Managed AI im Handel: Vom KI-Pilot zur Wertschöpfungsmaschine für Retail und Konsumgüter

Vom Marketing-Hype zur harten Infrastruktur: Warum „Managed AI“ die neue Betriebsgrundlage für Handel und Konsumgüterindustrie ist

USA vs. Europa: Zwei radikal unterschiedliche Wege zur KI-Vorherrschaft im Hande

Lange Zeit galt Künstliche Intelligenz im Handel als Spielwiese für Innovationsabteilungen: Ein Chatbot hier, ein isoliertes Prognosemodell dort. Doch diese Ära der unverbindlichen Pilotprojekte geht zu Ende. Angesichts historisch niedriger Margen, volatiler Lieferketten und einer fragmentierten Datenlandschaft stehen Retailer und CPG-Hersteller vor einer harten Realität: Wer KI heute nur testet, statt sie zu skalieren, finanziert mittelfristig das Wachstum der Konkurrenz.

Das Kernproblem vieler Unternehmen ist dabei nicht der Mangel an Daten, sondern die Unfähigkeit, diese schnell genug in profitable Entscheidungen zu übersetzen. Der Handel ist „datenreich, aber entscheidungsarm“. Absatzahlen, Lagerbestände, Kundenkarten-Infos und Online-Verhalten liegen in Silos vergraben, während Entscheidungen über Promotions, Pricing oder Nachschub oft noch auf Bauchgefühl oder veralteten Excel-Tapeten basieren.

Genau hier markiert das Konzept der „Managed AI“ einen Paradigmenwechsel. Es verabschiedet sich von der Vorstellung, dass jedes KI-Vorhaben ein mühsames IT-Großprojekt sein muss. Stattdessen wird KI als industrielle Infrastruktur begriffen – als eine gemanagte Plattform, die Algorithmen, Daten-Governance und operative Prozesse bündelt. Das Ziel ist nicht mehr der technisch faszinierende Proof-of-Concept, sondern die messbare „Time-to-Value“: Lösungen für komplexe Probleme wie Trade-Spend-Optimierung oder Supply-Chain-Resilienz müssen nicht mehr in Monaten, sondern in Tagen produktiv sein.

Dieser Artikel beleuchtet, warum der Übergang zu Managed-AI-Plattformen (wie beispielsweise Unframe) für die Branche überlebenswichtig wird. Wir analysieren, wie sich damit die Fehlerquote bei Prognosen drastisch senken lässt, warum der „Eigenbau“ von KI-Lösungen oft zur Kostenfalle wird und wie sich europäische Unternehmen trotz strenger Regulierung einen Wettbewerbsvorteil gegenüber den USA sichern können. Es geht nicht mehr um Science-Fiction, sondern um die Industrialisierung von Intelligenz als neuen Standard der Wertschöpfung.

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• Unframe.AI: Managed AI Solutions for Consumer Goods & Retail

Vom Marketingbegriff zur Infrastrukturfrage: Was „Managed AI“ im Handel wirklich bedeutet

Der Begriff „Managed AI“ wirkt auf den ersten Blick wie die nächste Buzzword-Welle im Technologiemarketing. Für Handels- und Konsumgüterunternehmen beschreibt er in Wahrheit eine tiefgreifende Verschiebung: weg von einzelnen KI-Piloten hin zu KI als produktiver Infrastruktur-Schicht, die quer über Promotions, Supply Chain, Pricing, Store Operations und Kundenerlebnis läuft.

Im Kern geht es um drei Eigenschaften, die den Unterschied zwischen Hype und messbarer Wertschöpfung ausmachen:

• Erstens wird KI als gemanagte Plattform verstanden, nicht als Projekt. Anstatt für jede Fragestellung ein neues PoC-Team zu bilden, wird eine einheitliche KI-Schicht etabliert, die Daten, Modelle, Governance und Integration bündelt und für unterschiedliche Anwendungsfälle wiederverwendet werden kann.
• Zweitens rückt Time-to-Value in den Mittelpunkt. Der klassische Ansatz „Monate bis zur ersten produktiven Lösung“ ist mit den aktuellen Margen- und Wettbewerbsrealitäten im Handel kaum noch tragfähig. Plattformen, die branchenspezifische Bausteine bereitstellen – etwa für Trade-Promotion-Optimierung, Demand Forecasting oder Store Analytics – ermöglichen Lösungen in Tagen statt Monaten, weil 70 bis 80 Prozent der Logik bereits vorgefertigt und nur noch auf individuelle Daten und Prozesse gemappt werden.
• Drittens ist „Managed“ mehr als Betrieb. Es umfasst kontinuierliches Monitoring, Retraining, Performance-Optimierung, Sicherheits- und Compliance-Handling sowie die Integration in bestehende Workflows und Berechtigungssysteme. Für Entscheider ist entscheidend: Nicht das einzelne Modell, sondern das garantierte, auditierbare Verhalten der Gesamtlösung bestimmt den wirtschaftlichen Wert.

Für Anbieter wie Unframe, die sich als Managed-AI-Plattform für Retail und Consumer Goods positionieren, ist genau diese Verschiebung der Hebel: Sie adressieren strukturelle Skalierungsprobleme, mit denen die Mehrheit der Unternehmen derzeit kämpft, und verbinden sie mit der ökonomischen Logik wiederverwendbarer, domänenspezifischer Lösungen.

Das strukturelle Dilemma des Handels: Datenreich, entscheidungsarm

Weshalb ist der Bedarf an Managed-AI-Lösungen im Handel so ausgeprägt? Ökonomisch betrachtet treffen in dieser Branche drei Entwicklungen aufeinander, die sich gegenseitig verstärken.

• Erstens erleben Retailer und FMCG-Hersteller eine historisch hohe Datenfülle bei gleichzeitig fragmentierten Systemlandschaften. Absatz-, Preis-, Inventar-, Kampagnen-, Loyalty- und Online-Interaktionsdaten liegen in separaten Systemen, oft über Jahrzehnte gewachsene Kombinationen aus ERP, POS, CRM, DWH, E-Commerce-Plattformen und Excel-basierten Nebenbüchern. Analysen zeigen, dass viele europäische Einzelhändler mehrere, kaum integrierte Daten-Silos über Kanäle und Länder hinweg betreiben, was eine konsistente Sicht auf Kunden, Bestände und Margen massiv erschwert.
• Zweitens steigen die Erwartungen von Kundinnen und Kunden deutlich schneller als die internen Fähigkeiten der Unternehmen. Aktuelle Studien zeigen, dass ein wachsender Anteil der Konsumenten bereits aktiv KI in seinen Shopping-Prozess einbindet – etwa zur Inspirationssuche, für Produktvergleiche oder zur Personalisierung. Gleichzeitig bleibt der stationäre Handel zentral: Über ein Drittel der befragten Konsumenten bevorzugt weiterhin den Einkauf im physischen Laden, unter anderem, weil sie Produkte sehen und ausprobieren wollen und den unmittelbaren Besitz schätzen. Das verschärft den Druck auf Omnichannel-Fähigkeiten: Kundinnen erwarten konsistente Erlebnisse über App, Web, Social, Marktplätze und Filiale hinweg.
• Drittens steht die Branche unter anhaltendem Margendruck. Steigende Kosten für Personal, Mieten und Logistik treffen auf Preissensibilität und eine hohe Transparenz dank Preisvergleichsplattformen. Der Spielraum, Effizienzgewinne zu verschenken, ist minimal. KI wird deshalb nicht als nettes Innovationsprojekt gesehen, sondern zunehmend als zentrales Instrument zur Verbesserung von Prognosegüte, Bestandsumschlag, Trade-Spend-Rendite und Warenkorbwert.

Die Folge: Viele Handelsunternehmen beschreiben, dass ihnen vor allem eines fehlt – eine durchgängige, vertrauenswürdige 360-Grad-Sicht auf Kundinnen und Kunden, Bestände und Profitabilität über alle Kanäle und Partner hinweg. Der Mix aus fragmentierten Daten, historisch gewachsenen Prozessen und punktuellen IT-Projekten führt dazu, dass der Handel zwar datenreich, aber entscheidungsarm agiert. Genau hier setzt der Plattformgedanke von Managed AI an: Nicht einzelne Algorithmen versprechen die Lösung, sondern eine Architektur, die Daten vereinheitlicht, Modelle orchestriert und Entscheidungsempfehlungen in operable Workflows übersetzt.

Warum so viele KI-Initiativen im Handel scheitern – und was „AI that actually works“ auszeichnet

Zahlreiche Vorstände und CIOs im Handel blicken auf mehrere Jahre KI-Investitionen zurück, ohne dass diese sich in klar messbare Ergebnisverbesserungen übersetzt hätten. Große Beratungsstudien zeigen, dass lediglich rund ein Viertel der Unternehmen in der Lage ist, KI-Initiativen über Piloten hinaus zu skalieren und substanziellen Wert zu heben, während ungefähr drei Viertel bisher keinen greifbaren ROI erzielen. Bemerkenswert ist die Ursachenanalyse: Rund 70 Prozent der Probleme werden nicht in der Technologie, sondern in Prozessen, Organisation und Governance verortet.

Auf den Handel übertragen heißt das: Der Engpass liegt selten in der Qualität eines Demand-Forecasting-Algorithmus, sondern in Themen wie:

• fehlende End-to-End-Verantwortung für Use Cases (zwischen IT, Fachbereich, Data Science, Controlling),
• unklare Datenverantwortlichkeiten und -qualität,
• Change-Management-Defizite in Vertrieb, Einkauf, Finance und Store-Operations,
• eine Projektlogik, die auf PoCs optimiert ist statt auf Laufzeit und Skalierung.

Die im Ausgangstext genannten Zahlen – hohe Anteile von Entscheidern ohne vollständige Kundendatensicht, Unternehmen ohne Vertrauen in ihre Fähigkeit, KI unternehmensweit zu skalieren, und Organisationen, denen es an Fähigkeiten fehlt, über PoCs hinauszugehen – spiegeln exakt dieses Muster wider. Sie decken sich mit übergreifenden Befunden, dass Personalisierung und KI zwar als zentrale Wachstumshebel erkannt werden, aber nur eine Minderheit der Unternehmen entsprechende Fähigkeiten über Funktionen und Länder hinweg operationalisiert hat.

„AI that actually works“ unterscheidet sich deshalb weniger durch sensationelle Modell-Innovationen als durch eine konsequente Industrialisierungslogik:

• KI-Lösungen sind fest in Kernprozesse integriert (z. B. Promotionsplanung, Replenishment, Vendor-Bewertung), nicht als separates Analyse-Tool.
• Output ist handlungsorientiert (z. B. konkrete Aktionspläne, Preisempfehlungen, Bestellvorschläge) und in bestehenden Systemen editierbar und nachverfolgbar.
• Ergebnisse sind erklärbar und auditierbar – entscheidend für Finance, Revision, Compliance und regulatorische Anforderungen insbesondere in Europa.
• Die Plattform übernimmt Monitoring, Performance-Messung, Retraining und Governance, statt dies ad hoc in Projekten zu organisieren.

Managed-AI-Plattformen bilden diese Logik technisch und organisatorisch ab. Für Handelsunternehmen ist der entscheidende Unterschied: Anstatt jedes Mal ein neues Team zu mobilisieren, wird ein wachsendes Portfolio von KI-Anwendungen auf derselben Plattform betrieben, mit gemeinsamen Datenmodellen, Rollen, Policies und Integration in den bestehenden Stack.

Plattform statt Flickenteppich: Die Ökonomik eines Managed-AI-Stacks

Viele Retailer und Konsumgüterhersteller haben ihre ersten KI-Erfahrungen mit Punktlösungen gesammelt – Recommendation Engines im E-Commerce, eigenständige Nachfrageprognosen in der Supply Chain, Chatbots für den Kundenservice. Diese Einzellösungen generieren zwar lokalen Nutzen, erzeugen gleichzeitig aber eine unsichtbare technische Schuld: mehrere Modelle, Datenpipelines, Rechtekonzepte und Monitoring-Mechanismen, die parallel gepflegt werden müssen.

Aus ökonomischer Sicht spricht vieles dafür, diese Landschaft in Richtung eines gemeinsamen Managed-AI-Stacks zu konsolidieren:

• Erstens sinken die Grenzkosten pro zusätzlichem Use Case. Die initiale Investition in Datenintegration, Identity- und Access-Management, Observability und Compliance zahlt auf viele Anwendungsfälle ein. Der Zusatzaufwand für weitere Lösungen – etwa die Erweiterung von reiner Promotion-Optimierung um KI-gestützte Anomalieerkennung in der Lieferkette – reduziert sich deutlich.
• Zweitens entsteht eine Governance-Ebene, die Risiken beherrschbar macht. Anstatt dass zehn verschiedene Modelle mit unterschiedlichen Datenversionen und unklaren Verantwortlichkeiten operieren, gibt es eine zentrale Instanz, über die Datenqualität, Berechtigungen, Audit-Trails und Incident-Handling gesteuert werden. Für europäische Unternehmen mit strengen Datenschutzanforderungen und regulatorischem Druck der Aufsicht ist dies oft ein entscheidendes Akzeptanzkriterium.
• Drittens wird Integration zur Stärke statt zur Hürde. Ein Managed-AI-Ansatz, der explizit auf breite Anbindung ausgelegt ist – „Any SaaS, Any API, Any DB, Any File“ – adressiert das Kernproblem heterogener Handelslandschaften: historisch gewachsene ERP-Systeme, Branchenlösungen, selbst entwickelte Data Warehouses, Cloud-Services und lokale Excel-Prozesse. Für die Fachbereiche heißt das: KI-Lösungen erscheinen dort, wo heute schon gearbeitet wird – im Trade-Promotion-System, im Vendor-Portal, im Store-Dashboard –, statt neue Interfaces erzwingen zu müssen.
• Viertens eröffnet sich ein neuer OPEX-orientierter Finanzierungspfad. Statt hohe Einzel-CAPEX für einmalige KI-Projekte zu tragen, können Unternehmen Nutzungsmodelle wählen, die die Kosten stärker an den Adoption- und Wertbeitrag koppeln. Das ist gerade in volatilen Märkten attraktiv, in denen Investitionsbudgets eng geführt werden.

Für Anbieter wie Unframe bedeutet dieser Plattformfokus: Sie konkurrieren nicht primär mit einzelnen Tools, sondern mit der Frage, wer der dominierende KI-Orchestrator in der Retail- und CPG-Landschaft wird – ähnlich wie große Cloud-Plattformen im Infrastruktur-Bereich.

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Promotions und Pricing als Renditehebel: AI-gestützte Trade-Spend-Optimierung

Promotion- und Preisentscheidungen gehören zu den größten wirtschaftlichen Hebeln in Handel und Konsumgüterindustrie – und sind zugleich häufig von manuellen, historisch gewachsenen Prozessen geprägt. Trade-Spend-Budgets erreichen bei großen FMCG-Konzernen zweistellige Prozentsätze des Umsatzes; bereits kleine Verbesserungen in Effizienz und Treffsicherheit wirken sich daher massiv auf EBIT und Cashflow aus.

Studien zur KI-Nutzung im Konsumgüterbereich zeigen, dass der Einsatz von KI und insbesondere generativer KI in Marketing, R&D und Supply Chain bereits weit verbreitet ist: Rund zwei Drittel der globalen CPG-Unternehmen setzen generative KI-Tools ein, und noch mehr planen entsprechende Budgets. Analysen beziffern, dass KI den Marketing-ROI um etwa 30 Prozent steigern, Prognosefehler um bis zu 65 Prozent reduzieren und die Effizienz von Supply-Chain-Prozessen um rund 20 Prozent verbessern kann. Übertragen auf Promotions heißt das: zielgenauere Aktionsmechaniken, bessere Mengen- und Upliftprognosen, geringere Out-of-Stocks und effizientere Budgetallokation.

Konkrete Managed-AI-Lösungen im Promotionsbereich zielen darauf ab, den gesamten Lebenszyklus zu industrialisieren:

• Zentralisierung von Händlerfeedback, historischen Promotionsdaten, Abverkaufs- und Finanzdaten in einem konsistenten Datenmodell.
• Automatisierte Validierung von Promotion-Inputs (z. B. Konditionen, Laufzeiten, Kanäle) mittels Regelwerken und ML-basierten Anomalieerkennungen.
• Simulation von Uplift- und Profitabilitätsszenarien auf SKU-, Kunden- und Kanalebene.
• Automatisierte Generierung von Vorschlägen und Szenariovergleichen für Category-Manager und Key-Account-Teams.
• Durchgängige Rückkopplung der Ist-Daten in die Modelle zur kontinuierlichen Verbesserung.

Die im Ursprungsbeispiel genannten Effekte – Zykluszeitverkürzung von Tagen auf Minuten und Einsparungen im zweistelligen Millionenbereich bei Trade-Spends – sind ökonomisch plausibel, wenn man bedenkt, dass große FMCG-Unternehmen Milliardenbeträge jährlich in Handelsaktionen und Konditionen investieren. Schon eine Optimierung im einstelligen Prozentbereich kann zu signifikanten Einsparungen führen, ohne Wachstum zu gefährden.

Zwischen USA und Europa zeigen sich Unterschiede: In den USA sind Promotions- und Rabattmechaniken stark von nationalen Ketten und ausgefeilten Loyalty-Programmen geprägt; die Datentiefe pro Kunde ist dort häufig höher, und die Bereitschaft, aggressive Preis- und Personalisierungsexperimente zu fahren, ist stärker ausgeprägt. In Europa steht dagegen zunehmend die Vereinbarkeit von Personalisierung mit Datenschutz und Fairness im Fokus; zugleich ist die Handelslandschaft fragmentierter, mit vielen Formaten und länderspezifischen Besonderheiten. Managed-AI-Lösungen müssen diese Divergenzen abbilden – von den Datenquellen über Regularien bis hin zu unterschiedlichen KPI-Logiken.

Resiliente Lieferketten und Vendor Management: Von reaktiver Feuerwehr zu prädiktiver Steuerung

Lieferketten im Handel werden durch geopolitische Spannungen, volatile Nachfrage, Nachhaltigkeitsregulierung und wachsende Kundenanforderungen zunehmend komplexer. Klassische Planungsansätze stoßen hier an Grenzen; Fehleinschätzungen führen schnell zu Überbeständen, Abschriften oder Out-of-Stocks.

Benchmarkstudien dokumentieren, dass KI-Anwendungen Prognosefehler deutlich reduzieren und die Effizienz von Supply-Chain-Abläufen messbar erhöhen können – etwa durch eine Verringerung von Forecast-Fehlern um bis zu zwei Drittel und eine Steigerung der Supply-Chain-Effizienz um rund ein Fünftel. Für Händler bedeutet dies: geringere Sicherheitsbestände, bessere Flächennutzung, weniger gebundenes Working Capital und höhere Verfügbarkeit.

Managed-AI-Lösungen für Supply Chain und Vendor Management integrieren typischerweise mehrere Bausteine:

• Nachfrageprognosen, die nicht nur historische Absätze, sondern auch Promotions, Wetter, Events, Wettbewerbsaktivitäten und Online-Signale berücksichtigen.
• Anomalieerkennung entlang der Kette, die frühzeitig auf Nachfrageausreißer, Lieferverzögerungen, Kapazitätsengpässe oder Qualitätsprobleme hinweist.
• KI-gestützte Beschaffungs- und Vendor-Analytik, die Lieferanten nach Performance, Risiko, Nachhaltigkeit und Compliance bewertet.
• Automatisierte Workflows für Dokumente, Zertifikate, Prüfprozesse und Vertrags-Management.

Die ökonomische Logik ist klar: Jeder Tag früherer Sichtbarkeit eines drohenden Engpasses oder Überbestandes erhöht den Handlungsspielraum und reduziert Kosten. In einer Welt, in der Lieferkettenrisiken direkt auf Markenwahrnehmung und Kundentreue zurückschlagen, wird prädiktive Steuerung zum strategischen Differenzierungsmerkmal.

Regionale Unterschiede verstärken den Bedarf nach Managed AI: In Europa treiben regulatorische Initiativen wie Lieferketten- und Nachhaltigkeitsgesetze eine stärkere Transparenz und Dokumentation, was KI-gestützte Vendor- und Compliance-Analysen unterstützt. In den USA wiederum stehen Flexibilität, Geschwindigkeit und Kosteneffizienz im Vordergrund; hier dominieren Use Cases wie dynamische Bestandsallokation, Omnichannel-Fulfillment und Same-Day-Logistik. Ein Managed-AI-Ansatz, der beide Welten bedienen kann, erhöht seinen adressierbaren Markt erheblich.

Omnichannel-Personalisierung und Kundenerlebnis: Mehr Lifetime Value statt mehr Werbedruck

Der Konsum verlagert sich nicht einfach „von offline zu online“, sondern in hybride Customer Journeys. Aktuelle Handelsstudien zeigen, dass ein signifikanter Anteil der Konsumenten bereits heute KI aktiv nutzt, um Einkäufe zu planen oder durchzuführen, und dass mehr als die Hälfte offen dafür ist, künftig mithilfe von KI einzukaufen. Gleichzeitig erwarten viele Kundinnen, mit Marken und Händlern über mehrere Touchpoints interagieren zu können – Social Media, Apps, Marktplätze, physische Stores – und dennoch ein konsistentes Erlebnis zu haben.

Gleichzeitig bleibt der physische Handel relevant: Ein größerer Anteil der Befragten bevorzugt das stationäre Geschäft gegenüber rein digitalen Käufen, insbesondere weil sie Produkte sehen, anfassen, anprobieren und direkt mitnehmen möchten. Für Händler bedeutet das: Personalisierung darf nicht nur im E-Commerce stattfinden, sondern muss kanalübergreifend gedacht werden – von personalisierten App-Angeboten über digitale In-Store-Assistenten bis zur kundenindividuellen Ansprache an der Kasse.

KI-gestützte Omnichannel-Personalisierung zielt genau darauf: Sie aggregiert Verhaltensdaten aus Online-Kanälen, Transaktionsdaten aus Kassensystemen, Loyalty-Informationen und gegebenenfalls externe Signale und übersetzt diese in konkrete Empfehlungen, Inhalte und Angebote pro Kunde, Kanal und Kontext. Im Gegensatz zu traditionellen Regelwerken können moderne KI-Modelle Muster erkennen, die menschlichen Analysten entgehen – etwa Kombinationen von Produkten, Zeitpunkten, Kanälen und Preisbereitschaften.

Ökonomisch schlägt sich dies in höherem Warenkorbwert, gesteigerter Konversionsrate, geringerer Abwanderung und höherer Wiederkaufsfrequenz nieder. Studien im Retail- und CPG-Bereich berichten, dass Unternehmen mit KI-gestützter Personalisierung signifikante Umsatzsteigerungen pro Kunde erzielen; Personalisierung zählt dabei zu den wichtigsten Werttreibern von KI in Konsumgüter- und Handelsunternehmen.

Zwischen USA und Europa zeigen sich hier deutliche Unterschiede: In den USA ist die Bereitschaft der Verbraucherinnen, Daten im Austausch für personalisierte Angebote und Komfort zu teilen, traditionell höher; Loyalitäts-Ökosysteme großer Ketten erzeugen tiefe, individuelle Datensätze. In Europa wiederum prägen Datenschutzregulierung und eine oft skeptischere Grundeinstellung die Möglichkeiten und Grenzen datengestützter Personalisierung. Managed-AI-Plattformen, die in Europa erfolgreich sein wollen, müssen daher nicht nur technisch, sondern auch regulatorisch und kommunikativ anders agieren: stärkere Datensparsamkeit, Fokus auf Transparenz, Privacy-by-Design und On-Premises- oder EU-basierte Datenverarbeitung.

Intelligente Stores und autonome Einkaufserlebnisse: Die Renaissance der Fläche

Während viele Debatten der vergangenen Jahre vom Wachstum des Onlinehandels dominiert wurden, zeigt sich inzwischen klar: Physische Stores bleiben der wichtigste Umsatzkanal und sind zugleich das Experimentierfeld für neue KI-gestützte Lösungen. Händler sehen in der Fläche nach wie vor große Wachstumschancen und nutzen KI, um diese Potenziale zu heben.

Ein zentrales Feld sind KI-gestützte Store Analytics. Aktuelle Erhebungen aus dem Handel zeigen, dass ein Großteil der Unternehmen KI bereits für Store-Analytik und -Insights einsetzt – häufig als wichtigster stationärer Use Case. Mithilfe von Computer Vision, Sensordaten und Prognosemodellen optimieren Retailer Flächenlayouts, Warenpräsentation, Mitarbeiterplanung und Warennachschub. Die Effekte reichen von höherer Flächenproduktivität über kürzere Wartezeiten bis hin zu besserer Verfügbarkeit.

Ein zweiter Bereich ist die Reduktion von Schwund und Betrug. Handel und CPG-Unternehmen nutzen KI, um Auffälligkeiten an Self-Checkout-Kassen, im Warenfluss und bei Retouren zu erkennen und so Verluste zu begrenzen. Angesichts eines globalen Schwundvolumens in dreistelliger Milliardenhöhe ist das ein erheblicher ökonomischer Hebel.

Drittens experimentieren Händler mit autonomen und „frictionless“ Einkaufserlebnissen – etwa Stores, in denen Kundinnen Produkte entnehmen und den Laden verlassen können, ohne klassisch zu bezahlen; Abrechnung und Identifikation erfolgen im Hintergrund per Sensorik und KI. In Europa hat beispielsweise eine große französische Kette mit einem KI-gestützten „10 Sekunden einkaufen, 10 Sekunden bezahlen“-Store gezeigt, dass solche Konzepte auch in streng regulierten Märkten praxisfähig sind.

Managed-AI-Plattformen, die Store-Analytics, Echtzeit-Bestandsüberwachung, Schwunderkennung und autonome Checkout-Prozesse bündeln, adressieren somit nicht nur Effizienzthemen, sondern definieren auch das In-Store-Erlebnis neu. Für Retailer steckt hier eine doppelte Chance: Sie können die wirtschaftliche Attraktivität ihrer Flächen steigern und zugleich ein differenziertes Kundenerlebnis schaffen, das sich nicht allein über den Preis definiert.

Integration in komplexe IT-Landschaften: Warum offene Anbindung ein harter Wettbewerbsvorteil ist

In der Theorie klingt KI-gestützte Transformation oft einfach; in der Praxis scheitert sie am „kleinen Einmaleins“ der Integration. Große Handelsunternehmen betreiben historisch gewachsene IT-Landschaften mit unterschiedlichen ERP-Systemen, Filial-Backends, Kassensystemen, E-Commerce-Plattformen, Datenlagern und Spezialanwendungen – häufig über Länder und Formate verteilt.

Ein Managed-AI-Ansatz, der konsequent auf Integration ausgelegt ist – also Anbindungen an beliebige SaaS-Systeme, APIs, Datenbanken und Dateien unterstützt – schafft hier einen strukturellen Vorteil. Denn er reduziert drei zentrale Kostenblöcke:

Erstens sinkt der Integrationsaufwand je Projekt, da wiederverwendbare Konnektoren und Integrationsmuster genutzt werden können, statt jedes Mal bei Null zu beginnen. Für Handelsunternehmen, die mehrere Dutzend KI-Anwendungsfälle entlang der Wertschöpfungskette adressieren wollen, ist das ökonomisch hoch relevant.

Zweitens wird das Risiko von „IT-Schattenprojekten“ reduziert. Wenn Fachbereiche wissen, dass die Plattform ihre bevorzugten Tools und Datenquellen anbinden kann, sinkt die Versuchung, externe Insellösungen einzuführen, die sich später nur mit hohem Aufwand in die Gesamtarchitektur integrieren lassen.

Drittens erhöht sich die Flexibilität gegenüber zukünftigen Veränderungen. Neue SaaS-Anwendungen, Datenquellen oder Cloud-Plattformen können schneller eingebunden werden, ohne dass die KI-Schicht neu designt werden muss. Das ist insbesondere im US-Markt mit seinem hohen Innovationstempo, aber zunehmend auch in Europa mit wachsender Cloud-Adoption entscheidend.

Für Anbieter wie Unframe, die Integrationsfähigkeit als Kernversprechen kommunizieren, ist dies ein wesentlicher Differenzierungsfaktor gegenüber Nischenlösungen. Entscheidend ist dabei, dass die Plattform nicht nur technisch verbindet, sondern auch semantische Brücken schlägt: gemeinsame Datenmodelle, einheitliche Identitäten und Rollen, abgestimmte Business-Logiken.

Marktpotenziale bis 2030 und darüber hinaus: Größenordnungen und Wachstumsdynamiken

Um die wirtschaftliche Relevanz von Managed AI im Handel einzuordnen, lohnt ein Blick auf die Marktprognosen für KI im Retail- und Konsumgüterbereich.

Weltweit wird der Markt für KI im Handel in der Größenordnung weniger bis niedriger zweistelliger Milliardenbeträge für die Gegenwart geschätzt, mit sehr hohen jährlichen Wachstumsraten. Verschiedene Analysen gehen für die Jahre um 2024/2025 von einem Marktvolumen im mittleren einstelligen bis niedrigen zweistelligen Milliardenbereich aus und prognostizieren ein Wachstum auf mehrere Dutzend Milliarden bis 2030 beziehungsweise über 40 Milliarden bis Anfang der 2030er Jahre, mit jährlichen Zuwachsraten zwischen gut 20 und über 30 Prozent. Der gemeinsame Nenner: KI im Handel entwickelt sich von einem Nischen- zu einem Kernmarkt, der im Laufe des Jahrzehnts ein Vielfaches seiner heutigen Größe erreichen dürfte.

In Europa wird der Markt für KI im Handel aktuell auf einige Milliarden US-Dollar geschätzt, mit einem erwarteten Wachstum auf einen mittleren bis hohen einstelligen Milliardenbereich bis 2030 und darüber hinaus. Prognosen zufolge könnte Europa damit bis zum Anfang der 2030er Jahre einen Anteil von etwa 15 bis 20 Prozent am globalen Markt erreichen. Die Wachstumstreiber sind hier insbesondere Digitalisierung, Omnichannel-Ausbau, Personalisierung und Effizienzsteigerung – gebremst, aber auch qualitativ geprägt durch Datenschutz- und Compliance-Anforderungen.

Parallel entsteht ein noch dynamischer wachsender Teilmarkt: generative KI im Handel. Schätzungen zufolge liegt das Marktvolumen hier Mitte der 2020er Jahre im niedrigen Milliardenbereich und könnte bis Mitte der 2030er Jahre auf einen hohen zweistelligen Milliardenbetrag anwachsen – mit jährlichen Wachstumsraten von deutlich über 30 Prozent. Für die USA wird allein für generative KI im Handel ein Anstieg von einem niedrigen dreistelligen Millionenbetrag Mitte der 2020er auf einen mittleren einstelligen Milliardenbetrag bis Mitte der 2030er Jahre prognostiziert.

Im Consumer-Goods-Segment werden ähnliche Dynamiken sichtbar: Der Markt für KI in Konsumgütern wird auf einige Milliarden US-Dollar geschätzt, mit erwarteten Zuwachsraten von rund 30 Prozent pro Jahr und einem potenziellen Volumen im mittleren zweistelligen Milliardenbereich gegen Ende des Jahrzehnts.

Diese Zahlen verdeutlichen: Der adressierbare Markt für Managed-AI-Plattformen im Retail- und FMCG-Umfeld umfasst nicht nur die reinen Softwarelizenzen für KI, sondern auch Integrations-, Daten-, Governance- und Betriebsleistungen. Selbst wenn nur ein Teil der prognostizierten KI-Ausgaben über gemanagte Plattformen läuft, ergibt sich ein mehrjähriger Wachstumsmarkt im Milliardenmaßstab.

Hinzu kommt eine weitere Perspektive: Einige Analysen gehen davon aus, dass KI-Agenten im US-E-Commerce bis 2030 einen zweistelligen Anteil der Online-Umsätze beeinflussen oder direkt steuern könnten. Wenn ein signifikanter Anteil des digitalen Umsatzwachstums von KI-gestützten Systemen orchestriert wird, ist die zentrale Frage für Händler nicht mehr, ob sie in KI investieren, sondern wer diese agentischen Systeme kontrolliert – interne Teams oder externe Plattformanbieter.

USA vs. Europa: Zwei verschiedene Pfade zur gleichen KI-Zielsetzung

Obwohl KI im Handel global an Bedeutung gewinnt, unterscheiden sich die Ausgangsbedingungen und Pfadabhängigkeiten in den USA und Europa deutlich.

In den USA ist der Retailmarkt stärker konzentriert, mit großen nationalen Ketten und Plattformen, die über enorme Datenmengen und Investitionsbudgets verfügen. Die Bereitschaft, aggressiv in neue Technologien zu investieren und Experimente schnell zu skalieren, ist hoch. Studien zeigen, dass ein sehr großer Anteil der Retail- und CPG-Unternehmen KI bereits evaluiert oder einsetzt, dass ein hoher Prozentsatz positive Effekte auf Umsatz und Kosten berichtet und dass der überwiegende Teil der Unternehmen plant, seine KI-Investitionen in den kommenden Jahren weiter zu erhöhen. Generative KI wird dort bereits breit als Hebel für Kundenerlebnisse, Marketing, Pricing und interne Effizienz gesehen.

In Europa ist der Markt fragmentierter, mit mehr Formaten, regionalen Ketten und unterschiedlichen regulatorischen Rahmenbedingungen. Datenschutz und Datensouveränität spielen eine wesentlich größere Rolle, ebenso wie Anforderungen an Transparenz, Erklärbarkeit und Fairness von KI-Systemen. Gleichzeitig berichten europäische Handelsunternehmen, dass sie KI intensiv nutzen – insbesondere in Store-Analytics, Personalisierung und Supply Chain –, wobei Brick-and-Mortar-Szenarien hier eine besonders große Rolle spielen.

Diese Unterschiede haben direkte Konsequenzen für Managed-AI-Anbieter:

– In den USA zählen Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Innovationsgrad. Plattformen, die schnelle Time-to-Value bei hoher Flexibilität und Multi-Cloud-Fähigkeit bieten, treffen auf einen Markt, der bereit ist, auch hohe Anfangsinvestitionen zu tragen, sofern der Wertbeitrag plausibel erscheint.

– In Europa entscheiden Kontrollierbarkeit, Compliance und Integrationstiefe. Plattformen müssen nachweisen, dass sie Datenhoheit, regionale Speicherung, DSGVO-Konformität, Auditierbarkeit und verlässliche Governance gewährleisten, ohne den Innovationsgrad zu sehr zu dämpfen.

Gleichzeitig nähern sich die Märkte an: Europäische Händler erkennen die Notwendigkeit, das Innovationstempo zu erhöhen, während US-Unternehmen die Relevanz von Datenschutz, Transparenz und verantwortungsvoller KI stärker anerkennen. Managed-AI-Plattformen, die beide Welten adressieren – schnelle, flexible Lösungen mit hohem Maß an Governance und Compliance –, haben deshalb die besten Chancen, in beiden Regionen Fuß zu fassen.

Ökonomische Business Cases und Finanzierungslogiken: Vom Projekt zur wiederkehrenden Wertschöpfung

Für Entscheider in Handel und Konsumgüterindustrie stellt sich die Frage: Wie lässt sich der wirtschaftliche Wert von Managed AI jenseits generischer Wachstumsprognosen konkret fassen?

Auf Use-Case-Ebene zeigen Benchmarkstudien, dass KI-Lösungen etwa in Marketing und Pricing den ROI deutlich steigern, Prognosefehler in der Nachfrageplanung stark reduzieren und Supply-Chain-Effizienzen signifikant erhöhen können. Ergänzt man dies mit Branchenstudien, die für den Handel berichten, dass ein hoher Anteil der Unternehmen Umsatzsteigerungen und Kostensenkungen durch KI-Einsatz verzeichnet, ergibt sich ein konsistentes Bild: KI ist kein Add-on, sondern ein Hebel für Kern-P&L-Positionen.

Die Herausforderung liegt weniger im theoretischen Potenzial, sondern in der Operationalisierung auf Portfolioebene. Managed-AI-Plattformen unterstützen hierbei auf drei Ebenen:

Erstens ermöglichen sie eine standardisierte Business-Case-Logik über Use Cases hinweg. Statt jeden Anwendungsfall separat zu bewerten, lassen sich für Kategorien wie Promotions, Supply Chain, Store-Operations oder Personalisierung systematische Kosten-Nutzen-Modelle etablieren, die jeweils auf Branchendaten, unternehmensspezifischen Kennzahlen und Erfahrungswerten basieren.

Zweitens erlauben sie eine schrittweise Skalierung der Investition. Beginnend mit einem fokussierten, hochwirtschaftlichen Use Case – etwa AI-gestützte Promotionsplanung oder Store-Analytics – kann die Plattform sukzessive um weitere Anwendungsfälle erweitert werden, ohne dass die initiale Investition verfällt. Der Gesamt-ROI verbessert sich, je mehr Use Cases auf die gleiche Infrastruktur aufsetzen.

Drittens unterstützen sie alternative Finanzierungsmodelle. Nutzungsbasierte Preismodelle, Erfolgsbeteiligungen oder hybride Ansätze reduzieren die Hürde für den Einstieg, verschieben einen Teil des Risikos auf den Anbieter und koppeln Zahlungen stärker an tatsächlichen Nutzen. Für Anbieter wie Unframe bedeutet dies, dass starke Referenzprojekte – etwa signifikante Einsparungen im Trade-Spend oder drastische Reduktionen des manuellen Rechercheaufwands bei Finanzabstimmungen – nicht nur als Marketingargument dienen, sondern auch die Grundlage für neue, wertbasierte Preismodelle bilden.

Ökonomisch betrachtet, verschiebt Managed AI die Diskussion von „Wie viel kostet ein KI-Projekt?“ hin zu „Welche wiederkehrenden Wertströme erzeugt eine KI-Plattform über Zeit, und wie werden diese zwischen Händler, Hersteller und Plattformanbieter verteilt?“.

Governance, Erklärbarkeit und Risiko: Warum „Managed“ mehr als Betrieb ist

Ein oftmals unterschätzter Aspekt von Managed AI im Handel sind Governance und Risiko. KI-Lösungen, die Preise, Aktionsmechaniken, Bestände, Store-Layouts oder Kredit- und Betrugsentscheidungen beeinflussen, haben unmittelbare Auswirkungen auf Umsatz, Marge, Compliance und Reputation. Der Unterschied zwischen einem KI-Tool und einer gemanagten KI-Plattform liegt daher nicht nur in der Bedienoberfläche, sondern in der Tiefe der Kontrollmechanismen.

Gerade große Studien zu KI-Adoption betonen, dass der Großteil der Herausforderungen im menschlichen und organisatorischen Bereich liegt: Rollen, Verantwortlichkeiten, Veränderungsbereitschaft, Schulung, Governance-Strukturen. Eine Managed-AI-Plattform, die Governance „eingebaut“ hat – mit Rollen- und Rechtemodellen, klaren Genehmigungsworkflows, Audit-Trails, modellübergreifenden Policies und Monitoring –, reduziert das Risiko, dass KI-Entscheidungen unkontrolliert und nicht nachvollziehbar in den Alltag einsickern.

Für den europäischen Markt ist dies besonders relevant. Hier schaffen Datenschutzregeln, Transparenzanforderungen und branchenspezifische Regulierungen eine Situation, in der Erklärbarkeit und Nachvollziehbarkeit von KI-Entscheidungen nicht nur gute Praxis, sondern gesetzliche Pflicht sind. Das gilt insbesondere, wenn Personendaten verarbeitet oder algorithmische Entscheidungen mit bedeutenden Auswirkungen auf Kundinnen oder Mitarbeitende getroffen werden.

Managed-AI-Anbieter, die Governance als Kern der Plattform verstehen – statt als nachträglich angeflanschtes Modul –, positionieren sich daher nicht nur als Technologie-, sondern auch als Risikopartner. Für Retailer und Konsumgüterhersteller bedeutet das: Sie können KI in sensiblen Bereichen einsetzen, ohne für jede einzelne Lösung eigene Governance-Strukturen aufbauen zu müssen.

Strategische Auswirkungen für Entscheider: Wie Retailer Managed AI industrialisieren können

Für C-Level-Entscheider in Handel und Konsumgüterindustrie ergibt sich aus der Kombination aus Marktpotenzial, technologischem Reifegrad und organisatorischen Herausforderungen eine klare strategische Aufgabe: KI muss von der Experimentierphase in die Phase der Industrialisierung und Portfolio-Steuerung überführt werden.

Dazu gehört zunächst eine Fokussierung auf wenige, hochrelevante Use Cases mit klarer P&L-Wirkung, die zugleich als „Anker“ für weitere Anwendungen dienen – etwa Trade-Promotion-Optimierung, Demand Forecasting, Store-Analytics oder KI-gestützte Finance-Reconciliation. Solche Use Cases haben hohe Hebel auf Umsatz, Marge und Working Capital und sind gleichzeitig geeignet, Daten- und Governance-Fähigkeiten aufzubauen, die anderen Bereichen zugutekommen.

Parallel dazu ist eine Plattformentscheidung erforderlich: Soll KI in Eigenregie aufgebaut werden – mit allen damit verbundenen Anforderungen an Data Engineering, MLOps, Governance und Betrieb – oder setzt das Unternehmen auf einen Managed-AI-Partner, der branchenspezifische Lösungen und Infrastruktur bereitstellt? Die Antwort hängt von Faktoren wie Unternehmensgröße, vorhandenen Kompetenzen, Risikobereitschaft und regulatorischem Umfeld ab. In vielen Fällen wird ein hybrider Ansatz sinnvoll sein, bei dem kritische Kernfähigkeiten intern verbleiben, während Standard-Use-Cases und Infrastruktur über Plattformen wie Unframe realisiert werden.

Entscheidend ist zudem die organisatorische Verankerung. KI darf nicht isoliert in Data-Science-Teams oder Innovation Labs angesiedelt sein, sondern muss in die Linienorganisation hineinwirken: Category Management, Einkauf, Logistik, Vertrieb, Finance und Store-Operations brauchen jeweils Klarheit darüber, welche Aufgaben von KI unterstützt werden, wie Entscheidungen getroffen und verantwortet werden und wie Performance gemessen wird.

Schließlich ist ein realistischer Blick auf Tempo und Lernkurve notwendig. Marktprognosen und Erfolgsbeispiele zeigen, dass KI im Handel und in der Konsumgüterindustrie in den kommenden Jahren massiv an Bedeutung gewinnen wird. Gleichzeitig belegen Studien, dass der Großteil der Unternehmen derzeit noch Schwierigkeiten hat, skalierbaren Wert zu realisieren. Managed-AI-Plattformen können diese Lücke verkleinern, indem sie technische und organisatorische Komplexität bündeln, Time-to-Value verkürzen und Governance industrialisieren.

Wer in den nächsten Jahren im Handel und in der Konsumgüterindustrie erfolgreich sein will – in den daten- und margenintensiven Märkten der USA ebenso wie in den regulierten und fragmentierten Märkten Europas –, wird KI nicht als Projekt, sondern als produktive, gemanagte Schicht seiner Wertschöpfung verstehen müssen. Die strategische Frage lautet deshalb nicht mehr, ob Unternehmen Managed AI einsetzen, sondern wie konsequent sie es tun – und ob sie damit nur Effizienzgewinne realisieren oder neue, KI-zentrierte Geschäftslogiken im Handel etablieren.

Konrad Wolfenstein

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