Die Geschwindigkeit im E-Commerce war schon immer hoch. Unternehmen wie Lesara zeigten vor einigen Jahren, wie man Trends in Tagen statt Monaten auf die Straße bringt. Shein hat das Modell perfektioniert und wirft täglich bis zu 10.000 neue Produkte auf den Markt. Doch in unserer aktuellen Podcast-Folge diskutieren wir, warum das erst der Anfang war. Wir stehen vor einem Paradigmenwechsel: Weg von der Trend-Erkennung, hin zur sofortigen Erzeugung. Wenn Generative AI und On-Demand-Produktion verschmelzen, wird die klassische Trendanalyse überflüssig. Das Produkt entsteht in dem Moment, in dem der Kunde danach verlangt. Design und Fertigung werden eins. Doch diese Entwicklung betrifft nicht nur den Handel – sie zieht Kreise bis tief in die IT-Infrastruktur und den Arbeitsmarkt.
Die Gewinner im Hintergrund: Cloud und Big Tech
Eine direkte Folge des KI-Booms ist der massive Hunger nach Rechenleistung. Egal ob wir Produkte generieren oder personalisierte Inhalte ausspielen: Irgendwo müssen diese Daten verarbeitet werden.
- Cloud-Anbieter profitieren: Die Nachfrage nach Compute-Power steigt exponentiell. Wer die Infrastruktur stellt, kontrolliert den Markt.
- Der Kampf um die Datenhoheit: Google und Microsoft liefern sich ein Kopf-an-Kopf-Rennen. Dabei geht es nicht nur um die besten Algorithmen, sondern darum, wer die größte Menge an relevanten Nutzerdaten besitzt, um diese Modelle zu füttern.
Hyper-Personalisierung: Mehr als nur "Kunden kauften auch"
Im Podcast sprechen wir am Beispiel von Booking.com darüber, was echte Personalisierung bedeutet. Es geht nicht mehr um grobe Kundensegmente. Wenn Unternehmen Zugriff auf tiefe Nutzerdaten haben, wird das Angebot so spezifisch, dass es für niemanden sonst passen würde.
Generative AI ermöglicht hierbei Content, der on the fly für den einzelnen Nutzer erstellt wird. Das Risiko dabei: Die Flut an KI-generierten Inhalten in sozialen Medien nimmt zu. Vieles davon ist irrelevant und wird von Nutzern ignoriert ("Noise"). Die Kunst wird sein, Relevanz zu erzeugen, nicht nur Masse.
Arbeitsmarkt und Kreativindustrie: Ein differenzierter Blick
Die Diskussion um KI und Arbeitsplätze wird oft zu emotional geführt. In der Folge analysieren wir die Situation nüchtern:
- Job-Verlagerung statt reiner Vernichtung: Ja, bestimmte Aufgaben fallen weg. Aber es entstehen neue Profile, etwa in der Softwarearchitektur oder im Management komplexer KI-Systeme.
- Kreativität unter Druck: Die Annahme, dass kreative Berufe "sicher" seien, ist naiv. Wenn Design automatisiert wird (siehe On-Demand-Produktion), ändert sich die Rolle des Designers fundamental.
- Wissensteilung als Notwendigkeit: Um funktionierende KI-Modelle zu bauen, werden Unternehmen gezwungen sein, Daten und Wissen stärker zu teilen – teilweise aus rein technischen Notwendigkeiten, um überhaupt wettbewerbsfähige Ergebnisse zu erzielen.
Unternehmen, die heute bereits mit datengetriebenen Prozessen arbeiten, profitieren besonders stark: Sie verkürzen ihre Time-to-Market, reduzieren Kosten und können deutlich schneller auf Kundenwünsche reagieren.
