Die 5 wichtigsten Anwendungsfälle für ACP im B2B-Handel

(Beschaffung, Katalognavigation, Personalisierung, dynamische Preisgestaltung, Verhandlung)

Der Aufstieg des agentenbasierten Handels eröffnet B2B-Unternehmen neue Möglichkeiten. Wenn KI-Agenten – wie die in ChatGPT eingebetteten – zu Einkaufsassistenten werden, können Unternehmen das Agentic Commerce Protocol (ACP) nutzen, um völlig neue Transaktionsoberflächen zu erschließen, und so den Weg für Agentic Resource Planning (ARP) ebnen.

In B2B-Umgebungen geht es nicht nur um „Click-to-Buy“ – es geht darum, intelligentes, konformes Handelsverhalten mit hohem Volumen in Beschaffungsmaschinen, Kataloge, Preissysteme und Verhandlungsworkflows einzubetten.

In diesem Beitrag gehen wir die 5 wichtigsten ACP-Anwendungsfälle im B2B-Handel durch und zeigen, wie Beschaffungssysteme, Kataloge, Personalisierungsebenen, Preisgestaltungsmaschinen und Verhandlungsagenten durch ACP neu gestaltet werden können. Wir werden Begriffe wie ACP-B2B-Handel, ACP-Anwendungsfälle, ACP-Beschaffung und „ACP in Beschaffungsplattformen“ oder „KI-Einkaufs-ACP-Anwendungsfälle“ als Bindegewebe verwenden.

Kurzer Leitfaden: Was ist ACP und warum ist es im B2B wichtig?

Bevor wir auf die Anwendungsfälle eingehen, lassen Sie uns die Definition, den Zweck und die Möglichkeiten von ACP rekapitulieren – und warum es für den B2B-Handel besonders interessant ist.

• Definition / Zweck
  
  Das Agentic Commerce Protocol (ACP ) ist ein von OpenAI und Stripe gemeinsam entwickelter offener Standard, der es KI-Agenten – wie denen in ChatGPT – ermöglicht, mit Händlersystemen zu interagieren, um Einkaufs- und Kassiervorgänge sicher und nahtlos abzuschließen.

ACP ermöglicht es KI-Agenten, mit dem Handel zu „sprechen“: Sie können Kataloge abrufen, Preise für Artikel ermitteln, Warenkorb- oder Bestellanfragen übermitteln und Zahlungsanweisungen zurückgeben – und das alles, während der Händler weiterhin die Kontrolle über die Abwicklung, die Retouren und die Geschäftslogik behält. Je besser der Datenbestand ist, aus dem sie schöpfen, in der Regel ein Suchindex, desto besser ist ihre Leistung. Aus diesem Grund sollten Suche und MCP zusammenarbeiten.

• Wie ACP funktioniert (in Kürze)
  
  • Ein Benutzer äußert eine Absicht (z.B. „Beschaffen Sie 200 Einheiten von Teil X“).
  • Der AI-Agent fragt Kataloge/Systeme über ACP-Endpunkte ab.
  • Der Benutzer genehmigt die vorgeschlagene Bestellung (oder ändert sie).
  • Der Agent sendet die Anfrage für die Kasse/Bestellung mit einem Zahlungs-Token ab.
  • Der Händler/Backend validiert die Bestellung und führt sie aus.
    
• Warum B2B ACP braucht
  
  • Optimierte Erfahrung: Bei der Beschaffung wollen die Benutzer nicht zwischen ERP, Lieferantenportalen, Tabellenkalkulationen usw. hin- und herspringen. Ein Agent kann diese Orchestrierung „übernehmen“.
  • Eingebettete Intelligenz: Agenten können Richtlinien, frühere Daten, bevorzugte Lieferanten und Einschränkungen berücksichtigen und so die Geschwindigkeit, die Einhaltung von Vorschriften und die Auswahlmöglichkeiten verbessern.
  • Moderne Entdeckung: Kataloge können zum „conversational-first“ werden, da die Käufer generative Agenten fragen, anstatt in Menüs zu blättern.
  • Steuerung und Kontrolle: Da ACP die Kontrolle des Händlers bewahrt, können Unternehmen Autorisierung, Auditing und Fallback-Logik einbetten.

Da ACP noch in den Kinderschuhen steckt (es wird bereits „Instant Checkout in ChatGPT“ für US-Händler auf Etsy und Shopify eingesetzt), können B2B-Unternehmen, die seine Nutzung jetzt erkunden, einen strategischen Vorsprung gewinnen.

Schauen wir uns die wichtigsten Anwendungsfälle an.

Anwendungsfall 1: ACP in Beschaffungsplattformen (PunchOut-geführtes Agent Buying)

Der vielleicht unmittelbarste B2B-Anwendungsfall ist die Beschaffung – der Ersatz oder die Ergänzung bestehender PunchOut / cXML-artiger Integrationen durch die agentengestützte Beschaffung.

Die Herausforderung

Herkömmliche Beschaffungssysteme verlassen sich auf Standards wie cXML oder OCI, damit Einkäufer Kataloge von Lieferanten „ausstanzen“, Artikel auswählen und einen Warenkorb in das Anforderungssystem des Einkäufers zurückschicken können. Dabei handelt es sich jedoch um starre, manuelle, von der Benutzeroberfläche abhängige Abläufe mit begrenzter Intelligenz. Sie vertragen keine zweideutigen Absichten des Käufers, keine richtliniengesteuerten Vorschläge und keine konversationelle Verfeinerung.

Wie ACP die Beschaffung verbessert

• Konversationsanforderung: Ein Beschaffungsbeauftragter kann klärende Fragen stellen („Benötigen Sie 3 mm oder 4 mm Unterlegscheiben? Sollen sie plattiert sein?“) und dann genaue SKUs abrufen.
• Durchsetzung von Richtlinien & Fallback: Der Agent kann nach zugelassenen Anbietern filtern, die Einhaltung der Richtlinien überprüfen und Alternativen vorschlagen, wenn gegen die Richtlinien verstoßen wird.
• Verhandlung/Gebotserstellung in Echtzeit: Der Agent kann Angebote von mehreren Anbietern auswerten und programmgesteuert das beste Angebot auswählen.
• Agenten-Orchestrierung: Verwenden Sie mehrere Agenten (einen pro Anbieter) zum Parallelisieren, Vergleichen und Anbieten.
• Nahtloser Checkout: Sobald eine Entscheidung getroffen wurde, kann der Agent mit ACP die Bestellung nahtlos abschicken, ohne das Gespräch zu verlassen.

Beispielfluss: „Auftragsverarbeiter für 2Q“

1. Ein Anforderer aus der Technik sagt: „Bestellen Sie mir 500 rostfreie Schrauben M2 mit Beschichtung.“
2. Der Agent stellt über ACP eine Verbindung zu den Katalogen mehrerer Lieferanten her, filtert nach zugelassenen Anbietern, bewertet die Preisstufen und verwaltet den Bestand.
3. Es stellt sich heraus, dass Anbieter A einen Eilzuschlag erhebt, dass Anbieter B billiger ist, aber eine längere Vorlaufzeit benötigt, und dass Anbieter C gerade noch im Rahmen der Vorgaben liegt.
4. Der Agent präsentiert die Optionen, und der Benutzer wählt Anbieter B.
5. Der Agent gibt die Bestellung über ACP auf und verfolgt den Kauf im Beschaffungssystem zurück.

Dieser Anwendungsfall steht in direktem Zusammenhang mit ACP-Beschaffung und „ACP in Beschaffungsplattformen“. Er ergänzt oder ersetzt herkömmliche Beschaffungsintegrationen durch Intelligenz und agentenbasierte Abläufe.

Anwendungsfall 2: Konversationelle Katalognavigation und -entdeckung

Im B2B-Handel sind Kataloge notorisch komplex: viele SKUs, Variantenhierarchien, technische Attribute, Cross-Sells und Kompatibilitätsregeln. ACP-gestützte Agenten machen die Katalognavigation viel dialogorientierter und dynamischer.

Die Herausforderung

Katalogmenüs, Facettenfilter und Suchfelder sind notwendig, aber begrenzt. Käufer wissen oft in Prosa, was sie brauchen (z.B. „ein 1 kW Solid-State-Relais, das auf eine DIN-Schiene passt“), können dies aber nicht einfach auf Filter übertragen. Das Navigieren durch Kompatibilitätsbeschränkungen (Spannung, Platzbedarf, Markenbeschränkungen) ist mühsam.

Wie ACP hilft

• Natürliche Absicht → SKU-Zuordnung: Agenten übersetzen die Sprache des Käufers in Attributbeschränkungen, fragen Kataloge ab und präsentieren kuratierte SKU-Sets.
• Progressive Verfeinerung: Agenten können nachfragen („Bevorzugen Sie 24V DC oder 120V AC?“), um die Auswahl einzugrenzen.
• Cross-Selling und Bündelung: Der Agent kann ergänzende Teile vorschlagen (z.B. Halterungen, Stecker) und gebündelte Angebote anzeigen.
• Kontextbezogene Filterung: Der Agent kann die Vorgeschichte des Käufers, den Projektkontext oder die aktuellen Stücklisteneinschränkungen berücksichtigen, um irrelevante Artikel auszusortieren.
• Fallback-Erklärungen: Wenn es keine passende SKU gibt, kann der Agent erklären, warum (z.B. „Es ist keine Variante in 4 mm Breite vorrätig“) oder Alternativen vorschlagen.

Beispiel

• Ein Facility Manager fragt: „Ich brauche ein Netzteil für das neue Automatisierungspanel, 48 V DC, 150 W, zur Montage auf einer DIN-Schiene.“
• Der Agent fragt den Katalog über ACP ab, filtert nicht konforme Artikel heraus und zeigt 3-4 SKUs mit Spezifikationen und Lieferzeiten an.
• Er schlägt auch kompatible Anschlüsse vor und empfiehlt den Kauf eines Ersatzmoduls.
• Der Käufer überprüft und bestätigt (oder verfeinert).

Im Grunde genommen werden die Agenten zur Benutzeroberfläche des Katalogs – und ACP ist das System dahinter.

Anwendungsfall 3: Personalisierung und kontextabhängige Empfehlungen

Der B2B-Einkauf ist zwar strukturierter als der B2C-Einkauf, aber es gibt immer noch viele Möglichkeiten zur Personalisierung – vor allem, wenn die Agenten den Kontext des Käufers, seine Rolle, die Kaufhistorie und die Projektbeschränkungen berücksichtigen können.

Die Herausforderung

Die meisten B2B-Plattformen verwenden eine breite Segmentierung: „dieser Benutzer sieht diese Kataloge“, „dieser Käufer sieht die Rabattstufen“ oder „diese Benutzergruppe erhält diese Pakete“. Aber sie berücksichtigen nur selten den Echtzeit-Konversationskontext (z.B. „Ich entwerfe ein Wasserkontrollsystem für eine Lebensmittelfabrik“) oder passen sich während einer Sitzung dynamisch an.

Wie ACP eine intelligentere Personalisierung ermöglicht

• Kontextabhängige Filterung: Der Agent kann den Kontext (Rolle des Käufers, Projektbeschränkungen, Regulierungsbereich) in die Katalogabfrageebene einbringen, die über ACP offengelegt wird.
• Adaptives Upselling/Downselling: Während der Käufer über Einschränkungen („Budget, Zeitrahmen, Vorlieben“) spricht, kann der Makler seine Empfehlungen entsprechend anpassen.
• Dynamische Pakete: Basierend auf dem Sitzungskontext kann der Agent maßgeschneiderte Pakete oder Mehrwertpakete vorschlagen, die nur in diesem Fluss angezeigt werden.
• Progressives Lernen von Präferenzen: Der Agent kann die Präferenzen des Käufers im Laufe der Sitzungen erlernen (z. B. Anbieter X wird bevorzugt, die Lieferzeiten müssen < 3 Tage betragen) und zukünftige Vorschläge beeinflussen.
• Ranking/Bewertung: Der Agent kann SKUs anhand käuferspezifischer Kriterien (frühere Retouren, Zuverlässigkeit, Vorlaufzeit, Gewinnspannen) bewerten und die am besten passenden zuerst anzeigen.

Beispiel

• Ein Einkäufer weiß, dass dieser Einkäufer in der Vergangenheit Anbieter abgelehnt hat, die nur langsam liefern, auch wenn sie billiger sind.
• In einer neuen Sitzung fragt ein Benutzer: „Zeigen Sie mir Sensoren im Bereich 200-300 für die neue Linie.“
• Der Agent filtert zunächst nach Anbietern mit höchster Zuverlässigkeit und positiven Bewertungen in der Vergangenheit und fügt dann preislich sortierte Optionen, auch wenn diese geringfügig teurer sind, als priorisierte Vorschläge hinzu.
• Ein Top-Ergebnis erscheint als „Sensor A – 10% mehr, aber 2 Tage Vorsprung, höchste Zuverlässigkeit“, zusammen mit zwei Alternativen.

Diese Art der Personalisierung bietet B2B-Käufern eine reibungslosere, durch einen Agenten vermittelte Erfahrung, die in ihrem Kontext verwurzelt ist – ein echter KI-Shopping-ACP-Anwendungsfall im B2B-Bereich.

Anwendungsfall 4: Dynamische & adaptive Preisgestaltung im B2B-Bereich (gestaffelt, bedingt, zeitbasiert)

Eine der leistungsstärksten Anwendungen von ACP ist die Ermöglichung dynamischer und bedingter Preisstrategien in B2B-Geschäften. Da Agenten die Transaktion vermitteln, kann die Preisgestaltung in Echtzeit an Kontext, Volumen, Nachfrage oder Verhandlungssignale angepasst werden.

Die Herausforderung

Die Preisgestaltung im B2B-Bereich ist bereits sehr komplex: Mengenstaffeln, Vertragsrabatte, regionale Unterschiede, Werbeanreize und Dauerangebote. Herkömmliche Preisfindungssysteme berechnen diese Regeln jedoch oft im Voraus oder stellen sie in Stapeln zusammen. Sie sind nicht in der Lage, die Preisgestaltung dynamisch an die Verhandlungssituation oder an Lieferengpässe während eines Geschäftsablaufs anzupassen.

Wie ACP eine agile Preisgestaltung ermöglicht

• On-the-fly-Preisbewertung: Der Agent kann den Kontext (Volumen, Zeitpunkt, Dringlichkeit) an die Preismaschine weitergeben, die einen maßgeschneiderten Preis liefert.
• Werbegeschichten: Der Agent kann Gelegenheiten erkennen (Mengenrabatt, Cross-Selling, Bündelung) und diese a﷬ken.
• Preisverankerung & Rechtfertigung: Der Agent kann erklären, warum ein Preis höher ist (z.B. „Aufgrund der Eilzustellung haben wir einen Aufschlag von 5% berechnet“) und Alternativen vorschlagen.
• Zeitlich begrenzte Preise: Der Agent kann „Blitzpreise“ oder zeitlich begrenzte Rabatte während der Sitzung modellieren.
• Rückfälle/Eskalation: Wenn die Preislogik fehlschlägt (z.B. bei Konflikten mit Lieferantenverträgen), kann der Agent eine menschliche Überprüfung veranlassen.

Beispiel

• Ein Benutzer gibt an: „Ich brauche 500 Sensoren innerhalb von 2 Tagen“.
• Der Agent sendet das Volumen, die Dringlichkeit und den Standort über ACP an die Preismaschine.
• Sie erhalten einen Basispreis plus eine Eilprämie.
• Der Agent bietet zwei Alternativen an:
  
  1. „Standardleitung – $X, 5 Tage Lieferung“
  2. „Eilauftrag – $X+7%, 2 Tage Lieferung“
• Der Benutzer wählt die Eiloption aus, und der Agent fährt mit dem Absenden fort.

Durch die Einbettung einer Echtzeit-Preissetzungslogik in ACP-vermittelte Warenströme können B2B-Verkäufer die Preisgestaltung an die Nachfrage anpassen, die Gewinnspanne optimieren und dennoch die Kontrolle über die Unternehmensführung und -prüfung behalten.

Anwendungsfall 5: Automatisierte & agentengestützte Verhandlung

In der B2B-Beschaffung ist die Verhandlung oft eine manuelle Hin- und Herbewegung (per E-Mail, Telefon, RFQs). ACP ermöglicht es automatisierten Verhandlungsagenten, autonom oder halbautonom – innerhalb von Leitplanken – Geschäfte auszuhandeln, während der Händler die Kontrolle behält.

Die Herausforderung

Verhandlungen sind ein hochwertiger, risikobehafteter Prozess. Agenten müssen ein Gleichgewicht zwischen Flexibilität, Leitplanken (Budgets, Mindestmargen, Vertragsbedingungen) und Überprüfbarkeit herstellen. Die meisten Automatisierungstools gehen vorsichtig vor (z.B. indem sie nur Gegenvorschläge machen), denn es ist schwer, einer KI zuzutrauen, große Verträge eigenständig auszuhandeln.

Wie ACP das Verhandeln ermöglicht

• Integration des Verhandlungsprotokolls: An der Transaktionsgrenze können die Agenten ACP verwenden, um eine Verhandlungsphase zu eröffnen, in der sie über strukturierte Nachrichten Gegenangebote austauschen.
• Regelbasierte Leitplanken: Verkäufer können Mindestmargen, Eskalationsauslöser und Einschränkungen (z.B. „nicht mehr als 5% unter der Liste“) festlegen, die der Agent befolgen muss.
• Orchestrierung durch mehrere Agenten: Beschaffungsagenten des Käufers und Lieferantenagenten können parallel verhandeln und sich nach und nach auf ein Geschäft einigen.
• Dynamische Bindung: Wenn bei der Verhandlung eine Einigung erzielt wird, werden die explizit vereinbarten Bedingungen in die Auftragserteilung übernommen.
• Audit Trail & Rollback: Da die Verhandlungen über kontrollierte API-Ströme erfolgen, werden alle Gegenangebote, Zeitstempel und Entscheidungen protokolliert.

Beispiel Fluss

1. Der Käufer möchte 1.000 Einheiten. Der Lieferant API gibt über ACP ein Basisangebot von $100/Stück ab.
2. Der Käufermakler bietet 92 $/Einheit bei 4-wöchiger Lieferung.
3. Der Vertreter des Lieferanten bietet 98 $/Stück bei einer 3-wöchigen Lieferzeit.
4. Der Käufer bietet $95.
5. Der Lieferagent akzeptiert (innerhalb der Leitplanke).
6. Die endgültigen Bedingungen werden gesperrt und über ACP an die Auftragsübermittlung weitergeleitet.

Dies ist ein Beispiel, bei dem viel auf dem Spiel steht, aber es zeigt, wie Verhandlungen programmatisch werden können – insbesondere bei Routine- oder Wiederholungskäufen. Dies ist ein überzeugender Anwendungsfall für ACP im B2B-Handel, bei dem die menschliche Aufsicht erforderlich ist, aber die KI den Großteil der Bandbreite abdeckt.

Alles zusammenbringen: Strategische Überlegungen & Anleitung zur Umsetzung

Wir haben fünf wichtige Anwendungsfälle behandelt: Beschaffungsströme, Katalognavigation, Personalisierung, dynamische Preisgestaltung und Verhandlung. Der Erfolg hängt jedoch von einer Mischung aus Technologie, Daten und Governance ab. Im Folgenden finden Sie die wichtigsten Designprinzipien und Vorbehalte für die Einführung von ACP im B2B-Handel.

1. Daten und Schemata sind grundlegend

ACP ermöglicht strukturierte, typisierte APIs (Kataloge, Checkout, Produkt-Feeds). Wenn Ihre Produktkatalog-, Vertragspreis- und Bestell-APIs nicht in Echtzeit, konsistent und stabil sind, werden Sie einen Engpass haben.
Investieren Sie zuerst in saubere, gut modellierte Produkt- und Preisgestaltungsdienste, bevor Sie Agenten überlagern.

2. Altsysteme einpacken – nicht sofort ersetzen

Die meisten Unternehmen werden nicht ihr gesamtes ERP- oder Beschaffungs-Backend neu aufbauen. Verwenden Sie eine ACP-„Adapter/Shim“-Schicht, die ältere APIs in ACP-Nachrichtenverträge umwandelt.

3. Design für Fallbacks und Human-in-the-Loop-Kontrollen

Vor allem bei hochwertigen Geschäften oder nicht standardisierten Artikeln sollten Agenten eine menschliche Überprüfung vornehmen. Schutzmechanismen wie „maximaler Rabatt“, „Eskalationsschwelle“ oder „Anomalien kennzeichnen“ sollten in die Logik eingebaut werden.

4. Sicherheit, Zustimmung und Auditing sind von entscheidender Bedeutung

Da Agenten im Namen von Käufern handeln, sind Tokenisierung, eingeschränkte Berechtigungen und Prüfprotokolle unerlässlich. ACP unterstützt eingeschränkte Zahlungs-Token und Rückverfolgbarkeit.
Protokollieren Sie jeden Schritt: Absicht, Katalogaufrufe, Preisvorschläge, Verhandlungsverlauf und endgültige Bestellung.

5. Latenz, Fehler und Versionierung sind überall von Bedeutung

Wenn Agenten dynamisch Preis-, Katalog- und Verhandlungs-APIs aufrufen, können Latenzspitzen oder Schemaänderungen den Datenfluss unterbrechen. Stellen Sie sicher, dass die APIs belastbar und versioniert sind und Fallback-Antworten bereitstellen (z. B. „erneut versuchen“, „auf Standard zurücksetzen“).

6. Messen & Attributieren Sie agentengesteuerte Abläufe separat

ACP-gesteuerte Bestellungen verhalten sich anders als herkömmliche Web-Bestellungen. Sie sollten die „durch einen Agenten vermittelte Konversion“, die durchschnittliche Handelsspanne, die Erfolgsquote bei Verhandlungen und das Verhältnis zwischen Fallback und menschlicher Übergabe verfolgen.

7. Kleines Pilotprojekt, Wiederholung, Ausweitung

Beginnen Sie mit einer begrenzten Anzahl von SKUs oder einer eingeschränkten Lieferantenpaarung. Führen Sie einen Pilotversuch mit einer kontrollierten Gruppe von Käufern durch, überwachen Sie die Fehlerquote oder Fehlbestellungen, verfeinern Sie die Logik und erweitern Sie den Bereich, sobald das Vertrauen hergestellt ist.

8. Entwickeln Sie sich im Laufe der Zeit zu einem Multi-Agenten-Ökosystem

Mit der Zeit können sich mehrere Agenten koordinieren (Käufer-Agent, Lieferanten-Agent, Audit-Agent, Erfüllungs-Agent). ACP wird zur Interaktionsstruktur zwischen diesen Agenten. (Dies steht im Einklang mit der breiteren Forschung zu Agentenprotokollen: z. B. MCP, A2A, Agent Collaboration Protocols).

Vergleichstabelle für schnelle ACP-Anwendungsfälle

Zukünftige ACP Aussichten & Herausforderungen

Diese Anwendungsfälle sind zwar überzeugend, aber ACP im B2B-Bereich steht erst am Anfang. Hier finden Sie die wichtigsten Herausforderungen und zukünftigen Richtungen, auf die Sie achten sollten:

• Akzeptanz und Reife des Ökosystems
  Im Moment wird ACP im B2C/Einzelhandel eingeführt (z.B. Instant Checkout in ChatGPT für US-Etsy-Händler). B2B-Anbieter müssen die Einführung von Lieferanten-, ERP- und Beschaffungsplattformen vorantreiben.
• Verhandlungs- und Vertrauensmodelle
  Völlig autonome agentengestützte Verhandlungen bei B2B-Geschäften, bei denen viel auf dem Spiel steht, sind immer noch riskant. Starke Vertrauensmodelle, überprüfbare Audits und Rollback-Mechanismen sind unerlässlich.
• Koordination zwischen Agenten & Skalierung
  Wenn Agenten sich koordinieren (z.B. Bieten mit mehreren Anbietern, Überprüfen der Lieferkette), werden Protokolle wie A2A und ACP (oder Agent Collaboration Protocols) wichtig, um Dialoge zwischen mehreren Agenten zu orchestrieren.
  
• Regulierung, Compliance & Haftung
  Wenn Agenten Einkäufe tätigen, wie weisen Sie dann die Haftung für Fehler, Rückerstattungen oder Streitigkeiten zu? B2B-Verträge werden sich weiterentwickeln müssen, um die Verantwortlichkeiten in den Handelsströmen zu kodifizieren.
• Datenschutz und Zugriffskontrolle
  Agenten benötigen einen fein abgestuften Zugriff (z.B. auf Vertragspreise, Kostenstruktur), der jedoch gesichert und überprüfbar sein muss.
• Edge-/Offline-Szenarien
  Einige Agentenprotokolle (z.B. Non-Commerce ACP, lokale Agentenkommunikation) unterstützen niedrige Latenzzeiten oder Offline-Koordination. Aber die Integration mit Handels-Backends ist knifflig.

Nichtsdestotrotz ist der Trend klar: KI-Agenten werden zunehmend den Handel vermitteln und nicht nur bei der Suche oder im Chat helfen. Im B2B-Bereich steht mehr auf dem Spiel – aber auch mehr auf der Kippe.

Die wichtigsten Erkenntnisse: Warum Unternehmen jetzt Anwendungsfälle für das Agentic Commerce Protocol (ACP) erforschen sollten

• ACP B2B Commerce ist kein Konzept für morgen – es eröffnet neue Berührungspunkte mit dem Käufer, reduziert Reibungsverluste und ermöglicht neue Formen der Preisgestaltung und Verhandlungsintelligenz.
• Die 5 wichtigsten Anwendungsfälle, die wir besprochen haben – Beschaffungsströme, konversationelle Katalognavigation, Personalisierung, dynamische Preisgestaltung und automatische Verhandlungen – zeigen, wie ACP in jede Schicht des B2B-Transaktionsstapels eingebettet werden kann.
• Frühe Pilotprojekte werden Erkenntnisse über Architektur, API, Governance und UX liefern. Klein anfangen und iterieren ist der Schlüssel.
• Im Laufe der Zeit werden B2B-Käufer einen dialogorientierten, agentenbasierten Geschäftsablauf erwarten – Unternehmen, die hier die Nase vorn haben, werden Sichtbarkeit, Gewinnspanne und operative Effizienz für sich beanspruchen.