KI: Margen sichern, operative Exzellenz ausbauen

Künstliche Intelligenz ist für den Handel kein Zukunftsthema mehr, sondern ein konkreter Hebel für bessere Verfügbarkeit, weniger Abschriften und personalisierte Kundenerlebnisse. Innerhalb der Rewe Group setzen wir vor allem auf skalierbare Anwendungen mit messbarem Mehrwert, zum Beispiel im Bereich Bedarfsprognosen und Warenfluss: KI-gestützte Disposition reduziert Out-of-Stock und Food Waste, besonders bei frischen Produkten. Im Bereich ,Personalisierte Angebote‘ und Retail Media steigern individuelle Empfehlungen Kundenzufriedenheit und Umsatz. Oder auch zur Verlustprävention an Self-Checkouts: Computer Vision senkt Inventurverluste und verbessert die Customer Experience. Im Bereich der KI-Copiloten für Category und Einkauf entlasten digitale Assistenten Teams bei Analyse und Reporting und im Bereich Omnichannel-Kundenservice verkürzen KI-basierte Chat- und Voice-Lösungen Wartezeiten und erhöhen den Servicegrad. Unser Anspruch ist es, KI verantwortungsvoll zu skalieren – mit sauberer Datenbasis, klarer Governance und EU-AI-Act-konformer Umsetzung. So schaffen wir die Grundlage für Innovation und Vertrauen.

In den nächsten zwei Jahren sollten Einzelhändler den Einsatz von KI-Anwendungen priorisieren, die die betriebliche Effizienz und Kundenrelevanz deutlich verbessern: Nachfrageprognosen, Bestandsoptimierung, dynamische Preisgestaltung, intelligente Suche und Empfehlungen sowie KI-gestützte Kundendienst- und Personalmanagement-Tools. Diese liefern schnell messbaren Mehrwert, indem sie auf vorhandenen Daten und Prozessen aufbauen und sich direkt auf Margen, Verfügbarkeit und Kundenerlebnis auswirken. Im Gegensatz dazu sollten Einzelhändler vorsichtig sein mit hochgradig experimentellen GenAI-,Erfahrungen‘, bei denen es mehr um Neuheit als um Ergebnisse geht – zum Beispiel auffällige Avatare im Laden oder eine breite, unkontrollierte Personalisierung, der ein klarer Business Case oder eine solide Datenbasis fehlt. Ohne disziplinierte Ziele und Messungen ist es unwahrscheinlich, dass diese Trends einen nachhaltigen ROI erzielen.

KI-Investitionen im Handel sollten in den nächsten zwei Jahren konsequent an Margensicherung und operativer Exzellenz ausgerichtet werden. Priorität haben erstens KI-Agenten, die über klassische Assistenzsysteme wie Co-Pilot hinausgehen und mithilfe leistungsfähiger ,Thinking-Modelle‘ zusammenhängende Prozessketten automatisieren. Zweitens ist Robotik technologisch gereift und heute wirtschaftlich sinnvoll in Lager-, Logistik- und store-nahen Prozessen einsetzbar. Drittens verändert KI die Customer Journey grundlegend: Kunden nutzen zunehmend Sprachmodelle wie GPT, um Produkte zu finden, Warenkörbe zu konfigurieren und Einkäufe zu optimieren. Investitionen in GEO (Generative Engine Optimization) werden damit zu einem neuen digitalen Zugangskanal mit direkten Implikationen für Stores und Shops. Der Fokus sollte auf prozessorientierter KI im Store liegen – nicht auf kostenintensiven Erlebnis- oder VR-Formaten ohne klaren ROI.

In den nächsten zwei Jahren sollte der Handel gezielt in KI investieren, die direkt operative Wirkung entfaltet: Nachfrage- und Bestandsprognosen, Abschriften- und OOS-Prävention, dynamische Preis- und Promotionssteuerung, Supply-Chain-Optimierung sowie interne KI-Assistenten für Planung, Einkauf und Management. Diese Use Cases zahlen messbar auf Marge, Verfügbarkeit und Produktivität ein. Hoch gehandelte Trends wie Agentic Commerce, vollautonome Einkaufsagenten oder AR/VR-Shopping werden mittelfristig relevant, sind heute aber strategische Wetten – keine operativen Renditetreiber. Ohne saubere Daten, klare Governance und eine befähigte Organisation bleibt KI-Experiment. Zukunft entsteht nicht durch Autonomie, sondern durch exzellente Grundlagen.