KI wird zum Entscheidungspunkt im Handel
Der Februar 2026 hat die Debatte verschoben: KI taucht nicht nur in Tools auf, sie sitzt plötzlich in Suchoberflächen, Ads-Systemen und Einkaufsprozessen. Gleichzeitig kehren mit Cloud-Repatriation und nervösem Payment-Markt zwei klassische Themen zurück, Kostenkontrolle und Abhängigkeiten.
Für dich heißt das: Sichtbarkeit entsteht häufiger in Systemen, die du nicht vollständig kontrollierst, und die operativen Risiken wandern näher an Conversion und Marge. Dieser Rückblick sortiert die wichtigsten Signale und übersetzt sie in konkrete To-dos für Produkt, Marketing, Engineering und Compliance.
E-Commerce und Regulierung
Berlin Expo 2026: KI-Agenten rücken in die Umsetzung
Die E-Commerce Berlin Expo fand am 17. und 18. Februar 2026 statt und feierte ihr 10-jähriges Jubiläum. Über 14.000 Teilnehmende, rund 300 Dienstleister und mehr als 150 Speaker, erstmals in der Messe Berlin. Inhaltlich standen KI-Agenten im Mittelpunkt, also Systeme, die Kaufentscheidungen und Abläufe zunehmend mitsteuern.
Das ist als Signal wichtiger als jede einzelne Messe-Headline: KI wird im Handel nicht mehr als Experiment behandelt, sondern als Wettbewerbsfaktor. Spannend war dabei weniger “noch ein KI-Tool”, sondern die Frage, wie Plattformen, Datenmodelle und Teams so aufgestellt werden, dass Agenten überhaupt sauber arbeiten können, inklusive Verfügbarkeit, Preislogik, Policies und Attribution.
Für deine Roadmap heißt das: Prüfe, ob deine Produktdaten agentenfähig sind, inklusive Attribute, Varianten, Lieferlogik und Rückgabe-Policies. Schaffe eine klare Datenverantwortung zwischen PIM, Commerce und Marketing, statt “gehört allen, pflegt niemand”. Plane API- und Feed-Performance als Teil der Conversion-Optimierung, nicht als Technikrandthema.
PayPal zwischen Turnaround und Übernahmegerüchten: Payment wird zum Klumpenrisiko
PayPal steckt mitten im Umbau, inklusive Chefwechsel: Der Vorstand hat Enrique Lores als neuen CEO ab 1. März 2026 berufen, bis dahin führt CFO Jamie Miller interimistisch. Parallel befeuern Berichte über Übernahmeinteresse die Unsicherheit. Im Markt wird unter anderem Stripe als möglicher Käufer genannt. Der kürzlich drastisch gesunkene Aktienkurs steht weiter spürbar unter Druck. Von diversen Stimmen aus dem Markt fällt dabei immer wieder das Wort Unterbewertung, teils verbunden mit Szenarien rund um Verkauf oder Teilverkauf.
Für Händler ist das mehr als Börsenrauschen. PayPal steht unter Druck. Denn das profitabelste Kernstück, der Branded Checkout, verlor zuletzt deutlich an Momentum. Im Quartalsbericht wird für Q4 nur ein Wachstum von rund 1% genannt. Gleichzeitig verschärft sich der Wettbewerb, etwa durch Apple Pay und Google Pay im Mobile‑Kontext, durch wero als neues europäisches Zahlungssystem der European Payments Initiative, das innerhalb eines Jahres seit dem Start 43,5 Millionen registrierte Nutzer in Europa erreicht hat, oder durch integrierte Checkout‑Stacks wie Shopify Payments. In so einer Lage ist es plausibel, dass Strategie, Preissetzung und Produktprioritäten kurzfristiger wechseln, besonders wenn Analysten auch über Asset‑Optionen wie Venmo oder Braintree sprechen.
Für Onlinehändler ist die aktuelle Lage ein Signal, Payment strategisch zu überprüfen. Wer stark von PayPal abhängt, sollte die Umsatzverteilung der Zahlungsarten analysieren und gezielt diversifizieren. Ein breiter Checkout mit Wallets wie Apple Pay und Google Pay sowie alternativen Verfahren reduziert das Klumpenrisiko und stabilisiert die Conversion. Gleichzeitig lohnt sich ein aktives Kostenbenchmarking und die Sicherung technischer Flexibilität. Payment ist kein Detail im E-Commerce, sondern ein zentraler Hebel für Umsatz, Marge und Risikoabsicherung.
Das solltest du dir merken
E-Commerce wird stärker durch Struktur als durch einzelne Tools entschieden. KI-Agenten greifen auf deine Daten zu, Payment-Anbieter verändern Strategien, neue Systeme wie wero gewinnen an Reichweite. Entscheidend ist deshalb nicht der einzelne Anbieter, sondern wie robust deine Datenmodelle, Schnittstellen und Zahlungsarchitektur aufgebaut sind. Wer Abhängigkeiten aktiv steuert und Alternativen vorbereitet, schützt Conversion und Marge besser als derjenige, der nur auf Marktbewegungen reagiert.
Künstliche Intelligenz im Arbeitsalltag
Gemini 3.1 Pro: KI liefert direkt verwertbare Ergebnisse
Google stellt Gemini 3.1 Pro als Modell für komplexe Aufgaben vor und rollt es unter anderem über Gemini API, Vertex AI, Gemini App und NotebookLM aus. In der Produktkommunikation geht es um konkrete Ergebnisse wie Dashboards, Visualisierungen oder Prototypen: etwa animierte SVGs, ein live konfiguriertes Dashboard auf Basis eines Telemetrie-Streams oder interaktive 3D-Erlebnisse.
Das verändert Abteilungsworkflows grundlegend. KI liefert nicht mehr nur Text, sondern direkt nutzbare Bausteine wie Visualisierungen, Prototypen, technische Demos oder erklärende Artefakte für Stakeholder, die bislang viel Zeit gebunden haben. Gleichzeitig wächst der Bedarf an klarer Governance, da diese Ergebnisse häufig wie ausgereifte Lösungen wirken, obwohl sie fachlich oder technisch noch nicht validiert sind.
Was das für deinen Arbeitsalltag bedeutet: Identifiziere gezielt zwei bis drei wiederkehrende Engpässe, bei denen die Erstellung konkreter Ergebnisse besonders viel Zeit bindet, etwa bei Dashboard-Entwürfen, Prototypen, Konzeptvisualisierungen oder Präsentationen für Entscheider. Prüfe, wo KI hier sinnvoll Tempo aufnehmen kann. Lege gleichzeitig klare Review-Regeln fest, inklusive Quellencheck, Tests und verbindlicher Freigaben, bevor Ergebnisse in Tickets oder Entscheidungen einfließen. Und achte auf saubere, rollenbasierte Zugriffsrechte, damit sensible Daten jederzeit kontrolliert bleiben.
Qwen und Agentic Commerce: Wenn der Einkauf zur Chat-Transaktion wird
Alibaba ist ein chinesischer Technologiekonzern, der weltweit Online-Handelsplattformen und Cloud-Services betreibt. Zahlungsdienste wie Alipay sind eng angebunden, gehören jedoch formal zur eigenständigen Ant Group. Mit der Qwen App zeigt Alibaba, wie schnell agentisches Einkaufen skalieren kann: Seit dem Start von Incentives im Wert von 3 Milliarden Yuan am 6. Februar wurden laut Alibaba Cloud über 120 Millionen Bestellungen in sechs Tagen ausgelöst. Die App integrierte dafür Dienste wie Freshippo, Tmall Supermarket und Damai, Bestellungen laufen damit über Handelsplattformen, angebundene Services und integrierte Payment-Lösungen.
Warum das für Händler interessant ist: Die “Journey” verschiebt sich in eine Chat-Oberfläche. Ein Nutzer formuliert ein Ziel, und der Agent setzt es um. Damit werden Klickpfade und Suchbegriffe für Händler schlechter sichtbar, während Datenqualität und Echtzeit-Signale wichtiger werden.
Transfer in den deutschen Markt: Auch wenn Qwen hier nicht der Standard ist, das Interface-Prinzip kommt. Sorge dafür, dass deine Produktdaten und Policies maschinenlesbar sind, inklusive Varianten, Verfügbarkeit, Lieferfenster und Retouren. Priorisiere Near-Realtime-Updates für Preis und Bestand, sonst entscheidet ein Agent auf Basis veralteter Informationen. Denke Checkout und After-Sales als API-fähige Services, damit Agenten nicht an fragilen Frontend-Flows scheitern.
Harvard-Studie zur Arbeitsintensivierung: KI verdichtet Arbeit statt zu entlasten
Harvard Business Review beschreibt in einem Beitrag von Aruna Ranganathan und Xingqi Maggie Ye ein Muster, das viele Teams gerade unterschätzen: Generative KI spart nicht automatisch Zeit, sie erhöht oft Tempo und Umfang. In einer achtmonatigen ethnografischen Untersuchung in einem US-Tech-Unternehmen mit rund 200 Mitarbeitenden, ergänzt durch mehr als 40 Interviews, arbeiteten Beschäftigte zwar schneller, übernahmen jedoch zusätzliche Aufgaben und dehnten ihre Arbeit auf mehr Stunden des Tages aus, oft ohne direkte Aufforderung.
Kurzfristig wirkt das wie ein Produktivitätssieg. Langfristig verschiebt sich jedoch, was im Team als „normaler Output“ gilt. KI senkt die Einstiegshürde für Aufgaben, hält mehrere Arbeitsstränge gleichzeitig in Bewegung und nimmt natürliche Pausen aus dem Prozess. So bleibt das Arbeitstempo dauerhaft hoch, was kognitive Ermüdung fördert und die Fehlerrate erhöht, noch bevor jemand das Problem klar benennt. Die vereinzelten Aufgaben fühlen sich leichter an, aber am Ende liegen schlicht mehr Aufgaben auf dem Tisch.
Bevor sich Erwartungen still und leise nach oben schieben, braucht es im Unternehmen klare Leitplanken. Definiert, wann ein KI-Ergebnis wirklich „fertig“ ist: mit Quellencheck, Qualitätskriterien und verbindlichem Review. Plant bewusst Zeit für Iteration und Qualitätssicherung ein, statt nur den Output zu steigern. Setzt feste Stopppunkte im Arbeitsalltag, etwa gebündelte Review-Zeiten, Fokusfenster ohne ständige Chat-Unterbrechungen und klare Regeln, wann KI-Ergebnisse auch einmal warten dürfen. Sonst wird Geschwindigkeit schleichend zur Dauerbelastung.
Das solltest du dir merken
KI greift tiefer in Arbeitsabläufe und Entscheidungsprozesse ein. Modelle liefern direkt nutzbare Ergebnisse, Agenten übernehmen einzelne Transaktionsschritte, und gleichzeitig steigt das Tempo im Team. Der Engpass verschiebt sich damit von reiner Umsetzung hin zu Steuerung, Qualitätssicherung und klaren Zuständigkeiten. Wenn du Datenqualität, Reviews und realistische Kapazitätsgrenzen nicht bewusst mitplanst, entsteht mehr Output, aber weniger Transparenz und Kontrolle.
Digitales Marketing
Amazon Creative Agent: Wenn Creatives zum Plattform-Feature werden
Amazon Ads hat in Deutschland den Creative Agent vorgestellt. Das dialogbasierte Tool im Creative Studio erstellt auf Basis von Marken, Produkt und Zielgruppendaten eigenständig Konzepte, Storyboards sowie Video- und Displayanzeigen. Dieser Ansatz deckt einen End-to-End-Prozess ab, inklusive Recherche, Textentwicklung, Visualisierung und Vertonung. Strategisch ist das die konsequente Weiterentwicklung von Performance Max Logiken. Plattformen verkaufen nicht mehr nur Reichweite, sondern standardisieren gleichzeitig die Produktion der Werbemittel. Für Marketing- und E-Commerce-Teams in Unternehmen bedeutet das deutlich mehr Geschwindigkeit in Konzeption, Asset-Produktion und Testing. Gleichzeitig steigt das Risiko eines Einheitslooks, von Claim Drift und einer stärkeren Abhängigkeit von Plattformdaten.
Bevor du automatisierst, schaffe klare Leitplanken für deine Marke. Dazu gehören definierte Tonalität, verbindliche Botschaften, No Go Claims und eine konsistente Bildsprache. Etabliere zudem einen klaren Quality-Check, der Varianten regelmäßig prüft, besonders bei erklärungsbedürftigen oder regulierten Produkten. Setze Automatisierung gezielt dort ein, wo es um Skalierung und Variantenbau geht. Die strategische Positionierung und kreative Differenzierung sollten weiterhin bewusst geführt werden, insbesondere in Bereichen, in denen Marke und Marge entscheidend sind.
Google AI Overviews: Sichtbare Links, aber neue Klicklogik
Google hat die Link-Darstellung in AI Overviews und im AI Mode sichtbar ausgebaut: Auf dem Desktop erscheinen Link-Gruppen beim Hover als Pop-up, inklusive Seitennamen, Favicons und Kurzbeschreibungen. Zusätzlich sind Link-Icons prominenter und klarer erkennbar gestaltet.
Das Signal dahinter: Google reagiert auf die Kritik, dass KI-Antworten ohne klar klickbare Quellen das Ökosystem schwächen. Gleichzeitig bleibt der Funnel instabil, wenn die Antwort selbst Teil des Klickpfads wird. Analysen im Umfeld der Overviews zeigen weiterhin sinkende klassische CTR, während Klicks direkt aus der AI-Box oft niedrig bleiben.
Für SEO und Content heißt das: Tracke Sichtbarkeit in Overviews, nicht nur Rankings. Baue Inhalte so auf, dass sie leicht zitierbar sind, mit klaren Definitionen, Tabellen, FAQ-Blöcken und gepflegten strukturierten Daten. Optimiere deine Seiten bewusst darauf, als Quelle ausgewählt zu werden, inklusive transparenter Autorenschaft, klarer Aktualisierung und sauber belegter Primärquellen.
Details und konkrete Handlungsempfehlungen findest du in unserem GEO-Leitfaden.
Das solltest du dir merken
Marketing wird zur Disziplin, die in Plattform- und KI-Interfaces stattfindet, mit anderen Regeln als klassische Landingpage-Funnels. Wer weiterhin nur CPC (Cost per Click, also Kosten pro Klick), Sessions und organische CTR (Click-Through-Rate, also Klickrate) optimiert, sieht die Verschiebung zu spät. Du brauchst deshalb neue Messpunkte, neue klare Regeln und Grenzen und einen klaren Plan, welche Teile du automatisierst und welche du bewusst manuell steuerst.
Softwareentwicklung und Infrastruktur
Zurück aus der Public Cloud: Neue Logik für Cloud-Entscheidungen
Immer mehr Unternehmen holen Workloads aus der Public Cloud zurück oder setzen bewusster auf Hybrid-Modelle. Treiber sind laut CIO unter anderem Kostenkontrolle, Performance-Anforderungen und Compliance. Viele frühe Cloud-Entscheidungen wurden zu schnell und zu pauschal getroffen.
Vor ein paar Jahren war “Alles in die Cloud” der O‑Ton, da Geschwindigkeit, Managed Services und Skalierung in dem Augenblick mehr überzeugten, als andere Faktoren, die heute an Bedeutung gewonnen haben. Jetzt kippt die Rechnung häufiger in Richtung Planbarkeit: KI-Workloads verstärken Lastspitzen, Egress-Kosten und Budgetrisiken, gleichzeitig wachsen Anforderungen an Datenresidenz und Auditierbarkeit. Das ist keine pauschale Kritik an der Cloud, sondern eine bewusstere Architektur-Entscheidung.
Bewerte deine Workloads nicht ideologisch, sondern strukturiert. Welche Systeme sind geschäftskritisch, welche datengetrieben, welche kostenintensiv bei Lastspitzen oder KI-Verarbeitung? Schaffe volle Kostentransparenz bis auf Service- und Feature-Ebene, inklusive KI-Jobs und verankere Financial Operations als festen Steuerungsmechanismus. Denke Exit-Szenarien technisch und vertraglich mit, bevor Abhängigkeiten entstehen.
Vermeide starke Abhängigkeiten von proprietären Cloud-Services. Wenn Architektur und Geschäftslogik eng an PaaS- oder Managed-Angebote gebunden sind, steigen Lock-in-Risiken, Migrationsaufwand und strategische Abhängigkeit. Setze daher, wo sinnvoll, auf portable Technologien wie Kubernetes, containerisierte Workloads und offene Schnittstellen. Nutze die Cloud vor allem als skalierbare Infrastruktur für Compute, Storage und Netzwerk und halte die Anwendungsschicht providerneutral. So bleibst du verhandlungsfähig und sicherst dir flexible Exit-Optionen zwischen Public Cloud, Private Cloud und On-Premises.
Wer Datensouveränität und souveränen Betrieb strategisch einordnen möchte, findet weiterführende Einblicke in unserem Beitrag zur sicheren Cloud-Strategie.
AMD Ryzen AI Halo: On-Prem-Prototyping wird greifbarer
AMD positioniert Ryzen AI Halo als Referenzlösung für lokale KI-Entwicklung: vollständige ROCm-Unterstützung (AMD-GPU kann bei KI und anderen Rechenjobs mitarbeiten), Day‑0‑Support für führende Modelle und bis zu 128 GB einheitlicher Speicher für große generative Modelle, lauffähig unter Windows und Linux.
Für Teams ist das interessant, da sich Prototyping und sensible Datenverarbeitung damit aus der reinen Cloud-Abhängigkeit lösen können. Der Punkt ist nicht “alles On-Prem”, sondern schneller iterieren zu können, ohne jedes Experiment über externe Infrastrukturen zu drehen, inklusive klarer Kontrolle über Datenflüsse.
Das heißt für dich konkret: Starte mit einem klar abgegrenzten, datennahen Use Case, etwa interner Wissenssuche oder einem RAG-Prototypen für den Service, und teste bewusst lokal statt direkt in der Cloud. Ziel ist schnelle Iteration bei voller Kontrolle über sensible Daten. Wichtig sind zwei Punkte: saubere Zugriffs- und Logging-Strukturen von Anfang an sowie ein realistischer Blick auf den Gesamtaufwand für Betrieb und Updates. Lokal bedeutet mehr Kontrolle, aber auch mehr Verantwortung.
Das solltest du dir merken
Infrastruktur wird dann zum Wettbewerbsvorteil, wenn sie Experimente ermöglicht und dir gleichzeitig Kontrolle über Kosten und Daten gibt. Ob Hybrid-Modelle, gezielt zurückgeholte Workloads oder lokale KI-Lösungen, es geht nicht um Ideologie, sondern um bewusste Entscheidungen. Wer seine Cloud-Strategie früh aktiv steuert, statt nur zu reagieren, vermeidet später teure Migrationen und hektische Notlösungen.
Jetzt Entwicklungen einordnen und gezielt handeln
Der Februar in diesem Jahr zeigt ein klares Muster: KI zieht in Distribution und Entscheidungspunkte ein, von Search bis Checkout. Parallel werden Abhängigkeiten wieder sichtbarer, bei Payment genauso wie bei Cloud und Plattformdaten.
Wenn du willst, priorisieren wir gemeinsam die nächsten Schritte, von Payment-Risiko-Checks über AI-Search-Monitoring bis zur Workload- und Datensouveränitätsstrategie. Ziel ist, dass du schneller testen kannst, ohne Steuerbarkeit zu verlieren.