Die Zukunft von Einkaufsagenten

Der von der LZ beschriebene Ansatz von dm greift eine wichtige Entwicklung im Handel auf: KI soll nicht nur Fragen beantworten, sondern Kund:innen bei zusammenhängenden Einkaufsaufgaben unterstützen. Die Grundlagen für agentisches Einkaufen werden lange vor dem Kaufabschluss geschaffen: bei den Daten und damit bereits in der Zusammenarbeit mit den Lieferanten.

Händler brauchen verlässliche Produktinformationen, damit ein smarter Einkaufshelfer Produkte verstehen, vergleichen und auswählen kann, dies beginnt bei einer sorgfältigen Stammdatenpflege der Lieferanten. Aktuelle, strukturierte und maschinenlesbare Daten schaffen die Grundlage für Suche, Beratung und Einkaufsplanung und sind Voraussetzung für agentische Funktionen. Produktmerkmale haben ihren Ursprung vielfach bei Herstellern und Lieferanten; Händler müssen diese mit eigenen Preis-, Verfügbarkeits- und Serviceinformationen zusammenführen. Das EHI-Whitepaper „Agentic Commerce“ nennt Datenqualität und -verfügbarkeit ausdrücklich als zentrale Hürden auf dem Weg zum Agentic Commerce. Gute Daten allein machen allerdings noch keinen zuverlässigen Einkaufsagenten: Auch Schnittstellen und kontrollierbare Abläufe müssen funktionieren.

Smarte Assistenten im Handel

Es gibt bereits zahlreiche Varianten smarter Assistenten im Handel: Knuspr ermöglicht Produktsuche und Warenkorberstellung über eine ChatGPT-Erweiterung, bietet mit „Maia“ aber zugleich eine eigene KI-Einkaufsassistentin in seiner App an. In der ChatGPT-Anbindung prüfen und bestätigen Kund:innen die Bestellung anschließend bei Knuspr selbst. Amazon kommt mit „Rufus“ aus dem Bereich Produktberatung und hat das Angebot in den USA inzwischen als „Alexa for Shopping“ weiterentwickelt. Dies umfasst Warenkorbfunktionen, Auskünfte zum Bestellstatus und automatische Käufe bei einem vorgegebenen Zielpreis; „Buy for Me“ erlaubt Assistenten darüber hinaus beauftragte Einkäufe auf anderen Händlerwebsite. Die US-Funktionen sind nicht ohne Weiteres auch in Deutschland verfügbar. Knuspr steht also nicht ausschließlich für einen externen Agenten und Amazon nicht nur für Produktberatung. Für einen Vergleich mit dem von der LZ beschriebenen dm-Vorhaben sind die konkrete Funktion, der Zugang und der Entwicklungsstand entscheidend, nicht allein das Sortiment mit Lebensmitteln oder Drogeriewaren.

Händlern geht es bei der Einführung eigener Einkaufshelfer darum, die Kundenbeziehung selbst zu gestalten. Gleichzeitig müssen Händler dort erreichbar sein, wo Kunden externe KI-Assistenten nutzen. Eine eigene Kundenoberfläche zu haben, bedeutet dabei nicht, dass ein Händler auch das zugrunde liegende KI-Modell selbst entwickeln muss. Es geht um die Gestaltung des Kontakts, um Service und um ein verlässliches Einkaufserlebnis unter der eigenen Marke.

Kundenchats
Foto: EHI

Wichtig ist, die verschiedenen Funktionen zu verbinden. Kundenservice und digitale Produktberatung sind nicht selten getrennt. Beispiel Kundenchat: Nach aktueller EHI-Studie „E-Commerce-Report Deutschland 2026″ bieten 40,8 Prozent der 1.000 untersuchten B2C-E-Commerce-Akteure einen Kundenchat an; 77,9 Prozent der vorhandenen Chats sind KI-gestützt. Ein Chat kann Fragen zur Lieferung oder Rückgabe beantworten, ohne bei der Produktauswahl zu beraten oder einen Warenkorb zusammenstellen zu können. Kund:innen sollten jedoch nicht wissen müssen, welcher Chat für die Produktberatung und welcher für den Kundenservice zuständig ist, sondern eine Marke erleben und demnach einen verlässlichen digitalen Ansprechpartner haben, der ihnen vor, während und nach dem Einkauf weiterhilft. Dies ist die digitale Fortsetzung des Omnichannel-Gedankens, interne Zuständigkeiten sind für die Kund:in irrelevant. Aus Händlersicht ist es daher sinnvoll, Einkaufsliste, Beratung, Warenkorb, Filialinformationen und Kundenservice zu verbinden – gegebenenfalls mit mehreren spezialisierten Systemen im Hintergrund, so wie es der Berichterstattung nach auch dm vorhat.

Klassischer Assistent vs. agentisches System: Wo liegen die Unterschiede?

Ein klassischer Assistent informiert, empfiehlt und begleitet. Ein agentisches System kann dagegen innerhalb definierter Ziele, Berechtigungen und Leitplanken mehrere Schritte eigenständig planen und koordinieren: Es kann beispielsweise einen Bedarf verstehen, Produkte vergleichen, eine Shortlist erstellen, über mehrere Onlineshops hinweg passende Angebote auswählen und einen Warenkorb vorbereiten. Perspektivisch könnten mit entsprechender Freigabe auch Kalenderinformationen, E-Mails oder Smarthome-Daten die Einkaufsplanung unterstützen; bei Gesundheitsdaten, etwa zu Lebensmittelunverträglichkeiten, gelten besonders hohe Datenschutzanforderungen. In dieser Phase bleibt die Kaufentscheidung beim Menschen. Es ist eher mit einer schrittweisen Entwicklung zu rechnen als mit einer sofortigen vollständigen Delegation des Einkaufs: von Beratung und Entscheidungsassistenz über autonome Transaktionen bis hin zu proaktiven Funktionen. Die einzelnen Stufen können sich dabei überschneiden und je nach Händler, Plattform und erteilter Berechtigung unterschiedlich weit entwickelt sein.

Rechtliche und regulatorische Voraussetzungen

Neben Daten und Technik müssen die rechtlichen und regulatorischen Voraussetzungen von Anfang an mitgedacht werden. Agentisches Einkaufen ist kein rechtsfreier Raum: Datenschutz, Verbraucherrechte und die einschlägigen Transparenzpflichten für KI gelten auch hier. Gerade bei stärker selbstständig handelnden Systemen bestehen aber noch rechtliche Auslegungs- und praktische Umsetzungsfragen: Wie wird die Beauftragung verlässlich festgehalten, wann entsteht eine verbindliche zahlungspflichtige Bestellung, und wer trägt die Verantwortung bei Fehlern oder überschrittenen Vorgaben? Dies muss für die jeweilige Lösung rechtlich geprüft werden. Datenschutz, Sicherheit und rechtliche Unsicherheit stellen nach Angabe des EHI-Whitepapers „Agentic Commerce“ ebenfalls Hürden dar. Fortschritt beim Thema KI bedeutet nicht nur, mehr Handlungsspielraum zu haben, sondern auch klare Grenzen zu setzen und die Möglichkeit zu haben, selbst oder mit menschlicher Unterstützung eingreifen zu können.