Circular Fashion und KI verändern die deutsche Modebranche. Wie Sie mit Daten, zirkulären Geschäftsmodellen und konkreten Pilotprojekten jetzt ins Handeln kommen.
Circular Fashion und KI: Warum jetzt der Wendepunkt ist
2024 wurden weltweit über 100 Milliarden Kleidungsstücke produziert – und ein Großteil davon wird nach wenigen Einsätzen entsorgt. Die deutsche Modebranche steckt mitten in einem System, das Ressourcen verbrennt, Margen unter Druck setzt und gleichzeitig von Konsument:innen mehr Nachhaltigkeit einfordert.
Genau hier setzt die Circular Economy in der Mode an – und zwar nicht als hübsches Nachhaltigkeitslabel, sondern als neues Geschäftsmodell. Spannend: KI wird dabei zum zentralen Werkzeug, um diese Kreisläufe überhaupt wirtschaftlich steuern zu können.
Auf dem Impact Festival 2024 in Frankfurt stand „Circularity in the Fashion Industry“ im Fokus. Die Diskussion dort zeigt sehr klar, wohin die Reise geht: Weg von linearen „Take-Make-Waste“-Modellen, hin zu zirkulären Ökosystemen – mit Daten, KI und neuen Services als Motor.
Dieser Beitrag ordnet die Erkenntnisse des Panels ein und zeigt, was Circular Fashion für deutsche Modemarken und Händler konkret bedeutet – strategisch, operativ und technologisch.
1. Circular Economy in der Mode: Worum es wirklich geht
Circular Economy in der Mode ist mehr als Recycling am Ende des Produktlebens. Entscheidend ist: Jeder Schritt des Lebenszyklus wird auf Kreislauffähigkeit optimiert – von Design und Materialauswahl über Produktion, Nutzung bis hin zu Rücknahme und Wiederverwertung.
Für deutsche Marken und Händler heißt das:
- Kollektionen werden so designt, dass sie reparierbar, recycelbar und langlebig sind.
- Daten zu Materialien, Lieferketten und Nutzung werden systematisch erfasst.
- Geschäftsmodelle verschieben sich von einmaligem Verkauf zu Services: Miete, Abo, Resale, Reparatur.
Die Expert:innenrunde auf dem Impact Festival war sich einig: Ohne geschlossene Stoffkreisläufe wird die Modeindustrie ihre Klima- und Ressourcenprobleme nicht lösen. Und genau deshalb ist Circularity nicht nur ein Nachhaltigkeitsthema, sondern ein Zukunftsthema für Wettbewerbsfähigkeit.
„Just do it, make it happen, start acting and stop talking.“ – dieser Appell aus dem Panel bringt die Dringlichkeit ziemlich gut auf den Punkt.
2. Trends: Slow Fashion, Secondhand & digitale Mode
Die Modebranche verändert sich sichtbar – nicht nur in Studien, sondern im Alltag deutscher Konsument:innen.
Slow Fashion statt Fast Fashion
Der zentrale Trend: Slow Fashion. Kund:innen in Deutschland achten stärker auf Qualität, Langlebigkeit und Herkunft. Sie sind eher bereit, ein Teil länger zu tragen, wenn es:
- hochwertig verarbeitet ist,
- transparent gekennzeichnet ist,
- reparierbar bleibt.
Marken, die weiter auf reine Volumenlogik und Billigproduktion setzen, laufen in ein Margen- und Reputationsproblem. Wer jetzt umstellt, sichert sich Vertrauen – und mittelfristig bessere Kostenstrukturen.
Secondhand, Resale und Mietmodelle boomen
Parallel wächst der Markt für Secondhand und Resale. Plattformen, eigene Brand-Resale-Shops, Mietmodelle für besondere Anlässe – all das ist längst im Mainstream angekommen. Für Marken eröffnet das:
- zusätzliche Erlösquellen,
- besseren Zugang zu Kundendaten ĂĽber den gesamten Lebenszyklus,
- klare Nachhaltigkeitsargumente gegenĂĽber Kund:innen und Handelspartnern.
Digitale Mode und KI-Design
Spannend für die Serie „KI in der deutschen Modebranche“: digitale Mode und KI-gestützte Designs waren auf dem Panel ausdrücklich Thema. KI unterstützt heute schon:
- bei der Entwicklung ressourcenschonender Schnitte,
- bei der Simulation von Stoffverhalten (weniger physische Muster, weniger Abfall),
- bei Nachfrageprognosen, damit Ăśberproduktion sinkt.
Damit wird klar: Circular Fashion und KI sind kein Gegensatz, sondern zwei Seiten derselben Transformation.
3. Wie KI Circular Fashion in der Praxis ermöglicht
Wer zirkuläre Geschäftsmodelle ernst nimmt, stößt schnell an eine Grenze: Komplexität. Materialien, Lieferketten, Nutzungszyklen, Logistik, Resale – das lässt sich ohne Daten und Automatisierung kaum steuern. Genau hier wird KI vom Buzzword zum Werkzeug.
3.1 KI fĂĽr bessere Nachfrageplanung und weniger Ăśberproduktion
Der wohl schnellste Hebel: KI-basierte Nachfrageprognosen. Anstatt Kollektionen „aus dem Bauch“ oder nur auf Basis vergangener Saisons zu planen, nutzen Unternehmen:
- historische Verkaufsdaten,
- Retourenquoten,
- regionale Muster,
- externe Signale wie Wetter, Events oder Social-Media-Trends.
Ergebnis:
- weniger Überhänge,
- geringere Abschriften,
- weniger Ware, die am Ende vernichtet oder verramscht werden muss.
Das ist nicht nur wirtschaftlich attraktiv, sondern ein direkter Beitrag zur Circular Economy: Was gar nicht erst zu viel produziert wird, muss auch nicht recycelt werden.
3.2 KI-unterstĂĽtztes Circular Design
Schon beim Design entscheidet sich, ob ein Produkt später recycelt oder repariert werden kann. KI-gestützte Tools unterstützen Designer:innen, indem sie:
- Materialien vorschlagen, die recycelbar oder biologisch abbaubar sind,
- Kombinationen vermeiden, die das Recycling blockieren (z.B. bestimmte Mischgewebe),
- den Ressourcenverbrauch verschiedener Designvarianten simulieren.
So lassen sich Designentscheidungen mit harten Fakten unterfüttern – statt nur mit Bauchgefühl oder Optik.
3.3 Digitale Produktpässe und Daten als Kreislauf-Treiber
Ohne Daten kein Kreislauf. Digitale Produktpässe werden in der EU ohnehin kommen. KI kann auf Basis dieser Datenstrukturen:
- Materialien erkennen und klassifizieren,
- passende Recycling- oder Upcycling-Pfade vorschlagen,
- automatisiert Empfehlungen fĂĽr Refurbishment oder Reparatur erzeugen.
Für deutsche Unternehmen bietet das die Chance, transparente Lieferketten aufzubauen – ein Punkt, der auf dem Impact Festival immer wieder adressiert wurde.
3.4 Intelligente Resale- und RĂĽcknahmesysteme
Circular Business Modelle hängen an einem Punkt: Rücklauf und Wiederverkauf. KI kann hier viel automatisieren:
- automatisierte Preisgestaltung fĂĽr Secondhand-Artikel,
- Zustandsbewertung ĂĽber Bildanalyse,
- intelligente Sortierung fĂĽr Wiederverkauf, Spende oder Recycling,
- personalisierte Angebote („Gib dieses Teil zurück und erhalte …“).
So entsteht ein System, in dem Kleidung nicht zum Abfall wird, sondern Rohstoff und Umsatzträger bleibt.
4. Die größten Hürden – und wie man sie realistisch angeht
Auf dem Panel wurde klar: Alle reden über Circular Economy, aber viele scheuen den Einstieg. Die Hindernisse sind bekannt – und trotzdem lösbar.
4.1 Mindset und Organisationsstruktur
Das vielleicht größte Problem: Lineares Denken in linearen Organisationen. Klassische Modeunternehmen sind auf Saisons, Neuheiten und Abverkauf getrimmt. Circular Economy verlangt dagegen:
- langfristiges Denken in Lebenszyklen,
- Zusammenarbeit von Design, Einkauf, IT, Logistik und Vertrieb,
- das Teilen von Wissen mit Partnern und teilweise sogar Wettbewerbern.
Hier helfen klare Verantwortlichkeiten (z.B. Circularity Lead), Zielgrößen in den KPIs und Pilotprojekte mit messbaren Ergebnissen.
4.2 Transparenz und Datenqualität
Ohne verlässliche Daten zu Materialien, Lieferanten und Nutzung bleibt Circular Economy ein PowerPoint-Konzept. Unternehmen brauchen:
- saubere Stammdaten (Material, Herkunft, Zertifizierungen),
- verknĂĽpfte Systeme (ERP, PLM, E-Commerce, Filiale),
- ein klares Datenmodell für digitale Produktpässe.
KI funktioniert nur so gut wie die Datenbasis. Der pragmatische Weg: mit einem definierten Produktsegment starten, Datenqualität dort erhöhen und die Erkenntnisse dann ausrollen.
4.3 Regulierung und politische Rahmenbedingungen
Die Runde auf dem Impact Festival war sich einig: Politik muss klare Leitplanken setzen, um Kreislaufmodelle zu fördern. Für Unternehmen heißt das aber auch: Wer wartet, bis jede Verordnung final ist, kommt zu spät.
Sinnvoll ist eine Doppelstrategie:
- heute mit umsetzbaren Maßnahmen anfangen (z.B. kreislauffähiges Design, Resale-Pilot, KI-gestützte Nachfrageplanung),
- gleichzeitig Strukturen aufbauen, die EU-Vorgaben zu Ökodesign, Produktpass und Reporting erfüllen können.
5. Konkrete erste Schritte fĂĽr Modeunternehmen
Die Theorie ist bekannt – spannend wird es bei der Umsetzung. Aus der Diskussion und Projekterfahrung lassen sich für die deutsche Modebranche fünf pragmatische Schritte ableiten.
Schritt 1: Ein klar umrissenes Pilotprojekt
Statt alles auf einmal zu ändern, funktioniert ein fokussiertes Pilotprojekt am besten, z.B.:
- eine zirkuläre Capsule Collection,
- ein Resale-Angebot fĂĽr ein Kernprodukt,
- KI-basierte Nachfrageplanung fĂĽr eine Saison.
Wichtig: Zielgrößen festlegen (Überproduktion, Marge, Rücklaufquote, CO₂-Fußabdruck) und diese transparent messen.
Schritt 2: Datenbasis schaffen
Ohne Daten keine KI, ohne KI kaum Skalierung. Startpunkte:
- Material- und Produktdaten bereinigen,
- Lieferantenstammdaten aktualisieren,
- erste Strukturen für digitale Produktpässe testen.
Parallel sollten IT und Fachbereiche klären, welche Daten wirklich geschäftskritisch für Circular Economy sind.
Schritt 3: KI gezielt einsetzen – nicht „überall“
Viele Unternehmen verlieren sich in KI-Experimenten. Sinnvoller ist: ein bis zwei Use Cases, die direkt auf Circularity einzahlen, z.B.:
- Nachfrageprognose zur Reduktion von Ăśberproduktion,
- Bildanalyse zur automatisierten Zustandsbewertung im Resale.
Sobald diese Use Cases nachweislich wirken, können weitere Anwendungen folgen.
Schritt 4: Kund:innen aktiv einbinden
Circular Economy funktioniert nur, wenn Menschen mitmachen. Kommunikationsansätze:
- klare Information, wie Produkte zurückgegeben, repariert oder weiterverkauft werden können,
- Benefits fĂĽr Kund:innen (Rabatte, exklusive Angebote, emotionales Storytelling),
- transparente Darstellung des ökologischen Effekts.
KI kann hier personalisierte Empfehlungen liefern: „Dieses Teil trägst du besonders oft – so verlängerst du seine Lebensdauer.“
Schritt 5: Netzwerk aufbauen und Wissen teilen
Das Impact Festival hat gezeigt: Kein Unternehmen schafft Circular Economy allein. Kooperationen mit:
- Recycling- und Upcycling-Partnern,
- Technologie- und KI-Anbietern,
- Forschungseinrichtungen,
- anderen Marken im gleichen Ă–kosystem
beschleunigen die Umsetzung deutlich. Wer Wissen teilt, lernt schneller – und reduziert Fehlentscheidungen.
Ausblick: KI, Kreislauf und die Modebranche 2025+
Die deutsche Modebranche steht Ende 2025 an einem Wendepunkt. Klimaziele, Rohstoffpreise, EU-Regulierung und verändertes Konsumverhalten lassen Business as usual nicht mehr zu. Circular Economy wird vom Nischenthema zum Pflichtprogramm.
Der entscheidende Unterschied zwischen Marken, die daran wachsen, und jenen, die daran scheitern, wird der Umgang mit Daten und KI sein. Wer KI nutzt, um Überproduktion zu senken, Designentscheidungen zu verbessern und Kreisläufe intelligent zu steuern, schafft sich einen klaren Vorteil – ökologisch und ökonomisch.
Die Botschaft aus dem Panel „Circularity in the Fashion Industry“ bleibt aktuell: reden reicht nicht mehr.
Wer heute in zirkuläre Geschäftsmodelle, transparente Datenstrukturen und KI-basierte Lösungen investiert, formt aktiv die Mode von morgen – und wird für Kund:innen zur glaubwürdigen, nachhaltigen Marke.