Was wäre, wenn KI unser Personal Shopper würde? All die Probleme mit einer Technologie, die den Einzelhandel revolutionieren könnte

In Zukunft könnte das Aufkommen der KI im täglichen Leben von Bürgern auf (fast) der ganzen Welt als dritte industrielle Revolution in Erinnerung bleiben. Künstliche Intelligenz hat bereits begonnen, unser tägliches Leben zu verändern, von selbstfahrenden Autos bis hin zu den zahlreichen Anwendungen von ChatGPT. Aber jetzt wird diese neue Technologie die Einkaufswelt mit dem Aufkommen von KI-gestützten persönlichen Käufern revolutionieren, die Produkte auswählen, vorschlagen und den Endkunden präsentieren. Wie von BoF berichtet, sind diese KIs darauf ausgelegt, das Einkaufserlebnis zu optimieren und es sowohl für Kunden als auch für Einzelhändler „effizienter“ zu gestalten, indem sie Stilsuchen, Produkt- und Preisklassenvergleiche und sogar Checkout-Prozesse abwickeln. Wenn man sich einen solchen Online-Service vorstellt, könnte der KI-Personal Shopper die mühsame Aufgabe des Surfens auf Websites wie SSENSE oder Farfetch überflüssig machen, auf denen Benutzer durch Hunderte von Seiten, endlose Markenlisten und effektive, aber nicht ganz spezifische Suchfilter scrollen müssen. All dies mit der Leichtigkeit und Intuitivität eines Dialogs: Sie teilen der KI mit, wonach Sie suchen, Ihren Stil, Ihr Budget usw., und der Assistent kümmert sich darum, alles in einer einzigen Liste zusammenzufassen. Im Geschäft könnte derselbe Mechanismus physische Vertriebsmitarbeiter in Echtzeit unterstützen, indem Inventar und Verfügbarkeit aktualisiert und das Ausgabenverhalten eines bestimmten Kunden analysiert werden. Natürlich bestehen weiterhin Zweifel an ihrer Unparteilichkeit, da niemand dem Endnutzer garantieren kann, dass der Dienst nicht letztendlich gesponserte Produkte empfiehlt — die Wahlfreiheit ist der Preis, den man für die Automatisierung des Prozesses zahlen muss. Darüber hinaus garantiert nichts Marken und Einzelhändlern, dass solche KI nicht dazu verwendet wird, billigere Nachahmungen ihrer Produkte zu finden, was indirekt den Wettbewerbern zugute kommt. Aber sind wir wirklich bereit, unser Einkaufen einem Algorithmus anzuvertrauen?

Die wachsende Nachfrage nach KI-Unterstützung beim Einkaufen ist offensichtlich: Ein von BoF zitierter Bericht von Salesforce ergab, dass die Online-Verkäufe an Feiertagen in den USA im Jahr 2022 um fast 4% gestiegen sind, was teilweise auf den zunehmenden Einsatz von KI-gestützten Chatbots zurückzuführen ist, die einen einfachen und effektiven Kundensupport bieten, der sie durch personalisierte Empfehlungen zu den gewünschten Produkten führt. In einem anderen Bericht von Salesforce heißt es: „Einzelhändler setzen stark auf die Zukunft der künstlichen Intelligenz (KI). 92% investieren in diese Technologie. Der Einsatz von KI im Einzelhandel ist nicht neu: 59% der Einzelhändler nutzen sie, um Filialmitarbeitern dabei zu helfen, Produkte zu empfehlen, während 55% digitale Assistenten verwenden, um Online-Käufern zu helfen.“ Dieser Trend wird sich voraussichtlich beschleunigen: Laut den Beratern von Gartner wird bis 2027 mehr als die Hälfte der Verbraucher regelmäßig KI-Personal Shopper nutzen, um Kaufentscheidungen zu treffen. In der Zwischenzeit heißt es in einem Bericht des kanadischen Entwicklungsunternehmens Springs, dass 40% der Nutzer bereits Chatbots verwenden, um durch Inventare zu navigieren. Diese Tools ermöglichen es Unternehmen, den Umsatz um 67% zu steigern und die Gewinne um durchschnittlich 20-40% zu steigern.

Dennoch sollte man nicht davon ausgehen, dass diese KIs perfekt sind. Fehlbarkeit ist der Preis der Komplexität, und tatsächlich stützen sich die meisten der diskutierten KIs, einschließlich Perplexität, auf Sprachmodellen, die den realen Kontext nicht so verstehen können wie Menschen. Sie arbeiten nach Schemata, die anfällig für Fehler oder unsinnige Informationen sind, die technisch als „Halluzinationen“ bekannt sind. Über die Suchmethodik ist seltsamerweise noch wenig bekannt. „Um ehrlich zu sein, müssen all diese Aspekte noch vollständig verstanden werden, was die Ranking-Mechanismen angeht, die [and why] KI bevorzugt, wenn sie sich gegenseitig vorzieht“, erklärte Aravind Srinivas, CEO von Perplexity, im vergangenen November gegenüber Fortune. „Ist es die Anzahl der Bewertungen? Ist es die genaue Bewertung und die Herkunft der Rankings, zum Beispiel was die Leute auf verschiedenen Plattformen über ihr Produkt sagen? Es findet viel Destillation und Kondensation statt. Ich denke, selbst wir verstehen es heute nicht ganz.“ Darüber hinaus funktionieren diese Systeme nur auf der Grundlage der Daten, auf die sie Zugriff haben, was bei veralteten Beständen oder Daten, auf die die KI nicht zugreifen kann, problematisch wird. Im Grunde genommen ist die Suchmaschine immer noch weniger universell, als es die Ambitionen eines Megasystems erfordern würden, das das gesamte Internet umfasst. Dies und der Verdacht „gesteuerter“ Entscheidungen stellen vielleicht die größten Herausforderungen dar, die neue persönliche Käufer bewältigen müssen.

Laut Dmitry Shevelenko, dem Chief Business Officer von Perplexity, sind die Möglichkeiten für persönliche Käufer mit KI immens, und sie könnten bald genau auf die Nachfrage der Verbraucher reagieren, die auf einer Kombination aus ihrer Kaufhistorie, ihrem Surfverhalten und ihren Aktivitäten in sozialen Medien basiert — obwohl eine solche Integration Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes und der Nutzung personenbezogener Daten aufwirft. Obwohl viele immer noch das physische Erlebnis des persönlichen Einkaufens bevorzugen (Einkäufe im Geschäft sind in der Luxuswelt nach wie vor ein Muss, wie Chanel und Hermès gezeigt haben), könnte die Integration von KI-Systemen viele der frustrierendsten Aspekte des Einkaufens erheblich eliminieren — vor allem, wenn man bedenkt, dass Mitarbeiter von Modeboutiquen auch heute noch einen Großteil ihrer Arbeit auf Tablets erledigen, um die Verfügbarkeit des Inventars abzufragen und Technologie effektiv mit einem menschlichen Ansatz zu verbinden. Im physischen Einzelhandel wird es wichtig sein, zu verstehen, wie solche Systeme integriert werden können. Im vergangenen Jahr stellte Zegna das digitale Tool Zegna X vor, ein umfassendes KI-basiertes System, das es Kunden nicht nur ermöglicht, ihre Modelle auszuwählen und zu finden, Stoffe und Farben auszuwählen und gleichzeitig das komplette Outfit im Detail zu visualisieren, sondern auch den Stilberatern und dem künstlerischen Leiter der Marke direkten Zugriff auf alle Verkaufs- und Kundeninformationen bietet, mit der Möglichkeit, das Angebot zu verfeinern, zu perfektionieren und zu optimieren. Im digitalen Bereich erfordert die breite Akzeptanz von KI-gestützten persönlichen Käufern jedoch, das Vertrauen der Kunden zu gewinnen und zu beweisen, dass sie das Einkaufserlebnis wirklich verbessern können — insbesondere in einer Zeit, in der Online-Kanäle genutzt werden, um bei verschiedenen Einzelhändlern nach den besten Rabatten zu suchen, wie es bei Lyst der Fall ist. Aber wird die Beschleunigung des Kaufprozesses eines bestimmten Produkts wirklich dazu beitragen, rückläufige Umsätze anzukurbeln? Oder wird es lediglich die menschliche Beziehung zwischen Kunde und Einzelhändler ganz beseitigen?