Dieser Beitrag erschien ursprünglich in RetailWire.
Künstliche Intelligenz ist längst nichts Neues mehr – es gibt sie bereits seit den Fünfzigerjahren. Doch zum Topthema ist sie erst vor kurzem geworden. Das liegt vor allem daran, dass wir heute über die notwendigen Daten und die Rechenleistung verfügen, die für einen effizienten Einsatz von KI notwendig sind. Einzelhändler können KI inzwischen nutzen, um Geschäftsprozesse zu optimieren. Dennoch kursieren noch viele Fehlinformationen rund um das Thema, die es anzusprechen gilt.
So ist es beispielsweise nicht überraschend, dass viele Beschäftigte im Einzelhandel befürchten, KI könnte ihre Jobs negativ beeinflussen oder gar gefährden. Laut einer aktuellen KPMG-Studie unterstützen nur 26 Prozent der Mitarbeiter im Einzelhandel die Einführung von KI-getriebenen Systemen. Und das ist nur eines von vielen Beispielen. Die Medien berichten gerne über und häufig über künstliche Intelligenz und lassen sie als Problemlöser erscheinen, der die Notwendigkeit menschlichen Erwägens und Eingreifens in allen Bereichen obsolet machen wird.
Doch die Darstellung ist schlicht falsch. Da diese Sichtweise und die damit verbundenen Ängste jedoch weit verbreitet sind, ist es an der Zeit, die Diskussion um KI und Kundenservice (wie etwa Roboter in den Gängen, die mit den Kunden sprechen und Regale auffüllen) auf ein neues Thema zu verlagern: Die Frage, wie KI eingesetzt werden kann, um Daten zu sammeln und zu interpretieren und auf welche Weise die Ergebnisse bestehende Handelsprozesse bereichern – nicht ersetzen.
Im Einzelhandel geht es zum Großteil darum, den Warenfluss durch die Supply-Chain zu managen. Die Einbettung von KI in der Absatzprognostizierung und Bestandsoptimierung verbessert die Produktverfügbarkeit, reduziert Verderb, glättet Warenflüsse und verbessert die operative Effizienz der Verteilung und der Filialen. Dadurch lassen sich bessere Absatzprognosen generieren, die die Auswirkungen von Promotions, Kannibalisierung und sogar Änderungen des Wetters berücksichtigen. KI optimiert Bestellungen so, dass der Verderb minimiert und gleichzeitig Stockouts vermieden werden. Sie stellt zudem einen kontrollierten Bestandsauf- und -abbau sicher, wenn das Sortiment des Händlers sich ändert.
Wenn KI auch in die Optimierung des Workforce-Managements eingebunden wird, sorgt sie für eine weniger zeitaufwendige und viel genauere Planung der Arbeitsschichten. So erstellen Händler schnell Schichtpläne, die alle Geschäftsbedarfe erfüllen und den Bedürfnissen der Mitarbeiter gerecht werden, indem Prognosedaten und lokale arbeitsrechtliche Bestimmungen sowie individuelle Arbeitsanforderungen einbezogen werden. Unterstützt KI diesen Prozess, lässt sich das Risiko einer Über- oder Unterbesetzung nahezu eliminieren, während Filialmitarbeiter von besser vorhersehbaren Arbeitsstunden profitieren.
Wahre Glanzleistungen vollbringt künstliche Intelligenz, wenn sie in einer Software integriert ist, die Daten sammelt, um bereits existierende Aufgaben und Prozesse zu verbessern: So vereinfacht sie auch das Leben der damit in Berührung kommenden Menschen. Fachgerecht geliefert kann fast jeder – nicht nur Mathematiker und Datenwissenschaftler – diese Daten interpretieren und nutzen, um ein Projekt voranzubringen oder einen Prozess zu optimieren.
Wie wohl die Zukunft von KI in den nächsten zehn, zwanzig oder fünfzig Jahren aussieht? Niemand kann das im Moment sagen. Man kann spekulieren, aber ich erwarte nicht, dass KI jemals ein Ersatz für Menschen sein wird. Ich denke, dass diejenigen, die im Einzelhandel arbeiten, sich fragen sollten: „Wenn ich meine Karriere voranbringen möchte, wie mache ich mir KI zu eigen, sodass ich davon profitiere?“ Sehen Sie künstliche Intelligenz als Chance, als etwas, das Ihnen helfen kann, nicht als Bedrohung.
Erfreulich ist in diesem Zusammenhang, wie KPMG feststellte, dass „85 Prozent der Insider im Einzelhandel glauben, dass KI das Potenzial besitzt, die operative Effizienz signifikant zu verbessern“. Die Aneignung in der Branche verläuft indes, aufgrund der oben erwähnten Hindernisse, nur langsam. Wie können wir also das Image von KI verbessern und mehr Menschen dafür begeistern?
