Hause aktuell als Tool zur Contentproduktion.