AI Augmentation: Die KI-Ausbildung, die Retail braucht

Ende 2025 ist KI im Schweizer Handel kein „Pilotprojekt“ mehr, sondern ein Produktivitäts- und Umsatzhebel. Während viele Teams noch darüber diskutieren, welches Tool sie einführen sollen, bauen Hochschulen bereits an dem, was wirklich knapp wird: Menschen, die KI sinnvoll, verantwortungsvoll und nutzerzentriert in echte Prozesse übersetzen.

Genau hier setzt die Ostschweizer Fachhochschule (OST) an: Ab dem Herbstsemester 2026 können Studierende im Bachelorstudiengang Digital Design die neue Vertiefung AI Augmentation wählen. Der Name ist Programm. Es geht nicht primär um „mehr Automatisierung“, sondern um bessere Entscheidungen, bessere Interfaces und bessere Kundenerlebnisse – unterstützt durch KI.

Für Einzelhandel und E-Commerce ist das relevant, weil die größten KI-Projekte selten an der Technik scheitern. Sie scheitern daran, dass niemand da ist, der Problemverständnis, Datenlogik und Gestaltung zusammenbringt. Diese Vertiefung ist ein Signal: Der Markt braucht genau dieses Profil – und zwar dringend.

Was „AI Augmentation“ im Kern bedeutet – und warum das Retail-Teams hilft

AI Augmentation heißt: KI verstärkt menschliche Arbeit, statt sie zu ersetzen. Das klingt simpel, ist aber in der Praxis die wichtigste Leitplanke. Wer im Handel KI nur als Kostensenkungsprogramm denkt, bekommt häufig kalte, fehleranfällige Customer Journeys. Wer KI als „Assistent im Design- und Entscheidungsprozess“ versteht, baut Systeme, die Kund:innen wirklich helfen.

Die OST positioniert die Vertiefung bewusst nicht als Tool-Schulung („Tool X ist gerade angesagt“), sondern als Kompetenzaufbau: Wann ist KI sinnvoll? Wie setze ich sie konstruktiv ein? Wo entsteht der größte Nutzen für Menschen? Dieser Fokus ist Gold wert – gerade im Retail, wo sich Tools schnell ändern, aber Anforderungen konstant bleiben: weniger Reibung, mehr Relevanz, bessere Conversion.

Vom Tool-Hype zur Fähigkeit: „KI kompetent einsetzen“

Im Handel sind Tool-Entscheidungen oft kurzfristig: Ein neues Recommendation-Plugin, ein Chatbot-Add-on, ein Bildgenerator fürs Kampagnenstudio. Das Problem: Ohne klare Methodik landet man bei Insellösungen.

AI Augmentation-Kompetenz bedeutet dagegen:

• Probleme so zu formulieren, dass KI überhaupt helfen kann (und zwar messbar).
• Datenquellen, Bias-Risiken und Qualitätsgrenzen früh zu erkennen.
• Ergebnisse so zu gestalten, dass Menschen sie verstehen, korrigieren und verantworten können.

Wer das beherrscht, kann auch in 2027 noch liefern – egal, welche Modelle dann „State of the Art“ sind.

Warum der Handel genau diese Profile braucht (und nicht nur Data Scientists)

Retail-KI ist zu 60% Produkt- und Prozessarbeit, zu 40% Modellarbeit. Viele Unternehmen stellen zuerst „KI-Expert:innen“ ein und merken später: Die Modelle laufen, aber niemand bekommt sie sauber in die Kundenerfahrung.

Das neue Profil, das Hochschulen wie die OST ausbilden wollen, sitzt genau zwischen den Stühlen:

• UX- und Service-Design (Was erleben Kund:innen? Wo sind Friktionen?)
• KI- und Datenverständnis (Welche Signale sind verlässlich? Was ist nur Rauschen?)
• Verantwortung & Governance (Was darf automatisiert werden? Was braucht menschliche Freigabe?)

Im Schweizer Handel ist dieser Mix besonders wichtig, weil Kund:innen hohe Erwartungen an Datenschutz, Transparenz und Fairness haben. Das ist kein „Nice-to-have“, sondern Markenwert.

Konkrete Retail-Anwendungsfälle, die von AI Augmentation profitieren

Die OST nennt u. a. große Sprachmodelle, Bild- und Mustererkennung sowie überwachte Lernverfahren. Übertragen auf Handel und E-Commerce lassen sich daraus sehr konkrete Use Cases ableiten:

1. Personalisierte Suche und Navigation

   • KI erkennt Suchintention („Winterjacke fürs Pendeln“ statt „Jacke“) und schlägt passende Filter vor.
   • Design-Aufgabe: Ergebnisse erklärbar machen („Warum sehe ich das?“) und Fehlinterpretationen abfangen.

2. KI-gestützte Produktdatenqualität

   • Mustererkennung findet doppelte Artikel, fehlende Attribute, falsche Kategorisierung.
   • Design-Aufgabe: Redaktions-Workflows so bauen, dass Teams schnell korrigieren können.

3. Content-Produktion mit Qualitätskontrolle

   • KI generiert Varianten für Produkttexte, FAQs, Landingpages.
   • Design-Aufgabe: Tonalität, rechtliche Grenzen, Brand Safety und Freigabeprozesse sicherstellen.

4. Customer Service: Assistenz statt Autopilot

   • KI schlägt Agent:innen Antworten vor, fasst Fälle zusammen.
   • Design-Aufgabe: „Human-in-the-loop“-Oberflächen, Eskalationslogik, klare Zuständigkeiten.

Hier zeigt sich der Kern von AI Augmentation: Die Wertschöpfung entsteht an der Schnittstelle zwischen KI-Ausgabe und menschlicher Entscheidung.

KI im Designprozess: Vom Research bis Testing – so wird’s im Retail praktisch

Die OST betont, dass KI den gesamten Entwurfsprozess begleiten soll: von Nutzerforschung über Ideation und Prototyping bis zum Testing. Das ist mehr als akademische Theorie – das ist exakt der Hebel, der Retail-Teams schneller macht, ohne Qualität zu verlieren.

Nutzerforschung: Mehr Signale, weniger Blindflug

Retail-Teams sitzen oft auf Bergen an Feedback: Support-Tickets, Retourengründe, Filialfeedback, Shopbewertungen, Heatmaps, NPS-Kommentare. Das Problem ist nicht „zu wenig Daten“, sondern zu wenig Zeit, sie auszuwerten.

KI-gestützte qualitative Auswertung kann:

• Kommentare clustern (z. B. „Größen fallen klein aus“, „Lieferzeit unklar“)
• wiederkehrende Reibungspunkte priorisieren
• Hypothesen für A/B-Tests ableiten

Das spart Wochen. Aber nur, wenn jemand die Ergebnisse kritisch liest und nicht als Wahrheit behandelt.

Ideation & Prototyping: Varianten erzeugen, Entscheidung verbessern

KI ist hervorragend darin, Varianten zu erzeugen: alternative Flow-Layouts, Microcopy, Dialogstrukturen für Chat-UX. Der Fehler wäre, diese Varianten 1:1 auszuspielen.

Was funktioniert, ist ein klarer Prozess:

1. KI erzeugt 10–20 Varianten.
2. Designer:innen kuratieren 3–5 Kandidaten.
3. Kandidaten werden mit echten Nutzer:innen getestet.
4. KI hilft bei der Auswertung – Menschen treffen die Entscheidung.

So wird KI zum Beschleuniger, nicht zum Ersatz.

Testing: Simulation ist nützlich – aber nie genug

Die OST nennt die Simulation unterschiedlicher Nutzerperspektiven. Im Retail ist das hilfreich, um früh an Edge Cases zu denken:

• „Ich kaufe für jemand anderen“
• „Ich habe wenig Zeit und will schnell“
• „Ich vertraue dem Shop nicht“

Aber: Simulation ersetzt keine echten Tests. Wer das vergisst, baut an der Kundschaft vorbei. AI Augmentation heißt, beides zu kombinieren.

Verantwortungsvolle KI im Handel: Was Studierende lernen sollten (und Unternehmen einfordern müssen)

Der Unterschied zwischen einer guten und einer riskanten KI-Lösung ist selten das Modell – es ist die Umsetzung. Darum ist es stark, dass die OST explizit „verantwortungsvoll“ und „nutzerzentriert“ betont.

Wenn ich Retail-Teams berate, sehe ich drei wiederkehrende Baustellen, die in eine moderne KI-Ausbildung gehören:

1) Datenherkunft und Einwilligung sind Design-Themen

Datenschutz wird oft an Legal delegiert. Praktisch entscheidet aber das Produktdesign:

• Welche Daten werden standardmäßig erhoben?
• Wie verständlich sind Consent-Dialoge?
• Kann man Personalisierung leicht pausieren?

Nutzerzentrierung heißt: Kontrolle ist Teil des Kundenerlebnisses.

2) Bias und Fairness müssen messbar werden

Empfehlungssysteme können bestimmte Marken, Preislagen oder Sortimente bevorzugen – manchmal unbeabsichtigt. Professionelle Teams bauen deshalb:

• regelmäßige Audits (z. B. Verteilung nach Preis, Marke, Kategorie)
• Monitoring für „Drift“ (ändert sich das Verhalten über Zeit?)
• klare Eingriffsmöglichkeiten für Category Management

3) Human-in-the-loop ist kein Notnagel, sondern Strategie

Gerade in sensiblen Bereichen (Reklamation, Zahlungsprobleme, Altersbeschränkungen) gilt: KI darf unterstützen, aber nicht allein entscheiden. Das muss in Workflows und Interfaces sichtbar sein.

AI Augmentation ist hier ein hilfreicher Gegenentwurf zu „Vollautomatisierung um jeden Preis“.

Was Retail- und E-Commerce-Führungskräfte jetzt tun können

Die neue Vertiefung startet ab Herbstsemester 2026 in Rapperswil-Jona. Für Unternehmen heißt das: Der Talentpool wächst – aber man muss ihn auch aktiv anzapfen.

Drei konkrete Schritte, die sich 2026 auszahlen

1. Praktika und Projektarbeiten auf echte Retail-Probleme ausrichten

   • Gebt Studierenden Zugang zu anonymisierten Nutzerdaten, echten Journeys, echten KPIs.
   • Erwartet nicht „ein Modell“, sondern einen End-to-End-Prototyp.

2. Rollen klar definieren: „KI-Product/UX“ statt „KI-Magie“

   • Sucht Profile, die UX, Datenlogik und Stakeholder-Management verbinden.
   • Bewertet Portfolios nach Wirkung: Was wurde messbar besser (Conversion, Retourenquote, AHT im Support)?

3. Interne Upskilling-Pfade bauen

   • Gute Designer:innen und Product Manager sind oft nahe dran.
   • Mit gezieltem Training zu Prompting, Evaluation, Datenethik und Experimentdesign werden sie schnell wirksam.

Wer diese drei Dinge angeht, wird KI nicht nur „einführen“, sondern im Alltag verankern.

Kurze FAQ: Fragen, die Entscheider:innen im Handel gerade stellen

Bringt eine KI-Vertiefung im Design wirklich etwas für E-Commerce?

Ja – weil die meisten KI-Initiativen im E-Commerce an der Umsetzung in der Customer Journey hängen. Design-Kompetenz plus KI-Verständnis ist der Engpass.

Worauf sollte ich bei AI Augmentation in Projekten achten?

Auf klare Verantwortlichkeiten (wer entscheidet?), messbare Qualitätskriterien (was ist „gut“?) und saubere Feedbackschleifen (wie lernen wir aus Fehlern?).

Welche Skills sind wichtiger als Tool-Kenntnis?

Problem-Framing, Evaluation (Outputs bewerten), Datenkompetenz, Ethik/Governance und UX für erklärbare KI.

Fazit: Die Zukunft des Handels beginnt im Kompetenzaufbau

Die OST-Vertiefung AI Augmentation ist mehr als ein neues Modul im Studienplan. Sie ist ein Hinweis darauf, wie sich Arbeit im Digitalbereich entwickelt: weg vom Tool-Fetisch, hin zur Fähigkeit, KI gezielt und verantwortungsvoll in Produkte und Prozesse zu bringen.

Für Schweizer Einzelhandel und E-Commerce ist das eine gute Nachricht – und eine Aufgabe. Gute KI entsteht nicht im Elfenbeinturm und nicht im „Tool-Abo“. Sie entsteht dort, wo Menschen Kund:innen verstehen, Daten ernst nehmen und Gestaltung als Strategie begreifen.

Wenn du 2026 KI-Projekte planst: Welche Kundenentscheidung willst du besser machen – und welches Team kann KI so einsetzen, dass Vertrauen und Ergebnis gleichzeitig steigen?