3. Dez 2025
Lesedauer 9 Min.
KI im Handel
Warum fast alle KI-Projekte im Handel scheitern und was sich ändern muss
Der Handel experimentiert so intensiv mit KI wie kaum eine andere Branche, doch laut MIT-Studie schaffen 95 Prozent der Projekte nie den Sprung in die Praxis. Woran das liegt und warum ausgerechnet fehlende Datenkompatibilität der wichtigste Engpass für skalierbare KI-Prozesse werden könnte, erklärt 7Learnings-Gründer Felix Hoffmann im Interview.
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.