KÖLN / LONDON (IT BOLTWISE) – Eine neue Studie des EHI Retail Institutes zeigt, dass die Integration von Künstlicher Intelligenz im Handel nicht mehr nur eine Frage der Technologie ist, sondern vielmehr eine strategische Herausforderung darstellt. Handelsunternehmen müssen strukturelle Voraussetzungen schaffen, um KI effektiv zu nutzen und gleichzeitig die Belegschaft auf diesen Wandel vorbereiten.
Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) im Handel hat sich von einer Zukunftsvision zu einer gegenwärtigen Realität entwickelt. Eine aktuelle Studie des EHI Retail Institutes beleuchtet, wie Handelsunternehmen in Deutschland, Österreich und der Schweiz KI in ihre Prozesse einbinden. Dabei steht nicht mehr die Technologie selbst im Vordergrund, sondern die Frage, wie Unternehmen KI strategisch nutzen können, um ihre Geschäftsziele zu erreichen.
Ein zentrales Ergebnis der Studie ist, dass der Mensch auch in Zeiten intelligenter Systeme entscheidend bleibt. Mitarbeitende sollen nicht nur von KI profitieren, sondern auch als Multiplikatoren wirken. Viele Unternehmen haben daher sogenannte ‘AI-Champions’ etabliert, die das Thema KI in die verschiedenen Geschäftsbereiche tragen. Dennoch schätzt mehr als die Hälfte der befragten Unternehmen das Wissen ihrer Belegschaft im Umgang mit KI als gering ein, was die Notwendigkeit von Schulungskonzepten unterstreicht.
Die Einführung von KI erfordert mehr als nur technische Projekte; sie verlangt einen kulturellen Wandel innerhalb der Unternehmen. Offenheit für datengetriebene Entscheidungen und die Bereitschaft, Verantwortung zwischen Mensch und Maschine neu zu verteilen, sind essenziell. Besonders sichtbar wird der Nutzen von KI dort, wo er direkt auf den Kunden wirkt, etwa durch personalisierte Angebote und automatisierte Services, die das Einkaufserlebnis verbessern.
Ein weiteres Hindernis für die erfolgreiche Integration von KI ist die Datenbasis. Zwei Drittel der befragten Händler bewerten die Integration ihrer Datenquellen für KI-Projekte als unzureichend. Ohne konsistente und zugängliche Daten lassen sich selbst die besten KI-Modelle nur begrenzt einsetzen. Viele Unternehmen setzen daher auf Hyperscaler wie AWS, Azure oder Google Cloud, um von deren Skalierbarkeit und Geschwindigkeit zu profitieren, verfolgen jedoch parallel eine Multi-Cloud-Strategie, um sensible Informationen besser abzusichern.
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