Effiziente Abläufe, nutzbringende Kundenkenntnis und guter Service: Die Potenziale Künstlicher Intelligenz im Einzelhandel sind enorm. Doch viele Betriebe kommen bislang kaum über Einzelexperimente hinaus. Wer zu lange zögert, der verpasst leicht den Anschluss.
KI im Einzelhandel: Auch im Einzelhandel verändert Künstliche Intelligenz längst die Spielregeln. Algorithmen bieten Unternehmen die Chance, Abläufe effizienter zu gestalten und Erkenntnisse zu gewinnen, mit denen sich Umsätze steigern und Kosten senken lassen. In manchem Geschäft helfen Roboter bereits bei Inventuren, intelligente Spiegel ermöglichen eine virtuelle Anprobe von Kleidungsstücken, und smarte Kameras erkennen verschiedene Betrugsmaschen an Selbstbedienungskassen. Hinzu kommen Chatbots in Onlineshops und moderne Lösungen, die mittels Künstlicher Intelligenz das Bestandsmanagement optimieren oder die Kundenansprache und Werbung personalisieren.
Angesichts der vielfältigen Chancen kann leicht der Eindruck entstehen, Künstliche Intelligenz sei im Einzelhandel weitgehend etabliert. Das gilt vor allem, wenn man liest, dass Amazon inzwischen mehr als eine Million Roboter beschäftigt und plant, in den kommenden Jahren hunderttausende Mitarbeiter durch Roboter zu ersetzen.
Das Experimentieren mit KI im Einzelhandel hält noch an
Der Einzelhandel ist bei dieser Technologie allerdings noch lange nicht soweit. Der Einsatz von KI im Einzelhandel steckt weiterhin in den Kinderschuhen. Die meisten Händler befinden sich nach wie vor in der PowerPoint- und Experimentier-Phase. Sie planen Projekte mit Künstlicher Intelligenz, probieren verschiedene Dinge aus, entwickeln Lösungen weiter oder verwerfen sie. Kurz gesagt, sie sammeln Erfahrung und Know-how – ganz so, wie sie das auch früher bei anderen technologischen Veränderungen getan haben. Z. B. als in den 90ern der Siegeszug des Onlinehandels begann, als mit der Verbreitung von Smartphones mobiles Shopping populär wurde oder als die Cloud eine völlig neue Form des IT-Betriebs möglich machte. All das lief nicht immer reibungslos ab, fühlte sich bisweilen holprig an und war mit einer Lernkurve verbunden. Bei Künstlicher Intelligenz ist das nicht anders. Allerdings schreitet diese Entwicklung rasend schnell voran, so dass Händler, die zu lange zögern, den Anschluss verpassen können.
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Die Herausforderung: vom Proof of Concept in den Alltag
Die gute Nachricht: Noch ist niemand zu spät dran. Schließlich finden auch die Konkurrenten gerade erst heraus, wo und wie sich intelligente Lösungen am besten einsetzen lassen. Allerdings ist Geschwindigkeit wichtig. Es geht darum, schnell zu lernen und Pilotprojekte rasch in den produktiven Betrieb zu überführen, um sich als Innovator oder Early Adopter Wettbewerbsvorteile zu sichern. Eine große Herausforderung dabei ist die Skalierung. Viele Händler tun sich schwer damit, aus der Experimentierphase herauszukommen oder mehr als punktuelle Lösungen zu entwickeln.
Diese bewältigen lediglich ein einziges Problem, lassen sich schlecht erweitern und arbeiten nur unzureichend mit anderen Lösungen zusammen. Da werden beispielsweise die Kameras im Geschäft für die Diebstahlerkennung genutzt, aber nicht für das Regalmanagement oder die Auswertung der Kundenströme. Dabei könnte Künstliche Intelligenz anhand der Kamerabilder die Warenpräsentation und Preisauszeichnung kontrollieren, Lücken im Regal erkennen und Bereiche im Laden identifizieren, die Kunden selten aufsuchen oder in denen sie sich stauen. Sie könnte auch einen Mitarbeiter benachrichtigen, wenn Kunden länger an einer Stelle verharren und offensichtlich Unterstützung benötigen beziehungsweise wenn es im Kassenbereich zu größeren Wartezeiten kommt.
Partner bringen Projekte zum Erfolg
Nur, wer die Kameras als „Augen“ für eine Vielzahl von Use Cases nutzt, von Security über den Ladenbetrieb bis hin zur Customer Intelligence, der kann das Potenzial intelligenter Lösungen voll ausschöpfen und dabei Kosten senken, Margen steigern und den Service verbessern. In Eigenregie fällt das oft schwer. Eine Untersuchung des MIT etwa zeigt, dass mit strategischen Partnern umgesetzte Projekte zu Generativer Künstlicher Intelligenz in zwei Dritteln der Fälle erfolgreich sind. Demgegenüber erreicht nur ein Drittel der komplett selbst entwickelten Lösungen den Deployment-Status und werden im Tagesgeschäft eingesetzt.
Letztlich benötigen Händler also nicht noch mehr Techniker mit vollmundigen Versprechungen, sondern Partner, die aus ihren Experimenten wirtschaftlich tragfähige Lösungen machen. Idealerweise sollten sie deshalb mit Dienstleistern zusammenarbeiten, die Erfahrung mit Hardware- und Software-Entwicklung haben und fest in die internen Teams und Strukturen integriert sind. So können die Partner neue Anwendungen und Systeme von den ersten Konzepten über die Umsetzung und den Roll-out in allen Filialen bis hin zur anschließenden Pflege und Weiterentwicklung begleiten. Sie helfen Händlern, Risiken zu minimieren, Entwicklungszyklen zu verkürzen und schneller einen konkret messbaren Nutzen mit Künstlicher Intelligenz zu erzielen – während viele ihrer Konkurrenten noch mit PowerPoint-Präsentationen und fruchtlosen Experimenten beschäftigt sind. jf
Der Autor
Joe Serrano ist Acting Global Managing Partner, Retail & CPG bei IT-Dienstleister HTEC.
