Highlight
Gemeinsam erfolgreich – unser valantic Team.
Lernen Sie die Menschen kennen, die mit Leidenschaft und Verantwortung bei valantic Großes bewegen.
Mehr über uns erfahren18. Dezember 2025
KI-gesteuerter Commerce entwickelt sich mit bemerkenswerter Geschwindigkeit aus der Theorie heraus hin zur Praxis. Intelligente AI Agents beginnen, Einfluss darauf zu nehmen, wie Verbraucher:innen Produkte entdecken, Auswahlmöglichkeiten bewerten, Shopping Carts zusammenstellen und sogar Zahlungsvorgänge auslösen. Während viele sich eine Zukunft vorstellen, in der Zahlungen vollständig autonom erfolgen, sieht die heutige Realität eher wie ein gemischtes Modell aus: KI-Systeme übernehmen den größten Teil des Arbeitsablaufs, aber der endgültige Kauf wird weiterhin vom Menschen genehmigt.
Diese Übergangsphase ist für Payment Service Provider von entscheidender Bedeutung. Der Handel wird bereits vor dem Checkout neu gestaltet und PSPs müssen sich anpassen, wenn sie in diesem vorgelagerten Prozess weiterhin eine Rolle spielen wollen.
Obwohl die langfristige Entwicklung in Richtung autonomer Käufe geht, müssen bei aktuellen Implementierungen – wie denen von ChatGPT oder Google Gemini – die Nutzer:innen die Transaktion noch bestätigen. KI Agents bereitet den Ablauf von Anfang bis Ende vor, aber die endgültige Entscheidung liegt beim Menschen.
Diese Nuance verändert die Art und Weise, wie die Zahlungsabsicht entsteht. Der Kaufwunsch geht vom Kunden aus, aber die operativen Schritte werden von einem automatisierten Assistenten ausgeführt, der in seinem Namen handelt.
Für Payment Service Provider bedeutet dies, wichtige Aspekte überdenken zu müssen: die Validierung der Zustimmung, die Signalisierung der Absicht und die Unterstützung von Kaufabläufen, die sich über mehrere Channels und Kontexte erstrecken, bevor sie die Zahlungsauslösungsphase erreichen.
Systeme, die für menschenorientierte, browserbasierte Abläufe entwickelt wurden, müssen nun auch agentenorientierte, programmatische Abläufe berücksichtigen.
Derzeit findet ein tiefgreifender Strukturwandel statt. Große Sprachmodelle (Large Language Models oder auch LLM) entwickeln sich zu einer Vermittlungsebene zwischen Nutzer:innen, Händler:innen und Payment Service Providern. Die Produktsuche, der Vergleich von Optionen, Empfehlungen, die Zusammenstellung des Warenkorbs und sogar die Abwicklung des Bezahlvorgangs werden zunehmend von LLMs beeinflusst.
Diese AI Agents werden zum neuen Zugangstor – noch vor der Website des Händlers, dem Ablauf des Payment Service Providers und jedem herkömmlichen Conversion-Funnel. Mit zunehmendem Reifegrad werden sie darüber entscheiden, welche Händler:innen, PSPs und Zahlungsmethoden von Verbraucher:innen überhaupt wahrgenommen werden.
Die Message ist klar: PSPs, die nicht in diese LLM-gesteuerte Ebene integriert oder mit ihr kompatibel sind, laufen Gefahr, vollständig aus dem Wettbewerb ausgeschlossen zu werden.
Aktuell verlassen sich Händler:innen noch auf ihre bestehenden Zahlungsplattformen. Einige nutzen einen einzigen Payment Service Provider, während andere auf Orchestrierungsplattformen zurückgreifen, um sich mit mehreren Anbietern zu verbinden. Diese Orchestrierungstools wurden jedoch für den klassischen E-Commerce entwickelt: Websites, Apps und direkte Benutzerinteraktionen.
AI-Agent-gesteuerte Customer Journeys stellen diese Annahmen infrage. Wenn KI den Kaufprozess steuert, müssen Orchestrierungsregeln über die Routing-Logik hinausgehen. Sie müssen agent-spezifische Metadaten interpretieren, delegierte Autorisierungen verwalten und Zahlungen unterstützen, bei denen die Interaktion mit dem Verbraucher außerhalb der Umgebung des Händlers stattfindet.
Händler:innen werden von ihren PSPs – und allen Orchestrierungspartnern – erwarten, dass sie sich anpassen. Diejenigen, die dies nicht tun, werden durch solche ersetzt, die dazu in der Lage sind.
Payment Service Provider und Orchestrierungsplattformen, die Agentic Commerce in ihrer Entwicklung nicht berücksichtigen, stehen vor einem langen, langsamen Niedergang. AI Agents werden Anbieter mit agent-fähigen APIs, umfangreicher Metadatenunterstützung und transparenten Einwilligungsmechanismen bevorzugen.
In einer Welt, in der der AI Agent entscheidet, welche Zahlungsoptionen angezeigt werden, wird Kompatibilität zu einem entscheidenden Wettbewerbsvorteil. Traditionelle Unterscheidungsmerkmale, wie das Design der Kasse oder die Konfiguration auf Händlerseite, verlieren an Bedeutung. Was zählt, ist die nahtlose Integration in LLM-Ecosystems und die Fähigkeit, dynamische, kontextbezogene Zahlungsabläufe zu unterstützen.
Diese Lücke öffnet die Tür für KI-native Zahlungslösungen, die ältere Anbieter überholen könnten.
Trotz der Risiken bietet Agentic Commerce eine enorme Chance für PSPs, die sich modernisieren. KI-gesteuerte Interaktionen steigern das Transaktionsvolumen und schaffen völlig neue Kaufkategorien. Payment Service Provider können eine grundlegende Rolle spielen, indem sie die Identitätsprüfung von AI Agents, die Bearbeitung von Mandaten, kontextbezogene Risikoprüfungen und eine intelligentere Weiterleitung über verschiedene Channels hinweg anbieten.
In dieser halbautonomen Phase ist Vertrauen alles. Payment Service Provider sind einzigartig positioniert, um sicherzustellen, dass AI Agents im Namen der Nutzer:innen sicher und transparent arbeiten. Diejenigen, die dabei erfolgreich sind, werden ihre Bedeutung sowohl für Händler:innen als auch für KI-Ökosysteme stärken.
Um diese Chance zu nutzen, müssen Payment Service Provider ihre Technologie neu aufbauen und betreiben. Agentic Commerce erfordert API-first-Systeme, ereignisgesteuerte Architektur, ausdrucksstärkere Metadatenmodelle und Betrugsbekämpfungstools, die in der Lage sind, agentenähnliches Verhalten anstelle von rein menschlichen Mustern zu analysieren.
Ältere Stacks werden ins Hintertreffen geraten. Führend werden diejenigen sein, die Interoperabilität begrüßen und eine tiefe Integration mit den AI-Plattformen eingehen, die den Handel prägen.
Der Wandel hin zu AI-agent-gesteuerten Käufen hat bereits begonnen. Selbst in dieser frühen Phase verändert sich der Kaufprozess bereits im Vorfeld – lange bevor der Kunde eine Zahlung bestätigt. Payment Service Provider haben ein begrenztes, aber strategisch wichtiges Zeitfenster, um sich weiterzuentwickeln: Sie müssen ihre Infrastruktur aufrüsten, neue Agent-Protokolle nutzen und ihre Position in diesem neuen Ökosystem neu definieren.
Die PSPs, die jetzt handeln, werden dazu beitragen, die Standards für halbautonome Zahlungen festzulegen und sich eine Schlüsselrolle in dieser zukünftigen Landschaft zu sichern. Diejenigen, die zögern, könnten zusehen müssen, wie KI-native Wettbewerber ihren Platz einnehmen.
Wenn Sie ein Payment Service Provider sind, der diesen Wandel bewältigen muss, können Sie sich gerne an unseren Payment-Experten Milko Filipov wenden. valantic hilft Ihnen dabei, Ihre Bereitschaft zu bewerten, die richtige Strategie zu definieren und Ihre Plattform zum Erfolg in einer agentenorientierten Welt zu führen.
Ihr Partner für Digital Payments und Payment Lösungen
valantic unterstützt Sie im Bereich Digital Payments – Zahlungsprozessoptimierung, Implementierung digitaler Payment Lösungen und vieles mehr.
Digitalisierung 20. August 2026
Wie viele Excel-Tabellen braucht es, um eine HR-Frage zu beantworten?
HR-Teams verbringen täglich Stunden damit, Daten aus getrennten Systemen mühsam zusammenzuführen – 77 % nennen die Integration von Personaldaten eine ihrer größten Herausforderungen in der People Analytics. Erfahren Sie, wie echte, integrierte People Analytics aussieht und wie die Wahl des richtigen HRIS aus verstreuten Momentaufnahmen eine einzige Quelle der Wahrheit macht.
Wie viele Excel-Tabellen braucht es, um eine HR-Frage zu beantworten?
Digitalisierung 18. August 2026
Braucht Ihr HR-Tech-Stack wirklich fünf verschiedene Tools?
HR-Management über mehrere Länder hinweg ist bereits komplex – kommen fünf verschiedene Tools für Gehaltsabrechnung, Spesen, Talentmanagement, Recruiting und Umfragen hinzu, multipliziert sich die Komplexität. Erfahren Sie, warum getrennte Systeme die Produktivität bremsen und wie ein einheitliches HRIS multinationalen Scale-ups eine einzige verlässliche Datenquelle bietet.
Braucht Ihr HR-Tech-Stack wirklich fünf verschiedene Tools?
Digitalisierung 5. August 2026
Value Driver Trees are dead. Long live value driver trees.
Klassische Value Driver Trees schaffen Transparenz, stoßen bei der operativen Steuerung jedoch schnell an ihre Grenzen. Erst wenn Werttreiber bis auf die tatsächlich beeinflussbaren Hebel im Geschäft heruntergebrochen und ihre Wirkungen modelliert werden, entsteht ein echtes Steuerungsinstrument. Warum Unternehmen dafür ihre Sicht auf Treiberbäume grundlegend ändern müssen und weshalb der Aufwand sich langfristig auszahlt.
Value Driver Trees are dead. Long live value driver trees.Nichts verpassen.
Blogartikel abonnieren.