Was AI nicht lesen kann, wird AI nicht empfehlen

München, 15. Oktober 2026 – INNOVATION DAY 2026: Carina Müller, der Mediaplus Gruppe und Sophie von dem Bussche, von hmmh

Agentic Commerce ist derzeit in aller Munde. Auf Konferenzen, in LinkedIn-Feeds und Branchenreports zeichnet sich ein spannendes Zukunftsbild ab: autonome Agenten, die Produkte vergleichen, mit Marken verhandeln und schließlich Einkäufe in unserem Namen abschließen. Doch auf dem Innovation Day 2026 machten Sophie von dem Bussche, Senior Business Development Manager bei hmmh AG, und Carina Müller, General Manager Commerce der Mediaplus Gruppe, deutlich, dass viele Unternehmen den Fokus auf den falschen Teil dieser Entwicklung legen. 

Die eigentliche Transformation von Commerce liegt nicht irgendwann in der Zukunft. Sie findet bereits heute statt. Konsumen*innen nutzen AI zunehmend, um Produkte zu entdecken, zu vergleichen und zu bewerten, lange bevor eine Kaufentscheidung fällt. 

Der Handel hat sich im Laufe seiner Geschichte immer wieder neu erfunden. Auf klassische Ladengeschäfte folgten Supermärkte. Kataloge wurden digitalisiert. E-Commerce entwickelte sich zu Omnichannel-Erlebnissen. Social-Plattformen ließen die Grenzen zwischen Content und Commerce verschwimmen. AI Commerce ist lediglich das nächste Kapitel dieser Entwicklung. Der entscheidende Unterschied besteht darin, dass es sich nicht einfach um einen weiteren Vertriebskanal handelt. Vielmehr etabliert sich eine neue Entscheidungsebene zwischen Konsument:innen und Marken. AI ist längst nicht mehr nur ein Werkzeug. Sie wird zunehmend selbst Teil des Einkaufsprozesses. 

Die Herausforderung dabei: Kund*innen bewegen sich heute nur noch selten auf direktem Weg zum Kauf. Während der Session schilderte Carina Müller ihre Suche nach einem neuen Staubsauger. Diese führte von Amazon zu ChatGPT, weiter auf Bewertungsportale, zurück auf Produktseiten und schließlich auf Preisvergleichsplattformen, bevor sie am Ende wieder dort landete, wo alles begonnen hatte. Dieses Beispiel verdeutlicht, wie Kaufentscheidungen heute zunehmend entstehen: Menschen wechseln fortlaufend zwischen Plattformen, Touchpoints und Informationsquellen. Künstliche Intelligenz ersetzt diesen Prozess nicht, sie beschleunigt ihn. Während Marketer häufig noch in den klassischen Phasen Awareness, Consideration und Purchase denken, bewegen sich Konsument*innen längst in einer deutlich komplexeren Search-Realität. Empfehlungen, Reviews, AI-generierte Vergleiche und Erfahrungen mit Händlern beeinflussen sich dabei permanent gegenseitig. 

Besonders relevant für Marken ist die Geschwindigkeit, mit der sich dieses Verhalten etabliert. Laut einer Deloitte-Studie haben bereits 56 Prozent der europäischen Konsument*innen AI beim Shopping genutzt. Fast jede dritte Person würde zudem aufgrund einer AI-Empfehlung einen Wechsel ihres bevorzugten Retailers in Betracht ziehen. Die Konsequenzen sind weitreichend. Markenloyalität wird nicht mehr allein durch Werbung, Preisgestaltung oder Customer Experience geprägt. Zunehmend entscheidet, wie gut eine Marke von AI-Systemen verstanden und empfohlen werden kann. 

An diesem Punkt verschiebt sich die Diskussion von Agentic Commerce hin zu AI Readiness. AI bewertet Produkte nicht auf dieselbe Weise wie Menschen. Menschen verlassen sich häufig auf Gewohnheiten, Emotionen, Markenvertrautheit oder ihr Bauchgefühl. AI hingegen benötigt Informationen. Um Empfehlungen zu generieren, kombiniert sie Produktdaten, externe Evidenz und den jeweiligen Nutzungskontext. Produktdetails, Verfügbarkeit und Preis bilden dabei nur einen Teil der Gleichung. Reviews, Meinungen von Expert*innen und Online-Diskussionen liefern zusätzliche Validierung. Individuelle Präferenzen, Kaufhistorie und der Kontext einer konkreten Anfrage vervollständigen das Bild. Daraus entsteht eine grundlegend neue Form der Product Discovery. Sie hängt nicht mehr ausschließlich von Markenwahrnehmung ab, sondern davon, ob ein Produkt klar verstanden, nachvollziehbar erklärt und einem konkreten Bedarf zugeordnet werden kann. 

Deshalb zog sich eine zentrale Botschaft durch die gesamte Masterclass: Was AI nicht lesen kann, wird AI nicht empfehlen. Produktdaten, die ursprünglich für interne Systeme oder Online-Shops erstellt wurden, reichen für AI-getriebene Product Discovery häufig nicht aus. Maße und technische Spezifikationen allein erklären nicht, warum es ein Produkt gibt, für wen es gedacht ist und in welchen Situationen es einen konkreten Mehrwert bietet. AI-gestütztes Shopping bevorzugt zunehmend Marken, die Kontext liefern, Anwendungsfälle erklären und Intention-basierte Fragen beantworten, statt lediglich Produkteigenschaften aufzulisten. So erhöht AI den Druck auf besseres Produkt-Storytelling, nicht nur auf bessere Technologie. 

Doch Content allein reicht nicht aus. Die Referentinnen machten deutlich, was die eigentliche Voraussetzung für AI Commerce ist: Unified Commerce. Die nahtlose Integration von Kanälen, Daten und operativen Prozessen, um über sämtliche Customer Touchpoints hinweg ein konsistentes Einkaufserlebnis zu schaffen. Viele Organisationen arbeiten jedoch nach wie vor in Silos. Produktinformationen liegen in einem System, Kundendaten in einem anderen, während Marketing-, Commerce-, Service- und Sales-Teams unterschiedliche Ziele verfolgen. Dieses Modell wird zunehmend problematisch, wenn AI-Systeme Informationen gleichzeitig aus verschiedensten Quellen zusammenführen. Sind Daten inkonsistent, unvollständig oder voneinander getrennt, werden Marken für AI schwerer verständlich. 

Unified Commerce ist deshalb weit mehr als ein organisatorisches Buzzword. Es bildet die Grundlage dafür, dass AI Commerce überhaupt funktionieren kann. Ein vernetztes System, eine einheitliche Kundensicht und eine zentrale Source of Truth schaffen die Voraussetzungen dafür, dass AI überhaupt relevante und belastbare Empfehlungen aussprechen kann. 

Die Ironie dabei: Während die Branche intensiv über Agentic Commerce diskutiert, kämpfen viele Marken noch immer mit den Grundlagen. Autonome Einkaufsagenten werden möglicherweise eines Tages direkt mit Retailern verhandeln und Transaktionen mit minimaler menschlicher Beteiligung abschließen. Bis diese Zukunft Realität wird, benötigen Unternehmen jedoch zunächst präzise Produktdaten, vernetzte Systeme, Cloud-fähige Infrastrukturen und ein klares Verständnis dafür, wie AI Kaufentscheidungen bereits heute beeinflusst. Fehlen diese Voraussetzungen, bleibt die Vision von Agentic Commerce außer Reichweite. 

Die Zukunft des Commerce könnte also durchaus den AI Agents gehören. Die unmittelbare Frage lautet jedoch, ob Marken auf jene Intelligence Layer vorbereitet sind, die sich bereits heute zwischen ihnen und ihren Kund*innen etabliert. AI Commerce ist kein Zukunftsszenario mehr. Es entwickelt sich zur Realität. Erfolgreich werden dabei nicht zwangsläufig jene Marken sein, die die fortschrittlichsten AI-Initiativen vorweisen können. Entscheidend wird vielmehr sein, welche Marken es AI am einfachsten machen, ihre Angebote zu verstehen, zu vergleichen und weiterzuempfehlen.