LONDON (IT BOLTWISE) – Delivery Hero will die Wirkung seiner agentischen KI-Assistenten nicht nur anhand von Nutzerzahlen bewerten, sondern per Kontrollgruppen messen. Laut CFO Marie-Anne Popp stiegen bei Glovo-Restaurants, die den Assistenten nutzen, die Bestellungen um 15 Prozent. Der agentische KI-Assistent entwickelt und implementiert dafür unter anderem Rabattaktionen, Anzeigenkampagnen, Menü-Optimierungen und Antworten auf Kundenbewertungen. Der Rollout läuft zunächst auf freiwilliger Basis mit Partner-Zustimmung und soll anschließend breiter ausgerollt werden.
Delivery Hero setzt bei der Einführung agentischer KI-Assistenten auf einen Messansatz, der über klassische A/B-Logik hinausgeht: CFO Marie-Anne Popp beschreibt in einem Interview, dass der Lieferkonzern die Wirksamkeit über Kontrollgruppen prüft. Praktisch bedeutet das den Vergleich von Restaurants, die den Assistenten nutzen, mit solchen, die ohne diese Unterstützung arbeiten. Genau diese Art von Gegenüberstellung ist für Produkt- und Marketing-Entscheidungen entscheidend, weil sie den Anteil von Zufallsschwankungen und saisonalen Effekten reduziert – und damit auch die Grundlage für größere Rollout-Entscheidungen verbessert.
In der konkreten Ergebnislage nennt der Konzern eine klare Kennzahl: Bei Glovo-Restaurants, die den KI-Assistenten verwenden, sollen die Bestellungen um 15 Prozent gestiegen sein. Der Assistent wurde im August vorgestellt und soll Geschäfte sowie Restaurants dabei unterstützen, Wachstum zu beschleunigen. Seine Aufgaben sind dabei nicht auf reine Analyse beschränkt, sondern reichen bis zur Umsetzung: Er entwickelt und implementiert Maßnahmen wie Rabattaktionen, Anzeigenkampagnen, Verbesserungen von Menüinhalten und Antworten auf Kundenbewertungen. Damit verschiebt sich die Rolle von KI im Marketing und im Restaurantbetrieb von der Empfehlung zur operativen Ausführung.
Technisch betrachtet ist genau diese Ausführungs-Komponente der Kern der agentischen Arbeitsweise: Der Assistent kann nicht nur Vorschläge liefern, sondern Handlungen anstoßen, die in operative Workflows eingebettet sind. Für Unternehmen ist das besonders relevant, weil sich die Wirksamkeit dann nicht allein an Modellmetriken wie Genauigkeit oder Antwortqualität ablesen lässt, sondern an Betriebskennzahlen wie Bestellungen, Conversion oder Wiederkauf. Gleichzeitig entstehen neue Anforderungen an Governance und Kontrolle, denn die Restaurants müssen der Anwendung zunächst zustimmen. Diese Einwilligung ist nicht nur ein organisatorischer Schritt, sondern beeinflusst auch die Datenbasis der Kontrollgruppen – etwa indem sich die Nutzerschaft zunächst aus Partnern rekrutiert, die bereits offen für Automatisierung sind.
Beim Rollout setzt Delivery Hero auf Skalierung über die Partnerbasis: Der Assistent unterstützt bereits über 40.000 der rund 1,5 Millionen Partner der Gruppe. Der nächste Schritt ist damit weniger eine Frage der Machbarkeit als der Ausroll-Strategie. Wenn man agentische Systeme breiter einsetzt, steigen typischerweise auch die Anforderungen an Qualitätssicherung, etwa um sicherzustellen, dass Kampagnen- und Menüänderungen nicht nur schneller entstehen, sondern auch marktkonform, konsistent und innerhalb der erwarteten Tonalität kommuniziert werden. Dazu gehört zudem die Beobachtung, wie sich die Effekte im Zeitverlauf entwickeln und ob zusätzliche Bestellungen durch die Maßnahmen dauerhaft anhalten oder eher kurzfristig getrieben sind.
In der Umsetzung zeigt sich außerdem, wie stark Lokalisierung in produktiven KI-Deployments wirkt: Der agentische KI-Assistent trägt je nach Region und Markt unterschiedliche Namen. In Ländern wie Ägypten oder den Vereinigten Arabischen Emiraten agiert er derzeit als „Sara“ mit den Partnern auf der Plattform, in Argentinien als „Flor“ und in der Türkei als „Bilge“. Dass sich die Namensliste voraussichtlich mit dem breiteren Rollout noch ändern kann, ist ein Hinweis darauf, dass das Unternehmen nicht nur Sprach- und Inhaltsanpassungen plant, sondern auch Marken- und UX-Entscheidungen entlang der regionalen Partnererfahrung mitrollt.
Auch die breitere Entwicklungslinie ist bemerkenswert: Bereits zuvor hat der Konzern den autonomen Softwareentwicklungs-Agenten „Herogen“ eingeführt, der nach Unternehmensangaben jährlich so viel Code schreiben soll wie 130 erfahrene Entwickler – mit steigender Tendenz. Diese Kombination aus zwei unterschiedlichen Einsatzfeldern zeigt, wie sich agentische KI in der Praxis in Unternehmensprozesse „einnistet“: einmal in die Softwareentwicklung, einmal in die kommerzielle Steuerung von Händleraktivitäten. Für die Branche ist das ein weiteres Signal, dass Unternehmen die Potenziale von KI zunehmend über Produktions- und Betriebsprozesse messen wollen, nicht nur über einzelne Assistenzfunktionen.
Für Marktteilnehmer dürfte die Kontrollgruppen-Aussage vor allem eines liefern: eine nachvollziehbare Brücke zwischen Modellnutzen und wirtschaftlichem Effekt. Denn je besser ein Setup wie „KI-gestützte Restaurants vs. nicht KI-gestützte Restaurants“ die Wirkung quantifiziert, desto leichter wird es, intern Budget, Rollout-Tempo und weitere Use-Cases zu begründen. Gleichzeitig bleibt spannend, wie schnell sich der 15-Prozent-Effekt über weitere Länder und Partnergruppen stabilisieren lässt und ob sich die Wirkung bei unterschiedlichen Marktbedingungen angleicht. Wenn Delivery Hero diese Messlogik konsequent weiterführt, könnte agentische KI künftig stärker als operatives Steuerungsinstrument statt als Experiment wahrgenommen werden.
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