AI-Agents: Status quo – wo stehen wir und wann kommt was?
Noch ist der Begriff „AI-Agent“ für viele abstrakt. Gleichzeitig nutzen bereits Millionen Menschen KI-Assistenten für Recherche, Texte, Vergleiche und Entscheidungsunterstützung.
Die wichtige Unterscheidung lautet: KI-Assistenten helfen heute vor allem beim Denken, Suchen und Formulieren. AI-Agents werden künftig zusätzlich handeln, vergleichen, auswählen, anfragen, buchen oder kaufen.
Genau diese Entwicklung könnte digitale Plattformen, Verzeichnisse, Marktplätze und Branchenportale in den kommenden Jahren stark verändern.
Status quo 2026: Recherche, Orientierung und Vorauswahl
2026 stehen AI-Systeme vor allem für Recherche, Orientierung und Vorauswahl im Einsatz.
Nutzerinnen und Nutzer fragen KI nicht mehr nur nach allgemeinen Informationen, sondern nach konkreten Empfehlungen. Welche Anbieter passen? Welche Optionen sind vertrauenswürdig? Welche Risiken gibt es? Welche Alternativen sollte man genauer prüfen?
Damit verändert sich digitale Sichtbarkeit.
Es reicht nicht mehr, irgendwo im Internet gelistet zu sein. Entscheidend wird, ob ein Unternehmen von KI-Systemen verstanden, eingeordnet und als relevant erkannt wird.
Für komplexe Märkte wie Bau, Handwerk, Immobilien, Energie, Versicherung oder Finanzierung ist das besonders wichtig. Dort geht es nicht nur um Preis und Nähe, sondern um Qualität, Erfahrung, Referenzen, Verfügbarkeit, Risiko und Vertrauen.
2027/2028: AI-Agents werden Teil von Workflows
Die nächste Phase dürfte ab 2027/2028 deutlich spürbarer werden.
AI-Agents werden stärker in Browser, Smartphones, Unternehmenssoftware, CRM-Systeme, Office-Anwendungen, Plattformen und E-Commerce-Prozesse integriert.
Dann geht es nicht mehr nur um Antworten, sondern um Aufgaben. Anbieter werden verglichen, Offerten vorbereitet, Termine koordiniert, Bewerbungen sortiert, Produkte ausgewählt, Verträge vorbereitet oder Entscheidungen vorgeschlagen.
Gartner prognostiziert, dass bis 2028 rund 33 Prozent der Enterprise-Software-Anwendungen Agentic AI enthalten könnten. Gleichzeitig könnten bis 2028 mindestens 15 Prozent der täglichen Geschäftsentscheidungen autonom durch Agentic AI getroffen werden. Gartner warnt aber auch, dass viele frühe Agentic-AI-Projekte scheitern dürften, weil Kosten, Nutzen und Reifegrad noch nicht immer zusammenpassen.
Das zeigt: Der Markt ist noch jung. Aber die Richtung ist klar.
Bis 2030: AI-Agents als neue Entscheidungsschicht
Bis 2030 könnten AI-Agents in vielen digitalen Märkten zu einer wichtigen Vermittlungs- und Entscheidungsschicht werden.
Ein Frühindikator ist der Onlinehandel. Morgan Stanley schätzt, dass AI-gestützte Shopping-Assistenten bis 2030 zwischen 190 und 385 Milliarden US-Dollar an US-E-Commerce-Umsätzen beeinflussen könnten. Das entspricht je nach Szenario rund 10 bis 20 Prozent des Onlinehandels.
McKinsey beschreibt Agentic Commerce als grundlegenden Wandel: AI-Agenten können Bedürfnisse antizipieren, Optionen prüfen, Angebote vergleichen und Transaktionen ausführen. Unternehmen müssen deshalb künftig nicht nur für Menschen sichtbar sein, sondern auch für AI-Agenten, die im Auftrag von Menschen handeln.
Diese Entwicklung betrifft nicht nur E-Commerce. Die gleiche Logik kann auf viele andere Märkte übertragen werden: Jobs, Reisen, Immobilien, Versicherungen, Finanzierung, Bau, Handwerk und B2B-Dienstleistungen.
Was sich für Plattformen verändert
Viele Plattformen leben heute davon, dass Menschen suchen, klicken, vergleichen und Formulare ausfüllen.
AI-Agents verändern diese Logik.
Aus „Zeige mir alle Anbieter“ wird zunehmend: „Finde mir die passendsten Anbieter, prüfe die wichtigsten Kriterien und begründe die Empfehlung.“
Damit verschiebt sich der Wert digitaler Plattformen. Klassische Plattformen verschwinden nicht automatisch. Aber ihre Rolle verändert sich: von der Suchoberfläche zur Daten-, Trust- und Entscheidungsinfrastruktur.
Wer nur auf Klicks, Listings, Inserate oder Leads setzt, gerät stärker unter Druck. Wer dagegen strukturierte, aktuelle und vertrauenswürdige Daten bereitstellt, kann in einer AI-Agent-Welt an Bedeutung gewinnen.
Warum Datenqualität wichtiger wird
AI-Agents brauchen keine unstrukturierten Listen. Sie brauchen Daten, die verstanden, verglichen und eingeordnet werden können.
Dazu gehören klare Unternehmensinformationen, nachvollziehbare Leistungen, Spezialisierungen, Bewertungen, Referenzen, regionale Einordnung, Qualitäts- und Zertifizierungshinweise, strukturierte Datenformate sowie Korrektur- und Aktualisierungsprozesse.
Sichtbarkeit entsteht künftig nicht nur durch Marketing, sondern durch Datenqualität.
Bedeutung für Bau und Handwerk
Gerade im Bau und Handwerk ist diese Entwicklung relevant.
Ein Bauherr sucht künftig vielleicht nicht mehr manuell nach Dutzenden Betrieben. Er fragt einen AI-Agent: Welcher Betrieb passt zu meinem Projekt, hat die richtigen Kompetenzen, solide Vertrauenssignale und ein vertretbares Risiko?
Dafür reichen einfache Verzeichnisse nur begrenzt. Es braucht strukturierte, aktuelle und vertrauenswürdige Informationen.
Denn Bau- und Handwerksentscheidungen sind komplex, teuer und risikobehaftet. Je komplexer eine Entscheidung, desto wichtiger wird die Qualität der Daten, auf denen ein AI-Agent arbeitet.
Quellenhinweis
Grundlage: Gartner-Prognosen zu Agentic AI und Enterprise-Software bis 2028; Morgan Stanley Research zu Agentic Commerce und AI-Shopping-Agents bis 2030; McKinsey-Analyse zu Agentic Commerce und zur Rolle von AI-Agenten als neue Vermittlungsschicht zwischen Konsumenten und Unternehmen.
- 06.05.2026