Künstliche Intelligenz kann Produktbeschreibungen erstellen, Inhalte übersetzen, Bilder verschlagworten und Arbeitsabläufe automatisieren. Ob daraus verlässliche Ergebnisse und ein echter wirtschaftlicher Nutzen entstehen, entscheidet sich jedoch schon vor dem Einsatz der AI: bei der Qualität und Struktur der Produktdaten.
Liegen Informationen verteilt in Tabellen und Systemen, fehlen wichtige Attribute oder existieren widersprüchliche Versionen, arbeitet auch die beste AI mit einer unsicheren Grundlage. Aus der Frage „Wie lässt sich AI einsetzen?“ wird deshalb zunächst eine andere: Sind die vorhandenen Daten überhaupt bereit dafür?
AI braucht gute Daten
Damit AI Informationen richtig einordnen und weiterverarbeiten kann, müssen Produktdaten vollständig, eindeutig und strukturiert vorliegen. Ebenso wichtig ist die Verbindung zu den passenden Bildern, Videos, Dokumenten und Metadaten.
Dies gelingt mit den geeigneten Systemen. Ein Product Information Management System führt Produktinformationen wie Eigenschaften, technische Daten, Beschreibungen und Pflichtangaben zentral zusammen. Ein Digital Asset Management System organisiert Bilder, Videos, Dokumente und die dazugehörigen Metadaten.
Gemeinsam schaffen beide Systeme einen verlässlichen Informationsbestand für Mitarbeitende, angeschlossene Systeme und AI-Anwendungen. Damit lassen sich unter anderem:
- Produktbeschreibungen automatisiert erstellen und übersetzen,
- Bilder AI-gestützt verschlagworten,
- fehlende oder widersprüchliche Angaben erkennen,
- Inhalte für unterschiedliche Märkte und Kanäle aufbereiten,
- Produktdaten und Medien eindeutig miteinander verbinden,
- wiederkehrende Arbeitsschritte automatisieren.
So wird AI vom isolierten Experiment zu einem produktiven Werkzeug im Arbeitsalltag.
Steigende Anforderungen erhöhen den Handlungsdruck
Neben dem Wunsch nach mehr Effizienz steigen die Anforderungen an Vollständigkeit und Nachvollziehbarkeit von Produktinformationen. Der Digitale Produktpass, Produktsicherheit, Verpackungs- und Nachhaltigkeitsinformationen, Barrierefreiheit sowie die Kennzeichnung AI-generierter Inhalte machen eine verlässliche Datenbasis immer wichtiger.
Unternehmen müssen jederzeit nachvollziehen können, welche Pflichtangaben vorhanden sind, welches Bild zu welcher Produktvariante gehört, welche Inhalte aktuell und freigegeben sind und für welche Märkte sie verwendet werden dürfen.
Eine zentrale Plattform schafft diese Übersicht. Datenmodelle, Metadaten, Zuständigkeiten und Freigabeprozesse lassen sich so aufbauen, dass fehlende Informationen früh auffallen und aktuelle Inhalte zuverlässig bereitgestellt werden.
Vorhandene Informationen sinnvoll verbinden
In vielen Unternehmen sind die benötigten Informationen längst vorhanden, allerdings verteilt über ERP-Systeme, Shops, Datenbanken, Excel, Word, Netzlaufwerke und verschiedene Abteilungen. Die eigentliche Herausforderung besteht daher nicht darin, mehr Daten zu erzeugen, sondern vorhandene Informationen sinnvoll zusammenzuführen.
Eine moderne Content- und Produktdatenplattform verbindet strukturierte Produktinformationen mit Medien und Prozessen, ohne zwangsläufig alle bestehenden Systeme zu ersetzen. Daten aus unterschiedlichen Quellen werden zusammengeführt, Bilder und Dokumente eindeutig Produkten zugeordnet, Änderungen nachvollziehbar versioniert und aktuelle Inhalte automatisiert an Websites, Shops und Marktplätze ausgespielt.
Das verbessert nicht nur die Datenorganisation. Es schafft die Grundlage für Digitalisierung, Automatisierung und einen wirtschaftlich sinnvollen Einsatz von AI.
Jetzt handeln, bevor der Anschluss verloren geht
Der AI-Erfolg beginnt nicht mit dem nächsten Tool und der geeigneten AI-LLM’s, sondern mit einer belastbaren Datenbasis. Unternehmen, die Produktdaten, Medien und Prozesse jetzt strukturieren, können manuelle Aufwände reduzieren, Fehler vermeiden, Inhalte schneller bereitstellen und wiederkehrende Aufgaben automatisieren. Das senkt Kosten und erhöht gleichzeitig Qualität, Geschwindigkeit und Zukunftssicherheit.
Weiteres Abwarten wird dagegen zunehmend zum wirtschaftlichen Risiko. Unstrukturierte Daten, getrennte Systeme und manuelle Prozesse verursachen dauerhaft hohe Aufwände. Während Wettbewerber ihre Abläufe automatisieren und AI produktiv einsetzen, steigen andernorts Betriebskosten, Fehleranfälligkeit und Reaktionszeiten.
Der Druck wächst durch neue gesetzliche Anforderungen, kürzere Markteinführungszeiten und immer größere Content-Mengen. Was heute noch mit zusätzlicher Handarbeit ausgeglichen wird, kann morgen Wachstum und Wettbewerbsfähigkeit bremsen.
Die entscheidende Frage lautet deshalb nicht mehr, ob eine strukturierte Datenbasis notwendig ist, sondern wie schnell sie geschaffen wird. Wer jetzt handelt, sichert Effizienz und Handlungsfähigkeit. Wer wartet, riskiert den technologischen und wirtschaftlichen Anschluss.
Ist die Datenbasis bereit für AI?
Strukturierte Produktdaten und zentral verwaltete Medien sind die Voraussetzung für erfolgreiche Automatisierung und verlässliche AI-Anwendungen. Wir unterstützen dabei, Content-Silos aufzulösen bestehende Systeme zu verbinden und die nächsten Schritte konkret zu planen.
Jetzt die eigene Datenbasis durch unsere Experten prüfen lassen und AI-ready werden.
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