KI im Handel:
Warum fast alle KI-Projekte im Handel scheitern und was sich ändern muss

Wenn ein Großteil aller KI-Pilotprojekte im Handel scheitert, dann liegt das selten am Modell selbst. Die eigentliche Blockade entsteht viel früher: Retailer strukturieren ihre Produkt-, Bestands- und Preisdaten so unterschiedlich, dass KI jedes Mal neu „übersetzen“ muss. Dieser Aufwand killt die Skalierung und damit letztlich auch die Wirtschaftlichkeit.

Genau dort setzt Felix Hoffmann an. Der Gründer des KI-Spezialisten 7Learnings und frühere AI-Verantwortliche bei Zalando beobachtet in Kundensystemen immer wieder dieselben Muster: falsche Erwartungen an LLMs, fragmentierte Datenstrukturen, unklare Verantwortlichkeiten im Setup. Doch erst wenn Händler einen gemeinsamen Datenlayer aufbauen, werden Pricing-Algorithmen, Sortimentsentscheidungen oder Agentic-Commerce-Szenarien wirklich tragfähig.