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Gefragte Agenten, die größten Hebel entlang der Buying Journey & das Agentic Commerce Protocol

Welche Agenten sind besonders gefragt?

Tobias Giese: Produktdaten bleiben 2026 die Dauerbaustelle. Unser Product Content Agent optimiert und aktualisiert Produktdaten und schneidet sie auf Kundensegmente zu. Strategischer ist ein Agent für Wettbewerbsanalysen: Er beobachtet die fünf wichtigsten Wettbewerber – wie sie in Suchen auftauchen, welche Trends sich zeigen, wie sie ihr Marketingbudget verteilen.

Gerade starten wir den Order Entry Agent. Er löst genau das Problem der unstrukturierten Bestellungen. Die KI erkennt auch kundenindividuelle Artikel- und Bestellnummern und legt die Bestellung im System an. Der Mitarbeiter bestätigt nur noch kurz.

Die Produktfindung über das Agentic Commerce Protocol ist bei uns im Standard. Als Nächstes unterstützen wir das Universal Commerce Protocol (UCP). Erste Großhändler, auch aus dem technischen Großhandel, sehen bereits mehr Traffic, weil sie Produktdaten für Agenten optimiert anbieten – etwa mit Fragen und Antworten im FAQ-Stil auf der Produktdetailseite.

Tobias Giese, Executive Vice President Customer Life Cycle bei der Intershop

Wie rechnet sich ein solcher Agent?

Tobias Giese: Das hängt vom Anwendungsfall ab. Wir zeigen für jeden Agenten, welche Kosten er verursacht hat – und was er geleistet hat. Ein Beispiel: Der Product Content Agent hat 8.000 Produkte in rund einer Stunde aktualisiert. Danach lässt sich messen, wie sich Klicks und Conversion Rate entwickeln.

Ein zweites Beispiel ist der Co-Pilot im Kundenservice. Einige Kunden lassen ihn zu bestimmten Zeiten, etwa am späten Nachmittag, den Service allein übernehmen. Der NPS blieb dabei stabil oder stieg sogar. Mensch und Co-Pilot greifen auf dieselben Daten zu, und die Mitarbeiter nutzen die Recherchen des Co-Piloten. Man hat Menschen also nicht ausgebootet, sondern mit KI besser gemacht. Das bestätigen die Kundenbefragungen.

UCP, MCP und ACP

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Wo liegen entlang der Buying Journey die größten Hebel?

Tobias Giese: Ich sehe drei. Erstens die Produktfindung. Wer ein Ersatzteil sucht, muss sich nicht durch Kataloge und Klassifikationen des Herstellers arbeiten. Der Co-Pilot stellt zwei, drei Fragen, findet das Teil, bestätigt die Verfügbarkeit und zeigt den kundenindividuellen Preis.

Zweitens die Conversion. Bei komplexen Produkten führt der Co-Pilot wie ein Assistent durch Rückfragen zum passenden Ergebnis. Er empfiehlt das nötige Verbrauchsmaterial und Serviceangebote gleich mit. Der Hersteller verkauft mehr, und der Kunde hat alles im Warenkorb, was er etwa für eine Reparatur braucht.

Drittens After Sales und Service. Der Co-Pilot kennt die Bestellhistorie und den Kontext. Ist er mit IoT- und Sensordaten verknüpft, meldet er: Die Maschine ist defekt, hier ist ein verbessertes Ersatzteil, der Techniker kann morgen um acht Uhr kommen. Der Kunde regelt das ohne einen Anruf. Gerade bei B- und C-Teilen liegen hier große Einsparungen bei den Prozesskosten. Im Gespräch mit dem Hersteller bleibt dann Zeit für strategische Themen.

KI-Agenten sind nur so gut wie ihre Daten. Wie verhindern Sie, dass ein Agent falsche oder veraltete Informationen ausspielt?

Tobias Giese: Mit Leitplanken, die schon ab Werk eingebaut sind. Sie legen fest, was ein Agent darf und was nicht. Damit hat der Hersteller oder Großhändler 80 bis 85 Prozent abgedeckt. Die letzten 10 bis 15 Prozent passt er im Projekt an seinen Kontext an.

Ein Beispiel: Den Product Content Agent könnte man frei ins Internet schicken. Dann landen womöglich beliebige Produktattribute auf der Detailseite – im schlimmsten Fall mit rechtlichen, Compliance- oder Sicherheitsfolgen. Deshalb darf er nur auf Herstellerseiten recherchieren. Auch für Kundensegmente sind Rahmenparameter gesetzt. So bleibt das Tempo hoch, und das Projekt konzentriert sich auf den Rest.

Intershop unterstützt das Agentic Commerce Protocol. Werden KI-Agenten bald Preise verhandeln und selbst bestellen?

Tobias Giese: Wie groß Agentic Commerce wird, kann heute niemand sagen. Das Agentic Commerce Protocol hat mehrere Stufen: Produktfindung mit Verfügbarkeit, Preis und Beschreibung, dann Checkout, Lieferung und Logistik. Die ersten Bestellungen über ChatGPT haben noch nicht gefruchtet. Deshalb haben wir mit Kunden und Partnern gefragt: Was braucht ihr zuerst? Die Antwort war Product Discovery. Egal, welcher Agent oder welches Protokoll kommt – genaue Produktdaten mit Verfügbarkeit, Beschreibung und Preis braucht jeder.

Die Produktfindung über das Agentic Commerce Protocol ist bei uns im Standard. Als Nächstes unterstützen wir das Universal Commerce Protocol (UCP). Erste Großhändler, auch aus dem technischen Großhandel, sehen bereits mehr Traffic, weil sie Produktdaten für Agenten optimiert anbieten – etwa mit Fragen und Antworten im FAQ-Stil auf der Produktdetailseite. Das erledigt der Product Content Agent gleich mit: Er bereitet Daten für die Shop-Oberfläche und für Agenten auf. Der agentische Checkout wird kommen, aber es wird noch einige Lehren geben.

Ihr Rat zum Schluss?

Tobias Giese: Jetzt starten. Entlang der Customer Journey prüfen, wo der größte Schmerz liegt: in der Produktfindung, im Bestellprozess oder im After Sales. Nicht alle drei gleichzeitig angehen, sondern den mit dem größten Hebel. Selbst recherchieren, aber auch nach einem Standard-Agenten suchen. Erste Erfolge feiern – und dann die nächsten Anwendungsfälle angehen.