Agentische KI könnte den Handel revolutionieren: Sie spart Zeit, findet schneller Angebote und entscheidet am Ende, wer im Markt überlebt. Warum wir jetzt sicherstellen müssen, dass diese Systeme Märkte öffnen statt schließen.
Ich brauche einen neuen Kindersitz. Statt Vergleichsportale zu öffnen, Bewertungen zu durchforsten und die verschiedenen Modelle zu recherchieren, kann ich im Jahr 2026 einfach meinen digitalen Assistenten beauftragen. Der Prompt: „Finde ein sicheres Modell für ein dreijähriges Kind, das in unser Auto passt, nicht mehr als 300 Euro kostet und spätestens Freitag geliefert wird.“ Die Künstliche Intelligenz (KI) recherchiert, vergleicht, sortiert bereits heute aus; und bestellt bald vielleicht sogar am Ende selbstständig?
Ohne Frage ist das bequem(er). Strukturell verändert sich damit eine Grundregel des Wettbewerbs im Handel. Bislang mussten Händler*innen dort sichtbar sein, wo Menschen suchen: in Einkaufsstraßen, Suchmaschinen oder auf Marktplätzen. Künftig müssen sie dort sichtbar sein, wo Maschinen auswählen. Was bedeutet das für die Art, wie wir ein- und verkaufen?
Die Theorie: Was agentische KI von einem Chatbot unterscheidet
Generative KI wird mittlerweile breit angewendet und ist als System, das Fragen beantwortet oder Inhalte erstellt, bekannt. Agentische KI geht einen Schritt weiter: Sie verfolgt laut OECD-Definition ein Ziel, zerlegt es in Aufgaben, nutzt externe Werkzeuge und Datenquellen und kann (teil-) autonom Handlungen ausführen. Damit kann sie Produktdaten abrufen, Preise und Verfügbarkeiten prüfen, einen Warenkorb anlegen oder eine Bestellung auslösen, indem sie Sprachmodelle mit Planung, Speicher, Schnittstellen und der Fähigkeit, in digitalen Umgebungen zu handeln, in einem System verbindet. Genau hier beginnt das Sichtbarkeitsdilemma.
Die Praxis: Vom Wettbewerb um Aufmerksamkeit zum Wettbewerb um Maschinenlesbarkeit
Der digitale Handel kennt den Wettbewerb um Sichtbarkeit seit Langem. Händler*innen investieren bereits 43,9 Prozent ihrer Werbebudgets in Suchmaschinenoptimierung, Werbung, Bewertungen und Produktbilder, um menschliche Kund*innen auf ihre Angebote aufmerksam zu machen. Agentische Systeme benötigen etwas andere Aufmerksamkeitsanker: strukturierte, aktuelle und maschinenlesbare Informationen wie Produktmerkmale, Preise, Lieferzeiten, Rückgabebedingungen und Schnittstellen. Aus Suchmaschinenoptimierung (SEO) wird Maschinenoptimierung (AI-O) des gesamten Angebots.
Eine große Handelsplattform hat meist vereinheitlichte Datenbestände, kann in Schnittstellen investieren und Partnerschaften mit führenden KI-Anbietern schließen. Somit kann sie für KI-Einkaufsagenten sichtbar sein und Produkte auch über KI-Einkaufsagenten verkaufen. Ein kleiner Laden oder spezialisierter Onlineshop kann ein hervorragendes Produkt anbieten und für den KI-Einkaufsagenten trotzdem unsichtbar bleiben, weil Datenformate, Zugänge oder technische sowie personelle Ressourcen fehlen.
Für Händler*innen aller Größenordnungen entsteht damit ein Dilemma: Wer sich den Vorgaben dominierender Agenten und KI-Plattformen nicht anpasst, verliert Sichtbarkeit. Wer sich vollständig anpasst, macht sich zugleich von deren Standards, Schnittstellen und Geschäftsbedingungen abhängig. Ausgerechnet der Versuch, sichtbar zu bleiben, kann so die Macht der neuen Vermittler stärken, die so zu Gatekeepern werden.
Das Dilemma: KI entscheidet nicht neutral
Es wäre bequem anzunehmen, ein Einkaufsagent durchsuche einfach „das Internet“ und finde objektiv das beste Angebot. Doch jedes System trifft Vorentscheidungen. Welche Händler und Datenquellen werden berücksichtigt? Wie werden Preis, Qualität, Lieferzeit, Nachhaltigkeit oder Markenbekanntheit gewichtet? Welche Rolle spielen bezahlte Platzierungen, Partnerschaften oder die eigenen Dienste des Anbieters, denn experimentelle Studien zeigen bereits, dass Shopping-Agenten auf Produktposition, Preis, Bewertungen, Reviews, Sponsored Tags und Plattformsignale reagieren, diese Faktoren aber je nach Modell und Modellversion unterschiedlich gewichten.
In von Forscher*innen aufgesetzten experimentellen Marktplätzen führten bereits kleine Änderungen an Produktbeschreibungen zu deutlichen Marktanteilsverschiebungen: teilweise konzentrierte sich die Nachfrage der KI-Einkaufsagenten nach diesen kleinen Änderungen auf wenige Angebote. Das ist noch kein Beweis dafür, wie jeder reale KI-Einkaufsagent handeln wird. Es widerlegt aber die Vorstellung einer automatisch neutralen Auswahlmaschine.
Ist man sich dieser Voreingenommenheit bewusst, ist die Vermittlermacht agentischer KI kritisch zu betrachten. Ein System, das private Details und Vorlieben der Nutzer*innen kennt, den Zugang zum Betriebssystem besitzt, Suchergebnisse liefert und Zahlungen vermittelt, steuert faktisch die gesamte Transaktion. Der neue Gatekeeper ist dann nicht mehr nur der Marktplatz, auf dem ein Produkt gelistet wird. Er ist die unsichtbare und oftmals unhinterfragte Barriere zwischen dem Bedarf der Kund*innen, der aus (teils privaten) kumulierten Chatverläufen ermittelt werden kann, und dem tatsächlichen Kaufabschluss: Eine Individualisierung und Kenntnis der Kund*innen, die für Händler*innen jeglicher Größe unerreichbar bleibt – denn nur die agentische KI hat Zugriff auf diese Menge an (privaten) Daten und hat die Fähigkeit, diese zu verarbeiten.
Das Problem: Neue Gatekeeper an mehreren Engpässen
Macht kann an mehreren Stellen entstehen: bei den Assistenten mit direktem Zugang zu Nutzer*innen wie ChatGPT, bei Schnittstellen und Protokollen wie Googles Universal Commerce Protocol, bei Identitäts- und Zahlungsdiensten wie Wallet-Anbietern sowie bei den Datenbeständen selbst.
Je mehr Kaufentscheidungen über ein System laufen, desto besser lernt es Präferenzen, Preise und Kaufwahrscheinlichkeiten kennen. Diese Daten verbessern das System und ziehen weitere Nutzer*innen und Händler*innen an. Reichweite schafft Daten, Daten schaffen individualisierte(re) Dienste, bessere Dienste neue Reichweite. Die Machtkonzentrationsmechanismen wie indirekte Netzwerkeffekte, exklusive Datenkontrolle und der Aufbau geschlossener digitaler Ökosysteme, die uns in der Plattformökonomie bereits begegnen, werden durch das beschleunigte Lernen von KI-Systemen potenziert.
Die Generaldirektion Wettbewerb der Europäischen Kommission warnt bereits 2024 vor der Konzentration zentraler KI-Ressourcen bei wenigen Akteuren und vor Abhängigkeiten, die zur Abschottung von Wettbewerbern führen können. Anhand des Handels kann man diese Warnung gut illustrieren: Ein Einkaufsagent soll eben nicht Tausende Treffer ausgeben, sondern drei passende Vorschläge oder sogar eine konkrete Entscheidung vorgeben. Was als Serviceversprechen sinnvoll ist, kann ökonomisch zu einer drastischen Verknappung von Sichtbarkeit der Händler*innen führen. Viele Anbieter konkurrieren dann nicht mehr um die erste Suchergebnisseite, sondern um einen Platz in einer maximal begrenzten maschinellen Vorauswahl.
Die Politik: Digitale Souveränität entscheidet sich (auch) im Einkaufsprozess
Für Europa geht es deshalb um mehr als die Wettbewerbschancen einzelner Händler. Wenn zentrale Modelle, Cloud-Infrastrukturen, Betriebssysteme, Schnittstellen und Zahlungswege von wenigen außereuropäischen Konzernen kontrolliert werden, entsteht eine strategische Abhängigkeit entlang der gesamten Wertschöpfungskette von Datenzugang für einzelne Unternehmen, Skalierungsoptionen und technischer Abhängigkeit in essenziellen Diensten.
Digitale Souveränität bedeutet dabei nicht Abschottung und auch nicht, jede Technologie in Europa doppelt zu bauen. Sie bedeutet die reale Fähigkeit, zwischen Anbietern zu wählen, Systeme zu wechseln, eigene Lösungen anzuschließen und Regeln durchzusetzen. Eine Händler*in ist nicht souverän, wenn theoretisch Zugang zu Kund*innen besteht, praktisch aber diese nur über agentische Gatekeeper, intransparente Auswahlprozesse und einseitig veränderbare Schnittstellen erreichbar sind. Ohne politische Leitplanken dürfte agentische KI-Systeme bereits bestehenden Big Tech Monopole sowie Größenvorteile großer, oft nicht-europäischer Händler*innen verstärken.
Die Regulatorik: Europas Regeln müssen die neue Vermittlungsmacht erfassen
Europa beginnt regulatorisch nicht bei null. Das Verbraucherrecht verlangt Hinweise, wenn Anbieter für eine bessere Platzierung zahlen. Der Digital Services Act enthält Transparenzpflichten für Empfehlungssysteme. Der Digital Markets Act verbietet bestimmten Gatekeepern unter anderem die Bevorzugung eigener Angebote und soll faire, bestreitbare digitale Märkte sichern. Der AI Act schafft einen Rahmen für Sicherheit, Grundrechte und Transparenz von KI-Systemen.
Unabhängig davon, ob agentische Systeme explizit benannt werden, muss gelten: Ein System, das für Millionen Menschen den Marktzugang strukturiert, Angebote auswählt und Transaktionen steuert, erfüllt eine Gatekeeper-Funktion. Daraus folgen konkrete Leitlinien. Es braucht Transparenz über wesentliche Auswahlkriterien, kommerzielle Interessen und verbundene Dienste eines Agenten. Vergleichbare Anbieter müssen diskriminierungsfreien Zugang zu relevanten Schnittstellen, Betriebssystemfunktionen und Transaktionswegen erhalten.
Zugleich muss Europa interoperable Standards für Produktdaten, Identitäten, Berechtigungen und Zahlungen unterstützen. Wer einen Agenten wechselt, sollte Präferenzen und erteilte Mandate mitnehmen können, ohne im Ökosystem eines Anbieters eingeschlossen zu bleiben.
Regulierung darf dabei nicht mit weiteren und neue Dokumentationspflichten gleichgesetzt werden. Gemeinsame maschinenlesbare Standards können Unternehmen sogar entlasten, wenn sie offene Infrastruktur schaffen, statt mehrere proprietäre Systeme parallel zu verlangen.
Die Folgen: Was das für Verbraucher*innen bedeutet
Für Verbraucher*innen kann Agentic Commerce ein Fortschritt sein: Der Kindersitz ist in 30 Sekunden gefunden, passt in mein im System hinterlegtes Autoprofil und hat das Muster der Lieblingscomicfigur meines Kindes, dass der KI Assistent aus vorherigen Anfragen bereits kennt.
Bequemlichkeit bedeutet jedoch nicht automatisch Selbstbestimmung. Wer eine Kaufentscheidung delegiert, muss wissen können, wessen Interessen der Agent vertritt. Wird das passende Produkt gesucht oder das Angebot eines kommerziellen Partners platziert? Wurde der gesamte erreichbare Markt betrachtet oder nur ein geschlossener Katalog? Welche Daten sind in die Entscheidung eingeflossen? Und wer haftet, wenn der Agent ein ungeeignetes Produkt bestellt?
Verbraucher*innen brauchen deshalb verständliche Kontrolle über Ziele, Budget, Datenzugriff und Handlungsspielraum ihrer Agenten. Entscheidungen müssen nachvollziehbar und rückgängig zu machen sein. Vor allem braucht es eine echte Wahl zwischen den Agenten.
Der europäische Handel ist geprägt von kleinen und mittleren Unternehmen, spezialisierten Sortimenten und regionalen Angeboten. Agenten könnten diese Vielfalt besser auffindbar machen. Sie könnten sie aber ebenso unsichtbar machen. Die politische Aufgabe lautet nicht, den automatisierten Einkauf aufzuhalten. Sie lautet, ihn so zu gestalten, dass Komfort nicht mit Abhängigkeit bezahlt wird. Im digitalen Handel der nächsten Jahre wird Sichtbarkeit zunehmend von Maschinen organisiert. Europa muss dafür sorgen, dass diese Maschinen Märkte öffnen und nicht die nächste Generation geschlossener Torwächter hervorbringen.
