Fünf KI-Trends, die den B2B-Commerce 2026 verändern

Ein Gastbeitrag unseres Partners Mirakl.

KI verändert, wie B2B-Unternehmen verkaufen, wie Einkaufsteams Entscheidungen treffen und wie digitale Commerce-Plattformen funktionieren.

Gartner geht davon aus, dass KI-Agenten bis 2028 bei B2B-Einkäufen im Wert von mehr als $15 Billionen US_Dollar eine vermittelnde Rolle spielen werden. Der Wandel hat bereits begonnen, doch viele Unternehmen sind darauf noch nicht vorbereitet. Studien zeigen zudem: Während 64 Prozent der B2B-Verantwortlichen erwarten, dass KI einen „sehr großen“ Einfluss auf den digitalen Vertrieb haben wird, fühlen sich nur 20 Prozent auf die nächsten Entwicklungen vorbereitet.

Genau diese Lücke eröffnet Chancen für Unternehmen, die frühzeitig handeln. Die folgenden fünf Trends zeigen, wo KI den B2B-Commerce verändert und womit sich Unternehmen jetzt auseinandersetzen sollten. 

Trend 1: Conversational AI schafft neue Einkaufskanäle im B2B

B2B-Einkäufer verändern die Art und Weise, wie sie Produkte finden und Bestellungen aufgeben. Diese Entwicklung findet auf zwei Ebenen statt: Einerseits entstehen neue KI-basierte Kanäle, andererseits erhalten bestehende Einkaufs- und Vertriebskanäle zunehmend Conversational-AI-Funktionen.

Einkaufsverantwortliche nutzen bereits heute Large-Language-Model-Plattformen wie ChatGPT, Gemini und Perplexity für die Produktrecherche. Ein Einkäufer könnte beispielsweise eine KI-Plattform damit beauftragen, einen Anbieter für Industrielager zu finden, der eine Lieferung am selben Tag im Mittleren Westen der USA anbietet. LLM-Plattformen werden damit zunehmend Teil der frühen B2B Customer Journey.

Gleichzeitig verändern KI-Agenten bestehende Kanäle. Diese spezialisierten Systeme können Ziele verfolgen, eigenständig Aktionen ausführen und Aufgaben im Auftrag von Nutzer erledigen.

E-Procurement-Systeme setzen zunehmend Agenten ein, die Anfragen in natürlicher Sprache verstehen. Webshops nutzen Chatbots, um Käufer durch komplexe Produktauswahlen zu führen. Auch Messaging-Dienste entwickeln sich zu Bestellkanälen. In einigen Märkten können Restaurantbetreiber ihren Bedarf beispielsweise per WhatsApp-Sprachnachricht beschreiben. ein KI-Agent wandelt diese anschließend in eine strukturierte Bestellung um.

Diese Entwicklung dürfte sich weiter beschleunigen. Forrester prognostiziert, dass Einkaufsteams bereits 2026 Agenten einsetzen werden, die parallel Verhandlungen mit Hunderten von Lieferanten führen können. Aus statischen Preisseiten könnten sich so dynamische Verhandlungsschnittstellen entwickeln.

Nach Einschätzung von Gartner finden bereits heute 80 Prozent aller B2B-Vertriebsinteraktionen digital statt. Gleichzeitig geht Gartner davon aus, dass KI-Agenten innerhalb der nächsten Jahre einen Großteil der Routinet_transaktionen übernehmen werden.

LLM-Plattformen erweitern ihre Fähigkeiten inzwischen über reine Recherche und Produktsuche hinaus. Einige ermöglichen bereits Transaktionen direkt innerhalb ihrer Chat-Oberflächen. B2B-Unternehmen müssen deshalb sowohl neue KI-Plattformen als auch KI-gestützte Weiterentwicklungen ihrer bestehenden Vertriebskanäle berücksichtigen.

Trend 2: Produktdaten entscheiden darüber, ob KI ein Angebot findet 

KI-Agenten sind auf vollständige, aktuelle und strukturierte Informationen angewiesen. Fehlende Spezifikationen oder veraltete Preise können dazu führen, dass ein Anbieter für sie faktisch unsichtbar wird.

Ein menschlicher Einkäufer würde bei unvollständigen Informationen möglicherweise beim Unternehmen nachfragen. Ein KI-Agent kann stattdessen direkt einen anderen Anbieter auswählen, dessen Daten eine eindeutige Antwort liefern. Diese Entwicklung trägt auch zum Aufstieg der Generative Engine Optimization,  kurz GEO, bei. Gemeint ist damit die gezielte Optimierung dafür, wie LLM-Plattformen Informationen abrufen, zusammenfassen und als Antwort auf Suchanfragen darstellen. 

Laut Deloitte Tech Trends 2026 dominieren KI-generierte Antworten bereits die Ergebnisse großer Suchmaschinen und haben die Klickraten auf klassische Websites um mehr als ein Drittel reduziert. KI-Plattformen sind aktuell für 6,5 Prozent des organischen Traffics verantwortlich. Innerhalb eines Jahres soll dieser Anteil auf 14,5 Prozent steigen.

In den 2000er-Jahren prägte Paid Search das digitale Marketing, in den 2010er-Jahren folgte Social Media Advertising. In den 2020er-Jahren entwickeln sich nun KI-generierte Antworten zu einem zentralen Marketingkanal.

Für B2B-Großhändler bleiben Produktdaten gleichzeitig eine dauerhafte operative Herausforderung. Lieferantennetzwerke produzieren häufig uneinheitliche Informationen, beispielsweise:

• fehlende Kompatibilitätsdaten für Automotive-Ersatzteile,
• unvollständige Spezifikationen für Industriekomponenten,
• uneinheitliche Benennungskonventionen für Food-&-Beverage-SKUs,
• unklare Nachbestellzyklen für Zubehör und Verbrauchsmaterialien.

Die manuelle Pflege von Produktkatalogen kann Monate dauern. Sobald neue Produkte in das Sortiment aufgenommen werden, können die vorhandenen Daten bereits wieder veraltet sein.

KI-gestützte Katalogplattformen können Lieferantendaten aus PDFs, Tabellen und EDI-Feeds verarbeiten und innerhalb weniger Tage statt Monate in Inhalte umwandeln, die von KI-Agenten genutzt werden können.

Besonders relevant wird das für Plattformen, die Tausende von Lieferanten verwalten. Je mehr Lieferanten saubere und strukturierte Daten bereitstellen, desto umfangreicher werden auch die Transaktionsmuster, aus denen KI lernen kann. Diese Grundlage ermöglicht relevantere Empfehlungen und bessere Einkaufserlebnisse.

Trend 3: Spezialisierte Agenten halten Einzug in den B2B-Einkauf

Im B2B-Commerce kommen zunehmend KI-Agenten zum Einsatz, die auf einzelne Aufgaben spezialisiert sind. 

Verhandlungsagenten können Vertragskonditionen bearbeiten. Replenishment Agents können Nachbestellungen auslösen. Pricing Agents passen Preise an, während Assortment Agents das Produktsortiment eines Lieferanten optimieren können.

Führende Unternehmen testen solche Anwendungen bereits. Die Agenten arbeiten kontinuierlich und benötigen dafür sofort verfügbare und zuverlässige Informationen in vier Bereichen:

• Preise,
• Promotions,
• Warenverfügbarkeit,
• Lieferprognosen.
  
  

Eine McKinsey’s Studie aus dem Jahr 2025 zeigt, dass 88 Prozent der Unternehmen KI bereits in mindestens einer Geschäftsfunktion einsetzen. Die größere Herausforderung besteht jedoch weiterhin darin, diese Technologien zu skalieren. Unternehmen, die mehr als fünf Prozent ihres EBIT auf den Einsatz von KI zurückführen, haben ihre Workflows rund um eine Echtzeit-Synchronisierung von Daten in diesen vier Bereichen neu aufgebaut.

Für Plattformen mit Tausenden von Lieferanten schaffen spezialisierte Agenten damit sowohl neue Möglichkeiten als auch unmittelbare Anforderungen an die Datenqualität. Sie können Einkäufer dabei unterstützen, schneller passende Produkte zu finden, bessere Konditionen auszuhandeln und ihre Ausgaben zu optimieren.

Wie effektiv sie dabei sind, hängt jedoch unmittelbar von der Qualität und Aktualität der Informationen ab, die Verkäufer bereitstellen.

Preise müssen bestehende Verträge und aktuelle Marktbedingungen widerspiegeln. Promotion-Kalender müssen aktive Kampagnen enthalten. Bestandsdaten müssen die tatsächliche Verfügbarkeit abbilden. Und Fulfillment-Informationen müssen sich aktualisieren, während sich eine Bestellung durch die Supply Chain bewegt.

Unternehmen, die in allen vier Bereichen mit aktuellen und präzisen Informationen arbeiten, sind gegenüber Organisationen im Vorteil, die weiterhin auf periodische Aktualisierungen setzen.

Trend 4:  KI übernimmt mehr Prozesse nach dem Kauf

Die B2B Customer Journey endet nicht mit der Bestellung.

KI-Agenten können bereits heute Anfragen zum Bestellstatus beantworten sowie Retouren und Rückerstattungen autonom bearbeiten. Damit können B2B-Anbieter zunehmend jenes Servicelevel bieten, das Käufer bereits aus dem B2C-Commerce kennen.

Untersuchungen der Boston Consulting Group zeigen, dass Unternehmen mit KI-gestütztem Customer Management ihre Neukundengewinnung um bis zu 50 Prozent und Upselling sowie Cross-Selling um bis zu 20 Prozent steigern konnten.

Post-Purchase-Prozesse im B2B umfassen häufig mehrere Stakeholder, Freigabeprozesse und kundenspezifische Vertragsbedingungen. Automatisierte Tracking-Updates, proaktive Benachrichtigungen bei Verzögerungen und unmittelbar verfügbare Statusinformationen können den manuellen Aufwand im Kundenservice reduzieren und gleichzeitig für konsistente Abläufe über eine große Zahl von Transaktionen hinweg sorgen.

Die zentrale Voraussetzung dafür ist eine vernetzte Datenbasis.

Produktattribute, aktuelle Bestände und Preise, Transaktionshistorien sowie kundenspezifische Regeln müssen systemübergreifend verfügbar sein. Sind diese Informationen zugänglich, kann KI Muster aus Millionen historischer Transaktionen analysieren und für den jeweiligen Kontext passende Produkte, Preise und Konditionen identifizieren.

KI kann darüber hinaus die operative Personalisierung übernehmen, während sich Vertriebsteams auf strategische Kundenbeziehungen und komplexe Verhandlungen konzentrieren. Dazu gehören beispielsweise:

• Produktempfehlungen auf Basis der Kaufhistorie,
• dynamische Preise in Abhängigkeit von der Kundenbeziehung,
• branchenspezifische Katalogansichten,
• kontextbezogene Angebote auf Grundlage des Kaufverhaltens.

Menschliche Beziehungen bleiben ein zentraler Bestandteil des B2B-Vertriebs. KI unterstützt diese Beziehungen, indem sie wiederkehrende operative Aufgaben übernimmt und relevante Informationen genau dann verfügbar macht, wenn sie benötigt werden.

Trend 5:  Vernetzte Kundendaten geben Vertriebsteams den richtigen Kontext 

Informationen über Käufer sind häufig über CRM- und ERP-Systeme, Procurement-Plattformen, Support-Tickets und E-Mail-Kommunikation verteilt. Ohne ein konsolidiertes Gesamtbild fehlt KI-Agenten der Kontext, den sie benötigen, um den Vertrieb effektiv zu unterstützen. 

Laut BCG erzielen Unternehmen, die KI-Agenten entlang der gesamten Customer Journey einsetzen, einen bis zu 40 Prozent höheren Customer Lifetime Value in ihren Kundenportfolios.

Der entscheidende Unterschied liegt in einem einheitlichen Buyer Profile, das unter anderem folgende Informationen zusammenführt:

• individuell verhandelte Vertragspreise,
• Produktpräferenzen,
• Affinitäten zwischen sich ergänzenden Produkten,
• Post-Purchase-Anfragen,
• saisonale Einkaufsmuster,
• Lieferanforderungen.

Dieses konsolidierte Profil hilft KI dabei, relevante Potenziale zu identifizieren, und liefert Vertriebsteams gleichzeitig bessere Informationen für ihre Kundengespräche.

Dafür braucht es vernetzte Systeme und einen zentral verfügbaren Kontext. Unternehmen benötigen eine Datenstrategie, die Silos auflöst und eine Single Source of Truth für kundenbezogene Informationen schafft. Die Daten müssen über den gesamten Commerce Stack hinweg orchestriert werden, damit KI-Agenten auf vollständige und konsistente Informationen zugreifen können.

Auf dieser Grundlage können sich Vertriebsmitarbeitende stärker auf strategische Gespräche konzentrieren. KI stellt die für den jeweiligen Kunden relevanten Informationen unmittelbar bereit und ermöglicht damit schnellere Antworten, passendere Empfehlungen und stärkere Kundenbeziehungen.

Eine leistungsfähige Dateninfrastruktur verbindet alle fünf Trends 

All diese Entwicklungen basieren auf derselben Grundlage.

KI-Assistenten benötigen strukturierte Produktkataloge, um Produkte identifizieren und empfehlen zu können. Echtzeit-Synchronisierung erfordert die Orchestrierung unterschiedlicher Systeme. Die Automatisierung von Post-Purchase-Prozessen ist auf vollständige Bestelldaten angewiesen. Personalisierung wiederum benötigt Transaktionshistorien und Kundenkontext.

Unternehmen, die sich auf Agentic Commerce vorbereiten,  beschäftigen sich deshalb mit weit mehr als einzelnen KI-Tools. Sie verbessern die Infrastruktur, die den Einsatz dieser Technologien überhaupt erst ermöglicht:

• Datenprozesse, die Produktinformationen skalierbar aufnehmen und verarbeiten,
• Order-Management-Systeme, die Daten in Echtzeit synchronisieren,
• Fulfillment-Infrastrukturen, die autonome Transaktionen unterstützen,
• Zahlungssysteme, die auf Machine-to-Machine-Verhandlungen vorbereitet sind.

Diese Grundlagenarbeit entscheidet darüber, ob ein Unternehmen in einer durch KI vermittelten B2B-Wirtschaft mit einem Volumen von 15 Billionen US-Dollar gefunden wird – oder in den Ergebnissen, die Käufer präsentiert werden, gar nicht erst auftaucht.

Auch eine leistungsfähigere KI kann fragmentierte oder unzuverlässige Daten nicht kompensieren. Unternehmen benötigen eine Infrastruktur, die es KI ermöglicht, auf aktuelle Informationen zuzugreifen und auf dieser Basis konsistent zu handeln.

B2B-Unternehmen, die diese Grundlage heute schaffen, sind besser darauf vorbereitet, den Übergang zu einem KI-gestützten Commerce aktiv mitzugestalten.