Was ist ein KI-Agent und was ist ein KI-Copilot?
Künstliche Intelligenz verändert den B2B-Handel: KI-Copiloten und KI-Agenten verwandeln manuelle Prozesse in proaktive, intelligente Interaktionen, was zu mehr Effizienz, zufriedeneren Kunden und steigenden Umsätzen führt. Dieser Glossarbeitrag erklärt beide Konzepte, deckt Unterschiede auf und verdeutlicht, wie B2B-Unternehmen sie strategisch im E-Commerce einsetzen. Intershop treibt diesen Wandel mit KI-Lösungen voran, die speziell für die Komplexität im B2B-Umfeld entwickelt wurden.
Was ist ein KI-Agent?
Ein KI-Agent ist ein autonom agierendes System (Software-basiert), das auf Basis von künstlicher Intelligenz eigenständig Entscheidungen trifft und Aktionen ausführt, um ein definiertes Ziel zu erreichen. Typische Merkmale sind eine Wissensbasis, automatisierte Entscheidungsfindung und die Fähigkeit, mehrere Schritte und Tools zu orchestrieren – z. B. um Informationen zu recherchieren, Systeme aufzurufen oder Bestellungen auszulösen.
Im B2B-E-Commerce können KI-Agenten etwa Produktverfügbarkeiten prüfen, Preise vergleichen, Einkaufsrichtlinien berücksichtigen und Bestellungen im Hintergrund auslösen. Moderne Commerce-Plattformen kombinieren dafür Agenten mit bestehenden ERP-, PIM- und CRM-Systemen, um ganze Beschaffungs- oder Serviceprozesse weitgehend zu automatisieren.
Was ist ein KI-Copilot?
Ein KI-Copilot ist ein in Anwendungen integrierter, KI-gestützter Assistent. Er stellt kontextrelevante Informationen bereit, unterbreitet Vorschläge und führt Nutzende durch komplexe Aufgaben.
Im B2B-E-Commerce unterstützen Copiloten etwa Einkäufer bei der Produktsuche, fassen relevante Informationen zusammen oder schlagen passende Lösungen vor, während Entscheidungen und finale Aktionen – etwa eine Bestellung – weiterhin in der Hand der Nutzer bleiben.
Was ist der Unterschied zwischen KI-Agenten und KI-Copiloten?
- Copiloten sind assistiv und kollaborativ. Sie unterstützen den Menschen, geben Empfehlungen und arbeiten im sichtbaren User Interface.
- Agenten sind autonomer. Sie verfolgen definierte Ziele und führen mehrstufige Prozesse im Hintergrund aus, oft ohne kontinuierliche Eingabe des Nutzers.
Im B2B-Commerce ergänzen sich beide: Copiloten verbessern die Interaktion zwischen Mensch und System, während Agenten operative Aufgaben im Hintergrund übernehmen.
Vorteile von KI-Agenten & KI-Copiloten
im B2B-E-Commerce
1. Schnellere und präzisere Produktsuche
Copiloten können Produktkataloge, technische Datenblätter und Verfügbarkeiten durchsuchen und in natürlicher Sprache passende Produkte vorschlagen. Intershop beschreibt seinen Copilot for Buyers beispielsweise als digitalen Verkaufs- und Serviceassistenten, die Product Discovery vereinfacht und kontextbezogene Empfehlungen ausspielt.
2. Entlastung von Support- und Vertriebsteams
KI-Copiloten beantworten wiederkehrende Fragen, liefern sofort Kontext aus Bestellhistorien und Dokumenten und bereiten Informationen für Sales- und Service-Mitarbeitende auf. So können Teams sich auf wertschöpfende Kundeninteraktionen konzentrieren, während Standardanfragen im Self-Service kanalisiert werden.
3. Automatisierung komplexer Beschaffungsprozesse
KI-Agenten orchestrieren mehrere Schritte – von der Bedarfsermittlung über Preis- und Lieferantenvergleiche bis zur Bestellung – und berücksichtigen dabei hinterlegte Regeln und Richtlinien. Im B2B-Beschaffungsprozess prüfen sie zum Beispiel Verfügbarkeiten, verhandeln Mengenrabatte und vergleichen Lieferoptionen.
4. Höhere Conversion im Online-Shop
Intershops Copilot for Buyers kann als generativer KI-Assistent Conversion Rates steigern, indem er Kunden schneller zu relevanten Produkten führt und Transaktionen direkt im Dialog ermöglicht.
5. Bessere Datennutzung über Systemgrenzen hinweg
Durch Integration in ERP-, CRM-, PIM- und weitere Systeme können Copiloten und Agenten bestehende Daten nutzen, anreichern und in Echtzeit kombinieren. Intershop setzt hierfür auf eine composable KI-Architektur, in der verschiedene KI-Services und Agenten orchestriert werden, um End-to-End-Prozesse im Commerce abzubilden.
KI im B2B-Einsatz: Typische Hürden und konkrete Lösungen
Herausforderung: Unklare Zielbilder und Use Cases
Viele B2B-Unternehmen starten mit KI, ohne konkrete Ziele oder priorisierte Use Cases zu definieren. Das führt zu Pilotprojekten ohne messbaren Business Impact und erschwert interne Akzeptanz.
- Lösung: B2B-spezifische KI-Roadmap mit klaren Commerce-Zielen
Ein strukturierter Ansatz beginnt mit der Identifikation der wertvollsten Pain Points in Commerce, Vertrieb und Service: z. B. Produktsuche, Angebotsprozesse, After-Sales-Service. Intershop fokussiert seine Copiloten und Agenten explizit auf praxisrelevante Use Cases wie Produktempfehlungen, Bestellprozesse und Self-Services, die direkt an KPIs wie Conversion, Bestellaufwand und Supportaufkommen geknüpft werden können.
Herausforderung: Fragmentierter Tech-Stack und Datensilos
Ohne konsistente Produkt-, Preis- und Kundendaten können Copiloten und Agenten ihre Stärken nicht ausspielen. Datensilos führen zu falschen Empfehlungen, unvollständigen Antworten und Misstrauen bei Nutzern.
- Lösung: Modulare Plattform mit integrierter KI-Orchestrierung
Eine Plattform, die Produktdaten, Kundendaten und Transaktionshistorie zusammenführt und über offene APIs KI-Services integriert, bildet die Grundlage. Intershop setzt auf eine Composable-Commerce-Architektur, in der Copiloten und Agenten verschiedene interne und externe Systeme orchestrieren – von der Suche über Pricing-Engines bis hin zu Analytics und BI.
Herausforderung: Skepsis gegenüber autonomen Entscheidungen
Gerade in regulierten Branchen und bei hohen Warenkörben bestehen Vorbehalte, Bestell- oder Preisentscheidungen einem KI-System zu überlassen. Das Risiko von Fehlentscheidungen scheint hoch.
- Lösung: Stufenmodell von Copilot zu Agent
Ein pragmatischer Weg ist, zunächst mit assistiven Copiloten zu starten, die Vorschläge unterbreiten, die von Menschen bestätigt werden müssen. Erst wenn Prozesse und Datenqualität belastbar sind, werden einzelne Schritte an Agenten übergeben. Copiloten können die Interaktion verbessern, während autonome Agenten schrittweise operative Aufgaben im Hintergrund übernehmen – so lässt sich Vertrauen kontrolliert aufbauen.
Herausforderung: Mangel an internem KI-Know-how
Viele B2B-Unternehmen verfügen weder über eigene Data-Science-Teams noch über Erfahrung mit LLMs, RAG oder Agent-Orchestrierung. Das erschwert die Umsetzung über einfache Chatbots hinaus.
- Lösung: Fertige Commerce-spezifische Copiloten und Agenten nutzen
Statt alles selbst zu entwickeln, können Unternehmen auf vorgefertigte Commerce-Copiloten und -Agenten zurückgreifen. Der Intershop Copilot for Buyers zum Beispiel ist ein sofort nutzbarer, KI-basierter Verkaufs- und Serviceassistent, der bereits in vielen Unternehmen im Einsatz ist.
Mit vielen weiteren KI-Agenten und Copiloten positioniert sich Intershop als Agentic-B2B-Commerce-Plattform, mit der die Hidden Champions und globalen Marktführer des B2B-Handels ihren Vertrieb digitalisieren.
B2B-Szenarien für KI-Agenten & KI-Copiloten
Use Case 1: Technischer Großhändler (Wholesale) – Einkauf mit Copilot für Buyers
Ein Einkaufsverband oder technischer Großhändler mit großem Sortiment setzt einen Intershop Copilot for Buyers ein, der Beschaffungsverantwortliche durch den Katalog führt. Der Copilot versteht Problemformulierungen („Ich brauche einen korrosionsbeständigen Bolzen für Außenanwendung“) und schlägt passende Produkte vor, berücksichtigt Rahmenverträge, Verfügbarkeiten und Alternativen.
Unsere B2B-Kunden gehen diesen Weg bereits:
Der Einkaufsverband E/D/E und Händler wie LaminatDEPOT setzen auf die Intershop Commerce Plattform, um ihre digitalen Beschaffungs- und Verkaufsprozesse effizient zu steuern. So schaffen sie die perfekte Basis für den Einsatz von KI-Copiloten und Agenten – von der intelligenten Produktsuche bis hin zur automatisierten Beratung und Bestellung.
Use Case 2: Hersteller im Maschinenbau – After-Sales-Service mit Copilot & Agenten
Ein Maschinenbauunternehmen betreibt ein B2B-Serviceportal für Ersatzteile, technische Dokumentation und Serviceanfragen. Ein KI-Copilot unterstützt Servicetechniker und Kunden dabei, auf Basis von Seriennummern, Fehlerbildern und Wartungshistorien schnell die passenden Ersatzteile zu identifizieren. Autonome Agenten stoßen im Hintergrund relevante Workflows an – etwa die Erstellung von Service-Tickets, die Reservierung von Ersatzteilen im Lager oder die Terminplanung für Techniker. Ein Paradebeispiel dafür, dass Copiloten und Agenten komplexe Abläufe verstehen und mehrstufige Serviceprozesse effizient automatisieren.
Use Case 3: B2B-Händler für Bau- und Handwerksbedarf – personalisierte Beratung im Webshop
Ein B2B-Händler mit stark variierenden Kundengruppen (vom Ein-Mann-Betrieb bis zum Großunternehmen) nutzt einen Copilot im Webshop, der Nutzerfragen zu Anwendungen, Normen und Materialeigenschaften beantwortet. Je nach Kundensegment und bestellter Menge empfiehlt der Copilot passende Produkte, Zubehör und Verbrauchsmaterialien. Ein Agent übernimmt im Hintergrund Preisstaffeln, Lagerbestände und Lieferoptionen und spielt diese in den Dialog ein.
Use Case 4: Global agierender Hersteller – Lokalisierung & KI-Agenten
Ein globaler Hersteller betreibt mehrere Ländershops mit unterschiedlichen Sprachen, Sortimenten und regulatorischen Anforderungen. Lokalisierungsagenten analysieren Inhalte, Preise und Sortimente, schlagen Anpassungen vor und können – innerhalb definierter Leitplanken – auch automatisiert Übersetzungen, Währungsumrechnungen oder die Produktauswahl für bestimmte Regionen vornehmen. Intershop entwickelt seine KI-Agenten kontinuierlich weiter und stellt mit jedem Release neue Funktionen bereit, die genau solche Commerce-Aufgaben übernehmen – darunter Lokalisierung und Business Intelligence.
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Kundenstory lesenTechnologie & Tools: So funktionieren KI-Agenten und KI-Copiloten im B2B-Commerce
1. Large Language Models (LLMs) & Generative AI
Die Grundlage moderner KI-Agenten und Copiloten bilden große Sprachmodelle, die Spracheingaben verstehen, kontextualisieren und passende Antworten generieren. Sie ermöglichen es, komplexe Anfragen – etwa zu technischen Produktspezifikationen oder Lieferbedingungen – in Echtzeit zu verarbeiten und verständlich zu beantworten. Führende Anbieter wie OpenAI, Google oder Anthropic stellen diese Modelle als API-basierte Services bereit, die in Commerce-Plattformen integriert werden können.
2. Retrieval-Augmented Generation (RAG) & Wissensintegration
Statt Antworten ausschließlich aus dem trainierten Modellwissen zu generieren, greifen moderne Copiloten und Agenten über RAG-Ansätze auf unternehmensspezifische Daten zu – etwa Produktkataloge, Preislisten, Dokumente oder Bestellhistorien. Das Ergebnis sind kontextgenaue, aktuelle Antworten auf Basis realer Unternehmensdaten statt generischer Ausgaben. Für B2B-Unternehmen mit komplexen Sortimenten und individuellen Kundenkonditionen ist das ein entscheidender Vorteil.
3. Agenten-Orchestrierung & Workflow-Engines
KI-Agenten koordinieren mehrere Tools, APIs und Systeme gleichzeitig – etwa für Suche, Pricing, Verfügbarkeit oder Reporting. Orchestrierungs-Frameworks wie LangChain, AutoGen oder proprietäre Lösungen ermöglichen es, mehrere Agenten in definierten Workflows zusammenarbeiten zu lassen. So entstehen mehrstufige, automatisierte Prozesse, die über einen einzelnen Dialogschritt weit hinausgehen.
4. Modulare KI-Architektur in Commerce-Plattformen
Moderne B2B-Commerce-Plattformen setzen auf Composable-Commerce-Architekturen, bei denen KI-Funktionen als eigenständige, austauschbare Module integriert werden. Copiloten und Agenten lassen sich so flexibel aktivieren und mit bestehenden ERP-, PIM- oder CRM-Systemen verbinden – ohne die gesamte Plattform neu aufzusetzen. Dieser modulare Ansatz ermöglicht einen schrittweisen Einstieg und reduziert das Implementierungsrisiko erheblich.
Die technologische Basis ist entscheidend – aber genauso wichtig ist die richtige Strategie für den Einstieg. Die häufigsten Fragen dazu beantwortet der folgende FAQ-Abschnitt.
Häufige Fragen zu KI-Agenten & KI-Copiloten
Sind KI-Copiloten und KI-Agenten das Gleiche?
Nein. KI-Copiloten sind assistive Werkzeuge, die Nutzende bei ihrer Arbeit unterstützen und in deren Interface eingebettet sind. KI-Agenten hingegen sind eigenständig agierende Systeme, die definierte Ziele verfolgen und Prozesse automatisiert ausführen – häufig auch in Interaktion mit anderen Agenten und Systemen.
Warum sind KI-Agenten und KI-Copiloten für B2B-Unternehmen relevant?
Weil B2B-Prozesse oft komplex, datenintensiv und wiederkehrend sind. Copiloten beschleunigen Wissensarbeit, Angebots- und Informationsprozesse, während Agenten Routineaufgaben in Einkauf, Vertrieb und Service weitgehend automatisieren. So sinken Prozesskosten, die Reaktionsgeschwindigkeit steigt und Kunden erhalten relevantere Angebote im Self-Service.
Wie unterscheide ich einen einfachen Chatbot von einem KI-Agenten?
Klassische Chatbots folgen vordefinierten Dialogpfaden und können nur begrenzt Aktionen ausführen. KI-Agenten verstehen komplexere Ziele, treffen eigenständig Entscheidungen, orchestrieren mehrere Tools und führen mehrstufige Workflows aus – etwa Recherche, Analyse und das Auslösen von Transaktionen in einem Prozess.
Ersetzen KI-Agenten und KI-Copiloten meine Mitarbeitenden im Vertrieb?
Nein. In der Praxis unterstützen Copiloten und Agenten Vertrieb und Service, indem sie Routineaufgaben übernehmen und Informationen schneller bereitstellen. Strategische Verhandlungen, komplexe Beratung und Beziehungsarbeit bleiben beim Menschen – KI übernimmt die Vorbereitung und Entlastung im Hintergrund.
Was sind sinnvolle erste Use Cases für KI-Agenten im B2B?
Typische Einstiegspunkte sind automatisierte Produktempfehlungen, Unterstützung bei der Angebotserstellung, Bestellautomatisierung für C-Teile, Ticketklassifizierung im Service oder Lokalisierungsaufgaben in internationalen Shops. Entscheidend ist, mit einem klar abgegrenzten Use Case zu starten und den Mehrwert anhand konkreter KPIs zu messen.
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