Frankfurt am Main - BearingPoint und das IIHD Institut verdeutlichen in ihrer neuesten Publikation die Vorteile von generativen KI-Lösungen für Handels- und Konsumgüterunternehmen.

Als IT-Technologie bereits seit den Siebzigerjahren in Forschungslaboren und für Experten existent, haben generative KI-Lösungen wie die des Branchenprimus OpenAI die Zukunftstechnologie für breite Bevölkerungsschichten zugänglich und anwendbar gemacht. Ohne Investition, ohne Vorkenntnisse und sofort einsatzbereit - so werden Hemmschwellen gesenkt und die Experimentierfreude im Umgang mit Künstlicher Intelligenz steigt. Erste eigene Erfahrungen stimmen viele Menschen positiv. Die Zukunftsvisionen eines virtuellen Co-Piloten, der nicht nur alles weiß, sondern Daten auch in Sekundenbruchteilen in beliebig wiederholbarer Form verarbeitet, analysiert und für Entscheider nutzbar macht, scheinen für viele Manager zunehmend real. Kay Manke, Partner und Retail-Experte bei der Management- und Technologieberatung BearingPoint, schränkt jedoch ein: "Nur knapp ein Viertel der Führungskräfte im Einzelhandel oder in Konsumgüterunternehmen wenden generative KI im betrieblichen Kontext an. Ein Zeichen dafür, dass es Unternehmen bisher kaum gelungen ist, das Potenzial generativer KI-Lösungen in tagtäglichen Arbeitsabläufen zu heben".

Die Zukunft des Einzelhandels: Wie generative KI die Spielregeln ändert

Generative KI zielt darauf ab, Daten zu erzeugen, anstatt nur auf vorhandene Datensätze zu reagieren, oder in diesen bestimmte Muster oder Wirkungszusammenhänge zu erkennen. Die "eigenständige" Erzeugung von Texten, Bildern, oder sogar ganzen Simulationen lässt viele Entscheider davon ausgehen, dass generative KI in den nächsten drei Jahren gerade service- und wissensbasierte Industrien bzw. Wettbewerbsbeziehungen disruptiv verändern wird. Gerade im Einzelhandel verspricht KI zum "Game Changer" zu werden. Sei es aufgrund ihrer Anwendung in der Analyse von Kundenverhalten, der Verarbeitung großer Datenmengen oder der rapiden Senkung von Kontaktkosten im Kundenservice.

"KI hilft dem Handel schon heute bei der Analyse von Customer Journeys und Kaufentscheidungen. Generative KI besitzt das Potenzial, ganz neue virtuelle Einkaufserlebnisse zu kreieren, die weit über Vorschläge relevanter Produkte hinausreichen und das Wort Kundenservice neu buchstabieren könnten", kommentiert Prof. Jörg Funder, Geschäftsführender Direktor IIHD Institut.

Die Doppelgesichtigkeit der KI: Fortschritt und Fallstricke

Bei aller Leistungsfähigkeit einfach zugänglicher generativer AI-Lösungen, sogenannter "Foundation-Modelle", wie z.B. ChatGPT (OpenAI), Gemini (Google), Llama (Meta) oder eher kleinerer, wie Anthropc (Anthropic), weisen die Lösungen weiterhin Schwächen auf, die den Einsatz für Unternehmensentscheidungen erschweren:

Ein maßgebliches Defizit: das begrenzte Kontextverständnis, das es diesen Modellen erschwert, Informationen über lange Abhängigkeiten hinweg zu erfassen und daher zu Verzerrungen oder Fehlinterpretationen der Modelle und der von ihnen generierten Inhalte führt.

Weiterhin besitzen Foundation-Modelle keine allgemeinen "Weltkenntnisse". Damit ist gemeint, dass diese Modelle die Welt nicht auf die gleiche Weise wie Menschen verstehen. Zynismus beispielsweise ist ein ihnen unbekannter Wesenszug. Texte können somit falsch interpretiert werden und möglicherweise unangemessene Inhalte generiert werden.

Schlussendlich sind Foundation-Modelle anfällig für Datenverzerrungen und neigen damit zur Übergeneralisierung der Überspezifikation. Häufig sind hierdurch Vorurteile in generierten Inhalten zu erklären - dann beispielsweise, wenn KI durch Ermittlungsbehörden bei der Aufklärung von Straftaten und der Identifikation möglicher Verdächtiger eingesetzt wird.

Entsprechend müssen generative KI-Modelle auf das Unternehmen ausgerichtet werden. Gängige Ansätze hierfür sind neben Prompt Engineering, Filtering oder Fine-Tuning insbesondere der Aufbau sogenannter "Retrievel Augmented Generation" (RAG)-Systeme (siehe Abbildung). Bei letzterem handelt es sich um die Kombination abfragebasierter Techniken mit generativen KI-Modellen.

RAG-Systeme weisen signifikante Vorteile auf. Zunächst bestechen sie durch schnelle Umsetzbarkeit und die Verzichtbarkeit auf ein umfangreiches Fine-Tuning. Dies würde z. B. ein Training des generell verfügbaren generativen KI-Modells mit unternehmenseigenen Daten - um dennoch hoch relevante und qualitativ hochwertige sowie auf Benutzer- und Unternehmensbedürfnisse ausgerichtete Ergebnisse zu generieren - bedeuten. Wie diese Infrastruktur im Detail erfolgreich ausgestaltet werden kann, legen die Autoren auf Basis verschiedener Praxisprojekte dar. Die Publikation steht über die BearingPoint-Webseite unter https://ots.de/VAB8hN zur Verfügung.

Über die NEWretail Publikationsreihe

Die Publikationsreihe NEWretail-Reihe, die das IIHD | Institut zusammen mit seinem langjährigen Kooperationspartner BearingPoint herausgibt, thematisiert aktuelle und strategisch relevante Fragestellungen von Handels- und Konsumgüterunternehmen. NEWretail hinterfragt bestehende Denkweisen, gibt neue Impulse und zeigt praktisch realisierbare Lösungswege in einer neuen, komplexeren Welt auf. Die Publikationen sind sowohl kritisch als auch provokant formuliert und beziehen klar Stellung.

Über das IIHD | Institut

Das IIHD | Institut ist einer der renommiertesten europäischen Think Tanks mit Schwerpunkt auf die Branchen Einzelhandel, Konsumgüter und konsumentennahe Dienstleistungen. Das IIHD | Institut unterstützt weltweit Führungskräfte in multinationalen Organisationen, kleinen und mittelständischen Unternehmen, Private-Equity-Gesellschaften sowie in Nichtregierungsorganisationen und Verbänden bei deren wichtigsten Fragestellungen und Entscheidungen. Dabei verfolgt das IIHD | Institut einen kontextgetriebenen, lösungsorientierten und interdisziplinären Forschungsansatz. Es wendet sich damit von langwierigen und isolierten Forschungsanstrengungen mit unklarer Praxisrelevanz ab. Vielmehr konzentriert sich das IIHD | Institut auf kooperative Forschung mit direkter Wirkung in den Unternehmen.

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