Edeka bringt künstliche Intelligenz zuerst an die eigene Support-Hotline. Bei Edeka Rhein-Ruhr beantwortet ein KI-System die technischen Fragen von rund 500 selbstständigen Kaufleuten, Chatbot und Personalisierung sollen folgen. Für Entscheider steckt darin eine klare Reihenfolge.
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Edeka und KI begegnen sich zuerst dort, wo keine Kamera mitläuft: im IT-Support für die Kaufleute. Statt eines glänzenden Kunden-Chatbots sitzt die Technik an der Hotline für 500 Marktbetreiber. Genau diese Wahl verrät mehr über die Strategie als jede Pressemitteilung.
Das Wichtigste in Kürze
- Edeka Rhein-Ruhr betreibt über 900 Märkte und lässt eine KI die technischen Anfragen von rund 500 Kaufleuten beantworten.
- Technische Basis ist IBM watsonx mit Watson Discovery und generativen Sprachmodellen, gespeist aus einer geprüften Wissensdatenbank.
- Als nächste Stufen kündigt der Händler einen Chatbot in der Händler-App und personalisierte Empfehlungen im Markt an.
- Die Reihenfolge, interner Support vor Kundenfunktion, ist das eigentliche Vorbild für den Mittelstand.
Warum landet die KI zuerst bei den Kaufleuten?
Die föderale Struktur gibt die Antwort. Selbstständige Kaufleute führen die Edeka-Märkte und stoßen dabei auf dieselben Sortiments-, Kassen- und Technikfragen. Rund 500 dieser Betreiber hängen bei Edeka Rhein-Ruhr an einer gemeinsamen Hotline, deren Wissen bislang über viele Handbücher und Postfächer verstreut liegt.[1]
Aus dieser Wissensbasis zieht das System die passende Antwort und formuliert sie aus, ein Muster, das Fachleute Retrieval-augmented Generation nennen. Die KI erfindet nichts. Geprüfte Quellen liefern die Grundlage und ersparen dem Anrufer die lange Recherche. Verantwortlich für das Projekt zeichnet Alexander Kurtzahn, IT-Leiter bei Edeka Rhein-Ruhr.
Die eigentliche KI-Nachricht bei Edeka ist nicht der Chatbot, sondern die Reihenfolge. Erst die eigenen Leute entlasten, dann aus den gesammelten Daten echte Personalisierung bauen: Genau diese Disziplin fehlt vielen Digitalprojekten.
— Markus Seyfferth, Chefredakteur Dr. Web
Vom Support-Bot zur Personalisierung: die Ausbaustufen
Die Hotline markiert erst den Anfang. Branchenmedien berichten von einem geplanten Chatbot in der Händler-App, dazu einer Datenanalyse für Warenumsätze und Bestände sowie einer Kamera-Erkennung, die Regale automatisch auf Lücken prüft. Am Ende der Kette stehen personalisierte Empfehlungen für Kundinnen und Kunden direkt im Markt.
Die Grundlage liefert IBM watsonx mit Watson Discovery und generativen Sprachmodellen, das Bedienfeld hat Edeka mit dem Framework Vue selbst gebaut. Jede Stufe nutzt dieselbe Datenbasis weiter, die der interne Support gerade aufbaut.
Wie Edeka Rhein-Ruhr künstliche Intelligenz stufenweise in den Betrieb bringt.
Was Mittelständler daraus mitnehmen
Der Rechtsrahmen verschiebt sich mit jeder Stufe. Ein interner Assistent bleibt harmlos, sobald aber Profile aus Einkaufsdaten entstehen, greifen die DSGVO und die Regeln zu automatisierten Entscheidungen. Beim Kunden-Chatbot verlangt der EU AI Act zusätzlich eine klare Kennzeichnung, dass eine Maschine antwortet.
Das Muster im Handel ist längst sichtbar. Rewe und Penny bauen den Checkout per Kamera um, Commerzbank und die Deutsche Bahn setzen KI zuerst in internen Prozessen ein, Scout24 macht die Technik zum Betriebssystem und Schwarz Digits vermietet die eigene Cloud. Für kleinere Betriebe heißt das: mit einem Assistenten auf der eigenen, geprüften Wissensbasis starten und kundennahe Funktionen erst freischalten, wenn die Datenqualität stimmt.
Ihr nächster Schritt braucht kein großes Budget. Prüfen Sie, welches Wissen in Handbüchern und Postfächern Ihres Betriebs verstaubt, und bündeln Sie dieses Wissen an einer Stelle, bevor Sie über einen Kunden-Chatbot nachdenken. Der schnellste Nutzen liegt selten im Schaufenster, sondern in der eigenen Hotline.
Quelle
[1] IBM: „KI bei EDEKA: Effizienter Einstieg in fantastische Möglichkeiten“ ↩
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