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Backend

KI ist keine Müllabfuhr für schlechte Produktdaten

von Dominik Grollmann

21.09.2026 Eine KI arbeitet hocheffizient - auch wenn sie Fehler vorbereitet.

Dominik Grollmann, Analyst iBusiness

Die Hoffnung ist verführerisch: Jahrelang wurden Produktinformationen in Tabellen, irgendwelchen Insellösungen oder einfach nur in den Köpfen einzelner Beschäftigter gesammelt - und nun soll Künstliche Intelligenz daraus einen verlässlichen Datenbestand machen. Fehlende Merkmale ergänzen, widersprüchliche Angaben bereinigen, Texte schreiben und alles automatisch den Shops, Marktplätzen und dem eigenen Support-Team bereitstellen. Möglichst schnell und ohne aufwendiges Aufräumen.

Doch KI ist keine Müllabfuhr für schlechte Produktdaten. Im schlimmsten Fall kann die Automatisierung dann sogar Fehler skalieren. Eine falsche Angabe in einer Tabelle betrifft vielleicht zunächst nur wenige Datensätze. Ein KI-Agent verbreitet sie innerhalb kürzester Zeit im gesamten System, übersetzt sie in mehrere Sprachen und verteilt sie auf alle Kanäle. Aus einem lokalen Datenfehler wird so ein internationales Problem.

Bevor Unternehmen KI auf ihre Produktinformationen loslassen, müssen sie daher ihre Hausaufgaben machen: Wer trägt die Verantwortung? Wo liegt die verbindliche Datenquelle? Welche Qualitätskriterien gelten? Welche Inhalte dürfen automatisch freigegeben werden - und wann muss ein Mensch entscheiden?

Erst auf dieser Grundlage wird KI zum echten Effizienzhebel. Sie kann Daten anreichern, Varianten erstellen, Übersetzungen vorbereiten und Auffälligkeiten erkennen. Die Verantwortung für die fachliche Wahrheit nimmt sie Unternehmen jedoch nicht ab.

Wer das eigene Datenchaos lediglich automatisiert, erhält am Ende vor allem eines: automatisiertes Chaos.

Thema: Backend

KI trifft PIM: Wie sich das Produktdatenmanagement jetzt ändert

Mehr Produkte, Kanäle und regulatorische Vorgaben - und jetzt auch noch KI! Der Druck auf die Datenqualität im Unternehmen wächst ständig. Doch KI bietet den Unternehmen zugleich die Chance, ihr Produktdatenmanagement effizienter, skalierbarer und messbar besser zu machen.

Bild: grollmann/chatGPT

Kommentar von Dominik Grollmann

KI ist keine Müllabfuhr für schlechte Produktdaten

Eine KI arbeitet hocheffizient - auch wenn sie Fehler vorbereitet.

Dominik Grollmann, Analyst iBusiness (Timo Bierbaum)

Bild: Timo Bierbaum

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Bild: Melanie Marusch

Melanie Marusch
(queonext)

Menschen wollen staunen, Maschinen wollen Struktur: was wirksames Marketing in Zukunft vom Gleichklang unterscheidet

85 Prozent der Käufer haben zwei bis drei Marken im Kopf, wenn sie in die engere Auswahl gehen. Wer da nicht dabei ist, kämpft um den Rest. Aufmerksamkeit kann man kaufen, Erinnerung muss man sich verdienen. Und mit Gleichklang verdient man sie nicht.

Genau das wird gerade schwerer. Alle arbeiten mit denselben Werkzeugen, also entsteht immer öfter derselbe Output. Der Unterschied liegt nicht im Tool, sondern im Input. KI verstärkt, was schon da ist. Wo Klarheit fehlt, beschleunigt sie vor allem Beliebigkeit.

Melanie Marusch, Agency Director bei queonext, zeigt auf, worauf es künftig ankommt. Erstens: erinnert zu werden. Von Menschen, die im Kaufprozess nach Gründen suchen, euch zu vertrauen, und von KI-Systemen, die genau diese Signale aufgreifen. Zweitens: Fokus. Ihn aus Unternehmenszielen und Kundenperspektive abzuleiten statt aus laufenden Maßnahmen. Und ihn zu halten, wenn das Tagesgeschäft dagegen drückt.

Ihr nehmt mit: die Signale, die im Kaufprozess Vertrauen schaffen und von KI-Systemen aufgegriffen werden. Und eine Vorgehensweise, um den Hebel in eurem Funnel zu finden, der wirklich zählt, und ihn in festen Takten an Geschäftszahlen zu messen statt an Klicks. Dazu einen Selbstcheck, der zeigt, wo euer Marketing heute steht.

Vortrag im Rahmen der Zukunftskonferenz 27 am 09.12.26, 11:00 Uhr

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