29.10.2024
KÜNSTLICHE INTELLIGENZ

Google Austria: Wie KI den österreichischen Handel verändert

Künstliche Intelligenz findet nicht nur beim Megakonzern Google Anwendung. Auch der österreichischen Handel ist von der digitalen Transformation betroffen.
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Maimuna Mosser, Country Director Google Austria & Rainer Will, Geschäftsführer österreichischer Handelsverband
Maimuna Mosser, Country Director Google Austria & Rainer Will, Geschäftsführer österreichischer Handelsverband (c) Brutkasten

Künstliche Intelligenz hat in den letzten Jahren vor allem die digitale Welt geprägt. Weniger bekannt jedoch ist der Einfluss auf den österreichischen Handel. Neben Automatisierungsprozessen im Supply Management findet generative KI auch im Bereich des Costumer Care.

Am Dienstag versammelten sich deshalb Maimuna Mosser, Country Director Google Austria, Rainer Will, Geschäftsführer österreichischer Handelsverband und Joerg Bauer, Managing Director Sales, MediaMarkt Österreich für eine Pressekonferenz.

Dabei ging es nicht nur um die vom Google implementierten Anwendungen und wie diese von Konsument:innen verwendet werden, sondern auch konkret um den Einfluss von KI auf den österreichischen Handel und wie die MediaMarktSaturn Retail Group intern KI verwendet.

Konsument:innen informieren sich mehrheitlich online

„Unsere Fragen drehen sich einfach laufend darum: Wie können wir KI nutzen und was kann es bringen?“, sagt Maimuna Mosser, CEO von Google Austria, und betont die Wichtigkeit von Google für den Handel: im europaweiten Ranking der Suchmaschinen sprechen Konsument:innen Google das meiste Vertrauen aus. Das spiegelt sich auch in den Suchanfragen wider. Rund 61 Prozent der österreichischen Nutzer:innen informieren sich laut Smart Shopping Studie online nach neuen Produkten.

Um diese Menge an Anfragen präzise zu beantworten, greift Google wenig überraschend auf die Unterstützung durch KI-Modelle zurück – laut Mosser gilt das für alle Google Produkte. So auch für die Visuelle Suchengine “Google Lens”, also die Suche in reiner Bildform. „Wir haben rund 12 Milliarden visuelle Anfragen im Monat und davon ist bereits jede vierte kommerziell“, so Mosser.

Daneben gibt es auch im Bereich der Google Ads Neuerungen: Konkret wurde von Mosser hierbei die Anwendung von KI in der Tourismusbranche genannt, beispielsweise zur Erstellung statischer, neuartiger Bildern von Hotelzimmern auf Basis bereits vorhandener. Ob es für die Unternehmen am Ende tatsächlich hilfreich ist, ihre Bilder von einer KI zu generieren, sei dahingestellt.

„Der Handel war immer ein Innovationstreiber“

Erst im Juli dieses Jahres wurde eine von Google in Auftrag gegebene Studie der Implement Consulting Group veröffentlicht, welches Österreich bei gleicher Resourcennutzung ein potentielles Wirtschaftswachstum von 35 bis 40 Milliarden Euro rein durch die Nutzung von generativer KI zuschreibt. Das entspräche acht Prozent des BIP über die nächsten zehn Jahre – brutkasten berichtete.

Dieses Möglichkeit im volkswirtschaftlichen Wachstum liegt vor allem an der österreichischen Bereitschaft für Innovationen, angetrieben durch den Handel, meint Rainer Will vom österreichischen Handelsverband. „Man erkennt, dass unsere Unternehmen schon wahrgenommen haben, wie wichtig Innovation ist. Der Handel war immer ein Innovationstreiber“, so Will.

KI ist bereits bei 52 Prozent der Händler im Einsatz, wenn auch nur geringfügig wie etwa bei der Generierung von Produktbeschreibungen. Rund 37 Prozent der Händler verwenden KI-Tools breitflächig, etwa in der Prozesskette, beim Sortimentsmanagement oder auch im Marketing.

Die Studie der Implement Consulting Group zeigt im Trend eine klare Aufwärtsbewegung: 45 Prozent der Unternehmen planen, in den nächsten fünf Jahren in Künstliche Intelligenz zu investieren. Rund ein Drittel der österreichischen Unternehmen erwarten einen signifikanten Produktivitätsschub durch den Einsatz von generativer KI, wodurch etwa 2,8 Millionen Arbeitsplätze in Österreich künftig unterstützt werden können.

KI-Einsatz bei MediaMarkt & Saturn

Handelsunternehmen wie MediaMarkt & Saturn stellen sich die Frage: „Wie können wir hier diesen technischen Vorteil auch für uns nutzen?“, so Joerg Bauer. MediaMarkt & Saturn zählt sich zu den 37 Porzent, welche die breitflächige Anwendung von KI bereits implementierte.

Allem voran verwendet das Handelsunternehmen eine KI-basierte, interne Suchmaschine für Mitarbeiter:innen, welche firmeninterne Prozesse über einen Chat-Assistenten erklärt. Dieser soll vor allem vielschichtige SharePoint-Seiten obsolet machen.

Im Bereich Costumer Care spricht Bauer von First Level Support über einen Chat- & Voicebot welcher die Interaktion zu Kund:innen erleichtert. Im Kundenservice kommen diese Bots zum Einsatz, um Anfragen zu Öffnungszeiten, Rückgabeverfahren und Produktinformationen zu beantworten. Auch für Produktempfehlungen sowie bei SEO-Inhalten auf der Website verwendet der Konzern KI. 

Ziel des Handelsunternehmens ist es, einen generativen KI Costumer-Care-Hub zu entwickeln, welcher durch Echtzeitübersetzungen und durch Anpassung der Tonalität auf Emotionen der Konsument:innen reagieren kann. Zusätzlich soll der Costumer-Care-Hub unzeitgemäße Bedienungsanleitungen ersetzen und dem Handelsunternehmen, zeitaufwendige Support Anrufe aussparen. Dennoch spricht Bauer die menschliche Kundenberatung des Unternehmens nicht ab.

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Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI

Wieder einmal ist es Linz. Die Stahlstadt mausert sich immer mehr zu Österreichs KI-Hauptstadt und auch eines der bislang sicher ambitioniertesten Startups in dem Bereich kommt von dort: Ablatic AI. Mit Talos wagt es sich über die Herausforderung schlechthin in der KI-Welt: ein eigenes Large Language Model (LLM) – brutkasten berichtete bereits.

Bei einer Benchmark vor Sol von OpenAI

Nun erfolgte der offizielle Launch und Ablatic gab erste Benchmark-Vergleiche aus (siehe Tabelle unten). An Claude Opus 5 kommt man demnach noch in keiner Kategorie ganz heran, in mehreren aber ziemlich nahe. DeepSeek V4 kann man dagegen gleich bei drei Werten schlagen, Qwen3.8 von Alibaba bei zwei und OpenAIs Flagship-Modell GPT-5.6 Sol immerhin bei einem, konkret der exakten Befolgung schriftlicher Anweisungen (IFBench). Unterm Strich spielt das Linzer LLM also in den vorgelegten Benchmarks in der internationalen Top-Liga mit.

„Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“

Aber warum überhaupt noch ein weiteres LLM? „Julian [Anm. Mauerkirchner] und ich kennen uns schon seit der Schule. Später haben wir als Unternehmer damit gestartet, Legacy-ERP-Systeme zu erneuern. Dabei sind wir auf ein Problem gestoßen: Wir konnten dafür aus Daten-Gründen keine US-KI-Systeme nutzen“, erzählt CEO Florian Zimmermann, der Ablatic AI gemeinsam mit Julian Mauerkirchner (CTO) gegründet hat, im Gespräch mit brutkasten. Man habe nur Mistral aus Frankreich oder Open-Source-Modelle verwenden können. „Mistral war für den Zweck aber nicht passend und unser Business Case bald tot“.

Mit dem Entschluss, eine neue Idee zu verfolgen, sei daher auch eine neue Motivation einher gegangen: „Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“, so Zimmermann. Man habe sich danach mit der Johannes Kepler Universität Linz (JKU) kurzgeschlossen und sei darüber auch zur AI Factory Austria AI:AT gekommen, wo man wiederum im Rahmen des EuroHPC-Programms europäische Hochleistungsrechenressourcen nutzt, um das Modell zu trainieren. „Ohne diese EU-Ressourcen würde es kostentechnisch überhaupt nicht gehen“, sagt Zimmermann.

Öffentliche Forschungsergebnisse statt eigenes Riesen-Research-Team

Doch auch mit diesen Ressourcen – wie lässt sich ein konkurrenzfähiges LLM mit einem kleinen Team und bislang gänzlich ohne VC-Kapital umsetzen? Schließlich beschäftigen die globalen KI-Player, mit denen sich Ablatic misst, riesige Teams. Mistral etwa ist mit seiner kürzlich kommuniziert Drei-Milliarden-Euro-Finanzierungsrunde im Vergleich zu Anthropic und OpenAI nach wie vor ein kleiner Fisch (brutkasten analysierte).

„Wir können kein 200-köpfiges Research-Team finanzieren und gleich von 0 auf 100 gehen, also greifen wir auf Bestehendes zurück“, erklärt der Gründer. Konkret verwende man einerseits Open-Source-Layer und code sie auf die eigenen Bedürfnisse um. Andererseits nutze man die neuesten Forschungsergebnisse von Universitäten wie dem MIT oder Stanford, die laufend über die Plattform arXiv veröffentlicht werden. „Wir orientieren uns an der Frontier-Forschung. Wir analysieren die Paper, legen die Erkenntnisse auf unsere Architektur um und testen es durch. Vieles davon funktioniert nicht, aber alles was funktioniert, bringt uns weiter“, so Zimmermann.

Mehr als 100 B2B-Testkunden – viele konvertieren gleich zum Launch

Die Beta-Version wurde nun bereits seit einiger Zeit mit mehr als 100 Unternehmen getestet – Ablatic konzentriert sich nämlich vorerst klar auf den B2B-Markt. Man habe für diese Tests schnell auch größere Unternehmen und Konzerne gewonnen. „Ich bin dafür wochenlang gesessen, habe Leute angeschrieben und einen Call nach dem anderen gemacht“, räumt Zimmermann ein. Dass man ein eigenes LLM und nicht nur eine Oberfläche baue, sei dabei zum entscheidenden Bonus geworden. „Und dass wir von der JKU kommen und im EuroHPC-Programm sind, hat unsere Glaubwürdigkeit enorm gesteigert“, sagt der Gründer.

Jetzt zum Launch würden viele der Testkunden bereits zu regulären Nutzern konvertieren, viele weitere noch die Testphase abschließen, mit dem Vorhaben, das dann auch zu tun, verrät Zimmermann. „Wir werden nicht 100 Prozent, aber einen Großteil konvertieren können“, ist er sicher. Punkten will Ablatic dabei nicht nur mit der europäischen Herkunft – Stichwort: Digitale Souveränität – sondern auch mit dem Pricing. „Wir haben eine relativ effiziente Architektur. Wir können kostengünstig hosten und das an die Kunden weitergeben“, so der CEO. Dass der offizielle Launch genau jetzt erfolgt, hat vor allem mit dem Gründungsprozess zu tun, der länger dauerte, als erhofft. „Ich gründe nie wieder im Sommer ein Unternehmen“, sagt der Gründer lachend.

Investment geplant: „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben“

Und wie geht es weiter? „Wir wollen zuerst im DACH-Raum Fuß fassen und ohne große weitere Standorte skalieren. Dann wollen wir es auf Europa hochziehen“, erläutert Zimmermann. Auf Dauer werde dabei auch die Aufnahme von VC-Kapital relevant, vor allem wenn es darum gehe, die nächste Modell-Version herauszubringen. „Dann ist es wichtig, dass man schnell skaliert und iteriert. Wir sind stolz darauf, dass wir ein Modell ohne VC-Kapital trainiert haben. Wir haben gezeigt, dass auch so Großes möglich ist. Aber langfristig ist es völlig logisch, dass wir Kapital aufnehmen müssen“, sagt der Gründer.

Und es seien bereits mehrere Investoren aktiv auf das Team zugekommen, mit einigen befinde man sich schon in Gesprächen. „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben, sondern eine größere Firma zu werden. Wir wollen jedenfalls nicht in Vergessenheit geraten“, so Zimmermann. Und der Zeitpunkt sei angesichts der Souveränitätsdebatte gut.


Benchmark-Vergleichstabelle

Anmerkungen zur Tabelle:

  • Fette Zahlen: Höchster Wert in der jeweiligen Zeile unter den Vergleichsmodellen.
  • „text-only“: Das Modell verarbeitet keine Bilder/visuellen Dokumente, weshalb OmniDocBench nicht anwendbar ist.
  • „–“: Kein veröffentlichter Wert vorhanden.

Kurzerklärungen der Benchmarks

  • Agents‘ Last Exam (UC Berkeley): Prüft langwierige, echte Arbeitsaufgaben an einem Computer (Terminal und Bildschirm zusammen), bewertet anhand des fertigen Gesamtergebnisses.
  • AutomationBench (Zapier): Testet 600 Business-Workflows über 47 simulierte Unternehmens-Softwaretools hinweg, die vollständig durchgehend ausgeführt werden müssen.
  • Toolathlon: Bewertet das Erledigen von Aufgaben in echter Büro-Software (z. B. E-Mail, Kalender, Tabellenkalkulationen und GitHub) über deren direkte Schnittstellen.
  • BrowseComp (OpenAI): Stellt schwierige Fragen, deren Antworten über das gesamte Internet verstreut liegen und durch selbstständiges Surfen recherchiert werden müssen.
  • DeepSWE v1.1 (Datacurve): Misst das eigenständige Beheben echter Softwareprobleme (Bugs) in bestehenden Quellcode-Sammlungen. Hinweis: Talos-1 wurde hierfür nicht optimiert und liegt 22 Punkte hinter der Spitze zurück.
  • OmniDocBench: Bewertet das fehlerfreie Lesen und Verstehen echter Dokumente inklusive visueller Layouts, Tabellen und mathematischer Formeln.
  • IFBench: Prüft die exakte Einhaltung von schriftlich vorgegebenen Anweisungen und Formatierungsregeln.
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