In der ersten Folge der dritten Staffel des Commerce Famous Podcasts sprach Gastgeber Jason Nias mit zwei ausgewiesenen Fachleuten über die Zukunft des Online-Handels: Arvind Rapaka, SVP of AI bei WebScale, sowie Paul Briscoe, Director of Technology and Development bei der Agentur Human Element. Gemeinsam warfen sie einen Blick zurück auf frühere technologische Umbrüche im E-Commerce und diskutierten, wie künstliche Intelligenz das Einkaufen der kommenden Jahre grundlegend verändern wird.

Zwei Karrieren, ein gemeinsames Thema

Arvind Rapaka blickt auf eine lange Laufbahn im KI-Umfeld zurück. Er war unter anderem an Transformationstechnologien bei Yahoo beteiligt, gründete mehrere Startups im KI-Bereich und leitete die KI-Aktivitäten bei Nextdoor. In den vergangenen zweieinhalb Jahren konzentrierte er sich darauf, große Sprachmodelle (LLMs) für den E-Commerce anzupassen und Agenten-Workflows zu entwickeln – von der Produktentdeckung bis zur Bestandsanalyse. Sein Ziel beschreibt er als eine Art "Amazon in a Box" für Händler.

Paul Briscoe kam eher zufällig zum E-Commerce. Nach einem Studium, das Informatik mit Kulturkritik verband, begann er seine Laufbahn bei Entertainment Publications, das damals sein Geschäft online brachte. Seit 2010 ist er bei Human Element, einem Systemintegrator für unterschiedliche Plattformen und Branchen. Sein Fokus liegt darauf, Technologie für Kunden nutzbar zu machen – heute steht dabei zunehmend KI im Mittelpunkt.

Lehren aus früheren Umbrüchen

Rapaka erinnerte an die Anfänge des E-Commerce in den 1990er-Jahren, als sichere Zahlungssysteme wie PayPal aufkamen und er bei Yahoo am Aufbau von Yahoo Shop mitwirkte – inklusive Werkzeugen für Empfehlungsmaschinen und Personalisierung. Trotz früher Vorreiterrolle setzte sich am Ende Shopify durch, das die gesamte Infrastruktur vom Store über die Personalisierung bis zum Checkout bereitstellte.

Jason Nias ergänzte diese Perspektive mit eigenen Erfahrungen: Um das Jahr 2000 galt es als ausgemacht, dass entweder Yahoo mit seinem Rundum-Angebot oder Amazon mit einer eigenen Lösung den Markt dominieren würde. Tatsächlich setzten sich jedoch Shopify sowie Plattformen wie Magento durch. Die Botschaft: Technologische Trends, die die Welt verändern sollen, entwickeln sich oft anders als erwartet – der Markt entscheidet.

Wo KI heute konkret hilft

Für Rapaka sind zwei Entwicklungen entscheidend. Erstens sei Intelligenz mittlerweile zur Massenware geworden. Was vor wenigen Jahren nur Konzernen wie Amazon oder Google zur Verfügung stand, sei heute für alle Händler zugänglich. Zwei praktische Anwendungsfelder hob er besonders hervor:

  • Marketing-Automatisierung: Bis zu 45 Prozent des Budgets versickerten heute, weil menschliche Arbeit für Retargeting oder E-Mail-Kampagnen nötig sei. Automatisierte Workflows könnten Zielgruppen per Prompt segmentieren, Templates und Kampagnen erstellen und diese rund um die Uhr optimieren.
  • KI-Begleiter beim Einkauf: Anbieter wie Amazon setzten bereits auf konversationelle Assistenten, die bei Kaufentscheidungen und beim Support helfen. Wie sich dieses Feld genau entwickle, sei noch offen, das Potenzial jedoch enorm.

Paul Briscoe berichtete von einer gewissen Ratlosigkeit auf Händlerseite: Viele wollten KI nutzen, seien aber von der Fülle der Optionen überfordert. Zentrale Themen seien besserer Kundenservice, verfeinerte Kontaktpunkte und letztlich höhere Konversionsraten. Zugleich beschleunige KI die Arbeit von Entwicklungsteams erheblich – wobei er zu einem verantwortungsvollen Umgang mahnte.

Datenschutz als zentrale Sorge

Ein wiederkehrendes Anliegen der Händler: Sie wollen von KI profitieren – etwa bei der automatischen Erstellung von Produktkatalogen, Bildern oder Preisen –, ohne ihre "Geheimrezepte" an das Sprachmodell zurückzugeben. Rapaka sieht die Lösung in maßgeschneiderten LLMs, die auf den First-Party-Daten der Händler trainiert und in einer On-Premise- oder nicht mandantenübergreifenden Umgebung betrieben werden. So bleibe das angepasste Modell exklusiv beim jeweiligen Händler.

Auch wenn sie die Daten mit dem LLM teilen, bedeutet das nicht, dass sie sie mit der Welt teilen.

Briscoe wählte einen ergänzenden Ansatz und verwies auf seine Erfahrung mit der Michigan Manufacturers Association. Entscheidend sei ein dokumentierter Datensicherheitsplan: Was passiert bei einem Datenleck, wie wird es eingedämmt, wie wird gegenüber Kunden kommuniziert? Neben klassischen Maßnahmen wie OAuth und Tokenisierung brauche es klare Governance-Regeln für den Umgang mit KI.

Vom Suchen zum Finden

Beim Blick nach vorn zeigte sich Rapaka überzeugt, dass KI das Einkaufsverhalten grundlegend verändert. Bislang gingen nur rund 20 Prozent des weltweiten Einzelhandels über den E-Commerce, weil dieser vor allem für Menschen gebaut sei, die genau wüssten, was sie kaufen wollen. Wer hingegen ein Problem lösen wolle – etwa ein Loch in der Trockenbauwand –, wisse oft nicht, welche Produkte er benötige. Der Wandel gehe daher "vom Suchenden zum Suchenden nach Lösungen". Er verwies zudem auf eine Zahl, wonach 57 Prozent der Käufer der KI eher zutrauten, bessere Kaufentscheidungen zu treffen, als ihren Freunden.

Nias steuerte ein Beispiel bei: Ein potenzieller Kunde habe erstmals mehr Traffic über ChatGPT und OpenAI erhalten als über Google. Künftig gehe es womöglich weniger um Suchmaschinenoptimierung für Google als um die Optimierung für Sprachmodelle.

Datenstandards als Fundament der Zukunft

Briscoe zog eine Parallele zum früheren EDI-Standard: So wie Händler damals ihre Produktdaten in wiederverwendbare Formate brachten, gehe es heute darum, Daten "agentic-ready" zu strukturieren. Sein Rat: Anwendungen API-first entwickeln, standardisierte Schnittstellen und Modelle bereitstellen sowie Informationen zu Beständen, Produkten und Preisen zentralisieren. Er verwies auf ein Whitepaper von Shopware zu Agentic Commerce und das Bild eines "Schnellkochtopfs", in dem sich das KI-Feld extrem rasch entwickle. Über die nächsten ein bis zwei Jahre müssten Händler und Integratoren offene Datenstandards übernehmen, um mittelfristig echtes "intelligentes Commerce" zu ermöglichen.

Nias fasste den entscheidenden Aspekt als Change-Management-Frage zusammen: Unternehmen, die bislang planvoll und im Wasserfallmodell arbeiteten, müssten künftig schnell iterieren und prototypen. Die Bereitschaft, für unterschiedliche Ausgänge gerüstet zu sein und neue geschäftliche Agilität zu gewinnen, werde noch zu wenig thematisiert.

Wer ist als Nächstes Commerce Famous?

Zum Abschluss nannten beide Gäste Personen, die sie für den Podcast empfehlen. Rapaka schlug seinen WebScale-Kollegen Jay Smith sowie Adrian vor, außerdem den CEO von Blue Ridge, Raj – beide, weil sie Hosting beziehungsweise Personalisierungs- und Sucherlebnisse maßgeblich geprägt hätten. Briscoe erinnerte an Ben Marks, den früheren Podcast-Host, und nominierte Mark Schust wegen seiner entwicklerorientierten Tutorials sowie den langjährigen E-Commerce-Entwickler Chris Naninga.