Agentic Commerce: Wenn die KI kauft — und deine Produktdaten den Unterschied machen

Transkript der Folge

Transkript (redaktionell leicht bearbeitet). Dies ist ein leicht bereinigter Gesprächsmitschnitt: offensichtliche Transkriptionsfehler (Namen, Fachbegriffe) sind still korrigiert, Füllwörter und Versprecher dezent geglättet, der O-Ton-Charakter bleibt erhalten.

[00:00] Teaser / Cold Open:
Alle sagen, das Thema kommt. Die Technik ist schnell aufgesetzt, aber man muss die Datenmodelle klären. Ich bin ganz sicher, dass das Thema enorm an Relevanz gewinnen wird.

[00:10] Stephan Lichtenstein:
Herzlich willkommen zu einer neuen Folge von »Neustart Handel — von der Krise zur Chance«. Wir setzen den Fokus in Zukunft stärker auf den Handel. Heute zu Gast und per Video zugeschaltet: Norbert Weckerle von apollon. Lieber Norbert, vielen Dank, dass du dir die Zeit genommen hast und heute bei mir im Interview bist. Wie geht es dir?

[00:49] Norbert Weckerle (apollon):
Sehr gut, vielen Dank, lieber Stephan. Erst mal auch einen wunderschönen guten Morgen. Ich freue mich, heute hier zu sein.

[00:57] Stephan Lichtenstein:
Norbert, apollon ist Spezialist für Online-Händler, für E-Commerce, für Content-Verarbeitung. Aber am besten stellst du dich mal ganz kurz selbst vor: was ihr macht und wer du bist.

[01:10] Norbert Weckerle (apollon):
Mein Name ist Norbert Weckerle, ich bin CEO und Gesellschafter von apollon. Wir entwickeln seit vielen Jahren mit Online Media Net, kurz OMN, eine Software-Plattform im Bereich Product Experience Management, also PIM-/DAM-Systeme. Dabei geht es hauptsächlich darum, wie Unternehmen Produktdaten, Medien, Prozesse und Kanäle intelligent orchestrieren, steuern und für unterschiedlichste Touchpoints nutzbar machen können. Aktuell beschäftigt mich vor allem die Frage, wie KI-Systeme künftig nicht nur Inhalte erzeugen, sondern eigenständig Entscheidungen vorbereiten und sogar ausführen. Genau an dieser Stelle wird unser heutiges Thema, nämlich Agentic Commerce, extrem spannend, weil sich dadurch die Art verändert, wie Menschen künftig Produkte finden, bewerten und kaufen. Wichtig aber: Bei allem technologischen Fortschritt steht für uns bei apollon immer der konkrete Kundennutzen im Mittelpunkt. Technologie ist, glaube ich, nur dann wirklich relevant, wenn sie Unternehmen hilft, bessere Entscheidungen zu treffen, Prozesse zu vereinfachen und ihren Kunden ein spürbar besseres Erlebnis zu bieten.

[02:43] Stephan Lichtenstein:
Ja, da bist du schon voll im Thema drin — Agentic Commerce, zu Deutsch vielleicht ganz profan der Agenteneinkauf. Das Thema hat mich fasziniert, zum einen, weil wir zusammen einen kurzen Vortrag dazu gehalten haben, aber auch, weil ich die KI-Agenten als das nächste große Ding sehe. Und diese großen Dinge greifen ja immer bestehende Geschäftsmodelle an, stürzen Unternehmen in Krisen. Damit kommen wir zu meinem Podcast »Von der Krise zur Chance«. Mich interessiert: Was soll Agentic Commerce sein, was ändert sich dabei, und warum ist das eine Gefahr für den bestehenden Handel — diesmal nicht den stationären, nicht den Großhandel, sondern eine echte Gefahr für das, was wir als digitalisierten Handel verstehen, nämlich Plattformen und E-Commerce. Was ist Agentic Commerce für dich?

[03:49] Norbert Weckerle (apollon):
Agentic Commerce bedeutet vereinfacht: Nicht mehr der Mensch sucht aktiv Produkte, sondern KI-Agenten übernehmen Teile der Kaufentscheidung oder sogar den gesamten Kaufprozess. Ich mache es an einem ganz einfachen Beispiel fest. Ich persönlich delegiere oft an meine Frau — wenn ich das Wort „delegieren“ jetzt verwende: Sie sucht dann für mich, wenn ich beispielsweise eine neue Jeans brauche, und kauft diese Jeans auch für mich. Sie kennt sich viel besser mit Mode aus, sie kennt meine Größe, und mir macht das nicht so viel Freude wie ihr. Entweder kauft man also selbst oder man delegiert — an Freunde, Bekannte, die Frau, vielleicht auch an Geschäftskollegen, wenn es um geschäftliche Dinge geht. Und zukünftig, deshalb sprechen wir von einem stillen Paradigmenwechsel, delegieren wir an eine KI. Die KI schaut, was mir passen und gefallen könnte, welche Marken ich bevorzuge, vergleicht, empfiehlt und kauft am Ende auch. Die KI versteht Bedürfnisse und bewertet die Optionen.

[05:06] Stephan Lichtenstein:
Deine Frau kennt dich aus dem Effeff, sehr persönlich — vielleicht auch eine Assistentin, die seit vielen Jahren für dich einkauft, deine Bedürfnisstruktur genau kennt, weiß, worauf du Wert legst. Die hat dieses Hintergrundwissen. Kann eine KI das haben? Woher nimmt die KI diese Informationen über dich, um überhaupt eine gute Entscheidung für dich treffen zu können?

[05:30] Norbert Weckerle (apollon):
Man muss sich vorstellen: Die KI weiß wahrscheinlich viel, viel mehr, als wir alle denken — vielleicht sogar mehr, als uns lieb ist. Wir vertrauen der KI ja schon unglaublich viel an, wir nutzen sie täglich, sie kennt uns. Wenn es um Mode geht, braucht die KI natürlich ein paar Eckparameter: Was ist meine Größe, was sind meine bevorzugten Marken? Diese Informationen kann sie aber auch einfach erfragen, wenn sie etwas tun soll. Ansonsten lernt die KI durch jeden Kaufprozess dazu — das ist ein ganz wesentliches Kriterium. Um die Frage zu beantworten: Ja, die KI weiß vieles, und was sie nicht weiß, erfragt sie direkt. Man muss das als iterativen Prozess verstehen, bei dem man die KI auch gezielt füttert — indem man ihr zum Beispiel mitteilt, welche Kollektion man im Schrank hängen hat, sodass sie passende Dinge dazu auswählen kann. Wenn man sich vorstellt, dass eine KI einen genauso gut oder besser kennt als die eigene Ehefrau oder der eigene Partner, dass sie zusätzlich alle historischen Daten zur Verfügung hat und dazu noch das Expertenwissen, das wir an KI schätzen — wir fragen ja ChatGPT nach Expertenthemen und wollen Ratschläge —, dann ist das schon eine ganze Menge.

[07:05] Stephan Lichtenstein:
Und jetzt geht die KI auf einen Online-Shop oder eine Plattform los. Da frage ich mich: Was ist eigentlich anders? Das ist doch alles schon da, oder?

[07:19] Norbert Weckerle (apollon):
Es ist ganz vieles anders. Schon allein, wenn wir überlegen, wie der bisherige Kaufprozess ablief: Menschen haben sich Informationen geholt und dann entschieden. Jetzt recherchiert, vergleicht und entscheidet — oder empfiehlt — die KI. Das bedeutet schlicht: Das Thema „mein Shop ist hübsch“ wird für diejenigen, die über eine KI kaufen, in Zukunft keine hohe Relevanz mehr spielen. Denn eine KI bewertet nicht, ob der Shop hübsch ist, sondern sie schaut: Sind die Daten gut? Habe ich alle Daten vorhanden? Dann kann sie fundiert entscheiden. Da ändert sich ganz, ganz viel. Die klassische Customer Journey, wie wir sie alle kennen, wird es so nicht mehr geben. Es wird eine neue Customer Journey geben, die mit der alten nur noch wenig zu tun hat und massiv durch diesen Agenten getrieben wird. Es wird, so stelle ich mir das vor, ein eigenes Ökosystem von Agentic Commerce entstehen — eine agentische Customer Journey mit ganz anderen Schwerpunkten und Kontaktpunkten. Darauf werden sich Shops und Plattformen einstellen müssen.

[08:54] Stephan Lichtenstein:
Was braucht denn so ein Agent? Ihr seid ja Datenspezialist und Content-Spezialist. Was erwartet so eine KI, so ein Einkaufsagent an Informationen?

[09:09] Norbert Weckerle (apollon):
Die Shop-Betreiber, die Marken, aber auch die Händler müssen im Wesentlichen gute, strukturierte Produktdaten haben. Sie brauchen APIs und Schnittstellen, um zum Beispiel die Echtzeitverfügbarkeit für die KI transparent zu machen. Denn wenn ich etwas kaufen will und das Produkt ist dann nicht verfügbar, wäre ich enttäuscht — das ist extrem wichtig. Die Preisinformationen brauchen die KI-Plattformen natürlich auch. Und der Content muss maschinenlesbar sein. Das heißt: granulare Produktdaten, kontextualisierte Produktdaten, Trust- und Reputationssignale. Dann ist man schon ganz gut aufgestellt. Die meisten sind da noch nicht, aber ich bin ganz sicher, dass das Thema enorm an Relevanz gewinnen wird, und zwar in unglaublicher Geschwindigkeit. Konkret bedeutet das: Bisher hat der Händler oder die Marke stark SEO betrieben. Das wird er weiterhin tun müssen. Zukünftig muss er aber auch GEO und AEO machen. AEO kennen wir alle: Wenn man heute bei Google etwas eingibt, erscheint oft schon an erster Stelle die Antwort von Googles KI Gemini. Das sind die Zutaten, die man braucht. Es entsteht quasi ein neuer Kanal, und mit ihm neue Spielregeln. Und jetzt kommt ein sehr relevantes Thema: die Budgetgröße. Am Ende wird es eine Budgetverschiebung Richtung GEO und AEO sein. Aber am Anfang sind es definitiv zusätzliche Budgets, die man in die Hand nehmen muss. Wir müssen neben SEO auch die genannten Optimierungen durchführen — mit Parallelbetrieb, Lernphasen und einer gewissen Unsicherheit. Das heißt: zusätzliche Budgets.

[11:48] Stephan Lichtenstein:
Du hast einen sehr interessanten Spannungsbereich aufgebaut. Es sind also nicht nur, aber vor allem die Produktdaten. Wir brauchen eine ganz andere Qualität, weil sich der KI-Agent im Zweifel nicht die Arbeit macht, die Daten aus einem Bild herauszuinterpretieren. Er wird die Daten, die ihm der Shop- oder Plattform-Betreiber bereitstellt, im Detail analysieren — er braucht sie in seiner maschinenlesbaren Sprache, damit er schnell und performant agieren kann. Das ist das Erste. Zweitens braucht er den Zugriff und die dafür optimierten Schnittstellen — den Zugang müssen wir ermöglichen. Und bei den Produktdaten darf man nicht vergessen, dass neue hinzukommen: kontextbasierte Daten. Wir hatten ja in unserem Vortrag das schöne Beispiel mit der Schraube und der Terrassendiele. Eine KI weiß, was DIN oder Edelstahl A2 oder A4 bedeutet, kann es anwenden und weiß dann auch, was wir als Normalverbraucher wahrscheinlich nicht wissen: Wenn wir eine Terrassendiele anschrauben — brauchen wir jetzt eine verzinkte Schraube oder eine hochvergütete Edelstahl-Schraube? Das wissen wir einfach nicht. Der Agent wird es wissen, wird es bewerten können und danach die Entscheidung für den passenden Shop treffen. Also: Daten, kontextbasierte Daten — wer bin ich, was will ich, was sind meine Präferenzen, was ist mein Projekt, für welchen Anlass. Diese Daten müssen maximal durch Daten vom Shop unterstützt werden. Da haben wir diesen ersten, datenbezogenen Raum, in dem ihr sehr stark unterwegs seid. Und dann kommt hinzu, dass sich durch die veränderte Customer Journey auch die Marketing-Budgets verändern. Der kritische Punkt für mich: Die Budgets in den anderen Kanälen — SEO und Performance-Marketing — können nicht kleiner werden, weil wir damit heute unser Brot-und-Butter-Geschäft verdienen. Trotzdem brauchen wir neue Budgets für die neue Customer Journey. Und das macht auch etwas mit der Marke. Da würde ich gern mit dir einsteigen: Was heißt das für meine Marke als Händler, und was heißt es für meine Marke als Hersteller?

[14:19] Norbert Weckerle (apollon):
Marken werden meines Erachtens zukünftig wichtiger und relevanter, weil sie so etwas wie einen Trust-Punkt, ein Vertrauen setzen. Ein Kunde hat gute Erfahrungen mit bestimmten Marken gemacht, daran wird er sich erinnern — und das wird auch die KI durch den Delegated Decision Loop merken und weiterlernen. Deshalb glaube ich, dass Marken in Zukunft eine ganz große Rolle spielen. Ich kann jedem nur empfehlen, wenn möglich eine eigene, gute, starke Marke aufzubauen, weil die Marke diesen Vertrauensimpuls beim Kunden auslöst. Und der Kunde kauft dann bei der Marke seines Vertrauens.

[15:18] Stephan Lichtenstein:
Das glaube ich auch. Mit einer Marke verbindet man Vertrauen, Verlässlichkeit, einen Qualitätsanspruch, eine klare Botschaft. Und diese Klarheit muss man dann in Daten übersetzen. Es nützt nichts, wenn zum Beispiel Bosch ein Versprechen für ein Werkzeug gibt, die KI diese Daten aber nicht bekommt — wenn sie Verlässlichkeit und Vertrauen im Nachgang, in der Nachbetrachtung des Kaufs, nicht bestätigt findet, kann das meiner Marke sogar massiv schaden. Denn die KI ist emotionsfrei. Sie geht stark nach den echten Fakten, nach den Bewertungen im Netz, nach den Reputationspunkten, nach der Zufriedenheit nach dem Einkauf und mit dem Produkt, die der Kunde hinterlässt. Wir bekommen also einen ganz anderen Blickwinkel auf Marken durch einen KI-Agenten. Und wir können heute schon davon ausgehen, dass die KIs die Daten, die sie sammeln, wahrscheinlich austauschen werden — das sind marktgängige Daten, aus denen man ein Geschäftsmodell machen kann. Interessant ist auch: Bewerten wir die Produkte nachher noch selbst, oder trifft die KI die Bewertung? Weil es für uns bequemer ist, kann ich mir gut vorstellen, dass die KI fragt: „Stephan, Norbert, wie zufrieden warst du mit dem Einkauf?“ — „Alles top.“ — „Und wie war die Qualität?“ — „Passte, aber an der Ecke war ich nicht zufrieden.“ Diese Daten werden aus meiner Sicht ein neuer Goldschatz, der unter den KI-Agenten getauscht wird. Und das hat großen Einfluss auf die Marke. Was macht diese Entwicklung mit Amazon — auch eine starke Marke, ein starkes Portal? Heißt das: Die Großen gewinnen und die Kleinen verlieren noch mehr?

[17:39] Norbert Weckerle (apollon):
Amazon als Marktplatz ist natürlich extrem stark aufgestellt — einen Größeren gibt es nicht. Amazon kümmert sich auch jetzt schon stark um Agentic Commerce, zum Beispiel mit dem Feature „Buy for Me“, das in den USA aktuell im Testlauf ist. Damit kann ein Kunde, der bei Amazon einkauft, Amazon erlauben, in seinem Namen auch bei anderen Händlern einzukaufen, die gar nicht bei Amazon gelistet sind. Das muss man sich vorstellen. Damit hat Amazon weitere Zugänge, und der Händler, bei dem Amazon dann einkauft, verliert ein Stück weit den direkten Kundenzugang — profitiert aber von Amazons Reichweite. Ich glaube, dass Amazon aus dem Thema Agentic Commerce stark herausgehen wird. Man darf auch nicht vergessen: Amazon betreibt mit AWS eine der großen Cloud-Infrastrukturen, auf der ein erheblicher Teil solcher Agentic-Commerce-Systeme läuft. Die entscheidende Machtfrage ist deshalb nicht nur, wer die besten Kaufagenten baut, sondern auch, wer die Infrastruktur und die Plattformen dahinter stellt. Google wird ebenfalls profitieren, da bin ich sicher, OpenAI genauso. Und dann gibt es auch ein bisschen den Kampf um die Protokolle: Google mit dem UCP-Protokoll, OpenAI mit dem ACP-Protokoll. Ich behaupte, dass beide Protokolle koexistieren werden. Das sind die Großen, die hier den Markt machen, die Infrastruktur und Plattformen schon heute bereitstellen und das Thema unglaublich nach vorne bringen werden.

[20:29] Stephan Lichtenstein: [Werbeeinblendung des Podcast-Hosts]
Neustart Handel. In meinem Podcast geht es um Krisen und Chancen. Wenn du als Entscheider oder Unternehmer wissen möchtest, wo du mit deinem Unternehmen stehst, wie gut du strategisch aufgestellt bist und wo noch Defizite oder Risiken lauern, habe ich für dich ein kleines Tool zusammengestellt — eine Befragung. Die braucht nur fünf Minuten, gibt dir aber schon beim Beantworten eine gute Selbsterkenntnis, wo Handlungsbedarf besteht. Lass mir gern am Ende deine E-Mail-Adresse da, dann bekommst du eine schriftliche Auswertung und, wenn du magst, ein kostenfreies, einstündiges Kennenlern- und Analysegespräch. Ich freue mich auf deine Teilnahme.

[21:17] Stephan Lichtenstein:
Ich denke, es gibt auch Chancen für kleinere Händler, weil die KI emotionsfreier ist und es für sie keine Mühe bedeutet, auch einen kleineren Shop zu besuchen. Ich muss zugeben: Ich kaufe leider viel zu viel bei Amazon. Warum? Weil es bequem ist und ich im Tagesgeschäft keine Zeit habe. Jetzt delegiere ich das an den KI-Agenten und kann sagen: „Lieber KI-Agent, bevorzuge einen kleineren Shop, schau nach regionalen Produkten.“ Da möchte ich meine Präferenz gesetzt haben — und das bereitet mir keinen Zusatzaufwand, weil der Agent es mir abnimmt. Es gibt also große Chancen für kleinere Shops und Marktteilnehmer, wenn sie rechtzeitig auf diesen Zug aufspringen und ihre Hausaufgaben machen.

[22:11] Norbert Weckerle (apollon):
Du hast das Wesentliche gesagt: wenn sie ihre Hausaufgaben machen. Wenn man fragt, wer an Bedeutung verliert, dann sind es alle, die austauschbar sind. Wenn deren Produkte schlecht beschrieben sind, wenn die Daten unvollständig sind oder ihre Prozesse zu langsam, dann werden KI-Agenten diese Anbieter künftig meiden. Denn KI bevorzugt strukturierte, vertrauenswürdige und maschinenlesbare Informationen. Genau das ist die Herausforderung — und die Chance für die Kleineren: Genau diese Informationen müssen vorhanden sein und bereitgestellt werden können.

[22:58] Stephan Lichtenstein:
Wenn ich es kurz zusammenfassen darf: Ich hatte gesagt, die Agenten sind das nächste große Ding. Warum empfinde ich Agentic Commerce als die nächste große Revolution? Weil es die Customer Journey verändert — man könnte auch sagen: zerstört. Das ist der Terminator für die Customer Journey, wie du es in deinem Vortrag gesagt hast.

[23:25] Norbert Weckerle (apollon):
Der Agent atomisiert die heute bestehende Customer Journey. Das ist sicher ein Stück weit übertrieben, aber es wird einen großen Block aus dieser klassischen Customer Journey herausbrechen und ganz anders positionieren. Und wie bei jeder Transformation ergeben sich riesige Chancen — aber eben auch ein großer Angriff auf bestehende Geschäftsmodelle.

[23:47] Stephan Lichtenstein:
Nun fragen sich die Zuhörer sicher: Ihr seid ganz schön technisch unterwegs, das klingt toll, aber in meinem Alltag spielt das keine Rolle — da warte ich ab, bis es soweit ist. Wie weit ist der Markt? Wie weit ist das Ausland? China und Amerika sind ja oft die Pioniere. Wie weit sind wir im deutschen Markt? Kannst du einen Zeithorizont zeichnen, bis wann das wirklich Relevanz für unser Tagesgeschäft hat?

[24:18] Norbert Weckerle (apollon):
Sehr gerne. Ich kann auch in die Glaskugel schauen, aber wenn wir nach China blicken, haben wir dort heute schon vertikal integrierte Agentic-Commerce-Stacks — zum Beispiel Alibaba mit ihrer eigenen App. Dort sind KI-Modell, Marktplatz, Zahlungsinfrastruktur und Logistik bereits etabliert und funktionieren. Und oft ist es so, dass das, was in China schon funktioniert, verzögert in der westlichen Welt ankommt — die sind da wirklich ein Stück voraus. Ich habe mich intensiv mit dem Thema beschäftigt, viel gelesen und geschaut, was die großen Analysten zu Agentic Commerce sagen. Alle sagen: Das Thema kommt nicht sofort von heute auf morgen. Es ist eine schleichende Machtverschiebung, getrieben durch die großen Player. Die Infrastruktur ist da. Wir sprechen von einem unglaublich großen Markt, am Ende von Billionen. Ich glaube, wir werden dieses Jahr vielleicht zehn Prozent sehen, vielleicht etwas mehr, die sich Produkte über KI empfehlen lassen; in zwei Jahren deutlich mehr, und in fünf Jahren ist das Thema ziemlich überall angekommen. Das ist meine persönliche Prognose. Wer das Thema unterschätzt und nicht früh genug beginnt, sich damit auseinanderzusetzen, der wird es in Zukunft ganz schön schwer haben.

[26:37] Stephan Lichtenstein:
Das glaube ich auch, Norbert, und du hast es schön formuliert: Die Technologie ist da. Nicht theoretisch, nicht im Prototyp oder Testfeld — in China am Markt etabliert und umgesetzt. Sie ist im Einsatz. Europa ist immer ein Stück hinterher, aber über Amazon, über die großen Player und über Alibaba wird es nach Europa kommen. Und wer denkt, das trifft nur die Jungen und die alten Kunden bleiben treu: Durch die Sprachintegration in unseren Handys und Apps wird es so unendlich einfach sein. Es wird sich anfühlen, als delegiere ich einen Einkauf an meine Assistentin, meine Frau, meinen Mann, meine Tochter. So leicht wird sich das anfühlen — und wir werden uns innerhalb kürzester Zeit auf diese KI verlassen wie auf einen Partner oder ein Familienmitglied. Dieser Mehrwert ist so enorm, dass das Thema, wenn es ins Rollen kommt, wirklich ein hohes Tempo aufnimmt. Es ist ein sehr spannendes Geschäftsfeld und unendlich disruptiv — wie stark es bestehende Geschäftsmodelle angreift, ist mir in unserem Vortrag noch einmal bewusst geworden. Deshalb habe ich dich zu Neustart Handel eingeladen: weil das die bestehenden Geschäftsmodelle regelrecht hinwegfegen kann, weil es die Customer Journey verändert. Du kannst noch die schönsten Social-Media-Posts machen — für viele Produkte hat das keine Relevanz mehr. Aber wie reagieren wir darauf? Wie könnt ihr unterstützen? Was ist deine Antwort auf diese Herausforderung?

[28:41] Norbert Weckerle (apollon):
Man muss offen sein und sich mit dem Thema auseinandersetzen. Der frühe Vogel gewinnt den Wurm, wie man so schön sagt. Meine Empfehlung: Kümmert euch um eure Daten, um eure Schnittstellen, um eure Systeme. Schaut auch, ob ihr Legacy-Systeme im Einsatz habt, die dazu einfach nicht mehr fähig sind. Das sind die Themen, die man sich jetzt anschauen muss — Daten und Architektur. Daten sind das neue Gold für Agentic Commerce. Und man muss sich klarmachen: Die Margen im E-Commerce sind heute nicht groß. Wenn man einen Kanal vernachlässigt, der aktuell extrem wächst — nämlich den Agentic-Commerce-Kanal —, wird man es in Zukunft extrem schwer haben. Also, zusammengefasst: Kümmert euch um eure Daten.

[29:42] Stephan Lichtenstein:
Und ich kann aus eigener Erfahrung sagen: Ich habe zusammen mit Norbert ein wirklich wunderbares PIM-/DAM-Projekt gemacht — und so etwas führt man nicht in 14 Tagen ein. Wer glaubt, „jetzt kommt Agentic Commerce um die Ecke, ich verliere die ersten fünf Prozent Umsatz, jetzt brauche ich doch endlich das PIM-System, das ich die ganze Zeit vor mir herschiebe“, der wird merken: Das funktioniert nicht so schnell. Die Technik ist zwar schnell aufgesetzt, aber man muss die Datenmodelle klären, Erfahrung mit der Technik haben, seine Daten fertig haben. Das kostet unglaublich viel Zeit — ein Jahr ist da häufig nichts. Überleg mal, wie lange du heute zur Anreicherung und Pflege deiner Daten brauchst. KI unterstützt enorm, aber diese Daten zu übertragen, anzureichern und zu optimieren, braucht Zeit. Also steig rechtzeitig ein, warte nicht bis zur letzten Minute. Und auch wenn wir hier fast einen Werbeblock haben — es ist nicht bloß Werbung, sondern meine Überzeugung, dass wir wirklich ins Handeln kommen müssen. In Industrie und Handel sind die Daten in vielen Fällen immer noch nicht auf dem Niveau, das die aktuelle Zeit braucht.

[31:01] Norbert Weckerle (apollon):
Das ist so, ganz genau. Produktdaten sind heute noch nicht so gut, wie sie sein könnten, und eine Systemeinführung braucht Zeit — ein halbes Jahr ist schnell vorbei. Von daher: genau. Vielen Dank für den Werbeblock, lieber Stephan.

[31:22] Stephan Lichtenstein:
Sehr gerne. Jetzt würde ich gern zu dir kommen. Du bist ja auch „Old Economy“, mit Shop-Programmierung und PIM-/DAM-System. Euer Geschäftsmodell wird ebenfalls angegriffen. Wenn ich dich ein bisschen herausfordern und aufs Glatteis führen darf: Was macht das mit eurem Geschäftsmodell? Was müsst ihr in euren Produkten anpassen, mit Blick auf Agentic Commerce? Ich weiß, dass ihr da einiges tut, insofern kommst du sicher nicht in Verlegenheit — aber was macht ihr genau?

[31:56] Norbert Weckerle (apollon):
Wir entwickeln uns natürlich weiter. Du spielst vielleicht auf die Aussagen an, die Anfang dieses Jahres im Februar aufkamen: „AI eats Software“, „SaaS ist tot“ — als Reaktion auf die Kurseinbrüche an den Börsen, als diverse börsennotierte SaaS-Unternehmen eingebrochen sind. Wir entwickeln uns zur AI-Native-Plattform, und Online Media Net entwickelt sich dahin. Wir sind jetzt kurz vor dem Release unserer OMN-7-Version mit einem eigenen AI-Companion, mit dem der Kunde maximale Automatisierung durchführen kann — auch direkt über unseren MCP-Server, also unseren OMN-MCP-Server. Darüber kann der Kunde mit unterschiedlichsten AI-Systemen sprechen, und diese Systeme können mit unserem OMN-MCP-Server sprechen. Das ist noch einmal eine ganz neue Welt, die für unsere Kunden unglaublich spannend sein wird und großen Nutzen stiftet. Stell es dir so vor: Der Kunde kann über den Companion sagen: „Optimier bitte meine Produktdaten und erstell mir einen GEO-Feed, also einen optimierten Datenfeed, um meine Produktdaten bekannt zu machen. Mensch, da fehlen noch Produktbilder — erstell mir bitte über Nano Banana neue Produktbilder.“ Dann wird das automatisiert erzeugt, und dadurch schaffen wir enormen Nutzen, Geschwindigkeit und Wettbewerbsvorteile für unsere Kunden. Uns fällt das vielleicht ein bisschen leichter: Wir haben 2018 bereits angefangen, uns mit AI-Services zu beschäftigen, und hatten damals schon erste Integrationen. Für uns ist das ein konsequenter nächster Schritt Richtung AI-Readiness — oder wie wir sagen: AI-Native-Plattform im Online Media Net. Und beim Thema Shop muss man sich fragen, wie es weitergeht. Wir haben vorhin gelernt, dass Conversion-Optimierung bei Shop-Systemen künftig nicht mehr diese Rolle spielt, weil ein neuer Kanal entsteht und AI-Systeme nicht wie Menschen ticken. Statt Conversion-Optimierung macht Daten-Optimierung Sinn: granulare, kontextualisierte Daten, sodass die AI-Systeme sie verstehen und ich als Händler oder Marke künftig empfohlen oder direkt gekauft werde.

[35:28] Stephan Lichtenstein:
Norbert, man sieht, dass diese Veränderung alle Geschäftsmodelle angreift — auch die hochdigitalisierter Unternehmen, vielleicht gerade in eurem Bereich. Man spricht ja auch davon, dass gerade Webseitenentwickler in Zukunft arbeitslos werden, und „Zukunft“ heißt hier: nächstes Jahr. Das sind die Zeithorizonte. Ihr stellt euch dieser Herausforderung, und auch wenn wir heute technischer waren als in anderen Folgen, freue ich mich, dass du uns diesen Puls und den Blick in die Zukunft mitgegeben hast. In der Krise sind wir sonst eher vergangenheitsorientiert — aber eine gute Transformation setzt voraus, dass sich das Geschäftsmodell weiterentwickelt. Danke, dass du uns in die Krisenfrüherkennung und in den Marktausblick mitgenommen hast. Gerade die stationären Händler sind schon extrem betroffen, und, liebe stationäre Händler: Was hier kommt, macht es nicht besser. Ihr müsst eure Position schärfen und digital werden. Gerade in den neuen Bundesländern, wo ich beheimatet bin, ist die Struktur überaltert, und viele verlassen sich darauf — aber mit KI-Agenten fällt der Medienbruch zwischen Lebensalter und Techniknutzung weg. Das Schlusswort möchte ich gern dir geben: Eine letzte Frage — wenn du sagst, morgen soll es losgehen, morgen will ich etwas ändern: Was würdest du einem Unternehmer sagen, was sind die zwei Dinge, die man als Erstes machen sollte?

[37:28] Norbert Weckerle (apollon):
Als abschließende Botschaft: Agentic Commerce ist keine Science-Fiction, die Infrastruktur steht. Die entscheidende Frage lautet nicht ob, sondern: Wie sichtbar und relevant wird mein Unternehmen in dieser neuen Welt sein? Das möchte ich gern als Botschaft mitgeben. Und an der Stelle herzlichen Dank, Stephan — mir hat es großen Spaß gemacht, gerne jederzeit wieder. Danke.

[38:04] Stephan Lichtenstein:
Norbert, wenn man dich ansprechen möchte — bist du erreichbar, und wenn ja, wie?

[38:09] Norbert Weckerle (apollon):
Gerne. Ich bin auf den üblichen Kanälen erreichbar, natürlich per E-Mail oder auf apollon.de — dort findet ihr mich bestimmt —, ansonsten auch gern auf LinkedIn. Ich freue mich über jeden Kontakt.

[38:26] Stephan Lichtenstein:
Wir packen deine Kontaktdaten und ein paar Links in die Show Notes. Vielen Dank, hat mir viel Spaß gemacht! Liebe Zuhörer, liebe Zuschauer, wir sind leider schon am Ende — wir könnten sicher noch zwei Stunden in die Tiefen der Technik abtauchen, aber wir haben eine ganze Menge abgedeckt. Ich hoffe, es hat euch so viel Spaß gemacht wie mir und wir konnten euch ein bisschen inspirieren, wohin die digitale Reise gehen kann. Wenn es euch gefallen hat, bewertet gern meinen Podcast mit ein paar Sternen, und wenn es euch noch mehr Spaß gemacht hat, hinterlasst gern einen Kommentar. Fragen sind immer willkommen. Vielen Dank und alles Gute bis zum nächsten Mal.

[39:14] Norbert Weckerle (apollon):
Vielen Dank, tschüss.