Künstliche Intelligenz verändert den Handel nicht punktuell, sondern strukturell. Was lange als reine Prozessoptimierung galt – bessere Empfehlungen, personalisierte Inhalte, effizientere Kampagnensteuerung – entwickelt sich zu einer fundamentalen Verschiebung der Entscheidungslogik im Commerce. Generative KI, große Sprachmodelle und autonome Agenten greifen entlang der gesamten Customer Journey ein: von der Produktsuche über die Beratung bis zur Transaktion. Externe Assistenten bündeln Informationen, filtern Angebote und prägen Kaufentscheidungen schon im Vorfeld. Plattformen integrieren Suche, Beratung und Kauf direkt in ihre KI-Interfaces, während agentische Systeme im Auftrag von Nutzer:innen handeln und Kaufprozesse ganz oder teilweise eigenständig ausführen.
Eine Definition für ein bewegtes Feld
Mit dieser Entwicklung verlagert sich nicht nur Effizienz, sondern Macht, Sichtbarkeit und Kontrolle. Genau hier setzt ein neues Whitepaper des Bundesverbands Digitale Wirtschaft (BVDW) an, das eine erste belastbare Definition liefert. AI Commerce beschreibt demnach die strukturelle Transformation und datengetriebene Automatisierung von Handelsprozessen durch KI-gestützte Assistenten, Plattformen und Agenten. Intelligente Systeme übernehmen entlang der Customer Journey zentrale Aufgaben der Produktsuche, Beratung, Auswahl und Kaufabwicklung – von der algorithmischen Empfehlung bis zum autonomen Kauf.
Das Spezifische dieses Wandels liegt laut BVDW in der Verschiebung der Entscheidungslogik weg von Konsument:innen und klassischen Händlern hin zu schnittstellenfähigen Systemen und den Plattformen, die diese kontrollieren. Daraus ergeben sich Chancen in Bezug auf Effizienz, Personalisierung und Reichweite, gleichzeitig aber auch Risiken: der Verlust des direkten Kundenzugangs, neue Plattformabhängigkeiten, eine Erosion der Konsumentensouveränität sowie ungeklärte Verantwortlichkeiten rund um Transparenz, Haftung und Datenschutz.
Fünf Schichten zwischen Shop und Agent
Um die Entwicklung greifbar zu machen, hat das BVDW Lab AI Commerce ein Schichtmodell entwickelt. Es zeigt, dass AI Commerce nicht plötzlich entsteht, sondern sich aus dem bestehenden E‑Commerce heraus entfaltet. Jede der fünf Stufen steht für eine weitere Delegation von Entscheidungslogik an intelligente Systeme.
Auf Stufe null bildet der klassische E‑Commerce die Ausgangsbasis. In Online-Shops und auf Marktplätzen beeinflussen daten- und regelbasierte Mechaniken den Kaufprozess zwar bereits, Auswahl und Entscheidung liegen aber überwiegend beim Menschen. Die erste Stufe markiert den AI-optimierten E‑Commerce: Künstliche Intelligenz wird innerhalb der Händlersysteme eingesetzt, etwa für Conversational Search, dynamische Personalisierung, Sortiments-Optimierung oder händlereigene Shopping-Assistenten. Die Kontrolle über Interface und Transaktion bleibt beim Händler.
Auf der zweiten Stufe, dem AI assisted Commerce, kommen externe KI-Assistenten ins Spiel. Konsument:innen nutzen Generative Personal Assistants oder Sprachassistenten, um Produkte zu vergleichen und Kaufentscheidungen vorzubereiten. Der Clickout zum Händler erfolgt am Ende des Prozesses. Geschäftsmodell, Partnerschaften und Trainingsdaten des jeweiligen Assistenten prägen die Entscheidungsfindung dabei zunehmend mit.
Stufe drei bezeichnet der BVDW als LLM Commerce. Große KI-Plattformen entwickeln sich zu integrierten, personalisierten Einkaufsumgebungen, in denen Beratung und Transaktion direkt im KI-Interface stattfinden. Der Clickout zum Händler entfällt weitgehend. Die Konsumentensouveränität sei in dieser Stufe formal vorhanden, faktisch jedoch deutlich eingeschränkt, heißt es im Whitepaper: „wer die Schnittstelle kontrolliert, kontrolliert den Markt”.
Die vierte und derzeit weitreichendste Stufe ist der Agentic Commerce. Autonome oder teilautonome KI-Agenten übernehmen den gesamten Einkaufsprozess im Auftrag der Nutzer:innen – von der Bedarfserkennung über Preis- und Angebotsvergleiche bis zur Abwicklung. Sie können reaktiv auf einen klaren menschlichen Auftrag handeln oder proaktiv auf Basis von Präferenzen, Kontext und Nutzungsverhalten. Der Grad menschlicher Kontrolle reicht dabei von nachgelagerten Freigaben bis zu vollständig delegierten Entscheidungen.
Koexistenz statt Ablösung
Die einzelnen Stufen lösen einander nicht ab, sondern existieren parallel. Händler, Plattformen und Konsument:innen bewegen sich häufig gleichzeitig in mehreren Schichten – je nach Use Case, Produktkategorie oder Kontext. Die Übergänge sind fließend, nicht abrupt. Das Modell sei daher „keine technologische Roadmap, sondern eine strategische Landkarte”, betonen die Autor:innen.
Je weiter man sich im Modell nach innen bewegt, desto stärker verschieben sich Macht, Sichtbarkeit und Steuerung – weg von den klassischen Händlern und hin zu jenen Akteuren, die die KI-Schnittstellen kontrollieren. Für Marken und Retailer stellen sich damit grundlegende Fragen zur Sichtbarkeit, wenn nicht mehr der eigene Shop, sondern ein Assistent oder Agent das Frontend bildet. Auch die technische Anschlussfähigkeit in agentischen Systemen über Daten, Schnittstellen und strukturierte Produktinformationen rückt in den Vordergrund. Ebenso verändert sich Kundenbindung, wenn die Beziehung zur Marke zunehmend über ein KI-Interface vermittelt wird.
Strategische Standortbestimmung statt Hype
Verfasst wurde das Papier vom BVDW Lab AI Commerce unter Leitung von Jörg Heinemann (OTTO), Bastian Scherbeck (segmenta experience) und Alexander Steenbakkers-Noffke (Koddi). Ihre Argumentation: Ohne gemeinsame Sprache und klares Begriffsverständnis drohe AI Commerce entweder auf einzelne Features reduziert oder als reines Zukunftsszenario abgetan zu werden – obwohl er bereits heute in unterschiedlichen Reifegraden Realität ist.
Für die Branche bedeutet das, statt auf den großen Technologiesprung zu warten, die eigene Position im Schichtmodell zu bestimmen. Die zentrale strategische Frage lautet weniger, ob KI im Handel eine Rolle spielen wird, sondern wie viel Entscheidungs- und Kontrollmacht Unternehmen an Plattformen und Systeme abgeben wollen oder müssen.
Interessierte können sich hier das BVDW-Whitepaper „AI Commerce” herunterladen.
