Was passiert ist

Auf seiner jährlichen Veranstaltung Directions am 9. April hat IDC das Konzept des „agentischen Buyer Lifecycle“ vorgestellt. Das Konzept beschreibt grundlegend neu, wie B2B-Kaufentscheidungen entstehen, wenn KI-Agenten die Suche, die Bewertung und die Auswahl von Anbietern übernehmen. Das Analystenhaus nannte fünf neue Forschungsfelder rund um KI. Für competitive intelligence und Go-to-Market-Teams hat der agentische Buyer Lifecycle die größte Tragweite.

Meredith Whalen, Chief Product & Research Officer bei IDC, gab den Rahmen vor: „Wir treten in den stärksten Zyklus für Technologieausgaben seit fast 30 Jahren ein, angetrieben von KI und dem Aufstieg von Agenten.“ IDC spricht von einem KI-Superzyklus mit zwei klar getrennten Phasen. In der ersten Phase entsteht die Infrastruktur. Das ist die aktuelle Phase, geprägt von massiven Investitionen in grundlegende KI. In der zweiten Phase folgt die Einführung in Unternehmen. Dann laufen Milliarden von Agenten, und der Schwerpunkt von KI verschiebt sich vom Training zur Inferenz im großen Maßstab.

Die fünf Forschungsfelder der Directions umfassen die wirtschaftlichen Folgen von KI, den agentischen Buyer Lifecycle, die Ausweitung der KI-Modelllandschaft über große Sprachmodelle hinaus, neue Frameworks zur Messung des Geschäftswerts von KI und KI-Agenten als neues Anwendungsmodell, das Unternehmenssoftware und Services umbaut. IDC prognostiziert, dass KI bis 2031 kumuliert 22,5 Billionen US-Dollar an globalem Wirtschaftswert schafft. Treiber sind Produktivitätsgewinne, neue Erlösmodelle und die Transformation ganzer Geschäftsmodelle.

Warum das für die Praxis wichtig ist

Der agentische Buyer Lifecycle ist ein struktureller Wandel. CI- und Vertriebsteams können ihn nicht ignorieren. Wenn KI-Agenten statt Menschen steuern, wie Interessenten Anbieter finden, bewerten und auswählen, ändert sich das gesamte Playbook für die Wettbewerbspositionierung.

1. Buyer Personas brauchen eine Ebene für KI-Agenten. Klassische Buyer Personas bilden menschliche Entscheider ab: ihre Rollen, Pain Points, ihr Informationsverhalten und ihre Bewertungskriterien. Der agentische Buyer Lifecycle bringt einen neuen Akteur ins Spiel: den KI-Agenten. Er filtert Anbieter vor, bewertet Funktionen und gibt Empfehlungen, bevor ein menschlicher Entscheider die Optionen überhaupt sieht. CI-Teams müssen verstehen, wie diese Agenten Anbieter bewerten (über APIs, maschinenlesbare Dokumentation und strukturierte Daten). Sie müssen sicherstellen, dass ihr Unternehmen in KI-gestützten Bewertungen sichtbar ist und gut abschneidet. Das ist keine theoretische Frage für die Zukunft. IDC erwartet, dass sich der Einsatz von Agenten in den G2000-Unternehmen bis 2027 verzehnfacht.

2. Die Go-to-Market-Strategie muss maschinenlesbar werden. Wenn KI-Agenten zunehmend bestimmen, welche Anbieter auf die Shortlist eines Käufers kommen, darf sich die Go-to-Market-Strategie nicht auf Inhalte für Menschen beschränken. Produktdokumentation, Preismodelle, Feature-Vergleiche und Integrationsspezifikationen müssen so strukturiert sein, dass KI-Systeme sie auslesen und bewerten können. Wer seine Positionierung nur in Foliensätzen, PDFs und Gated Content ablegt, riskiert, für agentengestützte Kaufprozesse unsichtbar zu sein.

3. Intent-Signale verändern sich. Das klassische Modell für Intent-Daten erfasst Website-Besuche, Content-Downloads und Suchanfragen, um kaufbereite Accounts zu erkennen. Es setzt voraus, dass Menschen recherchieren. Übernehmen KI-Agenten Teile der Anbietersuche und -bewertung, ändern sich die Signale für Kaufabsicht. Neue Intent-Signale können API-Abfragen von Agenten, Abrufe maschinenlesbarer Spezifikationen und automatisierte Funktionsbewertungen sein. CI-Teams, die stark auf klassische Intent-Daten setzen, sollten jetzt beobachten, wie die agentengestützte Suche die Qualität ihrer Signale beeinflusst.

4. Der Vertrieb steht vor einer neuen Wettbewerbslage. Für Vertriebsteams in umkämpften Deals bedeutet der agentische Buyer Lifecycle: Ein Wettbewerber kann Sie verdrängen, bevor ein Vertriebsmitarbeiter den Interessenten überhaupt kontaktiert. Streicht ein KI-Agent Ihr Unternehmen in der automatisierten Bewertungsphase, retten weder Beziehungsarbeit noch eine exzellente Demo die Opportunity. Vertriebsteams brauchen Erkenntnisse aus der competitive intelligence dazu, wie KI-Bewertungssysteme arbeiten und wie sich Wettbewerber für die maschinelle Auswahl positionieren.

Die wichtigsten Fakten

Veranstaltung: IDC Directions 2026 (9. April 2026)
Keynote: Meredith Whalen, Chief Product & Research Officer, IDC
Vorgestelltes Kernkonzept: Der agentische Buyer Lifecycle: B2B-Kaufprozesse verlagern sich von menschlich geführten Customer Journeys zu KI-gestützten Entscheidungssystemen
KI-Superzyklus: „Der stärkste Zyklus für Technologieausgaben seit fast 30 Jahren“ (Whalen)
Zwei Phasen: Aufbau der Infrastruktur (aktuell) und Einführung in Unternehmen (Skalierung bis zum Ende des Jahrzehnts)
Wendepunkt: Erwartet bis 2029, wenn sich KI vom Training zur Inferenz im großen Maßstab verlagert
Wirtschaftsprognose: 22,5 Billionen US-Dollar kumulierter globaler Wertbeitrag durch KI bis 2031
Prognose zur Zahl der Agenten: Der Einsatz von Agenten in den G2000 verzehnfacht sich bis 2027. Token- und API-Aufrufe steigen um das Tausendfache.
ROI-Problem: 42 % der Unternehmen tun sich derzeit schwer, den ROI von KI zu bewerten
Neues Framework: IDC stellte sein Agentic Business Value Maximization Framework vor
Forschungsfelder: Fünf Schwerpunkte, darunter wirtschaftliche Folgen, agentische Käufer, Multi-Modell-Landschaft der KI, Messung des KI-Geschäftswerts und Agenten als neues Anwendungsmodell

Folgen für den Markt

Die Keynote von IDC zeigt: Die Analysten einigen sich auf eine gemeinsame These. Agentische KI ist nicht nur ein Technologietrend, sondern verändert strukturell, wie Märkte funktionieren. Für die Branche der competitive intelligence hat das mehrere Folgen.

Erstens müssen CI-Plattformen mehr leisten, als zu beobachten, was Wettbewerber sagen und tun. Sie müssen auch erfassen, wie KI-Systeme Wettbewerber bewerten. Wird der agentengestützte Einkauf zu einem wichtigen Kanal im Enterprise-Procurement, gehört das Wissen darüber, wie KI-Bewertungssysteme Anbieter ranken und empfehlen, zu den Kernaufgaben von CI. Diese Analysefähigkeit fehlt den meisten CI-Teams heute noch.

Zweitens beschleunigen die Prognose von 22,5 Billionen US-Dollar und die Aussage vom „stärksten Ausgabenzyklus seit fast 30 Jahren“ die KI-Investitionen in Unternehmen. Dadurch verbreiten sich agentische Kaufprozesse schneller. CI-Teams sollten die Zeitachse von IDC als Planungsannahme nutzen: zehnmal mehr Agenten bis 2027, Milliarden von Agenten bis 2029. Sie sollten ihre Wettbewerbsbeobachtung jetzt darauf ausrichten.

Drittens reichen die Folgen für die Go-to-Market-Strategie über einzelne Unternehmen hinaus bis in ganze Marktkategorien. Wenn KI-Agenten verändern, wie Käufer Lösungen finden und bewerten, gewinnen Kategorien mit klarer, maschinenlesbarer Differenzierung. Kategorien, deren Differenzierung vor allem auf Storytelling oder Beziehungen beruht, verlieren. Das kann Kategorien mit funktional ähnlichen Produkten schneller zur Commodity machen. Kategorien mit messbarer und überprüfbarer technischer Differenzierung profitieren.

Für CI-Verantwortliche heißt das konkret: Prüfen Sie jetzt, wie Ihr Unternehmen in KI-gestützten Bewertungssystemen erscheint. Prüfen Sie strukturierte Daten, API-Dokumentation und maschinenlesbare Produktspezifikationen, nicht nur Marketinginhalte für Menschen. Der agentische Buyer Lifecycle ist kein Thema für 2030. Er entsteht jetzt, und den Wettbewerbsvorteil haben die Unternehmen, die sich früh anpassen.

Weiterführende Ressourcen

Buyer Persona: wie sich Persona-Modelle ändern müssen, wenn KI-Agenten Anbieter bewerten
Go-to-Market-Strategie: strategische Folgen der maschinellen Anbieterauswahl
Intent-Daten: wie sich Kaufsignale verändern, wenn KI-Agenten die Anbietersuche übernehmen
CI für Vertriebsteams: wie der Vertrieb im Wettbewerb bestehen kann, wenn KI-Agenten den Einkauf steuern