ZDE Podcast 248: Wie Claude, Chatgpt und Gemini unser Einkaufsverhalten ändern – mit Dorit Posdorf

Large Language Models wie ChatGPT, Perplexity oder Gemini verändern bereits heute die Produktsuche und Kaufentscheidung von Kundinnen und Kunden. Was bedeutet das für Händler:innen, Marken, E-Commerce und Stationäre?
In dieser Folge spricht Marilyn mit der Digital- und E-Commerce-Expertin Dorit Posdorf über die Auswirkungen von Agentic Commerce und warum Unternehmen ihre Inhalte künftig nicht nur für Menschen, sondern auch für KI-Systeme optimieren müssen.

Sie erläutert, weshalb Vertrauen zur entscheidenden Währung wird, welche Rolle strukturierte Produktdaten, FAQs und hochwertige Inhalte spielen und warum gerade jetzt große Chancen für Händler und kleinere Marken entstehen.

Themen der Folge:
• Was Agentic Commerce bedeutet
• Wie KI die Produktsuche verändert
• Warum Trust-Signale immer wichtiger werden
• Welche Inhalte Marken jetzt benötigen
• Chancen für Händler und kleinere Marken
• Die Zukunft von Marktplätzen und Loyalty-Programmen

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Shownotes

Marilyn Repp – Homepage

Dorit Posdorf – Homepage

Die Folge zum Nachlesen

Marilyn
Hallo und herzlich willkommen zu einer neuen Ausgabe des Zukunft des
Einkaufens Podcasts.

Zu Gast ist heute eine absolute Digitalexpertin, Marketingstrategin und E-
Commerce-Managerin: Dorit Posdorf. Herzlich willkommen!

Dorit Posdorf:
Hallo, vielen lieben Dank für die Einladung.
Wir haben uns ja schon vor einigen Jahren kennengelernt. Dass ich irgendwann
einmal bei dir im Podcast sitzen würde, hätte ich damals beim ersten
Kennenlernen nicht gedacht. Ich freue mich sehr, heute hier zu sein.

Marilyn
Wunderbar, schön, dass du da bist. Gib uns doch zunächst einen kurzen
Überblick über deinen Werdegang. Du hast bereits unglaublich viel gemacht und
eine große Expertise im Marken- und E-Commerce-Bereich aufgebaut. Welche
Stationen haben dich besonders geprägt?

Dorit Posdorf:
Ich bin inzwischen schon einige Jahre im Geschäft. Nach meinem Studium habe
ich meine Karriere in der Unternehmensberatung bei Roland Berger begonnen
und war dort über zehn Jahre tätig.
Schon damals lag mein Schwerpunkt auf Retail-Themen. Damals hieß der Bereich
noch Marketing & Sales und nicht Commerce. Neben Markenpositionierung
standen vor allem strategische und operative Fragestellungen im Mittelpunkt: Wo
entsteht Wertschöpfung? Wie bringen wir Produkt, Marketing und Kunden
zusammen? Und vor allem: Wie schaffen wir profitables Wachstum?
Diese Fragestellungen begleiten mich im Grunde seit meinem ersten Arbeitstag.
Anschließend bin ich in den digitalen Handel gewechselt und war in den
vergangenen knapp 15 Jahren in verschiedenen E-Commerce-Unternehmen tätig.
Zuletzt war ich Chief Commercial Officer bei Flaconi und anschließend bei
DocMorris.

Marilyn

Vielen Dank für den Überblick.
Wie hat sich der E-Commerce in den vergangenen rund 20 Jahren verändert?
Und welche Entwicklungen stehen uns jetzt bevor?
Dorit Posdorf:
Du spielst vermutlich auf die große Agentenwelle an, die gerade auf uns zurollt.
Als ich angefangen habe, war Onlinehandel – nachdem die grundsätzliche
Akzeptanz geschaffen war – beinahe ein Selbstläufer. Wer einen funktionierenden
Shop hatte und Performance Marketing beherrschte, konnte über
Neukundengewinnung kontinuierlich wachsen. Viele Geschäftsmodelle waren
zudem stark finanziert, sodass ausreichend Kapital für Wachstum vorhanden war.
In den vergangenen Jahren hat sich das jedoch deutlich verändert. Wachstum
allein reicht heute nicht mehr aus. Profitabilität ist zum entscheidenden Faktor
geworden. Der Wettbewerb ist intensiver geworden, Kundenakquise deutlich
teurer und Investoren erwarten nachhaltige Ergebnisse.
Deshalb hat sich der Fokus von reinem Umsatzwachstum auf langfristige
Profitabilität verschoben.
Wenn man ehrlich ist, hat sich der E-Commerce über viele Jahre hinweg
allerdings nur wenig weiterentwickelt. Das Grundprinzip blieb immer gleich:
Produkte werden online präsentiert, Kundinnen und Kunden navigieren über
Kategorien und Filter durch den Shop, legen Produkte in den Warenkorb und
schließen den Kauf ab.
Natürlich haben wir viel über Customer Experience, Conversion-Optimierung oder
Warenkorbgrößen gesprochen. Aber das eigentliche Modell hat sich kaum
verändert.
Seit Ende letzten Jahres beziehungsweise Anfang dieses Jahres verändert sich
genau dieses Grundmodell durch Agentic Commerce grundlegend.
Plötzlich gibt es einen neuen Akteur: die Maschine.

Der Mensch sucht zwar weiterhin nach Produkten, aber die gesamte Discovery-
Phase verändert sich. Menschen suchen nicht mehr ausschließlich über Google,

Idealo oder Amazon, sondern zunehmend über ChatGPT, Perplexity, Gemini oder
andere Large Language Models.
Dadurch verändern sich viele Fragen gleichzeitig:

Wie wird meine Marke überhaupt gefunden? Welche Inhalte braucht sie? Was
bedeutet das für meinen Shop? Welche Prozesse müssen angepasst werden?
Denn Maschinen funktionieren anders als Menschen. Sie übernehmen
zunehmend die Recherche und unterstützen bereits heute bei der
Entscheidungsfindung.
Wer beispielsweise nach einem Hammer, einem schwarzen Kleid oder einem

Medikament sucht, erhält bereits konkrete Produktempfehlungen und Händler-
Vorschläge direkt vom KI-System.

Das verändert den Handel grundlegend.
Ich glaube, viele Unternehmen können derzeit noch gar nicht vollständig
einschätzen, welche Auswirkungen diese Entwicklung haben wird und vor allem,
welche konkreten Maßnahmen sie jetzt ergreifen sollten.

Marilyn

Ich würde das tatsächlich ebenfalls als Disruption bezeichnen.

Gleichzeitig erleben wir aber mehrere Disruptionen parallel.
Auf der einen Seite entwickelt sich der stationäre Handel immer stärker in
Richtung Community und persönlicher Beziehungen.
Auf der anderen Seite verändert Social Commerce den gesamten Kaufprozess.
Plattformen wie TikTok sorgen dafür, dass Einkaufen zunehmend Unterhaltung
wird. Diese Erwartungen übertragen Kundinnen und Kunden später auch auf
klassische Online-Shops und den stationären Handel.
Hinzu kommen Plattformen aus Asien, die den Wettbewerb ebenfalls massiv
verändern.
Eigentlich erleben wir derzeit gleich mehrere tiefgreifende Veränderungen
gleichzeitig. Kein Wunder also, dass viele Unternehmen verunsichert sind.
Dorit Posdorf:
Absolut.
Ich habe vor Kurzem einen schönen Satz gehört: Wenn man aktuell nicht
verunsichert ist oder sich nicht gelegentlich überfordert fühlt, hat man vermutlich
noch nicht verstanden, welche Auswirkungen KI tatsächlich haben wird.

Es gab schon immer neue Technologien und Trends. Der Unterschied heute ist
jedoch die enorme Geschwindigkeit.
Unternehmen müssen ständig bewerten:
Was ist wirklich relevant? Wo sollte ich früh einsteigen? Und wo beobachte ich die
Entwicklung zunächst noch?
Das Schwierige ist: Es gibt momentan keine Blaupause. Niemand kann sagen:
„So funktioniert es garantiert.“
Deshalb befinden wir uns aktuell in einer Phase, in der alle gleichzeitig
experimentieren, lernen und Erfahrungen sammeln müssen.

Marilyn
Liebe Führungskräfte im Handel, liebe Händlerinnen und Händler: Wenn ihr euch
momentan verunsichert oder verwirrt fühlt, dann ist das völlig normal. Das scheint
aktuell der neue Normalzustand zu sein.
Wenn ihr hingegen das Gefühl habt, bereits alles im Griff zu haben, solltet ihr
vielleicht noch einmal genauer hinsauen.
Lass uns trotzdem etwas Orientierung in das Thema Agentic Commerce bringen.
Wo stehen wir heute eigentlich?
Dorit Posdorf:
Gerade in Deutschland stehen wir noch relativ am Anfang.
Viele verbinden Agentic Commerce sofort mit autonomen Agenten, die
selbstständig einkaufen. In Deutschland funktioniert das in dieser Form jedoch
noch nicht.
Natürlich lohnt sich der Blick in die USA, weil dort viele Entwicklungen früher
stattfinden und wir erkennen können, was möglicherweise auch zu uns kommt.
Der eigentliche Kaufabschluss – also dass ein persönlicher KI-Agent vollständig
autonom einkauft und den Bezahlvorgang übernimmt – ist hierzulande derzeit
noch nicht Realität.
Viel wichtiger sind aber die beiden Phasen davor: die Discovery-Phase und die
Entscheidungsphase.
Genau dort verändert sich bereits heute sehr viel.

Marilyn
Vielleicht sollten wir noch einmal einen Schritt zurückgehen. Ich glaube, viele
wissen gar nicht genau, was mit Agenten eigentlich gemeint ist.
Dorit Posdorf:
Im Grunde kennen wir alle bereits diese Chat-Funktionen.
Wir stellen ChatGPT oder Perplexity eine Frage und erhalten Antworten.
Das können ganz alltägliche Dinge sein. Viele fotografieren heute beispielsweise
ihren Kühlschrank und fragen, was sie daraus kochen können.
Oder sie fragen:
„Ich habe ein Problem mit meiner Dachrinne. Wie repariere ich sie? Wer kann mir
in meiner Nähe helfen?“
Früher wären solche Suchanfragen fast ausschließlich bei Google gelandet.
Heute verlagern sie sich zunehmend auf Large Language Models.
Und genau dort passiert bereits etwas Entscheidendes.
Man erhält nicht nur Informationen, sondern oft auch konkrete
Produktempfehlungen oder Händler.

Früher hätte man vielleicht bei Idealo Preise verglichen oder verschiedene Online-
Apotheken durchsucht.

Heute schlägt das KI-System direkt passende Produkte oder Händler vor –
idealerweise sogar inklusive lokaler Verfügbarkeit.
Dadurch entsteht bereits eine Kaufvorentscheidung.
Das betrifft übrigens nicht nur den klassischen Onlinehandel.
Ich habe zum Beispiel einmal gefragt:
„Ich suche ein Yoga-Shirt, das auch nach intensivem Training nicht unangenehm
riecht. Welches Material eignet sich dafür und wo kann ich es heute noch in Berlin
kaufen?“
Perplexity hat mir daraufhin direkt mehrere Geschäfte vorgeschlagen.

Und genau hier beginnt die spannende Frage:
Wie schaffe ich es als Händler oder Marke überhaupt, in diesen Empfehlungen
aufzutauchen?
Marilyn
Genau das finde ich besonders spannend.
Viele verbinden Agentic Commerce ausschließlich mit Onlinehandel.
Dabei betrifft das Thema genauso den stationären Handel.
Fast jeder Händler hat heute eine Website, ist auf Marktplätzen vertreten oder
betreibt einen eigenen Shop.
Wenn KI-Systeme künftig Empfehlungen aussprechen, können auch stationäre
Geschäfte davon profitieren.
Wie verändert sich das nun speziell für Marken?
Dorit Posdorf:
Sehr stark.
Lange Zeit ging es für Marken vor allem darum, sichtbar zu sein.
Später sprach man dann immer stärker über Aufmerksamkeit und die sogenannte
Attention Economy.
Denn je mehr Kanäle und Werbebotschaften es gab, desto schwieriger wurde es,
überhaupt noch wahrgenommen zu werden.
Jetzt kommt eine weitere Ebene hinzu:
Relevanz.
Und zwar sowohl für Menschen als auch für Maschinen.
Im Idealfall sucht jemand ganz konkret nach einem Bosch-Akkuschrauber.
Dann weiß das KI-System sofort, wonach gesucht wird.
In den meisten Fällen formulieren Menschen ihre Anfrage jedoch viel allgemeiner:
„Ich brauche einen Akkuschrauber.“
Oder:

„Ich suche eine Lösung für dieses Problem.“
Dann beginnt die Maschine zu bewerten und passende Vorschläge auszuwählen.
Dabei spielen sogenannte Trust-Signale eine entscheidende Rolle.
Vertrauen war schon immer wichtig für Marken.
Jetzt muss dieses Vertrauen allerdings auch maschinenlesbar werden.
Die KI bewertet nicht nur Preis oder Verfügbarkeit, sondern auch
Produktinformationen, Bewertungen und weitere Vertrauenssignale.
Deshalb sollten Unternehmen viele Dinge neu denken.
Früher hieß es oft:
„Weniger Text. Niemand liest lange Produktbeschreibungen.“
Für Menschen mag das teilweise stimmen.
Für KI-Systeme gilt das Gegenteil.
Sie benötigen möglichst viele hochwertige Informationen.
Dazu gehören ausführliche Produktbeschreibungen, Fragen und Antworten,
Anwendungsfälle und sämtliche Informationen rund um das Produkt.
Nur so kann die KI Inhalte verstehen, einordnen und später empfehlen.
Es geht also darum, Produktqualität in Datenqualität zu übersetzen.
Auch Informationen, die früher eher nebensächlich erschienen – Garantien,
Kundenservice, Zertifikate oder Siegel –, gewinnen plötzlich stark an Bedeutung.
Je strukturierter und verständlicher diese Informationen aufbereitet sind, desto
besser können KI-Systeme sie verarbeiten.
Marilyn
Das betrifft zunächst die eigene Website.
Wenn wir über Vertrauen sprechen, spielen aber doch auch andere Quellen eine
Rolle, oder?
Welche Empfehlungen würdest du Unternehmen hier geben?

Dorit Posdorf:
Auf jeden Fall.
Im Moment erscheinen viele erste Studien zu diesem Thema. Man sollte allerdings
genau hinschauen, welche Quellen wirklich belastbar sind.
Neben der Optimierung der eigenen Website wird klassische Pressearbeit wieder
deutlich wichtiger.
Denn Trust-Signale entstehen nicht nur auf der eigenen Seite.
Sie entstehen auch durch Kundenbewertungen, Erfahrungsberichte und externe
Quellen.
Immer wieder werden beispielsweise Reddit und Wikipedia genannt.
Auch LinkedIn spielt offenbar eine größere Rolle, als viele erwarten würden.
Gerade Unternehmen haben dort die Möglichkeit, regelmäßig Fachbeiträge oder
Artikel zu veröffentlichen.
All diese Inhalte werden indexiert.
Ich möchte damit nicht sagen, dass Unternehmen jetzt einfach möglichst viel
schreiben sollten.
Aber der alte Satz „Wer schreibt, der bleibt“ bekommt tatsächlich eine ganz neue
Bedeutung.
Vor allem dann, wenn Unternehmen die Fragen beantworten, die Kundinnen und
Kunden rund um ihre Produkte wirklich beschäftigen:
Wie funktioniert das Produkt?
Wie wird es eingesetzt?
Wie lange hält es?
Welche Serviceleistungen gibt es?
Je besser diese Informationen strukturiert und maschinenlesbar aufbereitet
werden, desto größer ist die Chance, von KI-Systemen berücksichtigt zu werden.
Marilyn

Im Grunde also klassische Pressearbeit und gleichzeitig Netzwerkarbeit.
Da sind wir wieder bei meinem Lieblingsthema: Community. Denn Community ist
letztlich nichts anderes als ein starkes Netzwerk. Und wenn dieses Netzwerk
digital über dich und deine Marke spricht, entstehen genau die Trust-Signale, die
auch für KI-Systeme relevant sind.
Dorit Posdorf:
Ganz genau.
Ich habe das einmal anhand meiner Suche nach einem Yoga-Shirt ausprobiert.
Für einen Vortrag bei Intersport habe ich verschiedene Suchanfragen über
ChatGPT getestet und mir passende Produkte empfehlen lassen.
Dabei wurden mir Marken vorgeschlagen, die ich vorher überhaupt nicht kannte.
Interessant war anschließend, welche Quellen ChatGPT für seine Empfehlung
herangezogen hat.
Man kann sich diese Quellen ja anzeigen lassen und genau das empfehle ich
jedem Unternehmen: Testet eure eigenen Produkte. Schaut nach, welche Quellen
genannt werden und warum bestimmte Marken empfohlen werden.
Bei meinem Beispiel spielten unter anderem Trustpilot und YouTube eine Rolle.
Gerade YouTube wird immer wieder als besonders wichtige Quelle für Large
Language Models genannt.
Natürlich ist hochwertiger Video-Content aufwendiger zu produzieren. Trotzdem
lohnt sich der Aufwand.
Ich habe mir damals eines der empfohlenen Videos angeschaut.
Darin sprach ein Creator genau das Problem an, das ich in meiner Suchanfrage
genannt hatte: Sportkleidung, die nicht unangenehm riecht.
Innerhalb weniger Sekunden erklärte er seine Erfahrungen mit dem Shirt und
genau das hat mich überzeugt.
Ich hätte dieses Produkt anschließend sofort gekauft.
Dabei kannte ich die Marke vorher überhaupt nicht.
Später habe ich recherchiert und festgestellt, dass sich der Gründer sehr früh mit
dem Thema Agentic Commerce beschäftigt hat.

Das zeigt, dass Unternehmen schon heute aktiv Einfluss darauf nehmen können,
wie sie von KI-Systemen wahrgenommen werden.
Marilyn
Das passt auch sehr gut zum Thema User Generated Content.
Influencer-Marketing begleitet uns zwar schon seit einigen Jahren, aber
authentische Erfahrungsberichte werden künftig noch wichtiger.
Markenbotschafter, Creator und echte Anwendungssituationen schaffen Vertrauen
– sowohl bei Menschen als auch bei KI-Systemen.
Dorit, lass uns noch über die Demokratisierung sprechen.
In den vergangenen Jahren hatten häufig diejenigen Vorteile, die die größten
Marketingbudgets hatten und sich teure Anzeigen leisten konnten.
Jetzt werden die Karten doch eigentlich neu gemischt.
Ist das nicht eine große Chance für kleinere Marken?
Dorit Posdorf:
Ich sehe das genauso.
Der E-Commerce war in den vergangenen Jahren sehr stark eingefahren.
Wer viel Geld investieren konnte, dominierte häufig die Suchergebnisse und
erhielt den meisten Traffic.
Jetzt beginnt alles noch einmal von vorne.
Alle müssen verstehen, wie sie in ChatGPT, Perplexity oder andere KI-Systeme
gelangen.
Das eröffnet insbesondere kleineren Marken neue Chancen.
Wir haben in den vergangenen Jahren immer wieder gesehen, dass auch in stark
umkämpften Märkten neue Marken erfolgreich werden konnten.
Der entscheidende Punkt bleibt jedoch derselbe:
Eine Marke muss ein echtes Problem lösen.
Unternehmen müssen ihren Product-Market-Fit wirklich verstehen.

Nicht der günstigste Preis ist automatisch der Product-Market-Fit.
Entscheidend ist, die Bedürfnisse der Kundinnen und Kunden genau zu kennen
und ein relevantes Problem besser zu lösen als andere.
Wenn diese Problemlösung mit Vertrauen verbunden wird, entsteht eine starke
Marke.
Und genau davon können auch kleinere Unternehmen profitieren.
Gerade weil jetzt viel ausprobiert werden muss und Geschwindigkeit wichtig ist,
sehe ich hier große Chancen.
Marilyn
Was bedeutet diese Entwicklung eigentlich für Plattformen und Marktplätze?
Dorit Posdorf:
Das ist eine spannende Frage.
Die ganz großen Plattformen wie Amazon werden selbstverständlich bestehen
bleiben.
Amazon verfolgt derzeit allerdings eine sehr klare Strategie.
Mit Rufus verfügt Amazon inzwischen über einen eigenen KI-Assistenten und hält
die gesamte Customer Journey möglichst innerhalb des eigenen Ökosystems.
Spannender wird die Entwicklung bei klassischen Marktplätzen.
Ich sehe diese Entwicklung durchaus kritisch.
Viele Marktplätze verfügen – abgesehen von schneller Lieferung oder großer
Produktauswahl – über vergleichsweise wenig eigene Markenidentität.
Gleichzeitig war es im E-Commerce schon immer wichtig, möglichst große
Warenkörbe zu erzielen.
Auf Marktplätzen funktioniert das naturgemäß gut, weil dort verschiedene Händler
und Kategorien zusammenkommen.
Wie sich Agentic Commerce langfristig auf dieses Modell auswirkt, bleibt
abzuwarten.
Sicher ist jedoch:

Marktplatzbetreiber werden neue Möglichkeiten finden, ihre Reichweite und ihre
Datenbasis zu monetarisieren.
Ich würde mir als Händler, der stark vom Marktplatzgeschäft abhängig ist, heute
sehr genau überlegen, welchen eigenen Mehrwert meine Marke künftig bietet.
Marilyn
Lass uns zum Schluss noch auf das Thema Loyalty schauen.
Wie verändern sich Kundenbindung und Loyalty-Programme?
Dorit Posdorf:
Darüber habe ich in den vergangenen Wochen tatsächlich intensiv nachgedacht.
Für Marken war es schon immer wichtig, möglichst viele First-Party-Daten selbst
zu besitzen.
Wer den direkten Kundenzugang hat, kennt Kaufhistorie, Interessen und Verhalten
und kann Kundinnen und Kunden gezielt wieder ansprechen.
Wenn künftig jedoch immer häufiger KI-Systeme zwischen Kunde und Händler
stehen, stellt sich automatisch die Frage:
Wo findet der Checkout statt?
Und wem gehören anschließend die Kundendaten?
Gleichzeitig können Nutzerinnen und Nutzer ihrem persönlichen KI-Agenten
weiterhin sagen:
„Buche bitte mit Lufthansa, weil ich dort Status habe.“
Oder:
„Kaufe bei einem Händler, bei dem ich Payback-Punkte sammle.“
Auch eigene Loyalty-Programme könnten dadurch künftig eine wichtige Rolle
spielen.
Im Universal Commerce Protocol, das Google vorgestellt hat, gibt es bereits
Überlegungen, wie Loyalitätsprogramme technisch eingebunden werden könnten.
Dadurch wäre es weiterhin möglich, Kunden eindeutig zuzuordnen und langfristige
Beziehungen aufzubauen.

Deshalb lohnt es sich aus meiner Sicht, bestehende Loyalty-Programme jetzt
kritisch zu überprüfen und weiterzuentwickeln.
Parallel dazu sollten Unternehmen ihre Website sowie ihre Produktdaten
konsequent auf die Anforderungen von KI-Systemen ausrichten.
Marilyn
Neben Loyalty gibt es natürlich noch viele weitere Kanäle.
Agentic Commerce beziehungsweise Large Language Models sind ja nur ein
neuer Touchpoint. Der stationäre Handel bleibt bestehen, Community-Events
bleiben wichtig, genauso wie Apps oder Social Media.
Es wird also nicht alles ausschließlich über KI laufen.
Dorit Posdorf:
Genau.
Agentic Commerce wird ein weiterer Vertriebskanal sein – ein sehr relevanter,
aber eben nicht der einzige.
Dennoch werden sich Marktanteile verschieben.
Es gibt bereits Prognosen großer Beratungshäuser, die davon ausgehen, dass bis
2030 rund 30 Prozent des E-Commerce über Agenten abgewickelt werden
könnten.
Ich sehe diese Zahlen allerdings etwas kritisch.
Vor allem beim eigentlichen Checkout.
Momentan wird viel darüber diskutiert, dass Agenten künftig den kompletten
Kaufprozess eigenständig abschließen.
Ich persönlich glaube, dass das zunächst vor allem bei wiederkehrenden
Bestellungen oder günstigeren Produkten funktionieren wird.
Auch im B2B-Bereich oder in der Beschaffung halte ich das für sehr
wahrscheinlich.
Im klassischen B2C-Geschäft – insbesondere bei hochpreisigen Produkten – bin
ich dagegen deutlich vorsichtiger.
Marilyn

Ich könnte mir gut vorstellen, dass das beispielsweise bei einem regelmäßigen
Einkauf funktioniert.
Wenn ich jede Woche denselben Einkauf bei REWE bestelle, könnte ich meinem
Agenten einfach sagen:
„Bestell bitte den üblichen Warenkorb und ergänze heute noch Weintrauben sowie
Tomate-Mozzarella.“
In solchen Situationen erscheint mir das durchaus realistisch.
Dorit Posdorf:
Ja, genau.
Dafür braucht es allerdings auch einen entsprechenden rechtlichen Rahmen.
Es muss klar geregelt sein, wer verantwortlich ist, wenn etwas schiefläuft.
Ich musste dabei an die früheren Prepaid-Karten denken.
Vielleicht wird es künftig spezielle Zahlungsbudgets für KI-Agenten geben.
Man hinterlegt beispielsweise 100 oder 200 Euro und innerhalb dieses Rahmens
darf der Agent eigenständig einkaufen.
Damit ließe sich das finanzielle Risiko deutlich begrenzen.
Gerade bei bestehenden Kundenbeziehungen kann ich mir vorstellen, dass solche
Lösungen die Convenience erheblich steigern.
Wir Menschen sind schließlich sehr darauf bedacht, Dinge möglichst einfach und
komfortabel zu erledigen.
Marilyn
Und wenn wir unserem persönlichen KI-Agenten ohnehin schon seit Jahren
vertrauen, Termine planen lassen und viele andere Aufgaben übertragen, dann
erscheint der Schritt zum automatisierten Einkauf eigentlich gar nicht mehr so
groß.
Die entscheidende Frage ist vermutlich nur, wann und in welchem Umfang sich
das durchsetzt.
Wir stehen schließlich noch ganz am Anfang dieser Entwicklung.
Liebe Dorit, herzlichen Dank für diesen spannenden Überblick.

Ich glaube, wir haben heute verstanden, dass Agentic Commerce vor allem eine
große Chance ist.
Unternehmen können schon jetzt aktiv werden:
Produktdaten erweitern, FAQs aufbauen, hochwertige Inhalte veröffentlichen und
beobachten, welche Marken in ihrer Kategorie bereits von KI-Systemen empfohlen
werden.
Dorit Posdorf:
Genau.
Für mich ist der wichtigste Gedanke, Vertrauen maschinenlesbar zu machen.
Vertrauen muss nicht nur zwischen Marke und Mensch entstehen, sondern auch
für KI-Systeme nachvollziehbar sein.
Dazu gehören hochwertige Produktdaten, klare Informationen zu
Anwendungsfällen, Garantien, Serviceleistungen und allen Aspekten, die das
Angebot eines Unternehmens ausmachen.
Wer diese Informationen strukturiert bereitstellt, schafft die Grundlage dafür,
künftig von KI-Systemen empfohlen zu werden.
Und gleichzeitig hilft dieser Prozess auch dabei, die eigene Positionierung und
Differenzierung als Marke noch einmal zu schärfen.
Marilyn
Ich bin sehr gespannt, wie sich das alles weiterentwickeln wird.
Dorit Posdorf:
Ich auch.
Marilyn
Liebe Dorit, herzlichen Dank, dass du heute dabei warst und deine Erfahrungen
mit uns geteilt hast.
Dorit Posdorf:
Sehr gerne. Vielen Dank für die Einladung.
Marilyn
Alles Gute und wir hören beziehungsweise lesen uns bestimmt bald wieder.
Dorit Posdorf:

Darauf freue ich mich. Danke dir.
Marilyn
Ciao!
Dorit Posdorf:
Ciao!