AI-Readiness von Shopsystemen: Der aktuelle Vergleich

Warum wird AI-Readiness für Shopsysteme immer wichtiger?

Mit der zunehmenden Bedeutung von künstlicher Intelligenz verschieben sich die Anforderungen an Online-Händler deutlich. Ein modernes Shopsystem muss heute nicht mehr nur skalierbar, API-first und cloudfähig sein. Es muss auch darauf ausgerichtet sein, Daten strukturiert bereitzustellen, externe AI-Systeme anzubinden, Inhalte für Suchmaschinen und Antwortmaschinen verständlich aufzubereiten und neue Formen des Commerce zu ermöglichen.

Die Auswahl eines Shopsystems war schon immer eine strategische Entscheidung. Unternehmen legen damit nicht nur fest, wie Produkte verkauft, Bestellungen verarbeitet und Kundinnen und Kunden bedient werden. Sie entscheiden auch darüber, wie flexibel ihr digitales Geschäftsmodell in den kommenden Jahren weiterentwickelt werden kann. AI-Readiness im E-Commerce ist keine einzelne Produkteigenschaft. Entscheidend ist das Zusammenspiel aus Datenzugang, Transaktionsfähigkeit, Auffindbarkeit und Entwicklungsgeschwindigkeit.

Der Shopsystemvergleich zu AI-Readiness von kernpunkt

Mit dem AI-Readiness Shopsystemvergleich möchten wir Unternehmen eine erste Orientierung geben, wie gut führende Commerce-Plattformen auf die nächste Entwicklungsstufe im E-Commerce vorbereitet sind.

Der Vergleich ergänzt den bestehenden kernpunkt Shopsystemvergleich 2025 um eine zusätzliche Perspektive. Während der kernpunkt Analyst Score vor allem externe Analystenbewertungen und Marktpositionierungen aggregiert, betrachtet der AI-Readiness-Score konkrete technische und strategische Voraussetzungen für den Einsatz von künstlicher Intelligenz im Commerce.

Unternehmen können dadurch besser einschätzen, ob ihre bestehende Commerce-Plattform fit für die nächsten AI-getriebenen Entwicklungsschritte ist oder ob ein Replatforming, eine Modernisierung der Systemarchitektur oder eine gezielte Ergänzung durch Partnertechnologien sinnvoll sein könnte.

Welche Shopsysteme wurden auf ihre AI-Readiness untersucht?

Für die Untersuchung wurde zunächst ein breites Feld relevanter Shopsysteme und Commerce-Plattformen betrachtet. Der Begriff Shopsystem wird in diesem Vergleich als übergeordnete Bezeichnung verwendet. Die untersuchten Lösungen reichen von standardisierten SaaS-Shopsystemen über Enterprise-Suiten bis zu Composable Commerce-Plattformen und Headless-Frameworks.

Das Ranking zeigt die zehn Systeme mit dem höchsten AI-Readiness-Score. Alle dargestellten Plattformen erreichen zugleich mindestens 2,5 Punkte und damit die Einordnung als Contender, Strong oder Leader. Weitere untersuchte Systeme, darunter SCAYLE, Sana Commerce, HCL Commerce, Optimizely und Infosys Equinox, erreichten zum Bewertungsstichtag einen Gesamtwert von weniger als 2,5 Punkten und gehören daher nicht zu den dargestellten Top 10.

Medusa.js wurde ergänzend in die Untersuchung aufgenommen, da die Plattform mit ihrer Headless- und Open-Source-Architektur einen eigenständigen Ansatz innerhalb des betrachteten Marktumfelds verfolgt.

Wie setzt sich der AI-Readiness-Score zusammen?

Der AI-Readiness-Score bewertet die Shopsysteme entlang von vier Dimensionen:

1. Fundament: Daten und Struktur
2. Agentic Commerce Readiness
3. SEO/GEO/AEO Readiness
4. AI-native Development Readiness

Die Bewertung erfolgte auf einer Reifegradskala von 0 bis 4:

• 0 = nicht vorhanden
• 1 = auf Roadmap oder nicht öffentlich belegt
• 2 = über Drittanbieter oder individuelle Umsetzung möglich
• 3 = nativ teilweise vorhanden
• 4 = nativ vollständig vorhanden

Jede der vier Dimensionen besteht aus mehreren einzeln bewerteten Kriterien. Aus diesen Einzelwerten ergeben sich die Dimensionswerte und der daraus berechnete Gesamtwert. Die vollständige Bewertungsmatrix mit Kriterien, Einzelwerten und Quellen stellen wir als PDF zum Download bereit. Bewertungsstichtag ist der 22.06.2026.

Für die Einordnung gelten feste Schwellenwerte: Plattformen ab 3,4 Punkten werden als „Leader“ eingeordnet, Werte von 3,0 bis unter 3,4 als „Strong“ und Werte von 2,6 bis unter 3,0 als „Contender“. Das veröffentlichte Ranking zeigt ausschließlich die zehn bestplatzierten Systeme mit mindestens 2,5 Punkten.

Die Bewertung ist als Erstindikation auf Basis öffentlich verfügbarer Produktinformationen, Dokumentationen und Ankündigungen zum festgelegten Bewertungsstichtag zu verstehen. Gerade bei Agentic Commerce, neuen Commerce-Protokollen und AI-nativer Entwicklung verändert sich der Markt schnell. Einzelne Bewertungen können sich daher im Zeitverlauf verschieben.

Wie AI-ready sind die Shopsysteme im Vergleich?

Leader: Shopify und commercetools

Shopify erreicht im Vergleich den höchsten Gesamtwert. Besonders stark ist die Plattform beim technischen Fundament, bei Agentic Commerce und bei der AI-nativen Entwicklungsunterstützung. Die hohe Bewertung beruht unter anderem auf dem breiten Ökosystem, dem standardisierten SaaS-Modell und den dokumentierten Schnittstellen für neue AI-basierte Commerce-Szenarien. Gleichzeitig sind individuelle Eingriffe in zentrale Backend-Funktionen stärker durch das SaaS-Modell begrenzt, was bei sehr komplexeren Enterprise-Anforderungen berücksichtigt werden muss.

commercetools folgt mit 3,52 Punkten auf Platz 2 und positioniert sich vor allem als Leader für Agentic Commerce im Enterprise-Segment. Die hohe Bewertung basiert insbesondere auf einem sehr starken Fundament, hoher API-Reife, Composability und einer starken Ausrichtung auf AI Hub, Agent Gateway, MCP und Agentic Commerce-Szenarien. Bei SEO, GEO und AEO hängt die Bewertung von commercetools stärker vom konkreten Storefront-Setup ab. Die Plattform stellt Produkt- und Transaktionsdaten über APIs bereit. Crawlbarkeit, strukturierte Daten, Metadaten und öffentlich zugängliche Produktseiten werden jedoch wesentlich durch Frontend, CMS, PIM und die jeweilige Implementierung bestimmt.

Strong: Salesforce, BigCommerce, Adobe, VTEX und Shopware

Salesforce Commerce Cloud erreicht eine starke Bewertung durch die Einbindung in das Salesforce-Ökosystem und die Nähe zu Agentforce. Die Plattform ist besonders interessant für Unternehmen, die Commerce, CRM, Service und Marketing eng miteinander verbinden möchten. Gleichzeitig ist tiefes Code-Customizing im SaaS-Kontext begrenzter als bei stärker composable ausgerichteten Plattformen.

BigCommerce überzeugt mit einer offenen SaaS-Ausrichtung und guten Voraussetzungen für Feed- und Discovery-Szenarien. Die Plattform ist solide aufgestellt, erreicht aber bei der Dimension Agentic Commerce nicht ganz die Bewertungstiefe der führenden Anbieter.

Adobe Commerce zeigt ein klares Bekenntnis zu AI- und Agentic-Commerce-Themen. Stärken liegen unter anderem in der bestehenden Commerce-Funktionalität, im Adobe-Ökosystem und in Ansätzen rund um AI-optimierte Discovery. Gleichzeitig sind einzelne Protokoll- und Entwicklungsfunktionen noch im Rollout oder stärker von der konkreten Implementierung abhängig.

VTEX zeigt eine klare AI-native Neuausrichtung. In die Bewertung fließen unter anderem Ansätze  autonome Commerce-Prozesse, AI-Developer-Tooling und dokumentierte Entwicklungen im Agentic Commerce ein. Noch offen bleibt, wie breit und tief einzelne Protokollstandards in verschiedenen Märkten und Szenarien verfügbar sein werden.

Shopware erreicht im AI-Readiness-Vergleich Platz 7 und liegt damit deutlich höher als im kernpunkt Analyst Score 2025. Während Shopware im klassischen kernpunkt Analyst Score 2025 auf Platz 9 liegt, schneidet die Plattform bei AI-Readiness deutlich stärker ab. Gründe sind unter anderem die offene Erweiterbarkeit der Plattform sowie dokumentierte Aktivitäten und Integrationsansätze rund um MCP, ACP und UCP.

Contender: Spryker, Medusa.js und SAP

Spryker bietet ein starkes composable Fundament und ist vor allem für komplexe B2B-Szenarien interessant. Die Plattform bringt gute Voraussetzungen für interne Agenten, Automatisierung und individuelle AI-Use-Cases mit. Bei öffentlich belegten externen Shopper-Agent-Protokollen ist Spryker im Vergleich jedoch weniger sichtbar.

Medusa.js belegt mit 2,94 Punkten Platz 9. Besonders hohe Werte erreicht die Plattform beim AI-native Development und bei der individuellen Erweiterbarkeit durch Medusa Cloud. Agentic-Commerce-Szenarien sowie GEO- und AEO-Anforderungen lassen sich mit Medusa.js flexibel umsetzen. Die notwendigen Schnittstellen, Feeds, strukturierten Daten und Storefront-Funktionen müssen jedoch stärker individuell konzipiert und implementiert werden als bei schlüsselfertigeren SaaS- oder Enterprise-Plattformen.

SAP Commerce Cloud verfügt über tiefe Enterprise-Daten und eine starke Einbindung in bestehende Unternehmenslandschaften. Gleichzeitig bleibt die Plattform schwergewichtiger und komplexer. Einzelne AI- und Agentic-Commerce-Funktionen sind vorhanden oder angekündigt. Bei Agentic Commerce und AI-native Development bleibt die Bewertung jedoch unter den Werten der führenden Plattformen.

Das Ranking im AI-Readiness-Score

Was bedeutet das Ergebnis für Unternehmen?

Der höchste AI-Readiness-Score bedeutet nicht automatisch, dass eine Plattform für jedes Unternehmen die beste Wahl ist. Entscheidend bleiben das Geschäftsmodell, die bestehende Systemlandschaft, Integrationsanforderungen, Governance und verfügbare Entwicklungskapazitäten.

Jedoch zeigt der AI-Readiness-Vergleich vor allem eines: Unternehmen sollten ihre Commerce-Plattform nicht mehr nur nach klassischen Kriterien bewerten. Performance, Skalierbarkeit, Kosten, Integrationsfähigkeit und Time-to-Market bleiben wichtig. Zusätzlich kommt eine neue Frage hinzu: Ist das Shopsystem bereit für AI-getriebene Geschäftsmodelle?

Dabei geht es nicht darum, dass jedes Unternehmen sofort einen vollständig AI-nativen Shop braucht. Entscheidend ist vielmehr, ob die Plattform die notwendigen Voraussetzungen schafft. Dazu gehören strukturierte Produktdaten, APIs, Echtzeitinformationen, saubere Frontend-Architekturen, AI-lesbare Inhalte und eine Entwicklungsumgebung, die mit modernen AI-Tools kompatibel ist.

Besonders wichtig ist außerdem die Abhängigkeit vom Geschäftsmodell. Ein B2C-Shop mit starkem Produktkatalog und hohem Traffic hat andere AI-Anforderungen als ein B2B-Commerce-Portal mit individuellen Preisen, Rollenmodellen und komplexen Freigabeprozessen. Ein internationaler Händler benötigt andere GEO- und Feed-Strukturen als ein Hersteller mit wenigen, erklärungsbedürftigen Produkten. Deshalb sollte der AI-Readiness-Score nicht isoliert betrachtet werden. Er ist ein Ausgangspunkt für die strategische Bewertung der eigenen Systemarchitektur.

Der Einstieg in AI-ready E-Commerce mit kernpunkt

AI Commerce ist kein einzelnes Feature, das sich nachträglich einfach aktivieren lässt. Es ist das Ergebnis aus der richtigen Systemarchitektur, sauberen Daten, passenden Schnittstellen und einer klaren digitalen Strategie.

kernpunkt bewertet bestehende Commerce-Architekturen, identifiziert konkrete Lücken und priorisiert die nächsten Schritte. So entsteht eine belastbare Entscheidungsgrundlage für gezielte Erweiterungen, eine schrittweise Modernisierung oder ein mögliches Replatforming. Wenn Du wissen möchtest, wie AI-ready Dein aktueller Online-Shop ist, dann melde Dich bei uns!