"Ohne den Support des Top-Managements funktionieren KI-Projekte nicht"

Während im Marketing aktuell über kaum etwas anderes als KI gesprochen wird, hört man über Shop-KIs wenig. Wo liegen denn die Schwierigkeiten, KI in den E-Commerce zu bringen?
Marketing hat KI sehr früh adoptiert, weil hier der Trend zum datengetriebenen Marketing schon lange vorherrscht und daher der Schritt vergleichsweise klein war. Zudem sind viele der Anwendungen von Generative AI wie gemacht um große Bottlenecks des Marketing zu beheben, wie z.B. die Erstellung von Content. Skalierbare Anwendungsfälle im Onlinehandel sind dagegen noch sehr selten und bisher nicht wirklich über Leuchtturmprojekte hinausgekommen.

An welchen Stellen seht ihr aktuell Fortschritte bei der Implementation von handelsbasierten KI-Lösungen?
Ein Use Case, der immer häufiger zu finden ist, ist die Erstellung von Produktbeschreibungen durch KI, wodurch teilweise massiv die Effizienz gesteigert werden kann. Große Fortschritte sind auch bei Themen wie Customer Service zu beobachten. Interaktion z.B.per Chatbots, hat stark an Qualität zugenommen und kann immer konkreter auf den Kontext des jeweiligen Nutzers eingehen. Auch immer öfter werden Logistikprozesse und Inventarmanagement mittels neuer Anwendungen optimiert, um die operationellen Kosten zu senken.

Der deutschsprachige Onlinehandel ist traditionell sehr gut im Umgang mit datengestütztem Marketing. Warum tut er sich gerade bei dem neuen Daten-Tool "künstliche Intelligenz" so schwer?
Wir verstehen meistens sehr gut die Ergebnisse dieser Anwendungen, aber der Weg dahin und was genau mit den Daten geschieht ist sehr oft noch eine Black Box. Mit solchen Anwendungen tut sich der deutsche Onlinehandel traditionell, aber vor allem seit der DSGVO, eher schwer.

Personalisierung und 360-Grad-Kundensicht: Welche KI-Anwendungen sind aus Eurer Erfahrung besonders vielversprechend?
Vor allem personalisierte Produktempfehlungen oder individualisierte Experience durch personalisierte Inhalte. Zudem wird auch das Thema Product Discovery in Zukunft von KI profitieren. Insbesondere bei Händlern mit einem sehr breiten Sortiment werden die Kunden in Zukunft deutlich schneller das gesuchte Produkt oder passende Alternativen finden und nebenbei noch inspiriert durch entsprechende Inhalte, Produktempfehlungen etc. passend zum Kontext des Nutzers. Mit den passenden Tools wird der Nutzer bei der nächsten Suche wiedererkannt und sogar noch personalisierter angesprochen und beraten. Dies wird auch einen Einfluss auf die durchschnittliche Abbruchrate von Warenkörben haben, die global bei über 70% liegt. Die Königsdisziplin wird weiterhin sein, diese Experience auch jenseits des Shops in den Marketingkanälen aufzugreifen und konsistent weiterzuführen.

In der Regel existieren ja in den meisten Unternehmen Personalisierungslösungen, CRM-Systeme, Content-Marketing-Lösungen. Wie bekomme ich die KI-ready? Oder muss ich warten, bis mein Softwareanbieter ein Einsehen und Programmierpower hat?
Es gibt mit ChatGPT etc. mittlerweile auch viele unabhängige KI Anwendungen die es ermöglichen erste Experimente und Anwendungsfälle mit den bestehenden Systemen zu testen. Um das Thema KI aber skalierbar in einer Organisation zu implementieren, empfiehlt es sich, auf Tools mit entsprechenden Möglichkeiten zu setzen. Hierbei empfiehlt es sich vorher konkrete Anforderungen und Anwendungsfälle zu definieren bevor man sich nach einem entsprechenden Tool umsieht, um am Ende auch den erhofften Mehrwert erzielen zu können.

KI-Pilotprojekte sind ja viel einfacher in einem Unternehmen zu implementieren als der Rollout eines Regelbetriebs. An welcher Stelle hakt es?
Gründe können Datenschutzbedenken, fehlende Ressourcen, mangelndes Change Management in der Organisation sein, oder auch dass das Unternehmen insgesamt in den Bereichen Daten und Digitalisierung noch nicht reif genug ist um diese Anwendungen so einzusetzen, dass der ROI das Investment rechtfertigen würde.

Wie nimmt man Mitarbeitende mit, wenn diese aus Angst vor der allmächtigen KI blockieren?
Die wenigstens KI Anwendungen kommen heute in den Unternehmen ohne einen Schritt der Kontrolle durch einen Mitarbeiter aus. Am Wichtigsten wird es sein, den Mitarbeitern die Vorteile der Anwendung für Ihre Aufgaben, Produktivität und Effizienz nahe zu bringen. Es geht ja nicht darum, Mitarbeiter zu ersetzen, sondern operative Aufgaben der KI zu überlassen und den Mitarbeitern so mehr Zeit für strategische und kreative Aufgaben zu geben. So können sich z.B. E-Mail Marketing Manager, die für eine Kampagne 20 Versionen einer Betreffzeile manuell schreiben mussten, schon der Erstellung nächsten Kampagne widmen.

Aus Eurer Projekterfahrung: Wer sollte im Unternehmen in Sachen Künstliche Intelligenz den Hut aufhaben: IT-Leitung? Fachabteilung? CDO? Oder muss es mal wieder Chef oder Chefin richten?
Das kommt am Ende sicher auf die konkrete Anwendung an. Wie bei allen großen Veränderungen gilt aber auch für die großflächige Einführung von KI-Anwendungen: Ohne den Support des Top-Managements wird es kaum funktionieren. So kann sich auch nach der erfolgreichen Einführung eine Dynamik entwickeln, bei der Mitarbeiter der Fachabteilungen die Vorteile erkennen und selbstständig weitere Anwendungsfälle und Optimierungspotentiale identifizieren die anfangs für das Management nicht erkennbar waren. Ohne das Zusammenspiel von IT, Fachabteilung und Top Management werden sich KI Anwendungen nicht gewinnbringend implementieren lassen.

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