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Künstliche Intelligenz (KI) gewinnt kontinuierlich an Fahrt. In immer mehr Produkten werkeln intelligente Algorithmen um Leistungsfähigkeit, Effektivität und letztendlich auch den Komfort in der Benutzung zu steigern. Doch KI ist nicht nur im Einsatz für Spracherkennung, Bildoptimierung oder beim Erstellen von Texten und Grafiken. Sie erhält auch immer mehr Einzug in komplexe Prozesse in der Industrie und im Handel, übernimmt dort Datenanalysen und macht Voraussagen, die beispielsweise für eine profitable Ein- und Verkaufsstrategie entscheidend sein können.
Dany Lyons, CEO von neuropredictR, einem Unternehmen im Bereich Retail und Logistik, setzt bei seinen Kunden eine sogenannte Meta-AI ein, um komplexe Zusammenhänge in großen Datenmengen zu analysieren und zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. Anlass genug für ein Gespräch.
Herr Lyons, warum soll der Handel Künstliche Intelligenz einsetzen – schließlich wissen die Unternehmen in der Regel doch auch so, wie ihr Geschäft funktioniert?
Dany Lyons: Eine erfolgreiche Geschäftstätigkeit basiert auf einer Vielzahl von Faktoren, die für sich genommen teilweise sehr komplex sind. Hinzu kommt, dass diese Faktoren sich meist gegengegenseitig beeinflussen. Das macht es für Menschen – auch für Menschen mit viel Erfahrung auf ihrem Geschäftsgebiet – meist sehr herausfordernd wirklich treffsicher zu beurteilen, welche Strategie am erfolgreichsten ist. Eine KI – oder noch besser eine Meta-AI, die auf verschiedene KI-Systeme zurückgreift – kann problemlos mit großen Datenmengen arbeiten und sehr exakt und extrem schnell beurteilen, wie gut sich eine Ware gewinnbringend vermarkten lässt.
Die KI bestimmt also den Preis eines Produktes?
Lyons: Die KI kann sehr treffsicher voraussagen, wie lange ein Produkt mit einem bestimmten Preispunkt im Lager bleibt oder verkauft wird. Außerdem wird transparent, mit welchen Marketingaktionen ein Abverkauf beschleunigt werden kann. So lassen sich Lager-Umschlaggeschwindigkeiten optimieren und natürlich kann auf Basis verschiedener durchgespielter Szenarien auch der Einkauf angepasst werden. Und das natürlich nicht nur auf ein Produkt bezogen, sondern auf viele Tausende.
Welche Faktoren bezieht denn die KI in ihre Analyse mit ein?
Lyons: Im Prinzip alles, was für den erfolgreichen Verkauf wichtig ist: Lagerdaten, Wettbewerbspreise, Einkaufspreise, Daten von Marketingaktionen. Die von uns verwendet Engine geht aber noch weiter und bezieht Daten aus zahlreichen externen Datenquellen wie zum Beispiel Wetter, Verkehr, Wirtschaftsindizes und soziodemografische Daten beim niedergelassenen Handel.
Ist das nicht sehr komplex und erfordert entsprechend viel Zeit, bis so ein System läuft?
Lyons: Das von uns eingesetzte System basiert auf einer vollständigen Automatisierung, wir brauchen keine Zeile Code zu schreiben. Wir benötigen lediglich eine Schnittstelle zu den Datensystemen des Kunden. Dann haben wir innerhalb von zwei Wochen erste handlungsrelevante Ergebnisse. Danach folgen eine Phase des aktiven Lernens und Anpassungen bei der wir spezifische Fragen stellen und die Daten tiefgehend analysieren. Letztendlich haben wir nach rund 14 Wochen ein vollfunktionsfähiges Produkt.
Das klingt, als ob wir in der Handelslandschaft in Zukunft häufiger den Einsatz von Künstlicher Intelligenz erleben werden.
Lyons: KI ist ein größerer Paradigmenwechsel als das Internet und das Smartphone zusammen. Der Einzelhandel wird sich in seiner Struktur und in der Art und Weise, wie Waren bereitgestellt und angeboten werden, massiv verändern. Dies wird nicht wie Anfang der 90er mit dem Internet ein langsamer Prozess sein, bei dem man erst mal zuschaut. Vielmehr wird es rasend schnell gehen. Die Lernkurven sind extrem progressiv, und nur ein paar Monate können einen entscheidenden Unterschied ausmachen.
KI wird aber nicht nur im Retail, sondern in allen Bereichen, die unser Leben beeinflussen, zu massiven Veränderungen führen – in der Art und Weise, wie wir Themen analysieren, wie wir sie steuern und auch, wie wir sie umsetzen. Die Revolution hat schon längst begonnen.
13 Mrz. 2024 | gfu | g.async=true; g.src=u+’matomo.js‘; s.parentNode.insertBefore(g,s); })();
