Du gehst in ein Fachgeschäft – und der Verkäufer kennt nicht nur sein komplettes Sortiment von über 18 Millionen Artikeln auswendig, sondern versteht auch, wenn du sagst: „Ich brauch irgendwas für meinen Balkon, aber es darf nicht zu teuer sein und muss auch meiner Frau gefallen.“ Genau dieses Erlebnis will OTTO ab sofort in die digitale Welt übertragen. Der Hamburger Onlinehändler hat Anfang März 2026 zwei neue KI-Assistenten vorgestellt, die den Online-Einkauf und den Kundenservice grundlegend verändern sollen. Es ist ein Signal, das über OTTO hinausweist: Der klassische E-Commerce entwickelt sich zum sogenannten Conversational Commerce – und das Tempo dieser Veränderung nimmt zu.
Was OTTO jetzt konkret startet
OTTO führt zwei separate KI-Lösungen ein, die unterschiedliche Aufgaben übernehmen und langfristig zu einem gemeinsamen Ökosystem zusammenwachsen sollen.
Der Shopping-Assistent ist das auffälligste der beiden Systeme. Er ist direkt in der OTTO-App verfügbar und erlaubt es Nutzerinnen und Nutzern, Produktwünsche in natürlicher Sprache einzugeben – per Text oder per Sprache (Voice Chat). Das klingt erstmal nicht revolutionär, ist es aber: Wer bisher nach einer Waschmaschine gesucht hat, musste Begriffe wie „Frontlader 60 cm Energieeffizienz A“ kennen und tippen. Wer jetzt sagt oder schreibt: „Ich suche eine Waschmaschine für einen kleinen Haushalt, möglichst sparsam und nicht zu laut“ – der bekommt passende Vorschläge, ohne sich durch Filter klicken zu müssen.
Der Service-Assistent ist eine Eigenentwicklung von OTTO und wird bereits jetzt für alle Nutzerinnen und Nutzer ausgerollt. Er beantwortet rund um die Uhr Standardanfragen zu Bestellungen, Lieferstatus, Rechnungen und Retouren – ohne Wartezeit. Komplexere Anliegen leitet er automatisch an menschliche Mitarbeitende weiter, und zwar nicht einfach so: Er liefert dem Serviceteam bereits eine strukturierte Zusammenfassung des Problems, damit der Mensch nicht noch einmal von vorne anfangen muss.
Die Technologie dahinter: Gemini trifft auf OTTO-Daten
Der Shopping-Assistent basiert auf Google Gemini – einem der derzeit leistungsfähigsten großen Sprachmodelle (Large Language Model, kurz LLM), das von Google entwickelt wurde. Ein LLM ist, vereinfacht gesagt, ein KI-System, das aus enormen Mengen an Textdaten Sprachmuster gelernt hat und dadurch in der Lage ist, menschliche Sprache zu verstehen und zu produzieren – inklusive Dialekten und Umgangssprache.
Das allein würde aber nicht ausreichen, um Produktempfehlungen zu geben. OTTO kombiniert Gemini deshalb mit eigenen Daten: Produktbeschreibungen, strukturierte Eigenschaften und – in Kürze auch – Produktbewertungen aus einem Sortiment von über 18 Millionen Artikeln. Das Ergebnis ist eine sogenannte RAG-Architektur (Retrieval-Augmented Generation): Bevor die KI antwortet, ruft sie passende Informationen aus einer Wissensdatenbank ab und nutzt diese als Grundlage für ihre Empfehlung. Das reduziert das Risiko von falschen oder erfundenen Antworten erheblich – ein bekanntes Problem bei KI-Systemen, das Fachleute als Halluzination bezeichnen.
Der Service-Assistent hingegen ist eine Eigenentwicklung von OTTO und nutzt mehrere Sprachmodelle gleichzeitig, kombiniert mit einer strukturierten Wissensbasis und einer direkten Anbindung an interne Servicesysteme. Ein intelligentes Routing-System entscheidet dabei, welcher Kanal oder welches Serviceteam zuständig ist.
Conversational Commerce: Was sich wirklich verändert
Hinter dem etwas sperrigen Begriff Conversational Commerce steckt eine simple Idee: Kaufen soll sich wie ein Gespräch anfühlen, nicht wie eine Datenbankabfrage. Wer heute online nach einem Produkt sucht, tippt Stichwörter in eine Suchmaske und filtert dann manuell. Wer morgen einkauft, beschreibt sein Bedürfnis – und bekommt eine kuratierte Antwort.
Das verändert mehr als nur die Benutzeroberfläche. Es verändert auch die Kaufentscheidung: Wenn ein Assistent durch gezielte Rückfragen wirklich das passende Produkt findet, sinkt die Wahrscheinlichkeit eines Fehlkaufs – und damit auch die Retourenquote. Retouren sind für den Onlinehandel nicht nur teuer, sondern auch ökologisch belastend. OTTO erhofft sich durch die präzisere Beratung einen messbaren Rückgang.
Bildsuche per Kamera: Visual Intelligence kommt
Neben den beiden Hauptsystemen arbeitet OTTO auch an neuen Wegen bei der Bildsuche. Das Ziel: Nutzerinnen und Nutzer sollen Produkte direkt über die Smartphone-Kamera finden können – ein Konzept, das auch unter dem Begriff Visual Intelligence bekannt ist. Du siehst irgendwo ein Regal, eine Lampe, ein Paar Schuhe und kannst einfach dein Handy draufhalten – die App erkennt das Objekt und sucht ähnliche Artikel im Sortiment. Das wäre ein weiterer Schritt weg von der klassischen Texteingabe hin zu einer multimodalen Suche, also einer Suche, die mehrere Eingabeformate – Text, Sprache, Bild – gleichzeitig versteht und verarbeitet.
Vom Test zur echten Implementierung
Dass OTTO jetzt so entschlossen auftritt, ist kein Zufall. Bereits 2023 hatte das Unternehmen erste Tests für eine KI-gestützte Produktberatung durchgeführt – damals noch auf Basis von PaLM 2, dem Vorgänger von Gemini. Diese frühen Experimente waren der Grundstein für die jetzt breit ausgerollten Systeme. Der Wechsel von PaLM 2 zu Gemini spiegelt dabei wider, wie rasant sich die Modelltechnologie in den letzten Jahren entwickelt hat.
Die Kooperation mit Google Cloud ist dabei strategisch: Sie erlaubt OTTO, auf erstklassige KI-Infrastruktur zurückzugreifen, ohne diese selbst entwickeln zu müssen – und gleichzeitig eigene Daten und Expertise einzubringen, die einem externen Anbieter allein fehlen würden.
Was das für den E-Commerce bedeutet
Was OTTO gerade macht, ist kein isoliertes Experiment. Es ist ein Vorbote dessen, wie Online-Shopping in einigen Jahren aussehen wird. Die Entwicklungsrichtung ist klar: KI-Agenten, die selbstständig Bedarfe erkennen, Produkte vergleichen und Kaufentscheidungen vorbereiten – ohne dass der Mensch noch aktiv suchen muss. OTTO selbst nennt das als langfristiges Ziel: eine zentralisierte, multimodale KI-Umgebung, die Kundinnen und Kunden von der Inspiration über die Produktauswahl bis zum Service nahtlos begleitet.
Das ist technisch beeindruckend – wirft aber auch Fragen auf. Wer steuert, welche Produkte empfohlen werden? Wie transparent sind die Empfehlungslogiken? Und wie viel „Gespräch“ will man wirklich mit einem Algorithmus führen?
Kannst du dir vorstellen, deinen nächsten Online-Kauf mit einem KI-Assistenten zu machen – oder würdest du lieber selbst durch den Shop stöbern? Was müsste ein solcher Assistent können, damit du ihm wirklich vertraust? Schreib es gerne in die Kommentare!
