Die dynamischen Veränderungen im Handelsumfeld setzen viele Unternehmen zunehmend unter Druck. Laut einer aktuellen Studie der Management- und Technologieberatung BearingPoint und des IIHD Instituts haben über 50 Prozent der Handelsunternehmen Schwierigkeiten, sich schnell an neue Marktbedingungen anzupassen.
Um wettbewerbsfähig zu bleiben, rückt die Implementierung generativer Künstlicher Intelligenz (KI) in den Fokus vieler Händler. Diese Technologie gilt als zukunftsweisend, um Kundeninteraktionen zu verbessern, interne Prozesse zu automatisieren und insgesamt effizienter zu wirtschaften.
Die Studie zeigt, dass Handelsunternehmen im Jahr 2024 ihre Investitionen in technologische Innovationen um mehr als 10 Prozent steigern wollen. Dabei liegt der Schwerpunkt auf generativer KI, die sowohl für die Entwicklung neuer Vertriebsformate als auch für die Automatisierung von Service- und Produktangeboten genutzt wird. Trotz der hohen Kosten und Herausforderungen, wie die mangelnde Genauigkeit der KI-Ergebnisse, bleibt das Potenzial enorm. „Handelsunternehmen nutzen generative KI bisher vor allem intern, etwa im Wissensmanagement oder bei der automatisierten Erstellung von Dokumenten. Externe Anwendungen, wie personalisierte Kundenansprache und Conversational Commerce, bieten jedoch das größte Potenzial für nachhaltige Wettbewerbsvorteile“, erläutert Prof. Jörg Funder vom IIHD Institut.
Neben den Vorteilen im Marketing ermöglicht die KI auch eine Optimierung administrativer Prozesse. Trotz dieser Fortschritte betont Prof. Funder, dass Unternehmen die Testphase hinter sich lassen und eine strategische Integration von KI-Lösungen vorantreiben sollten. Nur so können langfristige Wettbewerbsvorteile gesichert werden.
Kay Manke, Partner bei BearingPoint und Co-Autor der Studie, resümiert: „Die erfolgreiche Einbindung von generativer KI wird für Handelsunternehmen in den kommenden Jahren entscheidend sein, um wettbewerbsfähig zu bleiben und den wachsenden Erwartungen der Kunden gerecht zu werden.“ Der langfristige Erfolg hänge maßgeblich davon ab, wie gut Unternehmen die Technologie in ihre Prozesse integrieren und welche Anwendungsfälle priorisiert werden.
