14.01.2019

Zukunft des Supermarkts? Wenn KI das Abendessen bestimmt

Der tägliche oder Wochenendeinkauf von Nahrungsmittel wird sich durch die Digitalisierung ebenso verändern, wie viele andere Bereiche im Alltag. Künstliche Intelligenzen gestalten bereits heute den Lebensmitteleinkauf neu. Wir haben mit Christina Wilfinger, Director Solution Sales bei Microsoft Österreich und KI-Expertin, über diesen Wandel und dessen Möglichkeiten gesprochen.
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(c) Christian Wind - Christina Wilfinger erklärt inwiefern KI das Einkaufserlebnis für Kunden besser gestalten kann.

Es dauert wohl noch eine Weile, bis der eigene Hausroboter den Lebensmitteleinkauf übernimmt, automatisch Nahrungsmittel bestellt und die Essvorlieben besser erkennt, als man selbst. Mit dem Smartphone in der Tasche jedoch – einem Gerät, das, wie allgemein bekannt, über mehr Technologie verfügt, als Neil Armstrong und Crew bei ihrem Mondbesuch zur Verfügung hatten – eröffnen sich mittels KI im Retail sowohl für Kunden als auch für Händler neue Möglichkeiten.

+++ Künstliche Intelligenz: “Menschen sind schlecht darin, neue Technologien richtig dosiert einzusetzen“+++

Österreichische Unternmehmen: bloß 5 Prozent mit fortgeschrittenem KI-Level

Österreich scheint in Sachen Digitalisierung im internationalen Vergleich etwas hintan zu stehen. Laut einer Studie von Microsoft und EY von 2018, bei der 277 Unternehmen befragt wurden, 21 davon im Lande, zeigt sich die Republik in Sachen Digitalisierung unterdurchschnittlich. Aktuell planen oder experimentieren 81 Prozent der österreichischen Unternehmen mit KI (im Europadurchschnitt sind es 89 Prozent), jedoch bloß fünf Prozent auf fortgeschrittenem Level. 14 Prozent der Unternehmer denken noch gar nicht über den Einsatz von Künstlichen Intelligenzen nach.

„In Österreich fehlt es noch an der Basis. Viele Unternehmen sind mitten in ihrer digitalen Transformation und noch nicht bereit, sich mit fortgeschrittenen Einsatzmöglichkeiten zu beschäftigen“, sagt Axel Preiss, Leiter Managementberatung EY Österreich in einer Aussendung. Dies gelte auch für den Retail-Bereich.

Der Einkäufer als Gewohnheitstier

„Ich als Kunde habe noch keine Chance ganzheitlich serviciert zu werden“, meint Christina Wilfinger. Die Microsoft-Sprecherin für Retail und Artificial Intelligence betont, dass man im Warenkorb durchaus einige Dinge automatisieren beziehungsweise standardisieren könnte. Der Einkauf des einzelnen Kunden bestehe zu 70 bis 80 Prozent immer wieder aus den gleichen Produkten.

Österreich als Follower

Andere Bereiche, wie Elektronik und die Modebranche wäen in Sachen KI (Stichwort: Avatare) schon weiter. Doch auch im Retail werde sich viel ändern, meint Wilfinger. Auch wenn Österreich in Sachen Digitalisierung ein „Follower“ sei und nicht wie etwa die nordischen Staaten ein Vorreiter, scheint die Transformation hierzulande langsam anzukommen. Wie Microsoft in einem Bericht erwähnt, gibt es international bereits bemerkenswerte Beispiele, die den Einkauf angenehmer gestalten sollen.

+++ Fokus: Artificial Intelligence +++

In Holland verkürzte Einkaufszeit durch KI

Albert Heijn, die größte Supermarktkette Hollands, nutzt in Kooperation mit dem PC-Giganten eine KI-gestützte Lösung namens „Predict My List“. Dabei erfasst, speichert und analysiert die Künstliche Intelligenz Online- und Offline-Einkaufsdaten von frühreren Einkäufen und berücksichtigt dabei sogar die Jahreszeit. Die Folge: Der Lebensmittelhändler kann seinen Kunden eine „optimale Einkaufsliste“ oder Rezeptvorschläge empfehlen. In vier seiner 1.000 Geschäfte gibt es beim niederländischen Konzern mit „Tap to go“ zudem eine Lösung, mit dem der Kunde ein Produkt bezahlen kann, indem er das Regal mit der Karte oder einem Handy berührt und wieder geht. Dies soll eigenen Angaben nach die durchschnittliche Einkaufszeit von vier Minuten auf zwanzig Sekunden verkürzen.

Jan Wilhelm-Dockher, General Manager bei Albert Heijn über AI und Data beim Einkauf von Nahrungsmitteln

Bodensensoren und Datenverarbeitung

Coop, ein Supermartknetzwerk aus Italien hat mit „Shoppy“ einen eingebauten Facebook-Chatbot entwickelt. Die KI kann auf anonyme Weise die auf der Einkaufsliste enthaltenen Daten eines Kunden verarbeiten und dadurch lernen – mit dem Ziel Einkaufsempfehlungen zu geben, über Aktionen zu informieren und durch das Merken der Einkaufshistorie dem Einkäufer ähnliche Produkte vorzuschlagen. Neben dem Chatbot hat Coop zudem Sensoren in den Fußboden eingebaut, um in Echtzeit zu erkennen, wo reger Verkehr herrscht, um die Regale rechtzeitig wieder zu befüllen.

Besser Abstimmung durch die Cloud bei MPreis

In Österreich fällt hinsichtlich KI der Tiroler Nahversorger MPreis auf, der sich für die Cloud entschieden hat und damit einen Schritt in Richtung Supermarkt der Zukunft machen möchte, wie Microsoft erwähnt. Die Cloud sorge hierbei für „eine verbesserte interne Abstimmung und legt den Grundstein für den Einsatz intelligenter Technologien, künftige innovative Kassensysteme oder E-Ink Preisschilder“.

Neue Geschäftsfelder eröffnen

In Deutschland wurden die Mitarbeiter vom Drogeriemarkt DM mit Smartphones und Office 365 ausgestattet, um mit dem sozialem Netzwerk (ehemals als Mikrobloggingdienst gestartet) und der Austauschplattform Microsoft Teams die Zusammenarbeit der verschiedenen Standorte zu verbessern. „Man ist näher am Mitarbeiter dran, wodurch besseres Feedback möglich ist. Dies kann zur Erschließung neuer Geschäftsfelder führen“, erklärt Wilfinger. Bestes Beispiel dafür ist die Erkenntnis, dass vor allem asiatische Touristen in den letzten Jahren bei DM stets große Mengen an Babynahrung erstanden haben. Deshalb hat die Kette 2017 den Online-Verkauf nach China gestartet und ihren Markenshop auf der chinesischen Handelsplattform „Tmall Global“ (Tochterfirma des Amazon-Konkurrenten Alibaba) gelauncht. Neben Beautyprodukten wird dort auch Babynahrung angeboten.

Mehr individuelle Beratung

In der allgemeinen Entwicklung der KI im Retail sieht Wilfinger vor allem für Kunden großen Mehrwert entstehen. Informationen zur Nachhaltigkeit, zum Schlachthof, zur Rückverfolgbarkeit der Lieferkette, zu Inhaltsstoffen oder Lebensmittelunverträglichkeiten werden durch KI (etwa am Smartphone) für den User leichter erhältlich sein, als bisher. „Die Shopping-Experience wird vereinfacht und individuelle Beratung wird besser möglich“, so Wilfinger weiter.

Darf sie das überhaupt?: KI und der Einsatz beim Lebensmittelkauf

Wie uns Thomas Lutz, Manager PR & Corporate Affairs bei Microsoft mitteilt, habe es zu diesem Thema unter seinem LinkedIn-Profil auch kritische Töne gegeben. „Nahrungsmittel sollten frei von Künstlicher Intelligenz bleiben“ so das Credo eines Users dort. Angesprochen auf die die Skepsis einer „Maschine“ die Entscheidung über das Essen zu überlassen oder sich von ihr zumindest beeinflussen zu lassen, zeigt Wilfinger ein wenig Verständnis, ohne aber dabei die stattfindende Entwicklung Außen vor zu lassen.

„Der Österreicher hat die Grundskepsis in seiner DNA“

„Es handelt sich um eine neue Technologie. Mit dem Begriffen Datenklau, herrschenden Unsicherheiten und weil die KI eine Unbekannte ist, ist es nur allzu menschlich so zu reagieren“, sagt sie. „Der Österreicher hat die Grundskepsis in seiner DNA“. Microsoft selbst stelle die KI unter etliche Prinzipien, so die Direktorin weiter. Man achte auf barrierefreien Zugang und wünsche sich zudem ein politisches „Framework“, um die Sorgen vor AI zu nehmen. „Microsoft leistet hinsichtlich dessen wichtige Arbeit, denn Technologien sind nicht bloß Experten vorbehalten“, führt Wilfinger aus, „Die Meisten erkennen bereits, dass der gesellschaftliche Wandel schon passiert“.


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Steinberger, Peter Steinberger, OpenClaw, OpenAI
© zVg - Jeannette Gorzala.

Der globale KI-Wettlauf hat nicht nur wirtschaftliche, sondern auch geopolitische Dimensionen erreicht. Sowohl die USA als auch Europa erkennen die Bedeutung strategischer Initiativen, um KI-Entwicklung aktiv zu fördern und zu gestalten. Trotz unterschiedlicher politischer und wirtschaftlicher Rahmenbedingungen verfolgen beide Regionen ähnliche Ziele, die auf strukturellen Innovationen beruhen. Insbesondere in den Bereichen Regulatory Sandboxes, Datenzugang und Behördenstrukturen existieren bemerkenswerte Parallelen.

Sandboxes: Flexibilität als Innovationstreiber

Sowohl die USA als auch Europa setzen auf Regulatory Sandboxes – flexible Räume, in denen Unternehmen Innovationen im Dialog mit Regulierungsbehörden entwickeln können, ohne sofort den vollen regulatorischen Anforderungen zu begegnen. Dies ermöglicht eine schnellere Markteinführung, während die Behörden wertvolle Erkenntnisse über Technologie sammeln.

In den USA sind Sandboxes bereits in zahlreichen Bundesstaaten etabliert (z.B. im Bereich FinTech, LegalTech). Das AI Legislative Framework aus März 2026 sieht nunmehr auch die Einrichtung von spezifischen KI-Sandboxes vor. Europa hingegen hat mit dem EU AI Act bereits in 2024 die Notwendigkeit von Sandboxes für den KI-Bereich formalisiert. Jeder EU-Mitgliedsstaat hat bis August 2026 mindestens eine horizontale KI-Sandbox zu etablieren, wobei ergänzend auch lokale, sektorspezifische und grenzüberschreitende Sandboxes möglich sind, um Innovationspotenziale zu bündeln. Ergänzend ermöglicht der EU AI Act auch das Testen von Hochrisiko-KI-Systemen unter Realbedingungen außerhalb von Sandboxes als innovationsfördernde Maßnahme.

Während die USA sehr markt- und wettbewerbsorientiert agieren, werden in der EU aktuell Ressourcen für die Umsetzung von Regulatory Sandboxes in Diskussionen zum Digitalen Omnibus gebunden. Durchführungsrechtsakte bleiben auf der Strecke, der Aufbau der Organisationsstruktur ist deutlich im Verzug. Debattiert wird sogar eine Verschiebung der Deadline für Sandboxes auf Dezember 2027.

Während die USA schneller agieren, könnte Europa trotz der Herausforderungen von der langfristigen Strukturierung profitieren. Für Unternehmen bedeutet dies, dass es unerlässlich ist, die regulatorischen Landschaften zu verstehen und in strategische Innovationspläne zu integrieren.

Daten: Zugang als Wettbewerbsvorteil

Zugang zu großen, qualitativ hochwertigen Datensätzen bleibt ein entscheidender Wettbewerbsvorteil im KI-Bereich. Die USA setzen im National AI Legislative Framework auf die Öffnung von staatlichen Datensätzen, um Unternehmen eine breitere Datenbasis für präzisere KI-Modelle zu bieten. Europa verfolgt einen ähnlichen Weg, allerdings mit stärkerer Berücksichtigung von Datenschutz und Sicherheit. Die Europäische Datenstrategie, unterstützt durch den Data Act und den Data Governance Act, fördert den freien Datenfluss innerhalb definierter regulatorischer Grenzen.

Der Data Act ermöglicht einen effizienteren Zugang zu und Austausch von Daten zwischen Unternehmen und öffentlichen Institutionen, indem er den rechtlichen Rahmen für die Nutzung öffentlicher und privater Datensätze schafft. Der Data Governance Act sorgt für eine verantwortungsvolle Nutzung dieser Daten, indem er die Einrichtung von sicheren Datenräumen fördert. Zusammen zielen diese Gesetze darauf ab, dass der freie Datenfluss vorangetrieben wird, ohne die Rechte der betroffenen Personen zu gefährden, was Unternehmen einen stabilen und sicheren Rahmen für die Nutzung von Daten zur Innovation und Wettbewerbsfähigkeit bietet.

Behördenstrukturen: Optimierung statt Expansion

Eine weitere bemerkenswerte Parallele ist die Nutzung bestehender Behördenstrukturen zur Überwachung von KI-Entwicklungen. In den USA soll die Aufsicht durch bereits etablierte Institutionen wie die Federal Trade Commission (FTC) und die Food and Drug Administration (FDA) erfolgen, die mit den jeweiligen Sektoren vertraut sind und schnell auf neue Entwicklungen reagieren können.

In Europa verfolgt der EU AI Act ebenfalls den Ansatz der Einbindung bestehender Aufsichtsbehörden und delegiert grundsätzlich die Marktüberwachungskompetenzen im KI-Bereich an bereits zuständige Sektorbehörden (z.B. Maschinen, Medizinprodukte, Spielzeug) und Datenschutzbehörden, um bürokratischen Overhead zu minimieren. Für jene Bereiche, für die es noch keine dezidierte Aufsichtsbehörde gibt (z.B. Personal, Bildung), muss eine Zuordnung der Aufsichtskompetenz erfolgen. Für KI-Modelle ist das neue EU AI Office in Brüssel zuständig, das zentralisiert die Aufsicht über KI-Modelle übernimmt. Auch hier liegt der Fokus auf der Optimierung bestehender Strukturen und der Vermeidung unnötiger bürokratischer Hürden.

Europa und die USA setzen in ihrer Struktur auf bewährte regulatorische Institutionen, um die Effizienz zu steigern und gleichzeitig Innovation zu fördern. Für Unternehmen bedeutet dies, dass sie aktiv mit den bestehenden Institutionen zusammenarbeiten müssen, um sicherzustellen, dass ihre Innovationen in beiden Regionen reibungslos integriert werden. Das Verständnis der regulatorischen Struktur wird zum Vorteil in einem zunehmend komplexen Marktumfeld.

An dieser Stelle ist die frühzeitige Einrichtung der KI-Servicestelle in Österreich bei der RTR GmbH hervorzuheben, die Unternehmen als Ansprechpartnerin bei allgemeinen Fragen und Anlaufstelle dient. Die KI-Servicestelle hat in diesem komplexen Marktumfeld, in dem noch einige (Zuständigkeits-)Fragen ungeklärt sind, einen sehr positiven Mehrwert für den KI-Standort Österreich erreicht und wurde als Best Practice auch auf europäischer Ebene als Blueprint identifiziert und als Instrument übernommen. Eine vergleichbare Informations- und Anlaufstelle ist in den USA nicht eingerichtet.

Fazit: Der strategische Blick

In der Wahrnehmung vieler gilt der US-Markt als der Goldstandard – mehr Möglichkeiten, weniger Regulierung, schnellere Innovation. Doch die Realität ist differenzierter: Auch in Europa gibt es gleiche Mittel und potenzielle Chancen.

Der zentrale Unterschied liegt in der Innovationskultur und der Bereitschaft, Risiken einzugehen und zu experimentieren. In den USA ist Fehlerkultur (Fail-forward Culture) tief verankert, Unternehmen sind häufig bereit, Fehler als Lernprozesse zu betrachten und unternehmerisches Scheitern nicht zu stigmatisieren. Diese Einstellung, gepaart mit einer dynamischen Finanzierungslandschaft insbesondere durch Venture Capital, ermöglicht es Startups und etablierten Unternehmen, schneller zu skalieren und zu innovieren.

In Europa hingegen bieten stabile Rahmenbedingungen ein Umfeld, das Sicherheit und langfristige Planung fördert. Mit einem Netzwerk von AI Factories findet in Europa ein bedeutender Infrastrukturausbau statt. Gleichzeitig bleibt jedoch die Fehlerkultur oft zurückhaltend, was zu einer vorsichtigeren Herangehensweise an Innovationen führt. Risikobereitschaft ist hier häufig geringer. Der Kapitalmarkt in Europa ist zwar gut etabliert, aber im Vergleich zu den USA oft weniger agil und fokussiert sich stärker auf etablierte Unternehmen, wodurch Startups und risikobehaftete Innovationen nicht immer die nötige finanzielle Unterstützung erhalten, um schnell zu skalieren und zu experimentieren.

Die Frage ist daher nicht, ob die Möglichkeiten vorhanden sind, sondern wer in beiden Märkten die nötige Geschwindigkeit und Innovationskultur aufbaut, um im globalen Wettbewerb nachhaltig zu wachsen. Ebenso entscheidend ist die richtige Balance zwischen langfristigem Investitionsansatz und agiler Kapitalbeschaffung, um eine erfolgreiche und nachhaltige Expansion zu ermöglichen.

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