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Agentic Commerce: Warum die nächsten 18 Monate über die nächsten zehn Jahre entscheiden

Customer Experience
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  • Retail
Julia Saswito

8. Juni 2026

Ein Team vor einem Whiteboard bespricht Zuständigkeiten und die strategische Ausrichtung, um ihr Unternehmen für Agentic Commerce vorzubereiten.

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Agentic AI im Retail: Was bislang viele Händler ausbremst

Die Gespräche, die ich mit Retail-Entscheidern seit Monaten führe, ähneln sich: Es geht um Agentic Commerce, KI-Agenten, Produktdatenstrategien. Die Themen sind verstanden. Die Dringlichkeit ebenso. Und trotzdem passiert zu wenig.

Das liegt nicht an mangelndem Interesse. Es liegt an einer strukturellen Schwäche, die ich in vielen Unternehmen immer wieder beobachte: die Unfähigkeit, eine klare strategische Entscheidung zu treffen, wenn die Antwort noch nicht eindeutig auf dem Tisch liegt.

Was viele Unternehmen aktuell lähmt, ist nicht fehlendes Wissen. Es ist fehlende Klarheit über Zuständigkeiten. 

Anstatt eine strategische Position zu beziehen, werden viele kleine Use Cases ausprobiert. Ein Pilot hier, ein Vendor-Gespräch dort, ein Workshop im nächsten Quartal. Jeder dieser Schritte ist für sich genommen sinnvoll. Zusammengenommen ergibt sich daraus aber keine Strategie, sondern Aktivität. Und Aktivität ohne Richtung ist Verbrennen von Budget und Zeit.

Globaler Blick auf Agentic Commerce: Was passiert, während wir abwägen

McKinsey schätzt, dass KI-Agenten bis 2030 weltweit 3 bis 5 Billionen Dollar an Handelsumsatz beeinflussen werden. Die Verschiebung ist keine ferne Prognose – sie läuft bereits. Es lohnt sich, kurz aus der deutschen Perspektive auszusteigen. Vier Märkte (und ein Sonderfall) machen deutlich, wie Agentic Commerce global Fahrt und Geschwindigkeit aufnimmt:

Was ich bei Händlern aus DACH sehe

Was die beschriebenen Märkte gemeinsam haben: Sie haben aufgehört zu fragen, ob sie handeln sollten. Sie fragen nur noch wie.

In den Gesprächen mit Entscheidern aus dem deutschsprachigen Retail sehe ich hingegen vier Muster immer wieder:

  1. Viele kleine Use Cases statt einer Strategie: Die Annahme dahinter lautet, dass man durch Experimente das richtige Modell findet. Diese Logik funktioniert bei taktischen Fragen. Sie funktioniert nicht bei strukturellen Verschiebungen. Wer die Schnittstelle zwischen Marke und Kunde neu organisiert, braucht eine strategische Hypothese – nicht zwanzig Piloten, die in unterschiedliche Richtungen zeigen.
  2. Ein blinder Fleck bei der eigenen Position in der LLM-Landschaft: Die meisten Unternehmen können nicht beantworten, wie oft ihre Produkte in ChatGPT, Gemini oder Perplexity in relevanten Suchabfragen auftauchen. Ihre SEO-Position kennen sie. Ihre AI-Visibility nicht. Was nicht gemessen wird, wird auch nicht gesteuert.
  3. Annahmen über Kundenbedürfnisse, die nicht mehr stimmen: Die Vorstellung, dass deutsche Kunden konservativer sind als amerikanische und deshalb länger an klassischen Kaufpfaden festhalten werden, ist eine Illusion. 35 Prozent der US-Käufer nutzen heute KI-Assistenten zum Einkaufen – vor einem Jahr waren es 12 Prozent. 51 Prozent sind bereit, den gesamten Kaufprozess der KI zu überlassen. Diese Zahlen kommen auch in Deutschland. Die Frage ist nur, ob schon in 12 oder erst in 24 Monaten.
  4. Die Dateninfrastruktur wird zu spät und zu zaghaft angegangen: Datenqualität wird als IT-Hygienethema behandelt, nicht als strategische Grundlage. Solange Produktdaten nicht maschinenlesbar, vollständig und API-zugänglich sind, sind alle anderen Diskussionen über KI-Agenten Theorie. Die Reihenfolge ist klar: erst die Datenbasis, dann die Plattformintegration, dann der eigene Agent. Wer das umdreht, verbrennt Budget und verliert trotzdem Sichtbarkeit.

Persönliche Einschätzung: Wie schnell sich der Markt verschiebt

Wir bei valantic gehen davon aus, dass sich der Anteil agentengesteuerter Käufe im deutschen Lebensmittel- und CPG-Markt in den nächsten zehn Jahren in Wellen entwickelt. Die folgende Schätzung basiert auf historischen Adoptionskurven (E-Commerce, Mobile Payment, Voice Commerce) und der aktuellen Geschwindigkeit der Protokollentwicklung. Die Zahlen sind als Orientierung zu verstehen, nicht als validierte Prognose. Denn entscheidend ist die Richtung:

Selbst im konservativsten Szenario verschiebt sich ein signifikanter Anteil des Standardkaufverhaltens in den nächsten Jahren in agentengesteuerte Kanäle. Wer die Infrastrukturentscheidungen jetzt trifft, kann diese Verschiebung mitgestalten. Wer wartet, sieht sie irgendwann von außen.

Zeitraum Anteil Treiber
Heute (2026) unter 2 %  Pioniere und Early Adopter; primär außerhalb des deutschen Markts
2027–2028 5–10 %  Smartphone-native Agenten (Apple Intelligence), Google Gemini Shopping, urbane Zielgruppen
2029–2030  15–25 %  Standardisierte Payment-Integration, gesellschaftliche Gewöhnung, Qualitätssprünge bei Agenten 
2030–2035  30–45 %  Strukturelle Verlagerung bei Standardkäufen; physischer Store behält Bedeutung bei Erlebnis und Impuls

Was es braucht, um für Agentic Commerce handlungsfähig zu sein

Der wichtigste Punkt ist nicht technisch. In den meisten deutschen Unternehmen weiß niemand genau, wer für Agentic Commerce verantwortlich ist. Das Thema liegt zwischen Marketing, E-Commerce, IT und Produktmanagement – und damit nirgendwo.

Solange Agentic Commerce zwischen den Abteilungen schwebt, wird es nicht entschieden. Es entstehen nur Workshops.

Was es braucht, ist eine klare Zuordnung an eine Person, die hoch genug aufgehängt ist, um Ressourcen zu mobilisieren. Mit Entscheidungsspielraum, Budget und der ausdrücklichen Erlaubnis zur Exploration. Ohne diese Konstruktion entsteht keine Strategie.

Die Unternehmen, die heute Tempo machen, haben nicht das beste Tech-Verständnis. Sie haben die klarste Organisation. 

Warum die nächsten 18 Monate entscheiden

Die Zeitangabe ist nicht willkürlich. Sie ergibt sich aus drei zusammenfallenden Entwicklungen:

  • Die Protokoll-Infrastruktur ist live. ACP, UCP und MCP (Model Context Protocol) sind keine Roadmap mehr, sondern produktiv. Wer in 18 Monaten noch nicht integriert ist, hat einen messbaren Reichweitenrückstand.
  • Datenqualität lässt sich nicht in sechs Wochen erzeugen. Wer heute beginnt, ist in 12 bis 18 Monaten auf dem Niveau, das die internationale Konkurrenz heute schon hat. Wer in 12 Monaten beginnt, hat in 24 Monaten zwei Jahre Vorsprung gegen sich.
  • Asien-Pazifik wird in den nächsten fünf Jahren rund zwei Drittel des weltweiten neuen Einzelhandelsumsatzes generieren. Internationale Sichtbarkeit ohne Agentic Commerce wird ab 2027 strukturell schwieriger.

Fazit: Welche Schritte Retail-Leader jetzt gehen müssen

Aus meinen Beobachtungen und Gesprächen kann ich drei Schritte schlussfolgern, die Retail-Entscheider jetzt angehen und umsetzen sollten:

  1. Eine verantwortliche Person für Agentic Commerce benennen: Keine Arbeitsgruppe, sondern eine Person, die hoch genug aufgehängt ist; ausgestattet mit Budget, Entscheidungsbefugnis und der ausdrücklichen Erlaubnis, Dinge auszuprobieren.
  2. Eine Bestandsaufnahme machen: Wo steht das Unternehmen bei Produktdatenreife, Plattformintegrationen und Checkout-Architektur? Nicht jeder Schritt muss sofort umgesetzt werden. Aber jeder Schritt muss bewertet sein.
  3. Eine Position beziehen: Es gibt mehrere legitime Strategien – vom kompletten Verzicht auf Drittplattformen bis zur vollständigen Integration. Was es nicht gibt, ist eine legitime Option, abzuwarten.

Die nächsten 18 Monate entscheiden nicht alles. Aber sie entscheiden, mit welcher Ausgangsposition Unternehmen in die nächste Phase gehen. Wer sich jetzt bewegt, baut Optionen auf. Wer steht, verliert sie. So einfach – und so unbequem – ist es.

Wo steht Ihr Unternehmen?

Wer die hier beschriebenen Lücken im eigenen Unternehmen ehrlich bewerten möchte, beginnt mit unserem Agentic Commerce Readiness Assessment. Fünf Minuten. Eine erste Einordnung. Ohne Verkaufsgespräch als Einstieg.

Zum Agentic Commerce Readiness Self-Assessment Zum Agentic Commerce Readiness Self-Assessment
Julia Saswito, Senior Vice President CX, valantic

Julia Saswito

Senior Vice President Customer Experience

valantic

  • Practice Lead Retail & Consumer Goods
  • AI Transformation, Wachstum & Strategie
  • Marketing & Brand Management

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