BERLIN / LONDON (IT BOLTWISE) – Delivery Hero prüft nach Angaben des CFO über Kontrollgruppen, wie stark seine agentischen KI-Assistenten in der Praxis wirken. Bei der Tochter Glovo sollen Restaurants, die den KI-Assistenten nutzen, die Bestellungen um 15 Prozent steigern. Der im August vorgestellte Assistent entwickelt und implementiert unter anderem Rabattaktionen, Anzeigenkampagnen und Text- sowie Antwortbausteine für Bewertungen. Parallel breitet der Konzern das Tool über Zehntausende Partner aus und nennt zudem mit Herogen einen Software-Agenten für die autonome Code-Entwicklung.
Dass sich agentische KI-Assistenten in der Unternehmenspraxis nicht nur „ausprobieren“, sondern sauber messen lassen müssen, steht bei Delivery Hero offenbar ganz oben auf der Agenda. CFO Marie-Anne Popp verweist darauf, dass der Berliner Lieferkonzern die Wirksamkeit der KI-Assistenz über Kontrollgruppen beurteilt. Konkret bedeutet das den Vergleich zwischen Restaurants, die den KI-Assistenten einsetzen, und solchen, die ohne das Tool arbeiten. In dieser Logik steckt eine typische Hürde moderner KI-Rollouts: Selbst wenn ein Modell in einer Laborumgebung gute Ergebnisse liefert, bleibt unklar, welchen Anteil die KI tatsächlich am Geschäftsergebnis hat, solange man nicht gegen eine möglichst ähnliche Kontrollbasis testet.
Die Ergebnislinie, die Delivery Hero kommuniziert, ist dabei recht eindeutig: In den Restaurants der Tochter Glovo, die den Assistenten nutzen, sollen die Bestellungen um 15 Prozent gestiegen sein. Popp beschreibt, dass diese Kennzahl über die erwähnte Kontrollgruppen-Methodik ermittelt wurde. Für die Bewertung in der Praxis ist das mehr als nur eine Management-Kennzahl, denn „15 Prozent“ müssen in einem realen Marktumfeld entstehen: Bestellvolumen reagieren auf saisonale Effekte, lokale Preisniveaus, Wettbewerbsdichte und die konkrete Ausspielung von Angeboten. Dass Delivery Hero gerade den Ansatz über Kontrollgruppen betont, deutet darauf hin, dass der Konzern nicht ausschließlich auf „A/B-ähnliche Bauchgefühle“, sondern auf belastbarere Vergleichsmechanismen setzt.
Technisch betrachtet wird der im August vorgestellte agentische KI-Assistent als System verstanden, das nicht nur Vorschläge generiert, sondern auch Maßnahmen entwickelt und implementiert. Im Bericht werden Beispiele genannt, die einen direkten Hebel auf die Conversion haben: Rabattaktionen, Anzeigenkampagnen, Verbesserungen von Menüs sowie Antworten auf Kundenbewertungen. Entscheidender Punkt: Die Restaurants und Geschäfte müssen der Anwendung zunächst zustimmen. Damit entsteht organisatorisch eine klare Verantwortungsstruktur – die KI automatisiert Teile des Marketing- und Content-Workflows, während die Partner die Freigabe für den Einsatz behalten. Gleichzeitig reduziert das Modell die „Handarbeit“ in Bereichen, die typischerweise hohe operative Last erzeugen: Textpflege im Menü, Bewertungskommunikation und die laufende Kampagnenoptimierung.
Die Verbreitung des Tools wirkt parallel zu den Messungen bereits „operativ“, nicht nur pilotartig. Delivery Hero teilt mit, dass der Assistent bereits über 40.000 der rund 1,5 Millionen Partner der Gruppe unterstützt wird. Das ist eine vergleichsweise kleine Quote, aber groß genug, um in vielen lokalen Märkten genug Datenpunkte für Wirkungstests zu sammeln. Ein breiterer Rollout soll bevorstehen; ebenso bleibt die lokale Anpassung ein Thema, denn der Assistent trägt in verschiedenen Ländern bislang unterschiedliche Namen. Laut Unternehmen agiert er etwa in Ägypten oder den Vereinigten Arabischen Emiraten als „Sara“, in Argentinien als „Flor“ und in der Türkei als „Bilge“. Solche Namens- und Markenvarianten sind mehr als Kosmetik: Sie helfen, die Nutzerakzeptanz bei Partnern zu erhöhen und das Tool in lokale Kommunikationsstile einzupassen, selbst wenn die zugrunde liegenden KI-Funktionen ähnlich sind.
Interessant ist daneben, dass Delivery Hero nicht nur an „Agenten“ für den Handel arbeitet, sondern auch einen autonomen Softwareentwicklungs-Agenten namens Herogen einsetzt. Der Konzern ordnet Herogen als Tool ein, das jährlich so viel Code schreibe wie 130 erfahrene Entwickler – mit steigender Tendenz. Das verweist auf einen Trend, der in großen Plattformunternehmen zunehmend sichtbar wird: KI-gestützte Agenten wandern von der reinen Generierung von Text und Ideen in Richtung konkreter Ausführungsschritte, etwa in Software-Engineering-Pipelines. In der Praxis bedeutet das, dass Unternehmen stärker in Prozesse rund um Code-Review, Testautomatisierung und Sicherheitsprüfungen investieren müssen, weil der Nutzen sonst durch steigende Integrations- und Qualitätskosten wieder aufgezehrt würde.
Für die Marktbetrachtung liefert Delivery Hero damit mehrere Signale zugleich. Erstens setzt der Konzern auf Messbarkeit über Kontrollgruppen statt nur auf „Adoption“-Kennzahlen. Zweitens zeigt die Kombination aus Marketingmaßnahmen, Menü-Optimierung und Bewertungsantworten, dass der KI-Assistent auf Ertragshebel zielt, die sehr nah an der Bestellung liegen. Drittens sprechen die genannten Rollout-Zahlen und die länderweisen Namen dafür, dass es sich um einen organisatorisch und produktseitig skalierten Ansatz handelt. Das könnte auch die Wettbewerbsdynamik in der Plattformlogistik beeinflussen, weil sich Effizienzgewinne aus Automatisierung und konversionsnaher Optimierung in der Fläche eher materialisieren, wenn genug Partner eingebunden werden, um Regionen- und Saisonalitätseffekte abzubilden.
Aus Sicht von IT- und Datenverantwortlichen lohnt sich dabei ein Blick darauf, wie sich „Kontrollgruppen“ im Alltag abbilden lassen, wenn ein agentisches System Aktionen in Kampagnen- und Content-Workflows ausführt. Schon kleine Änderungen – etwa bei der Zustimmung der Partner, bei der regionalen Ausspielung oder bei der Benennung des Assistenten – können die Vergleichbarkeit beeinflussen. Gleichzeitig verbessert genau diese Art von Wirkungsprüfung die Grundlage für eine verlässliche Skalierung: Wenn Delivery Hero die 15-Prozent-Steigerung in einer kontrollierten Umgebung wiederholt, reduziert das das Risiko, dass KI-Routinen nur scheinbar positive Effekte erzeugen. Unterm Strich koppelt der Konzern seine agentische KI damit eng an operative KPIs und macht die nächste Phase des Rollouts zu einer Frage der robusten Reproduzierbarkeit – über Ländergrenzen hinweg, mit Zustimmung der Partner und mit einem klaren Fokus auf die Bestellung.
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