Der digitale Handel im B2B steht vor der nächsten Evolutionsstufe. Im Rahmen der in Zusammenarbeit vom IFH KÖLN mit novomind entstandenen Studie „Autonomous Commerce – Ein Fitness-Programm für den (B2B und B2C) Handel“ spricht Markus Rohmeyer, CPO von Novomind, im Interview über Autonomous Commerce und erklärt, warum klassische Portale, Self-Services und E-Procurement-Lösungen künftig nicht mehr ausreichen. Stattdessen rücken KI-gestützte Agenten in den Mittelpunkt, die Prozesse nicht nur unterstützen, sondern eigenständig ausführen – von der Bedarfsanalyse bis zur Bestellung. Doch Autonomous Commerce bedeutet mehr als Automatisierung: Es verändert die Art, wie Unternehmen Entscheidungen treffen, Systeme orchestrieren und mit ihren Geschäftspartnern interagieren. Rohmeyer zeigt, welche Potenziale bereits heute realisierbar sind, wo Unternehmen stehen und warum agentenbasierte Modelle den B2B-Commerce nachhaltig transformieren werden.
Markus, warum ist Autonomous Commerce gerade im B2B ein so großes Thema?
Autonomous Commerce gewinnt im B2B enorm an Bedeutung, weil die Anforderungen in diesem Marktsegment besonders komplex sind. Viele Unternehmen haben in den vergangenen Jahren ihre Produktdaten digitalisiert und Bestellprozesse online gebracht. Danach folgten Self-Service-Portale. Jetzt stehen sie an dem Punkt, an dem sie Abläufe effizienter, schneller und intelligenter gestalten wollen. Genau an dieser Stelle kommt KI ins Spiel. Wir sehen, dass B2B-Kundenportale zunehmend von Automatisierung geprägt sind und Unternehmen prüfen, welche geschäftlichen Transaktionen sich mit KI unterstützen oder vollständig automatisieren lassen. Der Druck ist hoch, denn die Märkte sind groß, dynamisch und geprägt von wiederkehrenden, datenintensiven Prozessen, die sich für Automatisierung ideal eignen.
Welche konkreten Prozesse im B2B lassen sich durch Autonomous Commerce verbessern?
Im B2B gibt es eine Vielzahl von wiederkehrenden Vorgängen, die sich hervorragend automatisieren lassen: Bestellungen, Nachbestellungen, Replenishment, Lieferanfragen, Reklamationen oder Freigabeprozesse. Viele dieser Abläufe gibt es in irgendeiner Form schon heute – etwa klassische EDI-Anbindungen. Neu ist, dass KI in der Lage ist, diese Prozesse inhaltlich zu verstehen. Ein Agent erkennt zum Beispiel, warum Bestellungen ausbleiben, warum die Conversion sinkt oder warum bestimmte Kategorien schlechter performen. Er kann Vorschläge machen, Muster erkennen oder direkt Maßnahmen auslösen. Die Qualität der Entscheidungen steigt dadurch erheblich. Besonders in Wiederholungsszenarien spielt Autonomous Commerce seine Stärken aus, weil kein Mensch ständig dieselben Kontrollen durchführen muss.
Du sprichst häufig von AI Agents. Was unterscheidet einen Agenten von einem klassischen KI-Modell?
Ein klassisches KI-Modell liefert Antworten, ein Agent führt Handlungen aus. Das ist der grundlegende Unterschied. Ein AI Agent versteht die Aufgabe, analysiert die Situation, plant Handlungsschritte und nutzt dann Tools, um diese Schritte umzusetzen – zum Beispiel die Suche oder den Warenkorb eines Shops, Produkt-APIs eines PIM oder Schnittstellen zu ERP-Systemen. In unserer Welt bedeutet das: Daten, APIs und eine Plattform, die Prozesse orchestriert, bilden die Basis. Der Agent wird dadurch zu einer Art digitalem Mitarbeitenden, der eigenständig Aufgaben erledigen kann. Er interagiert mit Systemen, ruft Funktionen auf, stößt Prozesse an und lernt aus den Ergebnissen. Genau diese Kombination aus Verstehen und Handeln macht Autonomous Commerce möglich.
Wie weit sind Unternehmen im B2B mit solchen Technologien?
Die Spannbreite ist enorm. Es gibt Unternehmen, die bereits KI-Prototypen implementiert haben oder mit Modellen in Azure arbeiten. Andere haben zwar Pilotprojekte, aber noch keine echte Integration in ihre Systemlandschaft. Und es gibt Unternehmen, die noch ganz am Anfang stehen und sich fragen, wo sie überhaupt anfangen sollen. Was wir überall sehen: Der Bedarf ist da, aber der Weg ist nicht immer klar. Wichtig ist, klein und pragmatisch zu starten – mit Prozessen, die gut messbar sind und geringe Risiken haben. Von dort aus lässt sich schrittweise Automatisierung aufbauen. Autonomous Commerce muss nicht sofort vollständig autonom sein. Es beginnt immer mit assistierten Entscheidungen und entwickelt sich dann weiter.
Kannst du ein Beispiel geben, wie Autonomous Commerce heute schon funktioniert?
Ein gutes Beispiel ist unser Shopping Assistant, der bei HolzLand eingesetzt wird. Auch wenn er im B2C-Kontext startet, zeigt er sehr anschaulich, wie ein KI-Agent tief in Systeme integriert arbeiten kann. Der Assistent nutzt die Produktsuche, Empfehlungen, den Warenkorb und andere Funktionen des Shops, ohne dass Daten kopiert oder ausgelagert werden müssen. Übertragen auf B2B bedeutet das: Ein Agent kann Bestellprozesse automatisieren, Sortimente analysieren, Verfügbarkeiten prüfen oder Produktdaten aufbereiten. Besonders spannend wird es, wenn ein Agent ganze Projekte versteht – etwa komplexe Bauvorhaben oder Beschaffungsprozesse. Dann kann er Bedarfe antizipieren, Alternativen vorschlagen oder automatisch Angebote einholen. Das eröffnet ganz neue Effizienzpotenziale.
Wohin entwickelt sich Autonomous Commerce aus deiner Sicht in den nächsten Jahren?
Autonomous Commerce wird sich im B2B zum Standard entwickeln. Die wachsende Komplexität von Sortimenten, Lieferketten und Kundenbeziehungen lässt sich ohne intelligente Automatisierung kaum noch bewältigen. Unternehmen müssen schneller reagieren, verlässlicher planen und effizienter arbeiten.
Zudem etabliert sich Agentic Commerce im B2C als Trend, bei dem (semi-)autonome AI Agenten eigenständig mit der E-Commerce-Infrastruktur von Händlern und deren Agenten interagieren. Dieses Modell lässt sich auf B2B übertragen, wo z.B. Purchasing Agents innerhalb von Plattformen oder direkt mit Supplier Agents Preise und Verträge verhandeln, Informationen austauschen und Bestellungen platzieren können. Damit verschiebt sich Digital Commerce von nutzergetriebenen Interaktionen zu agentenbasierten Prozessen. Im Ergebnis transformiert Agentic Commerce im B2B Beschaffung und Vertrieb zu hochautomatisierten, KI-gestützten End-to-End-Prozessen und verändert im B2C grundlegend die Entstehung von Kaufentscheidungen.