Wie steht es um den Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Handel? Das EHI Retail Institute hat in seiner aktuellen Studie „KI-Integration im Handel“ genau das untersucht – mit einem ernüchternden, aber zugleich richtungsweisenden Ergebnis. Zwar setzen Unternehmen KI bereits vielfältig ein, etwa zur Nachfrageprognose, im Kundenservice oder bei der Marketing-Automatisierung. Doch die strukturelle Einbettung, die Qualität der Daten und die Einbindung der Mitarbeitenden bleiben zentrale Baustellen.
„Mit generativer KI hat das Thema noch einmal Fahrt aufgenommen. Neu ist dabei weniger die Technologie selbst, sondern die strategische Frage, wie Unternehmen KI wirksam und ganzheitlich einsetzen und welche strukturellen Voraussetzungen hierfür geschaffen werden müssen“, erklärt Dr. Tobias Röding vom EHI.
Laut Studie sind Mitarbeitende ein Schlüsselfaktor für den erfolgreichen KI-Einsatz. Alle befragten Unternehmen haben mindestens eine verantwortliche Person für das Thema benannt. Dennoch bewerten knapp zwei Drittel der Händler die KI-Kompetenz ihrer Belegschaft noch als niedrig oder eher niedrig. Um das zu ändern, investieren viele in spezifische Kommunikationskanäle, Lernplattformen und Schulungskonzepte.
„Wir haben sogenannte AI-Champions. Sie treiben das Thema und sind die Multiplikatoren in den Business Units“, zitiert das EHI eine Studienteilnehmerin. 53 % setzen gezielt auf ein Multiplikatoren- oder Ambassador-Programm, während 32 % bereits eigene Lernplattformen mit KI-Fokus einsetzen. Bis Ende 2025 wollen alle befragten Unternehmen ein generelles Schulungskonzept ausgerollt haben.
Alle Unternehmen haben inzwischen KI-Leitlinien erstellt. Diese sind laut EHI notwendig, um rechtliche Vorgaben einzuhalten, Risiken zu minimieren und Transparenz bei KI-Systemen sicherzustellen. Dennoch verfügen rund 15 % der Händler erst über erste organisatorische Rahmenbedingungen, während sich 16 % bereits als Early Adopter bezeichnen.
Besonders gefragt ist KI in kundenorientierten Prozessen. Genutzt wird sie unter anderem für die Personalisierung von Angeboten, zur Optimierung der Store Experience oder für automatisiertes Marketing. Auch datenbasierte Sortimentsplanung und Forecasting rücken in den Fokus.
