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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ParityQC, Quantum, Harvest Now
© zVg - Valentin Stauber, ParityQC.

Die Zeichen der Zeit deuten auf Künstliche Intelligenz – und das schon länger. Unternehmer wissen oder bekommen es vermittelt, dass der Einsatz von KI nicht mehr ein „Nice to have“ ist, sondern zunehmend essenziell für die Zukunft der eigenen Firma, wenn nicht gar ganzer Branchen. Es zeichnet sich ein breiter Konsens ab, der bereits in vielen Entscheidungsstrukturen angekommen ist. Eine andere Technologie hingegen bleibt im Schatten und ist gleichzeitig ebenso schwer greifbar wie die eigene Silhouette im Sonnenlicht: die Quantentechnologie.

Quantum-Thema auf Roadmap

Valentin Stauber ist Quantum Algorithm Developer bei ParityQC, einem Spinoff der Universität Innsbruck. Er beobachtet verschiedene Bestrebungen, die bestehende Informationslücke rund um Quantentechnologie zu schließen.

„Programme für die Business-Schiene, die nicht so tief in den technischen Details drinsteckt, finde ich extrem wichtig“, sagt er. „Manche haben das Quantum-Thema aktuell auf der Roadmap stehen, weil ‚wir müssen ja‘. Es gibt auch inzwischen relativ gutes Material auf YouTube, wobei es da natürlich immer ein bisschen schwierig ist zu unterscheiden, was der ‚real deal‘ ist und was Hype ist.“

Angesprochen auf mögliche Anknüpfungspunkte für Innovationsentscheider – etwa Security, Geschwindigkeit oder Prozessoptimierung – verweist Stauber auf zwei zentrale Dimensionen, die Unternehmen im Blick behalten sollten. „Das eine ist, sicherheitstechnisch auf die Entwicklungen im Kontext von Quantencomputing zu reagieren“, so der Developer. „Wenn Quantencomputer künftig in der Lage sind, heute verbreitete kryptografische Verfahren zu brechen, muss man sich entsprechend absichern.“

Vorsicht vor: „Harvest Now, Decrypt Later“

Eine exakte zeitliche Prognose ist derzeit nicht möglich. Dennoch wird in der Fachwelt davon ausgegangen, dass relevante Quantencomputer, die klassische Public-Key-Verfahren angreifen könnten, langfristig einen sicherheitsrelevanten Einfluss haben werden. Stauber verweist in diesem Zusammenhang auf ein bereits heute relevantes Risiko: den sogenannten „Harvest Now, Decrypt Later“-Ansatz.

Dabei werden verschlüsselte Daten bereits heute abgefangen und gespeichert, mit dem Ziel, sie zu einem späteren Zeitpunkt zu entschlüsseln, sobald entsprechende Rechenkapazitäten verfügbar sind. Besonders kritisch ist das bei Informationen, die über lange Zeiträume hinweg sensibel bleiben.

Dazu zählen etwa permanente Staatsgeheimnisse wie sicherheitsrelevante Regierungs- oder Verteidigungsinformationen, biometrische Daten und Gesundheitsakten im Kontext von Behörden oder Gesundheitseinrichtungen sowie langlebige Unternehmensgeheimnisse und geistiges Eigentum.

Auch die kryptografische Vertrauensinfrastruktur des Internets ist betroffen: Sollten private Schlüssel von Certification Authorities kompromittiert werden, könnte dies die darauf aufbauenden Vertrauensketten gefährden und die Absicherung gegen Angriffe wie Man-in-the-Middle-Attacken erheblich beeinträchtigen.

„Biometrische Merkmale bleiben in der Regel ein Leben lang konstant“, sagt Stauber. „Bei kryptographischen Basiszertifikaten – also Zertifikaten von Certification Authorities – ist das anders: Werden etwa die privaten Schlüssel einer CA kompromittiert, ist die gesamte darauf aufbauende Vertrauenskette zerstört. Damit gibt es keine verlässliche Absicherung mehr gegen Man-in-the-Middle-Angriffe.“

Technisch betrifft das vor allem asymmetrische Kryptografie wie RSA (Anm.: asymmetrisches kryptographisches Verfahren, das sowohl zum Verschlüsseln als auch zum digitalen Signieren verwendet wird) oder Verfahren auf Basis elliptischer Kurven bzw. des diskreten Logarithmus. Jene werden heute unter anderem genutzt, um sicher symmetrische Sitzungsschlüssel auszutauschen, die anschließend für die eigentliche Kommunikation verwendet werden – etwa im Rahmen von Diffie-Hellman-Key-Exchange, wo zwei Parteien über einen unsicheren öffentlichen Kommunikationskanal (wie das Internet) sicher einen gemeinsamen geheimen Schlüssel erzeugen, ohne dass Abhörende diesen Schlüssel entdecken können.

Symmetrische Verfahren wie AES (fortschrittlicher Verschlüsselungsstandard) gelten hingegen als vergleichsweise robust gegenüber bekannten Quantenangriffsmodellen. Zwar reduziert sich ihre effektive Sicherheit im Quantenmodell durch bekannte Algorithmen wie Grover, ein vollständiges Brechen gilt jedoch nicht als gegeben.

Quantum-Technologie als Absicherung: QKD und Post-Quantum-Kryptografie

Zur Vorbereitung auf diese Entwicklungen haben sich zwei zentrale technische Ansätze herausgebildet, wie Stauber erklärt.

1. Quantum Key Distribution (QKD):
Bei der Quantum Key Distribution wird der klassische asymmetrische Schlüsselaustausch durch ein quantenphysikalisch basiertes Verfahren ergänzt bzw. in bestimmten Kommunikationsstrecken ersetzt. QKD dient dazu, symmetrische Schlüssel mithilfe quantenphysikalischer Eigenschaften sicher zu übertragen. Die praktische Anwendung ist dabei infrastrukturell anspruchsvoll und typischerweise auf spezielle Netzwerke und Pilotprojekte beschränkt.

2. Post-Quantum-Kryptografie (PQC):
Der zweite Ansatz besteht darin, klassische asymmetrische Verfahren durch neue kryptografische Algorithmen zu ersetzen, für die derzeit keine bekannten effizienten Quantenangriffe existieren. Während RSA und vergleichbare Verfahren künftig durch Quantenalgorithmen wie Shor (ein Algorithmus aus dem mathematischen Teilgebiet der Restklassenringe) theoretisch angreifbar wären, basiert PQC auf mathematischen Problemen, für die bislang keine entsprechenden effizienten Lösungsverfahren bekannt sind. Für diese Verfahren existieren bereits erste internationale Standards, unter anderem im Rahmen der Arbeiten des NIST, die schrittweise in bestehende Systeme integriert werden.

Die Einführung von Post-Quantum-Kryptografie erfordert jedoch Anpassungen in der IT-Infrastruktur. Netzwerkkomponenten wie Router, Firewalls oder VPN-Gateways müssen entsprechende Verfahren unterstützen, sagt Stauber. „Aber von denen gibt es noch nicht viele. Und die sind auch teuer.“

„Schau-ma-mal-dann-sehn-ma-scho“

Neben der Sicherheitsdimension sieht der Experte auch eine zweite große Perspektive der Quantentechnologie: ihren möglichen Einsatz zur Lösung komplexer Optimierungsprobleme.

„Bei ParityQC beschäftigen wir uns vor allem mit Optimierungsaufgaben. Hier ist es derzeit noch schwierig, verlässliche Aussagen darüber zu treffen, wie groß die Vorteile von Quantencomputern in der Praxis tatsächlich sein werden“, erklärt er. „Für bestimmte Anwendungen gibt es jedoch wissenschaftliche Hinweise auf potenzielle Vorteile – etwa bei der Primfaktorzerlegung, wo Quantenalgorithmen theoretisch deutlich effizienter sind als klassische Verfahren.“

Im Bereich der Optimierung ist die Lage weniger eindeutig. Viele Ergebnisse basieren derzeit auf Simulationen und frühen experimentellen Ansätzen, weshalb sich mögliche Vorteile noch nicht zuverlässig quantifizieren lassen. Dennoch gelte dieser Bereich als eines der potenziell vielversprechenden Anwendungsfelder der Technologie.

„Das ist so eine typische ‚Schau-ma-mal-dann-sehn-ma-scho‘-Attitüde“, sagt Stauber. „Interessanterweise geht es dabei nicht nur um Time-to-Solution. In manchen Fällen können Quantenverfahren auch wirtschaftliche Vorteile bringen, etwa durch geringere Kosten in spezifischen Szenarien.“ Erste Unternehmen beginnen daher, sich mit Quantum-Optimierungsansätzen auseinanderzusetzen, insbesondere dort, wo klassische Methoden an Effizienzgrenzen stoßen.

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