KI in Retail: Warum Sales-Führung über Wachstum entscheidet

Die meisten KI-Initiativen im Einzelhandel scheitern nicht an Algorithmen – sie scheitern an Ausrichtung. Gerade jetzt, kurz vor dem Jahreswechsel (21.12.2025), sieht man das in vielen Unternehmen besonders deutlich: Q4-Zahlen werden gezogen, Budgets für 2026 verhandelt, die Pipeline muss stimmen. Und plötzlich wird klar, dass „wir machen jetzt auch KI“ nicht reicht, wenn niemand die Brücke zwischen Strategie, Produkt, Marketing, Sales und Delivery sauber baut.

Genau deshalb ist die Nachricht aus der Schweiz interessant: Der IT-Dienstleister Inventx bündelt marktorientierte Funktionen in einem neuen Bereich und ernennt Urs Rhyner per 01.01.2026 zum Mitglied der Geschäftsleitung sowie zum Leiter Business Development & Sales. Im Kern ist das ein Organisationsthema – aber eins mit direkter Wirkung auf KI-Roadmaps, Kundennutzen und (für Retail & E-Commerce entscheidend) auf Lieferketten-Performance.

In unserer Serie „KI in Logistik und Lieferkettenmanagement“ schauen wir sonst oft auf Forecasting, Lagerautomatisierung und Transportoptimierung. Heute drehen wir die Perspektive: Wer KI in Supply Chain & Commerce wirklich skalieren will, muss Sales und Business Development als Teil des Systems verstehen – nicht als Nachlauf.

Was Inventx’ Reorganisation über KI-Reife verrät

Eine Reorganisation ist selten Kosmetik. Wenn ein Unternehmen Strategie, Innovationslab, Portfolio, Marketing, Sales und Prozessmanagement in einem Bereich zusammenzieht, ist das ein klares Signal: Kundennutzen soll nicht mehr „übersetzt“ werden, sondern direkt in Angebote, Prozesse und Vertriebsarbeit einfließen.

Inventx ordnet genau diese Funktionen neu. Der neue Bereich umfasst laut Meldung:

• Strategie
• Inventx Lab
• Produkt-Portfolio-Management
• Marketing
• Sales
• Prozessmanagement

Das liest sich wie ein Handbuch für Go-to-Market-Fitness. Für KI-Projekte ist das besonders relevant, weil KI-Lösungen in Retail/E-Commerce fast immer cross-funktional sind: Daten aus ERP/WMS/TMS, Regeln aus Einkauf & Disposition, UX aus Commerce, Compliance aus Datenschutz – und am Ende muss es jemand verkaufen, integrieren, betreiben und messen.

Snippet für Entscheider: KI wird im Retail nicht durch „mehr Modelle“ groß, sondern durch bessere Entscheidungswege.

Warum das gerade für Retail & E-Commerce zählt

Retail und E-Commerce sind 2026 in einer Dauer-Realität angekommen: Kosten stehen unter Druck, Kundenerwartungen steigen, Lieferketten bleiben volatil. KI ist dabei nicht „nice to have“, sondern Werkzeug für harte Ziele:

• Out-of-Stock reduzieren (Forecasting & Replenishment)
• Überbestände abbauen (Bestandsoptimierung)
• Lieferzeiten stabilisieren (ETA-Prognosen, Transportplanung)
• Personalisierung profitabel machen (Next Best Offer mit Deckungsbeitrag)

Damit das funktioniert, müssen Produktversprechen und Lieferfähigkeit zusammenpassen. Eine Sales-Organisation, die KI verkaufen will, muss die Supply-Chain-Mechanik verstehen – sonst wird Personalisierung zur Rabattschlacht.

Sales Leadership als KI-Turbo – oder als Bremsklotz

Sales entscheidet in KI-Projekten über drei Dinge: Problemwahl, Erwartungsmanagement und Skalierung.

1) Problemwahl: Was wird überhaupt gebaut?

Wenn Vertrieb und Business Development nah am Kunden arbeiten, hört man früh, wo der Schmerz wirklich sitzt. Im Retail sind das selten „wir brauchen Chatbots“, sondern eher:

• „Wir verlieren Marge durch falsche Bestände.“
• „Unsere Promotions erzeugen Peaks, die das Lager nicht packt.“
• „Wir wissen nicht, welche Kundensegmente sich bei Lieferverzögerungen abwenden.“

Eine starke Sales-Führung priorisiert dann Use Cases, die P&L-wirksam sind. Und sie verhindert, dass Data Teams in „spannenden“ Themen versinken, die später niemand nutzt.

2) Erwartungsmanagement: KI ist kein Wunschkonzert

KI-Projekte kippen, wenn Versprechen größer sind als Datenlage und Prozessreife. Gute Sales-Teams verkaufen deshalb nicht „KI“, sondern Outcome + Voraussetzungen:

• Welche Datenquellen sind nötig (ERP, Shop, POS, WMS)?
• Welche Frequenz braucht das Modell (täglich, stündlich)?
• Wer trifft am Ende Entscheidungen – Mensch, Regelwerk oder Modell?

Das klingt weniger sexy, ist aber der Unterschied zwischen Pilot und Produkt.

3) Skalierung: Von 1 Lager auf 30 Standorte

Der harte Teil beginnt nach dem Proof of Value. Skalierung heißt:

• Integration in operative Systeme (WMS/TMS/OMS)
• Rollen, Verantwortlichkeiten, Monitoring
• Governance für Modelle, Drift, Datenqualität

Wenn Prozessmanagement im gleichen Bereich sitzt wie Sales und Portfolio, steigt die Chance, dass Skalierung nicht „später“ passiert, sondern mitgedacht wird.

Der konkrete Retail-Nutzen: KI, die Lieferkette und Kundenerlebnis verbindet

Der größte Hebel entsteht, wenn KI nicht nur die Lieferkette optimiert, sondern Customer Experience und Supply Chain synchronisiert. Das ist der Punkt, an dem E-Commerce wirklich Geld verdient.

KI-Personalisierung ohne Supply Chain ist teuer

Viele Shops personalisieren nach Klicks und Warenkorbwert. Was fehlt, ist die Lieferketten-Realität:

• Verfügbarkeit je Region/Store
• erwartete Lieferzeit je Carrier
• Lagerlast (Cut-off-Zeiten, Kommissionierkapazität)
• Retourenrisiko je SKU

Eine bessere Logik für „Next Best Action“ lautet:

• Empfehle nur, was schnell lieferbar ist
• optimiere auf Deckungsbeitrag nach Logistikkosten
• steuere Promotions nach Lager- und Transportkapazität

Merksatz: Personalisierung ist erst dann profitabel, wenn sie die Logistik mitrechnet.

Beispiel-Szenario (typisch DACH): Promo-Wochen und Lagerengpässe

Stellen wir uns einen mittelgroßen Händler vor: Im Januar 2026 laufen Abverkaufsaktionen, das Lager ist nach Q4 noch unruhig, Retouren drücken Kapazität. KI kann hier sehr pragmatisch helfen:

1. Demand Forecast je SKU/Region (inkl. Promotion-Effekt)
2. Dynamic Replenishment: Nachschub nicht nur nach Absatz, sondern nach Lieferfähigkeit und Kapazität
3. Promotions-Guardrails: Marketing darf pushen, aber nur innerhalb definierter Lager-/Carrier-Grenzen
4. Customer Messaging: Lieferzeitversprechen dynamisch anpassen statt pauschal „2–3 Tage“

Ergebnis: weniger Stornos, weniger Service-Tickets, stabilere NPS-Werte – und eine bessere Marge, weil Express-„Feuerwehr“ seltener nötig ist.

Was Führung jetzt konkret tun sollte: 7-Punkte-Plan für KI-Programme

Wenn du 2026 KI in Retail/Commerce mit Supply-Chain-Fokus verantwortest, würde ich diese sieben Punkte als Mindeststandard setzen. Nicht als PowerPoint – als Arbeitsprogramm.

1. Ein gemeinsames KPI-Set definieren
   • z. B. Out-of-Stock-Rate, Lagerumschlag, Lieferzeit-Trefferquote, Deckungsbeitrag nach Fulfillment-Kosten
2. Use-Case-Portfolio nach „Wert x Machbarkeit“ priorisieren
   • Drei Use Cases reichen zum Start: Forecasting, Bestandsoptimierung, ETA/Delivery Promise
3. Datenverträge zwischen Teams etablieren
   • Wer liefert welche Daten, in welcher Qualität, mit welchem SLA?
4. Pilot-Regel: in 8–12 Wochen messbar
   • Wenn es länger dauert, ist es kein Pilot, sondern ein Programm ohne Feedbackschleife
5. Operating Model festlegen
   • Wer überwacht Modellgüte? Wer entscheidet bei Drift? Wer stoppt Automatisierung?
6. Sales enablement für KI-Angebote
   • Vertrieb braucht Demo-Narrative, ROI-Logik, Einwände, Datenschutz-FAQ
7. Scale-by-Design
   • Architektur, Monitoring, MLOps und Change Management von Anfang an einplanen

Das wirkt trocken – aber genau das trennt „wir haben ein Modell“ von „wir haben eine Maschine, die jeden Tag besser liefert“.

Warum die Personalie bei Inventx ein Signal für 2026 ist

Die Ernennung von Urs Rhyner ist nicht nur eine „Köpfe“-Meldung. Sie passt in ein Muster, das man bei reiferen KI-Organisationen immer öfter sieht: Innovation (Lab), Portfolio und Vertrieb werden enger gekoppelt, damit Marktsignale schneller in echte Angebote und belastbare Delivery-Fähigkeit übersetzt werden.

Rhyner bringt laut Meldung langjährige Inventx-Erfahrung (u. a. Verkauf, Produktmanagement, Leitung Inventx Lab) und davor Business-Development-Rollen in der Telekommunikation mit. Diese Mischung ist für KI-Projekte hilfreich, weil man beides braucht:

• technisches Verständnis (was ist realistisch?)
• kommerziellen Blick (wo ist der Wert, wie skaliert man?)

Für Retail & E-Commerce heißt das: Wer KI in der Lieferkette monetarisieren will, braucht nicht nur Data Scientists, sondern eine Organisation, die KI verkaufen, implementieren und betreiben kann.

Nächster Schritt: KI-Roadmap für Supply Chain & Commerce sauber aufsetzen

Wenn du 2026 KI in Logistik und Lieferkettenmanagement vorantreiben willst, fang nicht bei Tools an. Fang bei Verantwortlichkeiten, Portfolio und Go-to-Market an – und prüfe gnadenlos, ob Sales, Produkt und Delivery am gleichen Strang ziehen.

Wer diesen Teil sauber organisiert, bekommt die „klassischen“ KI-Erfolge fast automatisch: bessere Prognosen, weniger Bestände, stabilere Lieferzeiten. Und das zahlt direkt auf das ein, was im Handel zählt: Verfügbarkeit, Vertrauen, Wiederkauf.

Welche Rolle sollte deiner Meinung nach in Retail-Organisationen 2026 die stärkste Stimme haben: Data/Tech, Supply Chain – oder Business Development & Sales, damit KI auch wirklich im Alltag ankommt?