Unser Recipe für Agentic Commerce
Einen AI Shopping Agent sicher mit dem Commerce-Stack verbinden
Welches Problem besteht?
AI Shopping Agents verändern die Interaktion mit Online-Shops. Sie können die Absicht von Kundinnen und Kunden verstehen, passende Produkte recherchieren, Angebote vergleichen und Empfehlungen aussprechen. Perspektivisch können sie auch Warenkörbe vorbereiten oder weitere Schritte eines Kaufprozesses auslösen.
In vielen bestehenden Commerce-Architekturen fehlt dafür jedoch die technische Grundlage. Produktdaten, Preise, Verfügbarkeiten, Suchfunktionen und Bestellprozesse liegen in unterschiedlichen Systemen. Die vorhandenen Schnittstellen sind nicht für den dynamischen Zugriff durch AI Agents ausgelegt oder bieten keine ausreichend fein abgestuften Berechtigungen.
Wie wirkt sich das auf Dein Unternehmen aus?
Unternehmen stehen aktuell vor der Herausforderung, ihre Commerce-Systeme für Agentic Commerce zu öffnen, ohne Kontrolle, Sicherheit und Stabilität zu verlieren.
- Verteilte Daten: Produktinformationen, Preise, Verfügbarkeiten und redaktionelle Inhalte befinden sich in unterschiedlichen Systemen.
- Fehlende Agent-Schnittstellen: Bestehende APIs sind häufig für klassische Frontends entwickelt und nicht für die kontextbezogene Nutzung durch AI Agents vorbereitet.
- Unklare Berechtigungen: Es ist nicht eindeutig geregelt, auf welche Daten ein Agent zugreifen und welche Aktionen er ausführen darf.
- Risiko fehlerhafter Aktionen: Ohne definierte Schutzmechanismen könnten Agents falsche Informationen verarbeiten oder unerwünschte Commerce-Aktionen auslösen.
- Mangelnde Nachvollziehbarkeit: Unternehmen können nicht ausreichend erkennen, welche Systeme ein Agent abgefragt und auf welcher Grundlage er eine Empfehlung erstellt hat.
Welches Ziel verfolgen wir?
Das Ziel ist eine kontrollierbare Agentic-Commerce-Architektur, über die AI Shopping Agents auf relevante Commerce-Daten und -Funktionen zugreifen können. Der Zugriff erfolgt nicht unkontrolliert auf die Backend-Systeme. Eine definierte Integrations- und Governance-Schicht legt fest, welche Daten bereitgestellt werden, welche Aktionen erlaubt sind und wann eine zusätzliche Freigabe erforderlich ist.
Das Recipe richtet sich insbesondere an:
Geschäftsführerinnen und Geschäftsführer
die Agentic Commerce als strategisches Wachstumsfeld bewerten und einen belastbaren Business Case benötigen.
E-Commerce-Verantwortliche
die neue Beratungs- und Einkaufserlebnisse schaffen möchten.
IT-Leitungen
die eine sichere, skalierbare und nachvollziehbare Integrationsarchitektur benötigen.
Digital- und Transformationsteams
die einen abgegrenzten Pilot-Use-Case ohne vollständige Replatforming-Initiative umsetzen möchten.
Wie sieht unser Lösungsansatz aus?
kernpunkt entwickelt eine Integrationsarchitektur, über die AI Shopping Agents kontrolliert mit Deinem Commerce-Stack kommunizieren können.
Dafür analysieren wir zunächst die bestehende Systemlandschaft und identifizieren die Daten und Funktionen, die für einen konkreten Agentic-Commerce-Use-Case benötigt werden. Dazu können Produktinformationen aus einem PIM, Suchfunktionen, Preise, Verfügbarkeiten, Warenkorbfunktionen oder redaktionelle Inhalte gehören.
Auf dieser Grundlage richten wir eine standardisierte Anbindung ein. Das Model Context Protocol kann dabei als Schnittstelle zwischen AI Agent und Commerce-Systemen eingesetzt werden. Statt für jeden Agent und jedes Backend eine individuelle Integration zu entwickeln, werden relevante Daten und Funktionen als klar definierte Tools bereitgestellt.
Der Agent erhält ausschließlich Zugriff auf die Funktionen, die für seinen Einsatzzweck erforderlich sind. Lesende Zugriffe, Produktempfehlungen und transaktionale Aktionen können unterschiedlich behandelt und abgesichert werden.
Wie setzen wir das Projekt um?
- Use Case und Business Value definieren
- Commerce-Architektur und Datenquellen analysieren
- Agentenfähige Daten und Funktionen auswählen
- MCP- und Integrationsschicht aufbauen
- Berechtigungen und Schutzmechanismen einrichten
- AI Shopping Agent entwickeln und integrieren
- Qualität, Sicherheit und Nutzererlebnis testen
- Pilotieren und schrittweise ausbauen
- Monitoring und Governance etablieren
Was ist der Mehrwert für Dein Unternehmen?
Das Ergebnis ist ein AI Shopping Agent, der nicht isoliert auf Basis eines Sprachmodells arbeitet, sondern kontrolliert auf aktuelle Daten und ausgewählte Funktionen des Commerce-Stacks zugreifen kann.
Kundinnen und Kunden erhalten dadurch eine dialogorientierte Beratung, die über klassische Suchmasken und Filter hinausgeht. Sie können Anforderungen in natürlicher Sprache beschreiben, Rückfragen beantworten und Produkte auf Basis ihrer individuellen Situation vergleichen.
Für das Unternehmen entsteht eine wiederverwendbare technische Grundlage für Agentic Commerce. Neue Agents, Kanäle und Anwendungsfälle können schrittweise ergänzt werden, ohne für jede Anwendung eine vollständig neue Punkt-zu-Punkt-Integration zu entwickeln.
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