Stellen Sie sich eine Welt vor, in der digitale Assistenten nicht nur Fragen beantworten, sondern eigenständig Käufe tätigen, individuelle Produktempfehlungen aussprechen und ganze Beratungsprozesse im E-Commerce übernehmen. Willkommen im Zeitalter des Agentic Commerce. Doch wie gut ist die Technologie wirklich? Wir haben ChatGPT in der Praxis getestet – mit spannenden Erkenntnissen zu Chancen und Grenzen im Onlinehandel.
Was ist Agentic Commerce – und warum jetzt?
Der Begriff „Agentic Commerce“ beschreibt einen Paradigmenwechsel im digitalen Handel: Nutzer delegieren nicht nur einzelne Informationssuchen an KIs wie ChatGPT, sondern ganze Entscheidungs- und Kaufprozesse. Diese handeln als „Agenten“ im Sinne autonomer Software-Einheiten, die bedarfsorientiert suchen, vergleichen, empfehlen und vereinzelt sogar direkt transaktionale Vorgänge ausführen – etwa über API-Integrationen mit Shopsystemen oder Zahlungsdiensten.
Die Vision: ein KI-gestützter Onlinehandel, der Beratung und Verkauf vollständig automatisiert. Der Treiber dahinter ist die rapide Weiterentwicklung generativer KI-Systeme. OpenAIs GPT-4-Turbo, auf dem unser Test basiert, kann umfangreiche Kontexte erfassen, natürliche Sprache verarbeiten und domänenspezifisches Prompt-Engineering interpretieren.
Der Praxistest: ChatGPT als Shoppingberater
Im Rahmen eines Feldtests simulierten wir verschiedene typische Einkaufsszenarien: vom Kauf einer neuen Kaffeemaschine über einen Laufbandschuh bis hin zu komplexeren Use Cases wie der Ausstattung eines Home-Office für kreative Berufe. Ziel war es, ChatGPT in seiner Rolle als digitaler Shoppingberater zu evaluieren.
Die Testumgebung bestand aus einer browserbasierten Interaktion mit der GPT-4-Variante (Stand Ende 2025), ergänzt durch Plug-ins für bekannte Preisvergleichsportale und Onlineshops. Bewertet wurden neben der Relevanz und Qualität der Produktempfehlungen auch Dialogführung, Nachvollziehbarkeit von Argumentationen und die Fähigkeit, auf Rückfragen differenziert zu reagieren.
Ergebnisse im Überblick:
- Produktrecherche: ChatGPT lieferte in 82 % der Fälle sehr relevante Vorschläge und berücksichtigte Nutzerpräferenzen wie Budget, Design oder Funktionsumfang.
- Erklärungskompetenz: Besonders stark zeigte sich das Modell bei der Einordnung technischer Spezifikationen und bei der Verständlichkeit komplexer Produktmerkmale.
- Konsistenz: Bei sehr spezifischen Anforderungen (z. B. „ökologisch zertifiziert“, „kompatibel mit macOS 15 ARM“) versagte die KI teilweise oder lieferte veraltete Daten.
Ein Interview mit E-Commerce-Experte Dr. Marek Schöpp (Fraunhofer IAO) bestätigt unsere Beobachtungen: „Die Beratung durch ChatGPT ist beeindruckend weit – aber letztlich limitiert durch die Datenbasis und Kontexttiefe. Die semantische Treffsicherheit ist hoch, aber die tatsächliche Kaufentscheidung braucht oft noch menschliche Prüfung.“
Vorteile des Agentic Commerce: Automatisierung trifft Kundenservice
Vor allem für kleinere Shops könnten KI-Agenten ein Gamechanger werden, denn sie ermöglichen personalisierte Kauferlebnisse bei gleichzeitig minimierten Personalkosten. Laut einer Umfrage von McKinsey (2025) erwarten 61 % der befragten Onlinehändler in Europa binnen drei Jahren demonstrierbare Umsatzsteigerungen durch generative KI-Einsatz im Sales Funnel.
Auch Verbraucher zeigen sich laut Bitkom-Studie (2024) offen: 48 % der Befragten würden eine vertrauenswürdige KI mit Produktrecherche oder -auswahl beauftragen, 21 % könnten sich laut Studie sogar vollständig automatisierte Käufe vorstellen – vorausgesetzt Rückgabe und Datenschutz sind gewährleistet.
Die potenziellen Vorteile im Überblick:
- Skalierbare Kundenansprache: KI-Systeme können simultan tausende Beratungsgespräche führen – rund um die Uhr und in mehreren Sprachen.
- Datengetriebene Empfehlungen: Durch Kontextanalyse und Interaktionslernen entstehen hochpersonalisierte Produktempfehlungen.
- API-basierte Transaktionen: Integrierte Systeme können über Shop-Schnittstellen direkt Bestellungen vornehmen, etwa via „buy with AI“-Funktion.
Wo die Grenzen (noch) liegen: Schwächen und ethische Fragen
Trotz aller Fortschritte bleibt der agentische Handel von heute ein Assistenzmodell – kein autonomer Verkaufsagent im eigentlichen Sinne. ChatGPT benötigt weiterhin Feedback, explizite Prompts und menschliche Kontrolle.
Mehrere Schwächen wurden im Test deutlich:
- Aktualität: Produktdatenbank und Preisinformationen hinken oft der Realität nach (z. B. Rabattaktionen oder Verfügbarkeit).
- Bias und Plattformspezifität: Empfohlene Produkte stammen statistisch signifikant häufiger von bestimmten Partnerplattformen, was Neutralität infrage stellt.
- Transparenz: Die Quelle von Produktinformationen wird selten mitgeliefert – das erschwert eine objektive Validierung.
- Fehlende Haftung: Wer trägt Verantwortung für einen Fehlkauf auf KI-Empfehlung? Diese juristische Frage ist bislang ungeklärt.
Auch Datenschutzaspekte rücken in den Fokus – besonders dann, wenn Shopping-Agenten auf persönliche Vorlieben, Gesprächsverläufe oder Surfverhalten zugreifen wollen. Ohne Regulierungsrahmen könnten hier neue Risikofelder entstehen.
Strategische Empfehlungen für Onlinehändler
Agentic Commerce mag (noch) kein Selbstläufer sein, doch Unternehmen können schon jetzt konkret profitieren. Drei Empfehlungen für die Integration:
- Kontextoptimierte Prompts entwickeln: Je präziser die Interaktion gestaltet ist – etwa durch vordefinierte Fragen und strukturierte Nutzerführung –, desto besser arbeiten KI-Agenten.
- Einen API-zentrierten Tech-Stack etablieren: Schnittstellen zwischen Empfehlungen, Verfügbarkeit, Warenkorb und Zahlungsmethoden sind essenziell, um Agenten zu befähigen – und automatisierte Käufe perspektivisch zu ermöglichen.
- Vertrauenslayer einbauen: Validierungsmechanismen (z. B. über Produktbewertungen, Echtzeitverfügbarkeit, Rückgaberichtlinien) stärken Nutzervertrauen und minimieren Fehlkäufe durch KI.
Wie es weitergeht: Ausblick auf eine neue Shopper-Ökonomie
Die Reise zum vollständig automatisierten Einkauf hat erst begonnen. Künftige KI-Modelle – etwa multimodale Systeme mit Echtzeitzugriff auf Webinhalte, Produktdaten und Nutzerverhalten – könnten die menschliche Interaktion im Onlinehandel noch stärker augmentieren oder gar ablösen. Erste Plattformen wie Amazon, Klarna oder Shopify experimentieren bereits mit so genannten „Shopping Agents“ auf Basis proprietärer KI-Technologien.
Auch OpenAI verfolgt mit seinem „Custom GPTs“-Modell das Ziel, individuelle, auf Shop-Logik trainierte Agenten nach dem Baukastenprinzip zu ermöglichen. Google wiederum testet mit Gemini-Integration bereits smarte Einkaufsassistenten im Search-Umfeld, bei denen Produkte direkt auf der Ergebnisseite kontextualisiert werden.
Dabei wird die Rolle von Transparenz, Vertrauen und Kontrolle künftig ebenso wichtig sein wie technologische Exzellenz. Denn wenn künstliche Intelligenz die Kaufentscheidung übernimmt, geht es nicht nur um technische Performance – sondern um ein neues Verhältnis zwischen Nutzer und Maschine.
Fazit: ChatGPT zeigt im Praxistest beeindruckende Fähigkeiten, doch echte agentische Autonomie erfordert mehr als nur gute Vorschläge. Es braucht Synergien aus Technologie, Schnittstellenarchitektur und vertrauensvoller UX.
Was denken Sie: Würden Sie einem KI-Agenten den Einkauf anvertrauen? Diskutieren Sie mit uns in den Kommentaren und teilen Sie Ihre Erfahrungen mit Agentic Commerce!
