KI im Handel: AWS-Fokus auf Kosten & Nachhaltigkeit nutzen

Die meisten Handelsunternehmen sparen an der falschen Stelle: Sie drücken Einkaufspreise, verhandeln Versandkonditionen – und lassen gleichzeitig jeden Tag Geld durch schlechte Prognosen, Überbestände, unnötige Retouren und energiehungrige Prozesse liegen. Genau hier trifft sich, was AWS auf Events wie dem Summit betont: Kosteneffizienz, Nachhaltigkeit und Innovation sind keine drei separaten Projekte, sondern ein zusammenhängendes Betriebssystem für moderne Unternehmen.

Wenn du im Einzelhandel oder E-Commerce Verantwortung trägst, ist das Timing dafür gerade ziemlich eindeutig. Ende Dezember heißt: Peak-Saison ist (fast) vorbei, Inventuren laufen, Budgets werden neu verteilt, und viele Teams setzen sich Ziele für 2026. Das ist der ideale Moment, um KI nicht als „Innovation“ zu behandeln, sondern als Messinstrument: Was kostet uns heute Unschärfe – und wie viel davon kann KI systematisch entfernen?

In dieser Folge unserer Serie „KI in Energie und Nachhaltigkeit“ schauen wir auf die AWS-Prioritäten (Energieeffizienz, Kostensenkung, Daten & KI) – und übersetzen sie in einen sehr praktischen Plan: Welche KI-Use-Cases zahlen gleichzeitig auf Marge, CO₂ und Lieferfähigkeit ein – und wie setzt man sie sauber in der Cloud um?

Warum AWS’ Prioritäten für Händler direkt relevant sind

AWS’ Richtung ist klar: Mehr Aufgaben wandern von dir als Team in gemanagte Services, während du dich auf Wertschöpfung konzentrierst. Für den Handel ist das kein Nice-to-have, sondern eine Überlebensstrategie – weil Datenmengen steigen (Omnichannel, Marktplätze, Filialdaten, IoT) und gleichzeitig die Margen unter Druck stehen.

Drei Punkte aus der AWS-Welt sind für Retail besonders wichtig:

• Kosteneffizienz: Cloud-Kosten müssen planbar werden – und KI-Projekte dürfen nicht als Dauerexperiment laufen.
• Nachhaltigkeit / Energieeffizienz: Nicht nur für ESG-Reporting. Energie ist ein echter Kostenblock (Lager, Kühlung, Filialbetrieb, IT).
• Innovation durch Daten & KI: Der Hebel liegt nicht im „noch ein Dashboard“, sondern in automatisierten Entscheidungen.

Die Realität? Viele Händler haben Daten – aber die Entscheidungen werden weiterhin „nach Gefühl“ getroffen. KI ist der Weg, diese Lücke zu schließen.

Kosteneffizienz: KI spart im Handel dort, wo es weh tut

KI senkt Kosten im Handel am stärksten, wenn sie operative Varianz reduziert: weniger Fehlbestände, weniger Überbestand, weniger Expresslieferungen, weniger Retouren, weniger manuelle Disposition.

Bestandsmanagement: Prognosen, die wirklich Geld sparen

Der Klassiker ist Demand Forecasting – aber die entscheidende Weiterentwicklung ist: Prognosen werden direkt in Bestell- und Umlagerungsentscheidungen übersetzt.

Praktisch heißt das:

1. Kurzfristprognose (1–14 Tage): Wetter, Aktionen, Feiertage, lokale Events.
2. Mittelfrist (2–12 Wochen): Saisonalität, Sortimentswechsel, Lieferzeiten.
3. Service-Level-Optimierung: Je Artikel/Standort ein Zielwert statt „One-size-fits-all“.

Ein Beispiel aus der Praxislogik: Wenn du die Verfügbarkeit bei A-Artikeln von 92% auf 97% hebst, sinken nicht nur Umsatzverluste – oft sinken auch Kosten für hektische Nachlieferungen. Gleichzeitig kannst du bei C-Artikeln aggressiver abverkaufen, statt Kapital zu binden.

Snippet für Entscheider: Jede prognostische Unschärfe im Handel wird entweder zu Überbestand oder zu Out-of-Stock – beides ist teuer.

Retouren reduzieren: KI als Qualitätsfilter vor dem Versand

Retouren sind ein Kosten- und Nachhaltigkeitsproblem in einem. KI hilft an drei Stellen:

• Bessere Produktdaten (Texte, Attribute, Größenberatung): weniger Fehlkäufe.
• Betrugserkennung bei Retouren: weniger Missbrauch.
• Retourenrouting: zurückkommende Ware nicht „irgendwo hin“, sondern dorthin, wo Nachfrage und Aufbereitungskapazität passen.

Wichtig: Das ist kein einzelnes Modell, sondern eine Kette kleiner Entscheidungen.

Cloud-Kosten steuern: Ohne FinOps wird KI schnell teuer

AWS betont Kosteneinsparungen – im Handel heißt das: FinOps von Tag 1. Ein KI-Pilot, der keine Kostenmetriken hat, ist kein Pilot, sondern ein Experiment.

Was ich in Projekten als Minimalstandard setze:

• Kosten-Tags pro Produktteam/Use-Case
• Budgets & Alerts je Umgebung (Dev/Test/Prod)
• Messgröße „Kosten pro Entscheidung“ (z. B. pro 1.000 Prognosen)
• Automatisches Abschalten nicht genutzter Ressourcen

Das Ziel ist simpel: KI muss nicht nur „genauer“, sondern billiger pro Nutzen-Einheit werden.

Nachhaltigkeit: KI reduziert CO₂ – über Logistik, Energie und Abfall

Im Handel entsteht ein großer Teil des Fußabdrucks in Transport, Lager/Filiale und Verderb. Genau dort kann KI messbar helfen.

Energieeffizienz in Lager und Filiale: Von Messung zu Steuerung

Viele Unternehmen messen inzwischen Energie – wenige steuern sie intelligent. KI macht aus Messwerten Handlungen:

• Lastprognosen für Lager (Fördertechnik, Kühlung, Beleuchtung)
• Anomalieerkennung (z. B. Kühlgeräte laufen nachts ungewöhnlich hoch)
• Optimierung von Betriebsparametern nach Auslastung statt Fixplan

Für die Serie „KI in Energie und Nachhaltigkeit“ ist das ein Kernpunkt: CO₂-Reduktion ist im Alltag meistens Prozesskontrolle, nicht PR.

Food Retail & Verderb: Das schnellste Nachhaltigkeitsprojekt

Wenn du mit verderblicher Ware arbeitest, ist KI oft der schnellste Hebel:

• Abverkaufsprognosen bis zur Filialebene
• Dynamische Preisgestaltung für MHD-nahe Ware (regelbasiert + KI-Signal)
• Bestellmengenoptimierung unter Berücksichtigung von Lieferzeiten und Wetter

Das spart gleichzeitig:

• Abschriften
• Transportbewegungen
• Entsorgungsaufwand

Versand & Touren: CO₂ runter ohne Service-Level-Verlust

KI kann Versandoptionen so steuern, dass Kundenservice stabil bleibt:

• „Green choice“ Nudges: Vorschlag für gebündelte Lieferung, wenn möglich
• Carrier- und Cutoff-Optimierung: Entscheidung je Auftrag
• Packstückoptimierung: weniger Luft, weniger Volumen, weniger Kosten

Das ist besonders relevant nach der Peak-Saison: Viele Händler sehen im Januar/Februar, wie teuer Express und Split-Shipments wirklich waren – und setzen dann die Regeln fürs nächste Jahr.

Innovation mit Daten & Foundation Models: Was im Handel wirklich funktioniert

AWS zeigt stark in Richtung Datenplattformen und KI-Services – inklusive Foundation Models. Für Retail ist die wichtigste Regel: Start mit dem Prozess, nicht mit dem Modell.

Generative KI im Commerce: drei sichere Einstiege

Generative KI (z. B. über Foundation Models) wirkt verführerisch, weil Ergebnisse schnell sichtbar sind. Die stabilsten Einstiege sind dort, wo du klare Guardrails setzen kannst:

1. Produktcontent at scale: Titel, Bulletpoints, Pflege von Attributen – mit Freigabe-Workflow.
2. Customer Service Assist: Antwortvorschläge aus Wissensbasis, nicht „freies Chatten“.
3. Interne Assistenten: für Category Management, Lieferantenkommunikation, Reporting.

Wichtig: Output braucht Qualitätskontrollen (Tonality, Compliance, Faktencheck). Sonst sparst du vorne Minuten und zahlst hinten Stunden.

Datenmanagement: Ohne saubere Datengrundlage ist KI nur Statistik

Viele KI-Projekte scheitern nicht am Modell, sondern an:

• uneinheitlichen Produktstammdaten
• fehlenden Ereignisdaten (Promotion-Kalender, Preisänderungen)
• schlechter Identitätsauflösung (Kunde/Haushalt/Device)

Der pragmatische Weg ist, zuerst ein sauberes Ereignis- und Stammdatenmodell zu bauen, das Use-Cases bedient. Nicht „perfekt“, aber belastbar.

KI braucht keine perfekten Daten. Sie braucht stabile Definitionen.

Cloud-Architektur für KI im Handel: weniger Ballast, mehr Wirkung

AWS’ Fokus auf Virtualisierung und gemanagte Services zielt darauf, dass mehr Rechenleistung für Workloads bleibt und Betrieb einfacher wird. Für Händler heißt das: Standardisieren, automatisieren, messen.

Ein praxistauglicher Zielzustand (ohne Architektur-Folien)

Ein guter Retail-KI-Stack in der Cloud besteht aus vier Schichten:

1. Datenaufnahme: POS, Shop, ERP, WMS, Marketing, IoT
2. Datenplattform: Rohdaten + kuratierte Datenprodukte je Domäne
3. ML/AI-Schicht: Forecasting, Optimierung, GenAI-Anwendungen
4. Activation: Entscheidungen gehen zurück in Shop, ERP, WMS, CRM

Der häufigste Fehler: Man baut Schicht 3 (Modelle) und vergisst Schicht 4 (Aktivierung). Prognosen, die niemand nutzt, sind nur teure Tabellen.

Security & Compliance: besonders im DACH-Retail nicht verhandelbar

Im Handel sind personenbezogene Daten, Zahlungsdaten und oft auch Standortdaten im Spiel. Deshalb gehören von Beginn an:

• Rollen- und Rechtekonzepte
• Datenklassifizierung (PII ja/nein)
• Protokollierung und Nachvollziehbarkeit von Modellentscheidungen
• klare Regeln für Prompts und Wissensquellen bei GenAI

Wenn du GenAI einsetzt, plane zusätzlich: Was darf das Modell niemals ausgeben? (z. B. interne Preise, Lieferantenkonditionen, Kundendaten).

Umsetzung: 90 Tage, die wirklich etwas verändern

Viele Teams planen KI als Jahresprogramm. Ich bevorzuge einen 90-Tage-Schnitt, weil er Ergebnisse erzwingt.

Phase 1 (Tage 1–20): Use-Case auswählen, der messbar ist

Wähle einen Use-Case mit:

• klarer KPI (z. B. Out-of-Stock-Quote, Abschriften, Retourenrate)
• vorhandenen Daten
• Owner im Fachbereich
• definierter Aktivierung (wo wird entschieden?)

Phase 2 (Tage 21–60): Datenprodukt + Baseline bauen

• Datenpipeline stabilisieren
• Baseline-Modell (oder regelbasiert) als Vergleich
• Kosten- und Energie-Metriken mitführen

Phase 3 (Tage 61–90): In den Betrieb bringen

• A/B-Test oder Filialpilot
• Monitoring (Drift, Kosten, Latenz)
• Playbook für Ausnahmen (Feiertage, Lieferengpässe)

Snippet fürs Steering Committee: Ein KI-Projekt ist erst dann „fertig“, wenn es ohne Helden funktioniert.

Was du dir für 2026 vornehmen solltest

AWS setzt sichtbar auf die Kombination aus Effizienz, Nachhaltigkeit und KI-getriebener Innovation. Für den Handel ist das eine Einladung, aber auch eine klare Ansage: Wer KI nur als „Feature“ behandelt, wird Kosten haben – aber keinen Vorteil.

Wenn du ein einziges Ziel für Q1/2026 definieren willst, nimm dieses: Eine Entscheidungskette automatisieren, die Kosten senkt und CO₂ reduziert. Bestandsentscheidungen, Retourenrouting oder Energie-Optimierung sind dafür die stärksten Kandidaten.

Wenn du magst, geh den nächsten Schritt ganz konkret: Nimm einen Peak-Season-Report (Überbestand, OOS, Retouren, Expresskosten) und markiere die Top-3 Kostentreiber. Genau dort liegt dein erster KI-Case. Welche dieser Entscheidungen würdest du am liebsten schon im Januar automatisiert – statt wieder erst nach dem nächsten Peak?