Agentic AI: Was KI-Agenten heute im Betrieb können und wo sie noch nicht angekommen sind

Agentic AI. Der Begriff fällt gerade überall, und kaum einer sagt dazu, was er eigentlich bedeutet. Ganz kurz. Ein Navi sagt dir, wo du abbiegen musst. Ein Agent fährt.

Eine normale KI gibt dir eine Antwort, und die Arbeit machst immer noch du. Ein Agent bekommt ein Ziel und sucht sich die Schritte dahin selbst. In diesem Beitrag geht es darum, was das im Betrieb konkret heißt, wie weit der Mittelstand damit ist und warum der Kaufabschluss durch einen Agenten im Onlineshop noch die Ausnahme ist.

Was einen Agenten von einem Chatbot unterscheidet

Ein Chatbot reagiert auf eine Frage. Ein Agent arbeitet an einem Ziel. Damit das funktioniert, braucht er drei Dinge.

• Zugriff auf Werkzeuge. Postfach, Kalender, CRM, Warenwirtschaft, Dateiablage. Ohne diesen Zugriff bleibt es ein Chatbot, der gut formulieren kann.
• Einen Plan. Der Agent zerlegt das Ziel in Schritte und entscheidet selbst, welcher als Nächstes dran ist.
• Eine Prüfung. Er schaut sich das Ergebnis an und macht weiter, bis es passt.

Beim KI-Meetup in Wasserburg im September war genau das Thema. Pedro Wiechers hat am Beispiel eines Blogposts gezeigt, wie ein Agent seine Ergebnisse in Schleifen prüft, bis sie vorher festgelegte Kriterien erfüllen. Die Arbeit verschiebt sich damit vom Schreiben zum Festlegen, was gut ist. Martin Brandl hat gezeigt, wie man Agenten mit sogenannten Skills versorgt, damit die Ergebnisse gleich bleiben, egal welches Modell und welcher Anbieter dahinter läuft. Für einen Betrieb ist das der Punkt, an dem aus einer Spielerei ein Werkzeug wird, auf das man sich verlassen kann.

Ein Agent aus unserem Alltag

Bei uns läuft so ein Agent für unsere Inhalte. Er geht jede Woche die Newsletter im Postfach durch, sortiert aus, was für unsere Zielgruppe nichts bringt, und sucht zu jedem Thema eine deutsche Quelle. Freitags fragt er von selbst nach, was es bei operunAI Neues gibt. Blog, Skripte und Kalender hat er da schon durch. Wir sagen nur noch ja oder nein.

Seine Fehler macht so ein Agent allerdings genauso selbstständig. Deshalb bleibt die Freigabe am Anfang bei einem Menschen. Mit der Zeit sieht man, wo er zuverlässig ist, und gibt ihm dort mehr Spielraum.

Wie weit der Mittelstand ist

Eine aktuelle YouGov-Befragung im Auftrag von Alibaba.com und dem Bundesverband E-Commerce und Versandhandel (bevh) gibt einen ersten Anhaltspunkt. Befragt wurden vom 8. bis 15. September 2026 insgesamt 438 Inhaber und Entscheider aus E-Commerce und Einkauf in Deutschland. Rund ein Viertel von ihnen setzt Agentic AI bereits ein. In Betrieben ab zehn Mitarbeitenden sind es rund 45 Prozent, regelmäßig nutzen es dort 21 Prozent. Bei Entscheidern unter 35 ist es jeder Dritte. Generative KI insgesamt nutzen fast zwei Drittel zumindest gelegentlich (Meldung bei onvista).

Zur Einordnung gehört, dass hier Leute aus Handel und Einkauf befragt wurden, also eher digitalaffine Betriebe. Und „einsetzen” ist ein weiter Begriff. Aus unseren Gesprächen mit Geschäftsführern kennen wir eher das Bild, dass einzelne Mitarbeiter Agentenfunktionen in ChatGPT, Copilot oder Gemini ausprobieren, während echte Agenten, die über mehrere Systeme hinweg arbeiten, im Produktivbetrieb noch selten sind.

Wo Agenten im Betrieb heute tragen

Agenten lohnen sich dort, wo Informationen aus mehreren Quellen zusammenkommen und vorher nicht feststeht, welche Schritte nötig sind. Typische Vorgänge im Backoffice sind diese.

• Anfragen vorqualifizieren. Eine Anfrage kommt per Mail, der Agent prüft im CRM, ob es den Kunden schon gibt, holt die letzten Angebote dazu und legt dem Vertrieb eine Zusammenfassung mit Vorschlag hin.
• Belege und Rechnungen zuordnen. Eingangsrechnungen werden gelesen, mit Bestellungen abgeglichen, Abweichungen landen bei der Buchhaltung statt im Stapel.
• Angebote vorbereiten. Aus Anfrage, Preisliste und früheren Projekten entsteht ein Entwurf, den ein Mensch prüft und verschickt.
• Recherche und Beobachtung. Wettbewerber, Ausschreibungen, Förderprogramme, Lieferantenpreise. Der Agent schaut regelmäßig nach und meldet sich nur, wenn sich etwas ändert.
• Daten zwischen Systemen abgleichen. Wenn Warenwirtschaft, Shop und Buchhaltung nicht dasselbe sagen, findet ein Agent die Stelle schneller als jemand, der drei Fenster nebeneinander offen hat.

Gemeinsam ist allen Beispielen, dass der Agent vorbereitet und ein Mensch entscheidet. Genau so fangen gute Projekte an.

Agentic Commerce, wenn der Kunde ein Agent ist

Die zweite Seite von Agentic AI betrifft jeden, der online verkauft. Hier kauft nicht mehr der Mensch selbst, sondern sein Agent sucht, vergleicht und bestellt für ihn.

Meta hat im September seine KI-App Muse gestartet, die genau das kann, und sie stand in den USA schnell ganz oben im App Store. Amazon lässt sie nicht einkaufen. Nutzer berichten von einer Fehlermeldung, die auf einen nicht autorisierten KI-Agenten und die Nutzungsbedingungen verweist (IT-Boltwise).

Ganz so weit, wie die Schlagzeilen klingen, ist das Thema aber noch nicht. OpenAI hat seinen Instant Checkout in ChatGPT, also den Kauf direkt im Chat, Anfang März 2026 wieder zurückgezogen. Von den Millionen Shopify-Händlern waren laut Forrester nur rund 30 damit live. Der Kauf direkt im Chat ist bis heute ein Angebot für die USA, einen Termin für die EU gibt es nicht (brackmedia).

Bei den Käufern sieht es ähnlich aus. Laut einer Deloitte-Studie nutzen 56 Prozent der europäischen Verbraucher KI beim Einkaufen bereits, in Deutschland sind es 52 Prozent. Den eigentlichen Kauf samt Bezahlung wollen aber nur 8 bis 10 Prozent an eine KI abgeben (Deloitte-Studie bei Google). Dazu kommt, dass die Haftung noch nicht geklärt ist. Wenn ein Agent das falsche Teil bestellt, ist offen, wer am Ende den Ärger hat (heise zur Haftungsfrage).

Agentic Commerce ist in Deutschland 2026 also vor allem ein Thema bei Suche und Beratung, nicht beim Bezahlen. Für einen Shop heißt das trotzdem, jetzt zu handeln, weil der Agent die Vorauswahl trifft. Wer dort nicht auftaucht, kommt gar nicht erst in den Warenkorb.

• Bot-Traffic prüfen. Frag deinen Hoster, was die Firewall mit Agenten macht. Bei vielen Shops steht das auf Blocken. Dann hast du die Entscheidung schon getroffen, ohne es zu merken.
• Produktdaten maschinenlesbar machen. Maße, Material, Lieferzeit, Kompatibilität, Verfügbarkeit. Was heute nur im Fließtext oder auf einem Bild steht, findet ein Agent nicht.
• Die Fragen beantworten, die Kunden stellen. Passt das zu meinem Gerät, ist das spülmaschinenfest, bis wann ist es da. Genau diese Fragen stellt der Agent stellvertretend.
• Den Kauf im eigenen Shop halten. Der Agent berät und verlinkt, abgeschlossen wird bei dir. Das ist heute der realistische Weg.

Genau darum geht es auch beim nächsten KI-Meetup in Wasserburg am 19. November, Thema ist KI im Onlineshop.

Wann ein Agent die falsche Wahl ist

So viel Aufmerksamkeit Agenten gerade bekommen, nicht jeder Ablauf braucht einen. Ein Agent sucht sich den Weg jedes Mal neu. Das ist seine Stärke, wenn vorher nicht feststeht, was zu tun ist. Bei einem Ablauf, der jedes Mal identisch enden soll, ist es eine Schwäche. Dafür gibt es Scripts und klassische Workflows mit n8n, die jedes Mal dasselbe tun. Warum wir einem Unternehmer genau davon abgeraten haben, KI für seine täglichen Deployments einzusetzen, steht in einem eigenen Beitrag.

Was wir bei operunAI bauen

Hinter operunAI stehen über 20 Jahre Softwareentwicklung, mit Schwerpunkt auf Systemen mit Berechtigungen, Freigaben und Workflows. Genau das ist bei Agenten der schwierige Teil. Das Sprachmodell ist schnell angebunden. Aufwendig ist die Frage, worauf der Agent zugreifen darf, wo ein Mensch freigibt, was protokolliert wird und was passiert, wenn er sich irrt.

Wir konzipieren und bauen agentische Systeme für den Mittelstand, vom Agenten im Backoffice über die Anbindung an Warenwirtschaft und CRM bis zur Vorbereitung eines Shops auf Agentic Commerce. Unsere Telefon-KI und unsere Chatbots sind im Grunde spezialisierte Agenten für die Kundenkommunikation. Am Anfang steht immer die Frage, ob es überhaupt einen Agenten braucht oder ob ein einfacher Workflow reicht. Das klären wir im kostenlosen Erstgespräch.

Fazit

Agentic AI ist kein neues Modell, sondern eine neue Arbeitsweise. Die KI bekommt ein Ziel, Zugriff auf deine Werkzeuge und die Aufgabe, ihr Ergebnis selbst zu prüfen. Im Backoffice ist das heute schon produktiv einsetzbar, wenn die Freigabe bei einem Menschen bleibt. Im Onlinehandel entscheidet der Agent schon mit, was im Warenkorb landet, auch wenn er noch selten selbst bezahlt. Wer seine Daten jetzt dafür aufbereitet, ist vorne, wenn sich das ändert.