Warum das ein B2B-Thema ist
Im B2B hat Sichtbarkeit im klassischen Web-Sinn nie über Erfolg oder Misserfolg entschieden. Entscheidender waren interne Prozesse, Verträge, Lieferantenbeziehungen sowie die Komplexität von Produkten und Services.
Genau deshalb ist die aktuelle Entwicklung rund um KI für B2B so relevant. Denn was sich verändert, ist nicht primär der Kanal, sondern die Art, wie Entscheidungen vorbereitet werden.
Die zentrale Frage lautet: Wenn Systeme immer besser auswählen, woran entscheidet sich künftig, wer überhaupt ausgewählt wird?
Kurze Recap aus Ausgabe 1
In der ersten Ausgabe haben wir eingeordnet, was offene Standards wie das Universal Commerce Protocol leisten können und wo ihre Grenzen liegen. Die zentrale Erkenntnis war: Standards schaffen Interoperabilität, aber sie ersetzen keine Governance.
Bevor KI handeln kann, muss klar sein, was sie verstehen, vergleichen und vorschlagen darf. Auf dieser Grundlage schauen wir jetzt auf die nächste Ebene, die Entscheidungsvorbereitung.
B2C als Referenz: Auswahl und Handlung sind technisch bereits möglich
Im B2C ist diese Entwicklung bereits weit fortgeschritten. In vielen Such- und Shopping-Kontexten wird heute etwa jede zweite Anfrage so beantwortet, dass kein weiterer Klick notwendig ist, weil KI-Antworten Informationen, Vergleiche und konkrete Empfehlungen direkt liefern.
Mit Initiativen wie „Buy it in ChatGPT“ wird deutlich, dass KI-Systeme heute bereits Recherche, Auswahl und Transaktion in einem durchgängigen Flow abbilden können. Nutzer vergleichen Optionen, treffen Entscheidungen und schließen Käufe innerhalb eines KI-Dialogs ab.
Das ist keine Vision, sondern ein funktionierender Reifegrad. Für B2B ist das weniger ein direktes Zielbild, aber ein klarer Hinweis darauf, wie weit die Technologie bereits ist.
Was „Buy it in ChatGPT“ und UCP verbindet und klar trennt
Der Vergleich zwischen „Buy it in ChatGPT“ und UCP wird häufig gezogen, greift aber nur dann, wenn man sauber zwischen Ebenen unterscheidet.
„Buy it in ChatGPT“ zeigt sehr konkret, dass KI-gestützter Handel bis zur Transaktion heute bereits funktioniert, wenn ein Anbieter den gesamten Prozess, die Daten und die Verantwortung kontrolliert.
UCP verfolgt einen anderen Ansatz. Es ist kein Kauf-Flow und kein Produkt, sondern der Versuch, eine gemeinsame strukturelle Basis zu definieren, damit solche agentischen Flows auch über Organisations- und Systemgrenzen hinweg möglich werden.
In diesem Sinne beantworten beide dieselbe Frage aus unterschiedlichen Richtungen. ChatGPT zeigt, was technisch möglich ist. UCP adressiert, was dafür organisatorisch, systemisch und verantwortbar gelöst werden muss.
Wie KI heute Entscheidungen vorbereitet
Auch im B2B ist KI-gestützte Entscheidungsvorbereitung längst Realität, oft weniger sichtbar, aber operativ wirksam.
KI-Systeme werden heute eingesetzt, um:
● unstrukturierte Anforderungen zu verstehen
● Bedarfe semantisch zu interpretieren
● relevante Optionen zu vergleichen
● und Entscheidungsoptionen vorzustrukturieren
Der entscheidende Punkt ist dabei nicht Autonomie, sondern Vorstrukturierung. KI entscheidet nicht, aber sie bestimmt zunehmend, welche Optionen überhaupt zur Entscheidung stehen.
Beispiel aus der Praxis: Email-to-Order
Ein sehr verbreiteter B2B-Use-Case ist Email-to-Order.
Kunden senden Bestell- oder Angebotsanfragen per E-Mail, häufig unstrukturiert, mit Referenzen auf frühere Aufträge, individuelle Konditionen oder technische Details. KI-gestützte Systeme lesen diese Anfragen semantisch, erkennen Produkte, Mengen und Kontexte, ordnen sie internen Artikeln, Kundenkonten oder Verträgen zu und prüfen sie gegen Preis- und Berechtigungsregeln.
Das Ergebnis ist kein autonomer Auftrag, sondern ein strukturierter Vorschlag im ERP oder Order-System, inklusive markierter Abweichungen oder Klärungsbedarf.
Wir bei Reply haben solche Email-to-Order-Flows für Kunden bereits mehrfach umgesetzt. In der Praxis zeigt sich dabei sehr klar: Der größte Hebel liegt nicht in der Automatisierung selbst, sondern in der Qualität der Entscheidungsvorbereitung. Dort entstehen messbare Effekte wie kürzere Durchlaufzeiten, weniger Fehler und konsistentere Entscheidungen.
Strategisch ist Email-to-Order deshalb so relevant, weil hier genau die gleiche Logik greift wie bei agentischem Handel, allerdings mit klar gezogener Kontrollgrenze.
Was sich wirklich verschiebt
Die zentrale Verschiebung liegt nicht darin, dass KI bessere Empfehlungen gibt. Sie liegt darin, dass Auswahl selbst zu einem Systemprozess wird.
In einer Welt, in der Systeme vorselektieren, vergleichen und priorisieren, entscheidet sich Wettbewerb nicht mehr nur an Sichtbarkeit oder Preis, sondern an einer neuen Frage:
Wie gut ist ein Unternehmen für Auswahl vorbereitet?
Das betrifft nicht nur Daten, sondern auch:
● wie klar Regeln formuliert sind
● wie konsistent Entscheidungen getroffen werden
● wie anschlussfähig Informationen für andere Systeme sind
Email-to-Order, KI-gestützte Sourcing-Shortlists oder vorbereitete Bestellvorschläge sind keine Randphänomene. Sie sind frühe Indikatoren dafür, wie Auswahl künftig organisiert wird.
Wer hier investiert, investiert nicht in Automatisierung, sondern in Entscheidungsfähigkeit.
Schlussgedanke
Wenn Auswahl zunehmend durch Systeme vorbereitet wird, dann ist die entscheidende Frage nicht mehr:
Wie sichtbar sind wir?
Sondern:
Wie gut sind wir für maschinelle Auswahl erklärbar, vergleichbar und regelkonform?
Welche eurer heutigen Entscheidungen sind bereits so klar beschrieben, dass ein System sie zuverlässig vorbereiten könnte?
Und wo würdet ihr merken, dass nicht Technologie fehlt, sondern Klarheit über Regeln, Daten und Verantwortung?