KI-Integration im Handel: Herausforderungen und Chancen

KÖLN / LONDON (IT BOLTWISE) – Die Integration von Künstlicher Intelligenz im Handel schreitet voran, doch es gibt noch Herausforderungen zu bewältigen. Eine aktuelle Studie des EHI Retail Institute zeigt, dass viele Handelsunternehmen im deutschsprachigen Raum noch an der Optimierung ihrer Datenprozesse arbeiten. Trotz der Verbreitung von KI-Projekten mit Kundenfokus bleibt die Datenintegration eine der größten Hürden.

Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) im Handel ist ein fortlaufender Prozess, der sowohl Chancen als auch Herausforderungen mit sich bringt. Eine Studie des EHI Retail Institute in Köln beleuchtet den aktuellen Stand der KI-Integration in führenden Handelsunternehmen im deutschsprachigen Raum. Die Ergebnisse basieren auf 38 Interviews mit Verantwortlichen für die Prozessgestaltung und -integration einer unternehmensweiten KI-Strategie, die insgesamt rund 39.000 Filialen repräsentieren.

Ein zentrales Ergebnis der Studie ist die Erkenntnis, dass Mitarbeitende bei der Einführung von KI-Technologien eine entscheidende Rolle spielen. Sie fungieren als Multiplikatoren und Enabler innerhalb der Unternehmen. Dennoch schätzen knapp zwei Drittel der befragten Händler die KI-Kompetenz ihrer Belegschaft als niedrig ein. Um dem entgegenzuwirken, setzen 53 Prozent der Unternehmen auf systematische Multiplikatoren- oder Ambassador-Programme, während 32 Prozent bereits eigene Lernplattformen mit KI-Fokus implementiert haben.

Ein weiteres wichtiges Thema ist die Datenstrategie. Laut der Studie liegen die größten Barrieren für den erfolgreichen Einsatz von KI weniger in der Technologie selbst als vielmehr in der Qualität, Konsistenz und strukturellen Einbettung der Datenprozesse. 67 Prozent der befragten Unternehmen bewerten den aktuellen Stand der Datenintegration als schlecht oder eher schlecht. Nur 13 Prozent bescheinigen eine gute Integration. Diese Schwächen in der Datenstrategie stellen eine erhebliche Herausforderung dar, die es zu überwinden gilt, um das volle Potenzial von KI im Handel auszuschöpfen.

Ein Großteil der Handelsunternehmen setzt auf Public-Cloud-Anwendungen wie Amazon Web Services, Microsoft Azure oder Google Cloud, um von deren Skalierbarkeit und Integrationsgeschwindigkeit zu profitieren. Gleichzeitig verfolgen einige Unternehmen hybride Multi-Cloud-Strategien, um sensible Daten in geschützten Umgebungen zu halten. Dabei ist es 21 Prozent der befragten Unternehmen wichtig, dass die Daten primär oder ausschließlich auf europäischen Serverstrukturen gelagert sind, um den Datenschutzanforderungen gerecht zu werden.

Die Studie zeigt auch, dass KI-Projekte mit Kundenfokus, wie Personalisierung und Serviceoptimierung, als wichtige Differenzierungsfaktoren im Handel gelten. Diese Projekte zielen darauf ab, Angebote und Inhalte individueller auf die Kundschaft zuzuschneiden und die Marketing-Automatisierung sowie Nachfrageprognosen zu verbessern. Trotz der Herausforderungen in der Datenintegration bleibt die KI-Integration im Handel ein vielversprechendes Feld mit großem Potenzial für zukünftige Entwicklungen.

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