KI-Agenten sollten bis 2026 Online-Käufe übernehmen und eine neue Phase des digitalen Verbrauchs eröffnen

MasterCard beginnt bis Anfang 2026 mit der Implementierung eines Zahlungssystems, in dem die künstlichen Intelligenz Agenten im Namen des Benutzers Einkäufe unter Verwendung verschlüsselter Token anstelle der tatsächlichen Daten der Karte tätigen kann. Die in Lateinamerika veröffentlichte Lösung funktioniert durch Grenzen, Regeln und Berechtigungen, die vom Verbraucher programmiert werden, sodass nur verifizierte Agenten Transaktionen abschließen können.

Die Ankündigung erfolgt zu einem Zeitpunkt der Beschleunigung der Finanzautomatisierung. Die Beratung Bain & Company prognostiziert, dass der Weltmarkt für Embedded Finance bis 2030 7,2 Billionen US$ überschreiten sollte, was auf die Integration von Bankdienstleistungen in nichtfinanzielle Plattformen zurückzuführen ist. Gartner schätzt, dass bis 2026 mehr als 201 TP3T weltweit Unternehmen in operativen Prozessen autonome KI-Formen einsetzen werden.

Die Bewertung ist Luis Molla Veloso, Spezialist für Embedded Finance und Integration von Finanzdienstleistungen in digitale Plattformen. Er erklärt, dass die Ankunft autonomer Agenten im Zahlungsmittel einen Konsumzyklus einweiht, in dem Kaufentscheidungen kontinuierlich und geplant werden können. “Es ist eine strukturelle Veränderung: Der Benutzer autorisiert nicht nur, er delegiert. Die Kombination aus autonomer KI, Tokenisierung und programmierbaren Grenzen schafft eine Umgebung, in der der Kauf im günstigsten Zeitpunkt innerhalb der definierten Parameter erfolgt”, sagt er.

Wie wird das neue Modell funktionieren?

Der Verbraucher registriert die Karte im System und legt einen Regelsatz fest: Maximalwert pro Transaktion, Häufigkeit, zulässige Kategorien, Liste der autorisierten Vertreter und Wochenlimits. Kartendaten werden nicht mehr geteilt und durch eindeutige und verschlüsselte Token ersetzt. Nur zertifizierte Software kann Transaktionen durchführen.

Laut MasterCard wird das Modell eine intelligente Planung, einen automatischen Austausch von Produkten und Einkäufen von Agenten ermöglichen, die Preise und Konditionen überwachen. Für Luis neigt das System dazu, sich schnell in den Einzelhandel zu integrieren, insbesondere in Kategorien wiederkehrender Konsums, wie Supermärkte, digitale Signaturen und Versorgungsunternehmen.

Auswirkungen auf den Verbraucher

Die Neuheit reduziert die Reibung, verringert die Belichtung sensibler Daten und automatisiert Einkaufsroutinen, erhöht aber auch die Abhängigkeit von der Genauigkeit der vom Benutzer vorgenommenen Konfigurationen. “Es ist sicher, aber es erfordert Aufmerksamkeit. Das Gleichgewicht zwischen Bequemlichkeit und Aufsicht wird entscheidend sein, um ungeplante Einkäufe zu vermeiden”, sagt Luis.

Was ändert sich für Unternehmen

Für den Markt bringt die Einführung von KI-Agenten eine Kombination aus Chancen und Herausforderungen mit sich. Einzelhändler, Fintechs, Banken und Marktplätze müssen Infrastruktur, Prozesse und Aufbewahrungsstrategien anpassen, um in einer hochautomatisierten Einkaufsumgebung zu arbeiten. 

Zu den erwarteten Gewinnen gehört die größere Vorhersagbarkeit der Nachfrage, da geplante Käufe die Saisonalität, die aufgegebenen Karren und Brüche sowie die Erweiterung der Umwandlung verringern, wobei automatisierte Transaktionen die Wiederkehr und die Verringerung der Entscheidungsbarrieren erhöhen. Unternehmen mit integrierten APIs, kompatiblen Checkouts und tokenisierten Flows neigen dazu, eine tiefere Beziehung zum Kunden aufzubauen, während die Tokenisierung das Betrugsrisiko verringert, indem die direkte Verwendung von Kartendaten eliminiert wird.

Luis stellt fest, dass dieser Schritt eine vollständige Überprüfung der User Experience-Strategie erfordert. “Wenn der Kauf delegiert wird, ändert sich die Rolle des Einzelhändlers. Die Entscheidung liegt nicht mehr nur im Fenster, sondern im Back-End, innerhalb des KI-Systems. Wer sich nicht auf die Integration von APIs vorbereiten oder strukturierte Daten anbieten kann, kann in diesem neuen Zyklus an Relevanz verlieren”, sagt er.

Trotz der Vorteile bringt das Modell wichtige Punkte der Aufmerksamkeit. Abhängigkeit von autonomen Systemen für Kaufentscheidungen erfordert Transparenz und Rückverfolgbarkeit, Unternehmen müssen Muster automatischer Einkäufe erkennen, ohne auf invasive Kommunikation zurückgreifen zu können, und neue Umkehr- und Servicedynamik muss geschaffen werden, um Transaktionen von Agenten abzuwickeln. Darüber hinaus muss der Sektor in einem Umfeld, in dem der Streit auch zwischen Algorithmen statt zwischen Marketingstrategien stattfindet, einem höheren Druck auf dynamische Preise ausgesetzt sein.

Wie Unternehmen sich vorbereiten sollten

Experten geben an, dass der Privatsektor vor dem vollständigen Einzug der Funktionalität im Jahr 2026 mit der technischen und strategischen Vorbereitung beginnen sollte. Laut Luis sind drei Fronten unerlässlich:

1. API- und TokenisierungsinfrastrukturUnternehmen müssen sicherstellen, dass ihre Kassen, Zahlungssysteme und Betrugsbekämpfungsschichten Token und keine Kartendaten akzeptieren. “Wer noch mit alten Integrationen operiert, wird Schwierigkeiten haben”, warnt er.
2. Strukturierte Daten und standardisierter KatalogKI-Agenten treffen Entscheidungen auf der Grundlage klarer Daten. Inkonsistente Beschreibungen, schlecht aktualisierte Preise und unorganisierte Kataloge können einen Einzelhändler aus der automatischen Empfehlung herausnehmen.
3. Rezidiv- und AufbewahrungsstrategieRückkaufprogramme, frequenzbasierte Rabatte und Abonnementmodelle werden ein größeres Gewicht haben, da sie direkt mit der Logik autonomer Agenten sprechen.

Luis weist darauf hin, dass sich Unternehmen, die sich zuerst anpassen, erhebliche Gewinne erzielen können. “Wir betreten einen systemorientierten Einzelhandel, nicht durch unmittelbares Verhalten. Wer bereit ist, klare Informationen, Integration und wettbewerbsfähige Preise anzubieten, wird der bevorzugte Anbieter von Agenten sein”, wertet er.

Risiken und Pflege

Automatisierung stellt auch regulatorische Herausforderungen und Verhaltensrisiken für Verbraucher und Unternehmen. Auf der Benutzerseite können zu weite Berechtigungen zu unbeabsichtigten Ausgaben führen, insbesondere wenn Benachrichtigungen nicht aktiviert werden oder wenn die programmierten Grenzen nicht mehr überprüft werden. Für Unternehmen besteht die Gefahr einer hohen Abhängigkeit von externen Algorithmen, die Streitigkeiten über nicht erkannte Käufe ausweiten und die Schaffung solider Governance-Modelle für die Verwendung von KI in Verbraucherumgebungen erfordern.

Luis bekräftigt, dass das Modell nur dann nachhaltig sein wird, wenn es ein Gleichgewicht zwischen Effizienz und Verantwortung gibt. “Innovation schreitet schnell voran, muss aber von Transparenz, Überwachung und Umkehrmechanismen begleitet werden. Autonome Agenten können den Einzelhandel verändern, solange sie in klaren Grenzen operieren”, schließt er.