23 Prozent. So hoch schätzt Gartner den Anteil der B2B-Bestellungen, der bis 2028 ohne menschliches Zutun über KI-Agenten ausgelöst wird. Wer jetzt die Augen verdreht, hat das Muster verkannt: Es wiederholt sich gerade das, was im D2C vor fünfzehn Jahren passiert ist — nur schneller und mit deutlich höherem Volumen. Damals war der Online-Shop die neue Visitenkarte. Heute ist die strukturierte Produktschnittstelle der neue Vertriebsmitarbeiter.
Stefan Hamann, Mitgründer von Shopware und seit August Chief Agentic Officer beim Schweriner Systemhersteller, skizziert in unserem Expertenrat fünf Schritte, mit denen B2B-Händler den Anschluss halten. Der bemerkenswerteste Punkt: Es geht nicht um die Frage, ob ein Agent Ihren Shop besucht. Es geht darum, ob er ihn überhaupt findet – oder ob er beim Wettbewerber landet, weil dessen Daten sauberer ausgespielt werden.
Warum verlieren B2B-Händler gerade leise Umsatz?
Der klassische B2B-Einkauf folgt seit Jahrzehnten demselben Muster: Einkäufer, Excel-Liste, Telefonat, Rahmenvertrag. Dieses Modell ist nicht kaputt. Es wird ergänzt — komplementär, aber gnadenlos. Ein Procurement-Agent, wie ihn SAP mit Joule oder Coupa über ihre Plattform-APIs anbieten, arbeitet nach harten Kriterien: Lieferzeit, Staffelpreis, Lagerverfügbarkeit, Vertragskonditionen. Weiche Faktoren wie „der Vertriebler kennt mich seit zehn Jahren“ fallen komplett aus der Gleichung.
Die Folge ist eine Verschiebung, die viele Händler unterschätzen. Wer im D2C mit seinem SEO-Ranking kämpft, kämpft im B2B bald mit seiner Datenqualität. Ein Agent liest keinen PDF-Katalog. Er liest strukturierte Attribute: Artikelnummer nach GS1-Standard, Mengeneinheit, Mindestabnahme, Verfügbarkeitsdatum. Fehlt ein Feld, wird das Produkt nicht gefunden — nicht schlechter gerankt, sondern ignoriert.
Das ist die eigentliche Bruchlinie. B2B-Händler haben jahrzehntelang in Beziehungen und Vertriebsmannschaften investiert. Beides bleibt wertvoll. Aber es reicht nicht mehr als alleiniges Verkaufsargument, wenn ein Einkaufsagent 40 Anbieter gleichzeitig prüft und nach dem dritten Kriterium aussiebt.
Wie funktioniert Agentic Commerce im B2B konkret?
Eine Maschine kauft nicht. Sie entscheidet formal, vergleicht und triggert. Das Modell dahinter ist ein Zusammenspiel aus drei Ebenen: Produktdaten als Input, vergleichende Logik als Entscheidungsinstanz, transaktionale Schnittstelle als Ausführung. Für Händler bedeutet das: Ihre Systeme müssen auf allen drei Ebenen anschlussfähig sein — nicht perfekt, aber anschlussfähig.
Den technischen Rahmen setzen Protokolle wie MCP (Model Context Protocol, seit 2024 von Anthropic standardisiert) und das im B2B bereits etablierte Punch-out-Verfahren. Beide erlauben Agenten, auf Echtzeit-Preise und Bestände zuzugreifen, ohne dass Sie für jeden Anbieter ein separates System bauen. Wer heute ein sauberes PIM mit gepflegten Attributen und eine API mit Verfügbarkeitsabfrage hat, ist näher an der Zukunft als 80 Prozent des Marktes — auch wenn er das noch nicht weiß.
Der Agent bestellt nicht beim besten Anbieter. Er bestellt beim Anbieter, den er fehlerfrei lesen kann.
Handelsunternehmen wie Würth und Sonepar experimentieren seit 2024 mit agentenfähigen Schnittstellen für Großkunden. In beiden Fällen steckt der Aufwand nicht in der KI, sondern in der Datenaufbereitung. Die KI-Anbieter liefern das Werkzeug. Die Daten liefert der Händler.
Welche fünf Schritte B2B-Händler jetzt gehen sollten
Hamanns Vorschlag ist pragmatisch, kein Transformationsprogramm. Der erste und wichtigste Schritt: ein Audit der eigenen Produktdaten auf maschinenlesbare Vollständigkeit. Einfach gesagt — lässt sich jedes Produkt aus Ihrer Datenbank kriterienbasiert beschreiben, oder fehlen Felder, die ein Mensch aus Erfahrung ergänzt hätte?
Schritt zwei und drei gehören zusammen: die Öffnung strukturierter Schnittstellen für Agenten (mindestens REST, mittelfristig MCP) und die Definition klarer Konditionslogik, die maschinell interpretierbar ist. Staffelpreise, Mindestmengen, Lieferzusagen — all das existiert oft nur in einem Vertragsdokument. Ein Agent kann ein PDF nicht verhandeln.
- Strukturierte Produktdaten als Fundament — GS1-Standards, Attributvollständigkeit, Verfügbarkeit in Echtzeit
- Agentenfähige Schnittstellen — REST jetzt, MCP mittelfristig, Punch-out für bestehende Großkundenbeziehungen
- Maschinenlesbare Konditionslogik — keine PDF-Verträge, sondern API-Parameter für Preis und Lieferung
- Identität und Autorisierung — ein Agent braucht Login, Rolle und Berechtigung wie ein menschlicher Einkäufer
- Messbarkeit — wer nicht trackt, welche Bestellungen durch Agenten kommen, verliert die Kontrolle über Pricing und Bestand
Der fünfte Schritt ist der unterschätzteste. Händler müssen wissen, welcher Teil ihres Umsatzes zukünftig durch automatisierte Kanäle läuft — nicht, um es zu verhindern, sondern um Margensteuerung zu behalten. Wenn ein Großkunde plötzlich dreimal täglich kleinere Bestellmengen auslöst, weil der Agent effizienter arbeitet, verändert das Lagerlogistik und Kostenstruktur. Wer das nicht misst, reagiert zu spät.
Wo die Risiken liegen — und warum sie kein Grund zum Zögern sind
Zwei Gegenargumente tauchen in jedem Gespräch auf. Erstens: Sicherheit und Haftung. Wer haftet, wenn ein Agent falsch bestellt? Zweitens: der Verlust der Preishoheit. Beide sind real, aber beide haben bekannte Antworten. Für Haftungsfragen gibt es seit Jahren Autorisierungsstandards aus dem API-Banking, die auf B2B-Bestellungen übertragbar sind. Für Preishoheit gilt: Wer agentenfähige Konditionen definiert, behält die Kontrolle. Wer wartet, verliert sie an Anbieter, die schneller waren.
Interessant ist eine dritte Sorge, die selten laut ausgesprochen wird: der Vertrieb. Wenn Agenten standardisierbare Bestellungen übernehmen, wächst die Rolle des menschlichen Vertriebs auf Beratung, Customizing und strategische Kundenbeziehung. Für manche Händler ist das eine Bedrohung. Für andere die Chance, aus dem margenschwachen Transaktionsgeschäft in höherwertige Services zu wechseln. Die Entscheidung, wie sie darauf reagieren, ist strategisch — nicht technisch.
Warum die Vorbereitung jetzt beginnt und nicht 2027
Die Analogie zum Mobile-Commerce ist zu sauber, um sie zu ignorieren. 2009 hielten viele Händler mobile Shops für eine Nische. 2014 war die mobile Conversion der Desktop-Conversion ebenbürtig. Wer 2027 in Agentic-Commerce-Kanälen sichtbar sein will, muss 2025 mit Datenpflege anfangen — nicht, weil ein Agent 2025 bei Ihnen bestellt, sondern weil Datenaufbau Zeit kostet. PIM-Migration, Attributpflege, API-Dokumentation: Das sind Quartale, keine Wochen.
Hamanns pragmatischer Ansatz hat einen Vorteil: Er erfordert keine Entscheidung über die Zukunft des Vertriebsmodells. Er erfordert nur die Entscheidung, den ersten Schritt trotzdem zu gehen. Wer heute strukturierte Produktdaten pflegt, verliert nichts, wenn Agentic Commerce sich langsamer entwickelt als erwartet. Er hat aber einen Vorsprung, wenn es schneller geht. Das ist ein asymmetrisches Geschäft — auf der richtigen Seite.
Die relevante Frage lautet nicht, ob diese Entwicklung kommt. Sie lautet, ob Ihre Katalogdaten sie überleben.