Vom Manuellen zum Automatisierten: So begleiten Sie Ihr Team auf dem Weg zu KI-gestützten Produktdaten-Prozessen

Warum die Automatisierung von Produktdaten-Prozessen entscheidend ist

Die Verwaltung von Produktdaten war lange Zeit ein stark manueller Prozess – geprägt von repetitiven Aufgaben, fehleranfälliger Dateneingabe und inkonsistenten Formaten. Doch mit der wachsenden Anzahl an Vertriebskanälen und steigenden Kundenerwartungen wird es immer wichtiger, Produktinformationen schnell, präzise und skalierbar bereitzustellen. Hier kommt die Künstliche Intelligenz ins Spiel.

KI-gestützte Produktdaten-Workflows helfen Unternehmen, ihre Effizienz zu steigern, Fehler zu minimieren und ihre Time-to-Market erheblich zu verkürzen. Doch der Übergang von manuellen Prozessen hin zu einer KI-first-Strategie erfordert mehr als nur technologische Implementierung – es geht auch um den Wandel von Mindset, Prozessen und Teams.

Herausforderungen bei der Umstellung auf KI-gestützte Workflows

Viele Unternehmen stehen vor denselben Herausforderungen, wenn sie ihre Produktdatenverwaltung automatisieren möchten:

• Skepsis und Widerstand im Team: Mitarbeitende befürchten oft, dass Automatisierung ihre Aufgaben ersetzt, anstatt sie zu unterstützen.
• Mangelndes Know-how: Der Umgang mit KI-basierten Systemen erfordert ein gewisses technisches Verständnis(zumindest ist das der Vorbehalt).
• Datenqualität und Struktur: KI ist nur so gut wie die Datenbasis, mit der sie arbeitet – chaotische oder unvollständige Daten können den Automatisierungsprozess bremsen.
• Fehlende Integration: Viele Unternehmen nutzen noch isolierte Lösungen, die nicht direkt mit ihren bestehenden Systemen kompatibel sind.

Doch mit der richtigen Strategie lassen sich diese Herausforderungen meistern.

Was bedeutet KI-gestützte Produktdatenprozessierung?

Die Verwaltung von Produktdaten ist eine komplexe Herausforderung: Unterschiedliche Datenquellen, unstrukturierte Informationen und sich ständig ändernde Anforderungen machen eine manuelle Pflege ineffizient. Ainavio setzt auf KI-gestützte Workflows, die durch große Sprachmodelle (LLMs) eine automatisierte, skalierbare und intelligente Produktdatenverarbeitung ermöglichen.

Diese Workflows übernehmen die Annotierung, Strukturierung und Anreicherung von Produktinformationen, um eine konsistente, fehlerfreie und optimierte Datenbasis zu schaffen.

Best Practices für die Einführung KI-gestützter Produktdaten-Prozesse

1. Einbindung des Teams von Anfang an

Eine erfolgreiche Umstellung auf KI beginnt mit der Einbindung aller Beteiligten. Mitarbeitende sollten verstehen, dass die Automatisierung nicht dazu dient, ihre Arbeit zu ersetzen, sondern ihre Effizienz zu steigern.

• Frühzeitige Kommunikation über Ziele und Vorteile der KI-Integration.
• Klare Aufgabenzuordnung: Welche Prozesse werden automatisiert, welche bleiben manuell?
• Workshops und interne Schulungen für alle relevanten Abteilungen.

2. Datenqualität optimieren

Bevor eine KI mit der Verarbeitung von Produktdaten beginnt, müssen die Daten auf ein konsistentes und standardisiertes Niveau gebracht werden.

• Bereinigung von Dubletten und fehlerhaften Einträgen.
• Harmonisierung von Maßeinheiten, Währungen und Produktkategorien.
• Ergänzung fehlender Attribute durch KI-gestützte Analyse und Webrecherche.

3. Schrittweise Automatisierung statt Big Bang

Statt alle Prozesse auf einmal umzustellen, empfiehlt es sich, mit einzelnen Bereichen zu starten und schrittweise zu skalieren:

• Automatisierte Attributgenerierung für neue Produkte.
• KI-gestützte Texterstellung für konsistente Produktbeschreibungen.
• Automatische Übersetzungen und Lokalisierung für internationale Märkte.

Change Management: So wird Ihr Team fit für KI

Anreize schaffen und Erfolgsgeschichten teilen

Menschen reagieren positiv auf Veränderungen, wenn sie klare Vorteile sehen. Daher sollten Unternehmen Erfolge sichtbar machen:

• Vorher/Nachher-Vergleiche von Bearbeitungszeiten und Datenqualität.
• Erfolgsberichte von Kollegen, die mit KI ihre Produktivität steigern konnten.
• Gamification-Ansätze, um Mitarbeitende für die Nutzung der KI-Tools zu begeistern.

Praxisbeispiel: Erfolgreiche KI-Transformation mit Ainavio

Ein führender Online-Händler mit über 100.000 Produkten stand vor der Herausforderung, seine Produktdaten effizient zu verwalten. Die bisherigen, manuellen Prozesse führten zu langsamen Markteinführungen und fehlerhaften Informationen.

Lösung mit Ainavio:

• Automatisierte Texterstellung: KI generierte konsistente, SEO-optimierte Produktbeschreibungen in mehreren Sprachen.
• Datenharmonisierung: Maß- und Gewichtseinheiten erfolgten KI-gestützt.
• Qualitätsprüfung: Die KI identifizierte fehlerhafte oder fehlende Attribute und korrigierte diese automatisch.

Ergebnisse:

• 80 % weniger manuelle Bearbeitungszeit für neue Produktdaten.
• 30 % schnellere Markteinführungen durch automatisierte Workflows.
• Höhere Datenqualität und weniger Retouren durch präzisere Produktinformationen.

Diese Erfolgsgeschichte zeigt: Die richtige Kombination aus KI und Change Management führt zu messbaren Verbesserungen.

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