Was agentenbasierter Commerce für Händler bedeutet, wenn KI-Agenten den Einkauf übernehmen

In nicht allzu ferner Zukunft müssen Verbraucherinnen und Verbraucher möglicherweise gar nicht mehr auf „Jetzt kaufen“ klicken. Stattdessen werden autonome KI-Agenten Kaufentscheidungen treffen und Zahlungen ausführen. Dieser Wandel vom menscheninitiierten Einkaufen zum agenten-basierten Handel könnte eine grundlegende Veränderung in der Funktionsweise des Einzelhandels bedeuten.

In diesem Interview teilt Ravi Kumar seine Gedanken darüber, wie agentenbasierte KI die Customer Journey beeinflussen wird, welche Aufgaben auf Einzelhändler zukommen und was sie bereits tun, um diese zu bewältigen.

Ravi, wie unterscheidet sich agentenbasierte KI von herkömmlichen KI- und ML-Lösungen? Inwiefern könnte sie als noch disruptiver angesehen werden?

Ravi Kumar: Traditionelle KI- und ML-Modelle konzentrieren sich eher auf Prognosen auf der Grundlage ihres zuvor erworbenen Wissens. In der Regel trainieren wir ML-Modelle anhand historischer Daten und führen dann Inferenz durch, um zukünftige Werte vorherzusagen.

Bei agentenbasierter KI geht es darum, dass ein virtueller Akteur Entscheidungen auf der Grundlage seines Wissens und seiner Schlussfolgerungsfähigkeiten trifft. Agentenbasierte KI-Lösungen verwenden sehr ausgefeilte Schlussfolgerungsmethoden und können komplexe Ziele in Teilaufgaben zerlegen, mehrere Optionen bewerten und zielorientierte Entscheidungen treffen. Agentische KI-Lösungen können aus ihren Interaktionen und Ergebnissen lernen und ihre Entscheidungsfindung im Laufe der Zeit kontinuierlich verbessern, wobei sie häufig Large Language Models (LLMs) als Koordinatoren für diesen Prozess nutzen. Es geht um einen kontinuierlichen Kreislauf aus Wahrnehmung, Schlussfolgerung, Planung, Handlung und Lernen, der oft von einem LLM gesteuert wird. Und dann gibt es Tools wie LangChain, die es LLMs ermöglichen, mit externen Apps und Datenquellen zu interagieren, wodurch sie sich von reinen Textgeneratoren zu proaktiven Entscheidungsagenten entwickeln.

Agentische KI ist im Vergleich zu traditioneller KI sehr transformativ, da sie Innovation und Forschung beschleunigt. Sie kann Simulationen durchführen, umfangreiche Muster analysieren und sehr schnelle Geschäftsentscheidungen treffen.

Wie würde die von Einzelhändlern eingesetzte agentenbasierte KI die Customer Journey verändern?

Ravi Kumar: Agentische KI kann das Einkaufserlebnis sehr personalisiert gestalten. Sie kann Kundinnen und Kunden das Gefühl geben, dass ihnen eine echte Person beim Kauf hilft. Anstatt auf eine Anfrage der Nutzerinnen und Nutzer zu warten, kann ein agentisches KI-System proaktiv Produkte vorschlagen, die auf früheren Käufen und Lebensereignissen basieren. Agentische KI kann dynamisch personalisierte Rabatte oder Bundles anbieten, die auf dem Echtzeitverhalten und dem wahrscheinlichen Konversionspunkt einer Kundin oder eines Kunden basieren. Sie kann auch Support nach dem Kauf bieten, einschließlich Nachbestellungen, Bearbeitung von Produktproblemen, Vorschläge für Zubehör und Unterstützung bei der Produkteinrichtung.

Wenn KI-Agenten beginnen, autonome Kaufentscheidungen im Namen der Verbraucherinnen und Verbraucher zu treffen, welche Auswirkungen wird dies auf den Einzelhandel haben?

Ravi Kumar: Durch den Einsatz von KI-Agenten bei Kaufentscheidungen wird sich für Einzelhändler vieles ändern. KI-Agenten sind sehr gut darin, die besten Angebote zu finden, was zu einem noch intensiveren Preiswettbewerb führen wird.

Händler müssen sich auf das KI-Agenten-Marketing einlassen – das bedeutet, dass sie ihre Strategien anpassen müssen, um ihre Produkte für KI-Agenten, die im Namen der Verbraucherinnen und Verbraucher handeln, attraktiver und zugänglicher zu machen. Sie müssen sich stark auf die Verbesserung der Qualität ihrer Produkte und Produktbewertungen verlassen. Einzelhändler müssen hochwertige Bestandsdaten pflegen und diese den Agenten zugänglich machen, damit diese bessere Empfehlungen aussprechen können.

Neben diesen Herausforderungen gibt es auch Chancen. Dies wird neue Kundensegmente erschließen und gleiche Wettbewerbsbedingungen für große und kleine Einzelhändler schaffen. Mit KI-Agenten erhalten Einzelhändler beispiellose Einblicke in die tatsächlichen Präferenzen und Entscheidungslogik der Kundinnen und Kunden, was zu besseren Produktangeboten führt.

Gibt es bereits konkrete Initiativen oder Pilotprojekte im Einzelhandel, die sich mit agentenbasiertem Handel befassen?

Ravi Kumar: Ja, es gibt viele Einzelhandelsunternehmen, die konkrete Initiativen und Pilotprogramme durchführen, um den agentenbasierten Handel zu erforschen. Ich habe vor einigen Tagen einen Artikel über die Initiativen von Walmart gelesen, und es scheint, als würden sie an der Entwicklung verschiedener Agenten arbeiten. Viele andere Einzelhändler experimentieren und investieren aktiv, da sie das immense Potenzial dieser sich entwickelnden Landschaft erkennen.

Entwickeln Sie bei Dollar General agentenbasierte KI?

Ravi Kumar: Ja, Dollar General ist ein führendes Einzelhandelsunternehmen, und wir untersuchen auch agentenbasierte KI für verschiedene Lösungen wie konversationsbasierte KI, Wissens-KI und Bots für das Lieferkettenmanagement. Unsere Vision ist es, für jeden Bereich separate Agenten zu entwickeln und diese dann auf Organisationsebene zu konsolidieren, um eine vollständige agentenbasierte KI-Lösung unter einem Dach zu haben.

Welche neuen Geschäftsmodelle könnten sich im Zusammenhang mit dem agentenbasierten Einzelhandel entwickeln?

Ravi Kumar: Nach meinem Verständnis und Wissen wird dies sicherlich zur Entstehung neuer Geschäftsmodelle führen. Abonnementbasierte Einkaufsagenten sind ein sehr wahrscheinliches und bereits im Entstehen begriffenes Geschäftsmodell. Gleichzeitig wird die agentenbasierte KI auch zu erheblichen Veränderungen bestehender Geschäftsmodelle führen.

Was sind die dringendsten Daten- und Cybersicherheitsrisiken im Zusammenhang mit agentenbasierter KI, die Finanztransaktionen autonom durchführt?

Ravi Kumar: Die Autonomie von Agenten birgt erhebliche Risiken für Finanztransaktionen. Viele KI-Modelle sind Black Boxes; sie können Entscheidungen treffen und in großer Zahl betrügerische Transaktionen durchführen. In einem hochgradig vernetzten Finanzsystem, in dem mehrere agentenbasierte KIs autonom interagieren, könnte ein Fehler oder eine böswillige Handlung eines Agenten einen Dominoeffekt auslösen, der zu einer weitreichenden Marktinstabilität oder erheblichen finanziellen Störungen führt. Daher müssen sicherheits- und datenschutzorientierte agentenorientierte Designs und Compliance-Verfahren befolgt werden, bevor Agenten in einem Finanzsystem eingesetzt werden können.

Welche Sicherheitsvorkehrungen oder technischen Anforderungen sind in diesem neuen Modell des agentenbasierten Handels erforderlich?

Ravi Kumar: Dies ist ein sehr wichtiger Punkt. Um Vertrauen, Compliance und Sicherheit im agentenbasierten Handel zu gewährleisten, in dem KI-Agenten autonom Finanztransaktionen abwickeln, sind verschiedene Sicherheitsvorkehrungen erforderlich. Wenn ich die fünf wichtigsten nennen müsste, würde ich Folgendes auflisten:

1. Robuste Authentifizierungsmethoden
2. Datenverschlüsselung
3. Echtzeit-Bedrohungserkennung
4. Einhaltung von Compliance-Vorgaben und Vorschriften
5. Datenschutzorientiertes agentenbasiertes Design

Ist agentenbasierte KI heute bereit für einen breiten Einsatz?

Ravi Kumar: Wenn wir über den Einzelhandel sprechen, gibt es viele Bereiche, in denen agentenbasierte KI-Lösungen weit verbreitet sind und derzeit effektiv eingesetzt werden. Vor allem in Bereichen wie Lieferkettenmanagement, IT-Betrieb, Kundensupport und Geschäftsberichterstattung werden agentenbasierte KI-Lösungen sehr intensiv eingesetzt.

Gleichzeitig sind Bereiche wie Finanztransaktionen noch nicht bereit für vollständig autonome Agenten. Die „Buy-for-me”-Funktion von Amazon zum Beispiel ermöglicht zwar autonome Einkäufe auf Websites von Drittanbietern, aber dennoch müssen Nutzerinnen und Nutzer den Kauf noch ausdrücklich bestätigen, um die endgültige Transaktion abzuschließen.

Welche Meilensteine sehen Sie in den kommenden Jahren auf dem Weg zur Einführung agentenbasierter KI?

Ravi Kumar: Es gibt noch enorm viel zu tun in den kommenden Jahren.

Aus technologischer Sicht braucht es die Weiterentwicklung ausgereifter agentenbasierter KI-Lösungen mit Echtzeit-Auditing, -Überwachung und -Governance von KI-Tool-Flotten, um den Einsatz zu optimieren. Dies wird es Unternehmen ermöglichen, agentenbasierte KI sicher und konform einzusetzen.

Auf Seiten der Verbraucherakzeptanz wird die Einführung agentenbasierter Einkaufslösungen ein entscheidender Meilenstein sein – nämlich dann, wenn Konsumentinnen und Konsumenten vollständig auf KI-Agenten beim Einkauf vertrauen.

Die Arbeit daran, KI-gesteuertes Shopping zur Realität zu machen, ist bereits in vollem Gange. In den kommenden Jahren wird es vor allem darum gehen, Vertrauen, Sicherheit und Interoperabilität zu stärken – und damit den Weg für eine breite, flächendeckende Nutzung zu ebnen.