27.01.2026
KÜNSTLICHE INTELLIGENZ

Gurkerl startet KI-Shoppingassistenten Maia

Der tschechische Online-Supermarkt Rohlik, der hierzulande unter dem Markennamen Gurkerl bekannt ist, bringt mit Maia einen neuen KI-gestützten Einkaufsassistenten auf den Markt.
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Das gurkerl-Lager in Wien-Liesing (c) gurkerl.at
Das Gurkerl-Lager in Wien-Liesing (c) gurkerl.at

Im Oktober des letzten Jahres startete Rohlik in Wien eine Automatisierungsoffensive, darunter ein KI-gestützter Kommissionierroboter. Nun entwickelte Gurkerl Maia, einen KI-Shoppingassistenten, um die Aspekte des Lebensmitteleinkaufs zu verbessern, wie es per Aussendung heißt.

Gurkerl-Geschäftsführer DACH: „Einkauf keine Aufgabe, auf die man sich vorbereiten muss“

„Der wöchentliche Lebensmitteleinkauf soll sich nicht wie eine Aufgabe anfühlen, auf die man sich vorbereiten muss. Maia hilft unseren Kund:innen dabei, Dinge schneller zu erledigen: Sei es beim Navigieren durch unser breites Sortiment, beim Entdecken regionaler Produkte oder bei der Berücksichtigung individueller Ernährungsbedürfnisse. Sie unterstützt bei allen Fragen rund um den Einkaufsprozess: von der Zusammenstellung des Wocheneinkaufs und Rezeptideen über Produkt- und Mitgliedschaftsfragen bis hin zur Lösung kleinerer Probleme bei der Bestellung“, kommentiert Richard Harris, Geschäftsführer DACH.

Eine der häufigsten Herausforderungen beim Einkaufen sei die Entscheidung, was man kaufen soll, insbesondere an stressigen Wochentagen. Mit Maia sollen Kund:innen nicht mehr nach Rezepten oder Kategorien suchen müssen – sie könnten per Chat beschreiben, was sie benötigen.

KI schlägt Gerichte vor

Anstatt lange zu suchen oder zu filtern, reiche nun ein Satz wie: „Ich brauche ein schnelles, gesundes Abendessen für vier Personen.“ Maia schlägt dann passende Gerichte und Rezepte vor und legt alle Zutaten direkt in den Warenkorb. Zudem können Kund:innen auch nach günstigeren Alternativen oder Inspiration fragen – Maia vergleicht dann Produkte verschiedener Preisklassen und Marken und empfiehlt verfügbare Optionen.

(c) Gurkerl – Maia, der KI-Shoppingassistent.

Allergiker:innen sowie Menschen mit bestimmten Ernährungsweisen oder -einschränkungen erhalten zudem gezielte Empfehlungen, ohne selbst die Etiketten studieren zu müssen.

Bestellungen wiederholen

Kund:innen können ihre letzten Einkäufe in Sekundenschnelle wiederholen und bei Bedarf einzelne Produkte austauschen. Darüber hinaus können sie Fotos von Produkten oder von Supermarktbelegen hochladen, um gewohnte Produkte zu finden und direkt bei Gurkerl zu bestellen. Beschädigte oder fehlende Produkte können auch per Chat gemeldet werden. In vielen Fällen erkenne hier die KI die Bestellung, reiche Reklamationen ein und erstelle bei Bedarf automatisch Gutschriften.

Gurkerl plant weitere Features

Weitere Verbesserungen sind für die kommenden Monate geplant. „Für uns ist Maia keine bloße technologische Funktion, sondern eine neue Art der Interaktion beim Lebensmitteleinkauf“, sagt Harris. „Während die Kund:innen Maia nutzen, lernt die KI ständig dazu – mit dem Ziel, jeden zukünftigen Einkauf einfacher zu gestalten als den letzten.“

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Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger
Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger

Dass für Unternehmen kein Weg mehr an Agentic AI vorbeiführt, ist mittlerweile ein Gemeinplatz. Dass eine sichere und konforme Umsetzung davon nicht so einfach ist, ebenfalls. „Für KI im Unternehmenskontext gelten andere Spielregeln als im privaten Bereich. Ich spreche hier besonders von souveräner KI“, sagt Marco Porak, Generaldirektor von IBM Österreich, bei einem gemeinsamen Pressetermin mit A1 und dessen Cloud-Tochter Exoscale. Mit einer gemeinsamen Plattform, die IBM watsonx auf A1 Exoscale bringt, will man Unternehmenskunden gemeinsam eine sichere und digital souveräne Lösung bieten.

„Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur“

Denn Schatten-KI, also die Nutzung privater bzw. vom Unternehmen nicht genehmigter KI-Anwendungen durch Mitarbeiter:innen, sei ein echtes Sicherheitsrisiko, betont Martin Resel, stv. Vorstandsvorsitzender von A1 und CCO Enterprise. „Unternehmen können es sich nicht leisten, KI nicht zu nutzen. Da geht es um Wettbewerbsfähigkeit. Alles muss effizienter werden, etwa auch in der Verwaltung. Wenn man dann aber Daten global findet, die eigentlich nicht global gespeichert werden sollten, ist das ein Problem“, sagt Resel.

Für viele A1-Unternehmenskunden und auch für A1 selbst sei das besonders relevant. „Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur. Viele hochsensible Daten laufen auf unseren Netzen. Wir haben nicht nur Unternehmen aller Größen als Kunden, sondern zum Beispiel auch Ministerien“, sagt der A1-CCO. Gerade in der aktuellen geopolitischen Situation müssten sich Österreich und ganz Europa daher souverän aufstellen.

Orchestrierte KI-Agenten mit klaren Regeln und voller Transparenz

Und wie macht das die gemeinsame Plattform? „Ich bin mir bewusst, dass ich Repräsentant eines amerikanischen Unternehmens bin“, räumt Marco Porak ein. IBM habe aber nach nicht weniger als 98 Jahren am österreichischen Markt ein anderes Standing, als etwa die US-Hyperscaler. Warum? „IBM hat seit jeher das Prinzip, dass Kundendaten Kundendaten sind und die Architektur vom Kunden bestimmt wird“, so Porak. Und: „Globale Innovation und lokale Kontrolle widersprechen einander nicht.“ Genau so sei es auch bei watsonx. Kunden können dort entscheiden, welche KI-Modelle genutzt werden und wo die Daten liegen. Die Bandbreite geht dabei von lokal gehosteten On-Premise-Lösungen über europäische bzw. Open-Source-Modelle auf europäischen Servern bis zu Frontier-Modellen in Datencentern der US-Hyperscaler.

Konkret greift das System auf eine Vielzahl an Large Language Models (LLMs) und Agentic-Modelle zurück und orchestriert KI-Agenten, um Tasks zu erfüllen. Die dazugehörige Governance-Plattform ermöglicht nicht nur das Festlegen der Regeln dafür, sondern bietet auch jederzeit komplette Transparenz, um jeden Arbeitsschritt und die dafür genutzten Modelle nachvollziehen zu können. Für Martin Resel ist dabei ebenfalls klar: „Dass alles, was aus Asien oder Amerika kommt böse ist, sehen wir nicht so. Wichtig ist die Wahlfreiheit.“ Die Plattform sei daher offen für sämtliche Modelle.

„Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“

Je nach Usecase und dem damit verbundenen Sicherheits-Level der Daten seien unterschiedliche LLMs und Speicherorte sinnvoll. „Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“, sagt Resel. Nach dieser erfolge die Entscheidung, welche Modelle genutzt werden können. Gleichzeitig optimiere die Plattform durch die passende Modell-Auswahl auch den Token-Verbrauch. „Das kann sonst bekanntlich schnell teuer werden“, sagt der A1-CCO.

A1 bietet seinen Enterprise-Kunden nicht nur Zugang zur Plattform, sondern auch begleitende Services, um diese aufzusetzen. Mit den europäischen Datencentern der Tochter Exoscale kommt noch das Angebot der souveränen Cloud im eigenen Land hinzu.

Wie watsonx für A1 und seine Kunden konkret funktioniert, zeigt Exoscale-KI-Experte Christos Kapodistrias beim Pressetermin vor. In seinem Beispiel arbeiteten nicht weniger als 14 KI-Agenten orchestriert zusammen, um eine optimale Vorbereitung auf ein Kundengespräch zu erstellen. „Diesen Usecase nutzen wir auch selber“, erklärt der Experte und zeigt die verschiedenen Sicherheits- und Kontrollmechanismen ebenso wie die Nachvollziehbarkeit über die Governance-Plattform. Marco Porak merkt dazu an: „Man sieht, es gibt mehrere Checkpoints im Prozess, der ‚Human in the Loop‘ bleibt erhalten.“ Denn es gehe eben darum, Menschen bei ihrer Arbeit zu unterstützen.

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