Künstliche Intelligenz, Datenhoheit und Datenschutz & die Entwicklung 2027

Agentic Commerce ist gerade ein großes Thema. Wo liegt für Händler heute der praktischste Nutzen?

Sebastian Evers: Ich sehe den größeren kurzfristigen Hebel zunächst auf der Händlerseite. Einen breit genutzten agentischen Checkout gibt es in Deutschland heute noch nicht. Technisch lässt sich zwar ein Agent so einrichten, dass er für einen Nutzer einkauft. Das ist aber noch kein verbreitetes Verhalten.

Für Händler ist derzeit die Auffindbarkeit ihrer Produkte wichtiger. Ein Agent kann nur passende Angebote vorschlagen, wenn er Produktinformationen versteht und findet. Händler müssen ihre Inhalte und Daten so aufbereiten, dass Systeme sie sinnvoll einordnen können. Das betrifft die Produktdaten ebenso wie die Struktur eines Shops.

Für die Zukunft finde ich standardisierte Schnittstellen, wie Web MCP, interessant, über die ein Shop einem Agenten mitteilt, welche Funktionen verfügbar sind – etwa Produktsuche oder Kaufabschluss. Wenn solche Schnittstellen mit persönlichen Agenten zusammenkommen, können neue Einkaufsszenarien entstehen. Wann und wie stark das passiert, ist aber offen. Ich würde deshalb heute nicht behaupten, dass Händler bereits mit einer messbaren Verschiebung im Checkout rechnen können.

Für Händler ist derzeit die Auffindbarkeit ihrer Produkte wichtiger. Ein Agent kann nur passende Angebote vorschlagen, wenn er Produktinformationen versteht und findet. Händler müssen ihre Inhalte und Daten so aufbereiten, dass Systeme sie sinnvoll einordnen können.

Sebastian Evers, CEO von JTL-Software

JTL entwickelt auch eigene KI-Produkte. Wo setzt ihr dabei an?

Sebastian Evers: Wir nutzen KI bereits intern, vor allem in der Entwicklung und im Kundenservice. Zugleich investieren wir in neue Produkte. Für dieses Jahr haben wir dafür rund zehn Millionen Euro an Investitionen vorgesehen.

Wir haben unter anderem einen Insights Agent vorgestellt. Er soll nicht nur Geschäftsdaten auswerten, sondern daraus auch mögliche nächste Schritte ableiten. Ein weiterer Ansatz ist ein Agent für Produktlistings, der Händler bei der Aufbereitung und Zuordnung von Artikeldaten unterstützt. Außerdem arbeiten wir an einem Produkt für den Kundenservice von E-Commerce-Unternehmen.

Wichtig ist, solche Angebote an den tatsächlichen Bedarf zu knüpfen. KI ist kein Selbstzweck. Sie muss eine konkrete Aufgabe übernehmen und in einen Arbeitsablauf passen. Gerade im Handel sollte sich zeigen, ob ein Werkzeug Zeit spart, bessere Entscheidungen ermöglicht oder Prozesse verlässlicher macht. Dafür muss es sich in die vorhandenen Systeme einfügen – und darf nicht bloß eine weitere Oberfläche sein, die Händler zusätzlich bedienen müssen.

Bei einem so großen Umbau läuft nicht jede technische Entscheidung auf Anhieb richtig. Was würdest du rückblickend anders machen?

Sebastian Evers: Bei technologischen Entscheidungen mussten wir Ansätze revidieren. Ein Beispiel war die Wahl einer Technologie für einen zentralen Teil unserer Plattform. Wir waren mit der bisherigen Lösung schon weit, haben dann aber die Argumente unseres CTO noch einmal geprüft und entschieden, den Weg zu ändern. Das hat uns zurückgeworfen, war aus heutiger Sicht aber richtig.

Ähnlich war es bei einem zentralen Identitätsdienst. An solchen Komponenten hängen unter anderem Anmeldung und Mehr-Faktor-Authentifizierung. Wenn ein Dienst bereits in der Kundenlandschaft verankert ist, lässt er sich nicht ohne Weiteres austauschen. Wir haben Grenzen erkannt und uns für eine andere technische Grundlage entschieden.

Solche Kurswechsel gehören zu einer Transformation. Sie kosten Zeit und binden Teams. Ob sie in einem konkreten Fall Kundenumsatz gekostet haben, kann ich nicht pauschal sagen. Klar ist: Wenn ein System im E-Commerce ausfällt, kann das den Betrieb beeinträchtigen. Deshalb müssen technische Entscheidungen sorgfältig abgewogen werden. Und manchmal bedeutet das, einen bereits eingeschlagenen Weg noch einmal zu verlassen.

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Wie ordnest du JTL im Wettbewerb mit Shopify und Shopware ein? Wo begegnet ihr diesen Anbietern tatsächlich?

Sebastian Evers: Ich sehe die Beziehung nicht nur als Wettbewerb. Mehr als 900 Händler nutzen nach unseren Zahlen Shopify in Verbindung mit JTL. Wir haben außerdem unsere bidirektionalen Connectoren zu Shopify und Shopware gezeigt. Händler können damit unterschiedliche Systeme verbinden.

JTL bietet neben der Warenwirtschaft unter anderem auch Lösungen für Lagerverwaltung und Versand. Diese Funktionen liegen nicht zwingend im Schwerpunkt eines Shopsystems. Händler können dort häufig auf Drittanbieter zurückgreifen. JTL und Shopanbieter können sich also ergänzen, je nachdem, welche Aufgaben ein Händler abdecken muss.

Beim unserem Shop sehen wir ebenfalls eine Entwicklung. Das System ist eines der meistgenutzten Shopsysteme in Deutschland. Das Zahlungsvolumen im JTL-Ökosystem ist 2025 um zehn Prozent gestiegen. Diese Zahl beschreibt das Volumen unserer Händler, nicht automatisch die Entwicklung jedes einzelnen Shops. Insgesamt stehen kleinere Händler unter Druck. Zugleich sehen wir, dass Händler weiter wachsen können, wenn sie sich im Markt gut positionieren.

Wie wichtig sind Datenhoheit und Datenschutz, wenn KI-Systeme auf Händlerdaten zugreifen?

Sebastian Evers: Händler müssen wissen, welche Daten ein Modell erhält und wo diese verarbeitet werden. Wir können sicherstellen, dass personenbezogene Daten vor der Übergabe an ein KI-System entfernt werden. Solche Schritte gehören in die Architektur und dürfen nicht erst am Ende geprüft werden.

Auch die Wahl des Modells und des Cloud-Anbieters spielt eine Rolle. Manche Unternehmen möchten bestimmte Modelle in einer kontrollierten Umgebung betreiben oder für einzelne Aufgaben kleinere Modelle nutzen. Nicht jeder Ablauf braucht das neueste und leistungsfähigste Modell. Für wiederkehrende Aufgaben kann eine gezielt ausgewählte Lösung reichen.

Es geht nicht nur um Datenschutz, sondern auch um Vertrauen und Abhängigkeit. Unternehmen wollen sicherstellen, dass ihre Daten nicht unkontrolliert abfließen. Deshalb halte ich lokale oder stärker kontrollierbare Betriebsmodelle für eine wichtige Option. Welche Lösung passt, hängt vom Anwendungsfall und den geltenden Anforderungen ab.

Welche Rolle spielen Versand und internationale Märkte in JTLs Cloud-Strategie?

Sebastian Evers: Versand ist ein gutes Beispiel dafür, warum Cloud-Dienste für Händler nützlich sein können. Unser Produkt Shipping bindet mehr als 50 Carrier an. Die neue Plattform soll nicht nur Paketversand abbilden; zunehmend spielen auch Palettensendungen und Speditionen eine Rolle.

Internationaler Verkauf bringt zusätzliche Anforderungen mit sich. Händler müssen passende Versanddienstleister finden und mit unterschiedlichen Regeln, Schnittstellen und Zielmärkten umgehen. In unseren Versanddaten sehen wir, dass bei einzelnen Händlern Sendungen in mehr als 50 Zielländer gehen. Auch der Verkauf in die USA kann für deutsche Händler interessant sein, ist aber je nach Produktkategorie, Zollregeln und aktueller Handelspolitik anspruchsvoll.

Cloud-Dienste können Händlern helfen, solche Anbindungen zentral zu pflegen. Sie ersetzen aber nicht die Entscheidung, welche Märkte und Versandwege zum eigenen Geschäft passen. Händler müssen Kosten, Laufzeiten und Anforderungen ihres Sortiments abwägen. Je weiter sie international verkaufen, desto wichtiger wird eine verlässliche Übersicht über die einzelnen Abläufe.

Wenn wir 2027 wieder sprechen: Welche Entwicklung wird anders verlaufen, als es die lautesten Prognosen erwarten?

Sebastian Evers: Ich glaube nicht an einen abrupten, einheitlichen Wechsel zum agentischen Einkauf. Innovationen verbreiten sich schrittweise. Manche Konsumenten werden gern mit einem Agenten einkaufen; andere bleiben bei Shops und Marktplätzen, die sie kennen. Unterschiedliche Wege werden lange nebeneinander bestehen.

Auch in Deutschland gibt es bei neuen Technologien oft eine gewisse Zurückhaltung. Das kann die Einführung bremsen, gibt Händlern aber zugleich Zeit, Anwendungsfälle sorgfältig zu prüfen. KI wird relevant sein. Ich erwarte nur nicht, dass sie 2027 für alle Kunden und Händler den Einkauf grundlegend verändert.

Spannend finde ich außerdem kleinere, spezialisierte KI-Modelle, die Unternehmen stärker kontrollieren und für eigene Aufgaben anpassen können. Für Händler könnte ein auf E-Commerce ausgerichtetes Modell interessant sein, wenn es sich mit eigenen Daten und Prozessen verbinden lässt. Für mich zählt dabei nicht nur die maximale Leistung. Ebenso wichtig ist, wie unabhängig und kontrollierbar eine Lösung ist. Ich glaube, dass Unternehmen stärker darauf achten werden, wo ihre Daten verarbeitet werden und wie viel Kontrolle sie über ihre Systeme behalten.

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