Sie sind hier: Startseite » Markt » Tipps und Hinweise

Datenqualität entscheidend


Implementierung von KI-Systemen: Integration und startklar?
Das müssen Unternehmen beachten


Künstliche Intelligenz, kurz KI, gehört derzeit zu den meistdiskutierten Themen. Die Entwicklungen sind rasant, die Möglichkeiten scheinen fast unbegrenzt. Viele Unternehmen arbeiten deshalb schon mit KI oder sind aktuell dabei, Tools zu implementieren. "KI als Katalysator für Optimierung, Standardisierung und Digitalisierung wird von Unternehmen bereits vielfältig eingesetzt. Doch es fehlen in vielen Branchen, wie etwa im Retail-Bereich, noch Use Cases – es kann noch nicht alles mit KI-Tools gelöst werden. Vor der Implementierung gilt es in vielen Fällen deshalb noch zu prüfen, ob sich der Einsatz von KI in jedem Fall lohnt", sagt Andreas Mohr, SAP Senior Development Consultant bei retailsolutions.

Beim Einsatz von KI geht es in der Regel um Prozessoptimierungen, Effizienz, Zeiteinsparungen, Mitarbeiterentlastung oder Gewinnmaximierung. Im Retail-Bereich helfen moderne Tools beispielsweise bereits, personalisierte Werbung auszuspielen, Prognosen für eine nachhaltige Warenbestellung zu erstellen, eine dynamische Preisgestaltung zu erreichen oder bei der Betrugserkennung an Kassen. Doch damit Projekte erfolgreich und nachhaltig wirken, erfordert die Integration von KI-Systemen in bestehende IT- und Geschäftsprozesse mehr als nur die technische Implementierung. Vor allem die Datenqualität spielt eine bedeutende Rolle. Ohne ausreichende, qualitativ hochwertige Daten kann KI keine guten Ergebnisse liefern. Im Handel sind zwar Daten reichlich vorhanden, aber oft unstrukturiert oder fragmentiert.

"Wir arbeiten derzeit zum Beispiel an einem Use Case, bei dem die KI anhand von Bildern die richtigen Produktgruppen vorhersagen soll. Lieferanten, die Daten im System ablegen, müssen oft nämlich aus einer großen Anzahl von Gruppen wählen, was nicht selten zu Fehlern führt. Werden die Daten von der KI richtig zugeordnet, erleichtert es die Arbeit für Händler ungemein. Außerdem haben wir für einen Kunden auch schon ein KI-System implementiert, das Ähnlichkeiten erkennt und Produktattribute für ähnliche Waren anlegt – also beispielsweise bestimmte Daten von einem Erdbeerjoghurt einem Himbeerjoghurt der gleichen Marke zuordnen kann", berichtet Mohr.

Use Cases als Erfolgsfaktor
Solche Use Cases stellen einen oft unterschätzten Erfolgsfaktor dar, denn sie können den konkreten Nutzen der implementierten KI-Tools aufzeigen. "Gleichzeitig lässt sich so auch oft der Kosten-Nutzen-Faktor besser abschätzen. Die Entwicklung und Implementierung von KI-Lösungen können nämlich kostspielig sein. Gerade für kleinere Unternehmen sind die anfallenden Kosten für den angedachten Einsatz oftmals noch zu hoch. Vor einigen Jahren wollte ein Kunde zum Beispiel die neuen Energieeffizienzlabels von einer KI zu Produktbildern zuordnen lassen. Wir haben ein System entwickelt, das eine Trefferquote von über 99 Prozent hatte. Doch es war dem Kunden zu teuer. Befristet eingestellte Studenten haben die Labels schließlich doch händisch zugeordnet – sie haben ein paar Tage gebraucht, aber insgesamt war es billiger", erläutert Mohr und ergänzt: "Bei wiederkehrenden Prozessen ist der Einsatz von KI aber langfristig sinnvoll und kann sogar Kosten einsparen."

Implementierung planen und durchdacht umsetzen
Derzeit herrscht bei der KI-Transformation ein sehr hohes Tempo: Neue Modelle drängen auf den Markt, die mit Daten trainiert werden müssen und schließlich für bestimmte Anwendungen bereitgestellt werden. "Neue KI-Lösungen müssen dann auch in die bestehende Systemlandschaft von Unternehmen integriert werden, manchmal fehlen Standardschnittstellen. Diese Integrationsproblematik erklärt, warum viele KI-Projekte zunächst nur in einzelnen Bereichen bleiben und nicht das ganze Unternehmen durchdringen. Die Implementierung der Systeme gilt es deshalb gut zu planen und mit Experten umzusetzen. Beratungshäuser, die bereits mit verschiedenen Use Cases vertraut sind, können dabei unterstützen", schließt Mohr. (retailsolutions: ra)

eingetragen: 06.06.25

retailsolutions: Kontakt und Steckbrief

Der Informationsanbieter hat seinen Kontakt leider noch nicht freigeschaltet.


Meldungen: Tipps und Hinweise

  • Einblicke in die Sichtweise der Kunden

    Online-Händler erhalten täglich eine unzählige Menge an Anfragen. Ein Großteil davon wird mit KI-Agenten gelöst, da sie immer wieder ähnliche Themen wie Lieferzeiten, Rücksendungen oder Produktspezifikationen betreffen. Zum einen sind KI-Agenten damit eine Arbeitserleichterung bei wiederkehrenden Anfragen, besonders wenn diese Lösungen einfach zu bedienen sind, und den Unternehmen schnellen Mehrwert bieten. Doch hinter diesen Wiederholungen verbirgt sich zum anderen auch eine bislang oft ungenutzte Quelle strategischer Erkenntnisse: die Daten, die bei jeder einzelnen Interaktion entstehen.

  • Modernisierung birgt auch ein Risiko

    Der Trend zur Cloud-Migration setzt Vermögensverwalter zunehmend unter Druck, ihre digitale Transformation voranzutreiben. Einer der strategischen Pfeiler einer Cloud-Strategie ist dabei der Wechsel von On-Premise- zu SaaS-Lösungen. Für größere, traditionelle Institutionen stellt sich jedoch die Frage: Sollten sie direkt auf SaaS umsteigen oder lieber einen mehrstufigen Ansatz über PaaS wählen? Alberto Cuccu, COO von Objectway, erklärt, warum ein schrittweiser Migrationsprozess für bestimmte Geschäftsfälle eine sinnvolle Option sein kann, welche Rolle DORA dabei spielt und welche typischen Fehler Banken bei ihrer IT-Transformation machen.

  • SaaS-Lösungen die beste Wahl

    In der Versicherungsbranche reichen starre und manuelle Prozesse nicht mehr aus, um die Anforderungen des digitalen Kunden abzudecken. Agile und anpassbare Versicherungsservices sind ein Gebot der Stunde. Sie erfordern eine moderne Versicherungsplattform, die nach Einschätzung von Fadata, Anbieterin von Softwarelösungen für die Versicherungsbranche, drei technische Kriterien erfüllen sollte.

  • Datenqualität entscheidend

    Künstliche Intelligenz, kurz KI, gehört derzeit zu den meistdiskutierten Themen. Die Entwicklungen sind rasant, die Möglichkeiten scheinen fast unbegrenzt. Viele Unternehmen arbeiten deshalb schon mit KI oder sind aktuell dabei, Tools zu implementieren. "KI als Katalysator für Optimierung, Standardisierung und Digitalisierung wird von Unternehmen bereits vielfältig eingesetzt. Doch es fehlen in vielen Branchen, wie etwa im Retail-Bereich, noch Use Cases - es kann noch nicht alles mit KI-Tools gelöst werden. Vor der Implementierung gilt es in vielen Fällen deshalb noch zu prüfen, ob sich der Einsatz von KI in jedem Fall lohnt", sagt Andreas Mohr, SAP Senior Development Consultant bei retailsolutions.

  • Sicherheitsrisiken in der Cloud

    Es gibt gute Gründe, Daten und Dienste in eine Cloud-Umgebung zu verlagern: Flexibilität, Skalierbarkeit und Kosteneffizienz sprechen eindeutig für die Cloud. Es sind jedoch auch die Risiken zu bedenken und zu managen. Ein wichtiger Aspekt ist die Datensicherheit: Da die Daten in externen Rechenzentren gespeichert werden, sind sie potenziell Angriffen ausgesetzt - sensible Informationen können abgefangen oder manipuliert werden.

  • Was Unternehmen beachten müssen

    Künstliche Intelligenz gehört für immer mehr Unternehmen ganz selbstverständlich zum Geschäftsalltag dazu. Insbesondere die generative KI (GenAI) erlebt einen Boom, den sich viele so nicht vorstellen konnten. GenAI-Modelle sind jedoch enorm ressourcenhungrig, sodass sich Firmen Gedanken über die Infrastruktur machen müssen. NTT DATA, ein weltweit führender Anbieter von digitalen Business- und Technologie-Services, zeigt, warum die Cloud der Gamechanger für generative KI ist.

  • SAP mit umfassender Cloud-Strategie

    Für die digitale Transformation von Unternehmen setzt SAP auf eine umfassende Cloud-Strategie. Hier bietet SAP verschiedene Lösungen an. Neben der SAP Public Cloud, die sehr stark auf den SME-Markt zielt, bedient die Industry Cloud als Kombination aus Private Cloud und industriespezifischen Cloud-Lösungen eher den LE-Markt.

  • Warum steigende IT-Kosten das kleinere Übel sind

    Es gibt Zeiten, in denen sind CIOs wirklich nicht zu beneiden. Zum Beispiel dann, wenn sie der Unternehmensführung wieder einmal erklären müssen, warum erneut höhere Investitionen in die IT nötig sind. Eines der größten Paradoxe dabei: Kosten steigen auf dem Papier auch dann, wenn eigentlich aus Kostengründen modernisiert wird. Der Umstieg vom eigenen Server im Keller in die Cloud? Mehrkosten. Neue SaaS-Lösungen?

  • Optimierung von Java-Workloads in der Cloud

    Cloud-Infrastrukturen versprechen Skalierbarkeit, Effizienz und Kostenvorteile. Doch um Engpässe zu vermeiden, überprovisionieren viele Unternehmen ihre Cloud-Kapazitäten - und bezahlen so oftmals für Ressourcen, die sie gar nicht nutzen. Wie lässt sich das ändern? Ein zentraler Hebel ist die Optimierung von Java-Workloads in der Cloud. Cloud-Infrastrukturen bringen viele Vorteile, aber auch neue Komplexität und oft unerwartet hohe Kosten mit sich. Bei vielen Unternehmen nehmen Java-Umgebungen und -Anwendungen große Volumina in gebuchten Cloud-Kapazitäten ein, denn Java gehört noch immer zu den beliebtesten Programmiersprachen: Laut dem aktuellen State of Java Survey and Report 2025 von Azul geben 68 Prozent der Befragten an, dass über 50 Prozent ihrer Anwendungen mit Java entwickelt wurden oder auf einer JVM (Java Virtual Machine) laufen.

  • Wer Cloud sagt, muss Datensouveränität denken

    Die Cloud hat sich längst zu einem neuen IT-Standard entwickelt. Ihr Einsatz bringt allerdings neue Herausforderungen mit sich - insbesondere im Hinblick auf geopolitische Risiken und die Gefahr einseitiger Abhängigkeiten. Klar ist: Unternehmen, Behörden und Betreiber kritischer Infrastrukturen benötigen eine kompromisslose Datensouveränität. Materna Virtual Solution zeigt, welche zentralen Komponenten dabei entscheidend sind.

Wir verwenden Cookies um unsere Website zu optimieren und Ihnen das bestmögliche Online-Erlebnis zu bieten. Mit dem Klick auf "Alle akzeptieren" erklären Sie sich damit einverstanden. Erweiterte Einstellungen