Der Text entwickelt eine umfassende Perspektive auf agentische Kunden, bei denen KI-Agenten eigenständig im Auftrag von Konsumenten und Unternehmen agieren. Diese Systeme übernehmen zunehmend die gesamte Wertschöpfungskette – von der Suche über Bewertung bis zur Transaktion und Nachbearbeitung. Studien prognostizieren, dass sie bis 2030 bis zu 55% aller Kaufaktivitäten prägen könnten. Dadurch verändert sich Customer Experience grundlegend: Nicht mehr das Erlebnisdesign steht im Mittelpunkt, sondern die Fähigkeit zur sicheren, überprüfbaren und konsistenten Ausführung. Technische Faktoren wie Datenqualität, API-Zuverlässigkeit, Identitäts- und Berechtigungsmanagement sowie Governance werden zur Basis von Vertrauen. Praxisbeispiele aus Zahlungsnetzwerken, Plattformregulierung und Beschaffung verdeutlichen, dass sich Märkte bereits anpassen. Unternehmen, deren Systeme keine maschinenlesbare «Wahrheit» liefern, werden von Agenten ignoriert oder ausgeschlossen. Der Artikel zeigt, dass langfristiger Erfolg nicht durch Innovation allein entsteht, sondern durch skalierbare, kontrollierte und messbare Ausführung im Zusammenspiel von Technologie, Prozessen und Richtlinien.
Der nächste «Kunde», dem viele Unternehmen begegnen werden, ist keine Person, die sich durch Ihre Customer Journey klickt. Es ist ein KI-Agent, der im Namen dieser Person handelt – oder ein Beschaffungs-Bot, der für ein Unternehmen agiert – mit der Erlaubnis, zu suchen, zu vergleichen, zu verhandeln, einzukaufen und Aufgaben nach dem Kauf zu verwalten. Cognizant beschreibt dies als das «agentische Internet»: ein Ökosystem aus KI-gestützten Tools und Agenten, die «im Auftrag der Verbraucher» arbeiten, um Produkte und Dienstleistungen autonom zu finden, zu bewerten, zu erwerben und zu verwalten. In derselben Studie wird prognostiziert, dass KI-affine Verbraucher bis 2030 bis zu 55% der Kaufaktivitäten ausmachen werden.
Das verschiebt den Schwerpunkt im Customer Experience (CX). Agenten werden die Erfahrung weiterhin beeinflussen, aber sie werden zunehmend die Ausführung durchsetzen: Datenqualität, API-Zuverlässigkeit, Berechtigungsverwaltung, Identität, Preisintegrität, Erfüllungsgenauigkeit, Retourenlogik und operative Resilienz. Mit anderen Worten: Die «Erfahrung» wird zu einem Vertrag zwischen Systemen.
Das ist keine Theorie. Visa berichtet, dass bereits 47% der US-Käufer KI-Tools für mindestens eine Einkaufsaufgabe nutzen und dass Hunderte sicherer, von Agenten initiierter Transaktionen mit Partnern abgeschlossen wurden; zudem gibt Visa an, mit über 100 Partnern zusammenzuarbeiten, von denen über 30 in seiner Sandbox entwickeln und über 20 Agenten bzw. Agent-Enabler sich direkt integrieren. Gleichzeitig ziehen Plattformbetreiber klare Grenzen: Reuters hat über den Streit zwischen Amazon und Perplexity AI im Zusammenhang mit einem agentischen Einkaufstool berichtet, einschließlich einer bundesgerichtlichen einstweiligen Verfügung und einer anschließenden vorübergehenden Aussetzung durch ein Berufungsgericht.
Die praktische Konsequenz ist unbequem, aber befreiend: Sie können sich nicht «aus schlechter Ausführung herausdesignen». Wenn ein Agent nicht zuverlässig überprüfen kann, was wahr ist (Verfügbarkeit, Gesamtkosten, Lieferzeitfenster, Rückgabeberechtigung, Identität, Autorisierung), wird er Sie umgehen – oder vollständig daran gehindert, Transaktionen durchzuführen.
Dieser Artikel skizziert eine eigenständige Perspektive auf die Ausführungsarchitektur agentischer Kunden: was sich verändert, welche Belege es gibt und was zuerst aufgebaut werden sollte – über CX, Systeme, APIs und Datenqualität hinweg.
These: CX wird zu einem Ausführungsvertrag
Agentische Kundenfunktionalität ist nicht einfach «ein besserer Chatbot». Sie bezeichnet die Fähigkeit eines KI-Systems, ein Ziel zu formulieren, Optionen zu bewerten, über Tools und Anbieter hinweg Maßnahmen zu ergreifen und aus Ergebnissen zu lernen – unter ausdrücklicher Delegation durch den Nutzer oder eine Organisation. In vielen Kategorien ist der Agent faktisch Ihr neuer Eingangspunkt: Er entscheidet, ob ein Mensch Ihre gestaltete Journey überhaupt jemals sieht.
Zwei Kräfte laufen zusammen:
- Agentische Nachfrage: Verbraucher und Unternehmen setzen KI ein, um kognitive Belastung und Zeit bis zum Kauf zu reduzieren. Cognizants Modellierungen und Umfragen (gemeinsam mit Oxford Economics) beziffern die Größenordnung konkret: KI-affine Verbraucher könnten bis 2030 bis zu 55% der Kaufaktivitäten treiben.
- Ausführungs-Gating: Plattformen, Zahlungsnetzwerke und Anbieter formalisieren, was Agenten tun dürfen, wie sie sich identifizieren müssen und wie «vertrauenswürdige» Automatisierung aussieht – weil nicht autorisierte Automatisierung inzwischen ein Sicherheits-, Betrugs- und Integritätsproblem ist, nicht nur eine UX-Nuance.
Die These ist daher einfach:
Agentische Kunden belohnen nicht Ihre «Experience»-Erzählung. Sie belohnen Ihre Fähigkeit, sicher, überprüfbar und vorhersehbar zu liefern – als eine Reihe maschinenlesbarer Zusagen. Wenn Ihre Ausführung sauber ist, können Agenten Transaktionen durchführen. Wenn sie unscharf ist, können Agenten Ihnen nicht vertrauen – und Vertrauen ist für Agenten größtenteils eine Eigenschaft der Technik.
Ihre traditionelle CX-Arbeit konzentrierte sich stark auf «B» (Bewerten) – durch Messaging, Überzeugung und Journey-Design. Agentische CX zwingt Sie dazu, «C» und «D» zu operationalisieren: Richtlinienprüfungen, Identität, Datenintegrität und Ausführungszuverlässigkeit – in Systemgeschwindigkeit.
Evidenz und Analyse
Der schnellste Weg, das Muster zu erkennen, besteht darin, reale Implementierungen zu betrachten, in denen Agenten entweder Transaktionen durchführen, verhandeln, sich über APIs in Kunden-Workflows einbetten oder Plattformreaktionen durch Richtlinien auslösen.
Vergleichende Betrachtung realer Unternehmensfälle
Der rote Faden in diesen Fällen ist nicht «coole KI». Es ist die Exponierung der Ausführung: Was kann sicher automatisiert werden, was muss weiterhin vom Menschen bestätigt werden, und wie drücken Systeme «Wahrheit» so aus, dass Maschinen sie überprüfen können.
Die nächsten Abschnitte erläutern, was das für CX und Systeme bedeutet.
Die Nachfrageseite verschiebt sich von Journeys hin zu delegierten Ergebnissen
Cognizants länderübergreifende Forschung beschreibt den Wandel unverblümt: Bis 2030 könnten KI-affine Verbraucher bis zu 55% der Kaufaktivitäten ausmachen. Der Bericht skizziert zudem eine Drei-Phasen-Entwicklung, in der KI von der Produktentdeckung über den After-Sales-Bereich hin zu stärker automatisierten Käufen voranschreitet, und betont, dass die Akzeptanz der Verbraucher durch Bequemlichkeit getrieben wird, jedoch durch den Wunsch nach Kontrolle in entscheidenden Momenten begrenzt bleibt.
Das ist der entscheidende Punkt: Agentische Kunden beseitigen menschliche Präferenzen nicht – sie kodifizieren sie. Das bedeutet, dass zwei Realitäten gleichzeitig zu erwarten sind:
- Mehr Automatisierung in Bereichen mit geringem Risiko (Abonnements, Wiederholungskäufe, standardisierte SKUs, stabile Dienstleistungen).
- Mehr explizite Zustimmung und «Human-in-the-Loop»-Prüfpunkte in risikoreichen Situationen (Zahlungen, Identität, regulierte Produkte, Streitfälle).
Wenn Ihr CX-Modell davon ausgeht, dass ein Mensch geduldig Ausnahmen interpretiert («Der Bestand stimmt nicht, aber vielleicht kann ich den Support anrufen»), dann bricht diese Annahme zusammen. Ein Agent wird entweder (a) schnell scheitern und eine verifizierbare Alternative wählen oder (b) um Klärung bitten – allerdings nur, wenn Ihre Systeme diese Interaktion kostengünstig und eindeutig machen.
Commerce wird «agentisch durch Infrastruktur», nicht durch UI
Visas Update vom Dezember 2025 ist bemerkenswert, weil es agentischen Handel von einer vagen Prognose zu konkreten Infrastruktur-Meilensteinen verschiebt: Hunderte sicherer, von Agenten initiierter Transaktionen wurden mit Partnern in kontrollierten Pilotprojekten abgeschlossen. Zudem wird eine Verhaltensbasis quantifiziert: 47% der US-Käufer nutzen KI-Tools für mindestens eine Einkaufsaufgabe.
Das wichtigste Detail ist jedoch nicht der Prozentsatz, sondern die operative Einordnung: Visa stellt fest, dass sich das Ökosystem vom «Finden» zum «Kaufen» bewegt, und nennt konkrete Partnerzahlen (über 100 Partner; über 20 in Integration). Das ist klassisches Plattformdenken: Die Ausführungsschicht wird standardisiert, sodass Agenten auf vorhersehbare Weise Transaktionen durchführen können.
Für Unternehmen bedeutet das, dass agentische Bereitschaft weniger darin besteht, einen «KI-Shopping-Assistenten» hinzuzufügen, sondern vielmehr darin, den transaktionalen Kern mit delegierter, prüfbarer Ausführung kompatibel zu machen. Zahlungsnetzwerke – nicht nur Händler – definieren inzwischen, wie «gute Ausführung» auszusehen hat.
Der Markt verhandelt bereits die Grenzen agentischer Kunden
Der Streit zwischen Amazon und Perplexity ist deshalb relevant, weil er zeigt, was scheitert, wenn Agenten versuchen zu transagieren in einer Welt, die für Menschen gebaut wurde (Sessions, Scraping, Verhaltensannahmen, werbefinanzierte Interfaces). Reuters berichtet über Amazons Vorwurf, dass das agentische Tool von Perplexity verdeckt auf Kundenkonten zugegriffen und automatisierte Aktivitäten als menschliches Surfverhalten getarnt habe. Im März 2026, so Reuters, erließ ein Bundesrichter eine einstweilige Verfügung, die den Perplexity-Agenten auf Amazon blockierte; kurz darauf setzte das US-Berufungsgericht für den 9. Bezirk diese Anordnung vorübergehend aus, während es über einen Antrag auf eine längere Aussetzung entscheidet.
Aus Sicht der Ausführung ergeben sich daraus zwei Lehren:
- «Der Nutzer will es» reicht nicht aus: Marktplatzbetreiber werden Berechtigungs- und Integritätsregeln durchsetzen, insbesondere wenn es um Kundenkonten und Zahlungen geht.
- Agentische Kunden erzwingen eine Veränderung des Sicherheitsmodells: Wenn Ihre Identitäts- und Bot-Erkennungsschichten nicht zwischen «legitimer delegierter Automatisierung» und bösartiger Automatisierung unterscheiden können, blockieren Sie entweder zu viel (und verlieren Innovation) oder lassen zu viel zu (und verlieren Vertrauen). Visa positioniert ausdrücklich das «Trusted Agent Protocol» als einen Weg, legitime Agenten von bösartigen zu unterscheiden.
Genau deshalb ist agentische CX untrennbar mit Security Engineering verbunden.
Plattformen bewegen sich von «UX-Richtlinien» hin zu «Agentenzugriffsrichtlinien»
Wenn der Amazon-Streit das harte Durchsetzungsende zeigt, dann stellen Marktplatzrichtlinien das weiche Governance-Ende dar – die Regeln, die zu Standards werden. Die UX-Richtlinien von gestern sind die Richtlinien für Agentenzugriff von morgen.
- Beispielsweise berichtet Modern Retail, dass eBay seine robots.txt um eine «Robot & Agent Policy» erweitert hat und «Buy-for-me»-Agenten bzw. End-to-End-Abläufe, die ohne menschliche Überprüfung Bestellungen auslösen, ausdrücklich untersagt; zudem wird erwähnt, dass eBay die Regeln für seine Warenkorb-Subdomain verschärft hat, um automatisierten Agentenzugriff zu blockieren (mit einer in der Berichterstattung beschriebenen Ausnahme).
- Wenn Sie Händler, Hersteller, Versicherer, Bank, Reiseanbieter oder Versorgungsunternehmen sind, sollten Sie davon ausgehen, dass Zugriffskontrollen für Agenten zum Normalfall werden – und Ihre Teilnahme davon abhängt, wie sauber Sie maschinenfähige Ausführungsschnittstellen bereitstellen.
Beschaffung beweist den Punkt: Ausführung gewinnt, wenn Verhandlungen Maschine-zu-Maschine werden
«Buy-for-me» im Einzelhandel sorgt für Schlagzeilen, aber in der Beschaffung werden agentische Kunden besonders greifbar: Bots verhandeln und führen Bestellungen aus.
Ein Anbieter-Blog von Pactum nennt Ergebnisse bei Walmart von 3% Einsparungen und 83% Lieferantenzufriedenheit.
Datenqualität und APIs werden Teil des Produkts
Wenn Sie ein klares Beispiel für «Ausführung als CX» sehen möchten, betrachten Sie Moody’s. Die Botschaft ist über Produkt und Kommunikation hinweg konsistent: Der Vorteil liegt nicht im Modell, sondern im vertrauenswürdigen, berechtigten Datenbestand und in der Fähigkeit, diesen in Kunden-Workflows einzubetten.
Beim Launch des Research Assistant im Jahr 2023 berichtet Moody’s von Pilotkennzahlen: Nutzer konnten bis zu 80% der Zeit bei der Datensammlung und bis zu 50% bei der Analyse einsparen; insgesamt konnte das Tool bis zu 27% der typischen Arbeitszeit eines Finanzanalysten einsparen.
Banken, die die Lösungen integrieren, berichten von um bis zu 80% verkürzten Entscheidungszeiten und bis zu 15-fach beschleunigten Kreditbearbeitungszyklen.
Die Verbindung zu CX ist einfach: Für agentische Kunden umfasst Ihr Produkt zunehmend Ihren Datenvertrag (Schemata, Aktualität, Herkunft) und Ihren Ausführungsvertrag (APIs, Latenz, Fehlerraten, Idempotenz, Auditierbarkeit).
Die Einführung beschleunigt sich, aber Vertrauen und ROI-Disziplin sind die entscheidenden Differenzierungsfaktoren
Es gibt eine reale Einführung, aber sie ist ungleichmäßig und durch Hype verzerrt.
Aus der Forschung von Capgemini zu agentischer KI: 23% der Organisationen pilotieren KI-Agenten; 12% haben sie teilweise implementiert; 2% im großen Maßstab; 30% befinden sich in der Erkundungsphase und 31% bereiten kurzfristige Experimente vor.
Aus dem Bericht 2026 des Thomson Reuters Institute (Professional Services): Nur 15% der Fachkräfte geben an, dass ihre Organisation derzeit agentische KI nutzt; 53% sagen, ihre Organisationen befinden sich in Planung oder Prüfung; 77% erwarten, dass agentische KI bis 2030 zentral für Arbeitsabläufe sein wird. Nur 18% geben an, dass ihre Organisationen ROI-Kennzahlen erfassen; 40% wissen nicht, ob der ROI gemessen wird.
Die kombinierte Erkenntnis ist eine nüchterne: Die Ausführungsarchitektur ist der Filter, der bestimmt, ob Sie in den 60% der «Pilotprojekte» verbleiben oder zu dem kleinen Anteil gehören, der mit Vertrauen skaliert. Agentische Kunden verstärken dies, weil «Vertrauen» nicht nur Markenvertrauen ist – es ist operative Überprüfbarkeit.
Warum «Maschinenlesbarkeit» jetzt eine CX-Grundlage ist
Wenn Agenten handeln sollen, benötigen sie strukturierte Wahrheit. Das Tooling-Ökosystem setzt dies bereits voraus.
Die Dokumentation von Google Merchant Center beschreibt strukturierte Datenmarkups als eine maschinenlesbare Darstellung von Produktdaten, die Plattformen dabei hilft, Inhalte zuverlässig zu «verstehen und zu verarbeiten»; sie hebt hervor, dass strukturierte Daten automatische Aktualisierungen von Artikeln unterstützen und Probleme durch Preis- und Verfügbarkeitsabweichungen reduzieren können.
Das ist der Punkt, den viele CX-Programme übersehen: Für einen Agenten sind strukturierte Daten kein «Metadaten»-Thema. Sie sind die Schnittstelle. Wenn Sie Ihre «Wahrheit» nicht maschinenverifizierbar ausdrücken können, sind Sie in agentischen Entscheidungsprozessen unsichtbar oder nicht vertrauenswürdig.
Praktische Empfehlungen
Das Ziel ist nicht, «einen Agenten zu bauen». Das Ziel ist, Ihr Unternehmen so zu gestalten, dass es von Agenten sicher ausführbar ist. Das erfordert Priorisierung, wie wir sie bei der Samsung Group vornehmen.
Nachfolgend die erste Checkliste, die für typische Unternehmensrealitäten konzipiert ist: Legacy-Plattformen, fragmentierte Daten sowie Sicherheits- und Compliance-Anforderungen. Verantwortlichkeiten und Aufwand sind Planungsannahmen. Die KPIs sind so gestaltet, dass sie operativ messbar sind. Die Quelle ist das südkoreanische eGlobalis-Team in Partnerschaft mit der Samsung Group.
Sie ist nicht «wissenschaftlich», hat sich für uns jedoch bewährt. Das bedeutet nicht, dass sie exakt auf Ihr Unternehmen übertragbar ist, aber sie zeigt einen möglichen Weg.
Überblick: Technische Checkliste
Aufwandsschlüssel: S = Wochen; M = 1–2 Quartale; L = 2+ Quartale (abhängig von der Komplexität der Altsysteme). [E1]
Fazit
Es geht nicht länger darum, Erlebnisse zu gestalten. Es geht darum, Ergebnisse zuverlässig, überprüfbar und unter delegierter Autorität sicher ausführbar zu machen. Wenn Ihre Daten, APIs und Richtlinien nicht aufeinander abgestimmt sind, werden Agenten das nicht kompensieren – sie werden Sie umgehen.
Governance wird zum Rückgrat. Sie definiert, was ausgeführt werden kann, unter welchen Bedingungen und mit vollständiger Verantwortlichkeit. Die Strategie folgt, indem sie maschinenlesbare Wahrheit, konsistente Ausführung und messbare Ergebnisse priorisiert.
In diesem Modell ist Vertrauen keine Wahrnehmung – es wird durch Leistung nachgewiesen.
Unternehmen, die erfolgreich sind, werden nicht diejenigen sein, die mehr experimentieren, sondern diejenigen, die besser ausführen – mit Klarheit, Kontrolle und Disziplin im großen Maßstab.
Ricardo Saltz Gulko
Ricardo Saltz Gulko ist Geschäftsführer von Eglobalis, Mitbegründer und Visionär der European Customer Experience Organization. Er ist ein globaler Stratege, Vordenker und Praktiker im Bereich Kundenerfahrung, der für Samsung und seine Kunden wahrnehmbare Design-Analysen mit Schwerpunkt auf Kundenakzeptanz, -erfahrung und -wachstum erstellt.
