Woran Sie erkennen, ob Ihr PIM-System KI-ready ist

KI kann im Product Information Management bei vielen Aufgaben unterstützen und bestimmte Aspekte eigenständig übernehmen: Datenqualität prüfen, Inhalte übersetzen, wiederkehrende Prozesse automatisieren und ähnliches. Doch nicht jedes PIM ist belastbar aufgestellt und somit KI-ready.

Bevor Sie KI-Features implementieren, lohnt sich deshalb ein prüfender Blick: Erfüllt das PIM-System Ihres Unternehmens alle nötigen Voraussetzungen für den erfolgreichen Einsatz von KI? Die folgenden vier Fragen helfen Ihnen bei der Einschätzung der KI-Readiness.

Das Wichtigste in Kürze

• Ein PIM ist KI-ready, wenn Datenmodell, Attribute und Produktstrukturen eindeutig definiert sind.
• Schnittstellenoffene Systeme schaffen die technische Grundlage für KI-Features und Automatisierungen.
• KI kann nur zuverlässig arbeiten, wenn Produktinformationen konsistent gepflegt und Verantwortlichkeiten klar geregelt sind.
• Sinnvolle KI-Anwendungsfälle entstehen dort, wo wiederkehrende Prozesse mit hohem manuellem Aufwand bestehen.
• Vor der Einführung von KI lohnt sich ein Blick darauf, wie gut das bestehende PIM genutzt und gepflegt wird.

KI-Readiness erkennen Sie an Struktur, Datenqualität und Integrationsfähigkeit

Wie das PIM aufgebaut ist und wie gut es gepflegt wird, prägt seine KI-Readiness. Das zeigt sich besonders bei weitergehenden Ansätzen wie Agentic PXM. Hier sollen KI-Agenten nicht nur bei einzelnen Aufgaben unterstützen, sondern innerhalb definierter Regeln ganze Prozessketten koordinieren. Und insbesondere solche Modelle funktionieren nur, wenn das darunterliegende PIM die notwendigen Voraussetzungen erfüllt.

Sind Ihre Produktdaten und Strukturen eindeutig?

Sauber definierte Attribute und Produktklassen

Ein PIM, das KI-ready ist, zeichnet sich vor allem durch ein klares Datenmodell aus. Attribute müssen eindeutig sein und dieselbe Information darf nicht mehrfach unter unterschiedlichen Bezeichnungen im System existieren.

Ein Beispiel: Wenn ein Produkt einmal über das Attribut „Gewicht Verpackung“ und an anderer Stelle über „Versandgewicht“ beschrieben wird, obwohl beide dasselbe meinen, entsteht für die KI ein Interpretationsproblem. Sie kann nicht zuverlässig erkennen, ob es sich um zwei unterschiedliche Werte oder um dieselbe Information handelt.

Je eindeutiger die Struktur ist, desto zuverlässiger können KI-Funktionen darauf aufbauen.

Konsistente und vollständige Produktdaten

KI im PIM kann Dubletten erkennen, unterschiedliche Schreibweisen vereinheitlichen und fehlende Informationen markieren. Sie ersetzt aber keine fachliche Entscheidung, denn KI kann nicht sicher beurteilen, welche fachliche Information korrekt ist, wenn die Grundlage widersprüchlich ist. Gerade bei technischen Spezifikationen, Preisen oder regulatorischen Angaben ist deshalb eine hohe Datenqualität entscheidend.

Ein Beispiel aus der Produktlokalisierung: Ein Adapter kann in einem Land Bestandteil der Verpackung sein, in einem anderen nicht. Dadurch ändert sich das Verpackungsgewicht. Eine KI kann solche Unterschiede erkennen oder Vorschläge für Varianten machen – sie benötigt dafür aber ein korrekt aufgebautes Datenmodell, in dem länderspezifische Besonderheiten abgebildet werden können.

Kann Ihr PIM KI-Prozesse technisch unterstützen?

Ihr PIM ist KI-ready, wenn es schnittstellenoffen ist, das heißt Daten kontrolliert mit anderen Systemen austauschen kann – etwa mit ERP, DAM, Shop-Systemen, Marktplätzen oder externen KI-Services.

Als Nutzer erkennen Sie ein schnittstellenoffenes PIM daran, dass Produktdaten automatisiert übernommen und ausgespielt werden können, ohne manuelle Exporte oder Importe. Gleichzeitig ist klar definiert, welches System welche Informationen verantwortet.

Sind alle Zuständigkeiten und Freigabeprozesse geklärt?

Bevor KI Produktinformationen verändert oder Inhalte automatisiert erstellt, muss feststehen, wer Ergebnisse prüft, freigibt und fachlich verantwortet. Das gilt besonders für sensible Informationen wie technische Spezifikationen, Preise oder regulatorische Angaben.

Während KI beispielsweise bei der Erstellung von Produkttexten unterstützen oder Datenlücken markieren kann, sollten fachlich relevante Änderungen weiterhin durch verantwortliche Mitarbeiter geprüft werden.

Bevor KI-Features ins PIM integriert werden, sollten deshalb Fragen wie diese geklärt sein:

• Welche Daten darf KI automatisiert verändern?
• Welche Ergebnisse benötigen eine Freigabe?
• Wer ist für die fachliche Prüfung verantwortlich?
• Wie werden Fehler erkannt und korrigiert?

Bleiben diese Zuständigkeiten unklar, kann KI zwar Prozesse beschleunigen – sie erhöht aber auch das Risiko, dass fehlerhafte Informationen automatisiert weitergegeben werden.

Gibt es überhaupt einen sinnvollen Anwendungsfall für KI?

KI-Readiness ist nur dann relevant, wenn es auch einen sinnvollen Anwendungsfall für KI im PIM gibt.

Besonders geeignet sind wiederkehrende Prozesse mit hohem manuellem Aufwand, zum Beispiel:

• Zuordnung und Prüfung von Lieferantendaten,
• Erstellung oder Anpassung von Produktbeschreibungen,
• Übersetzungen und Lokalisierungen,
• Erkennen von Datenlücken,
• Vorbereitung von Produktinformationen für verschiedene Kanäle.

Allgemein gilt: Ein Unternehmen mit einem klar definierten Produktdatenprozess und vielen wiederkehrenden Aufgaben kann stärker von KI profitieren als ein Unternehmen, das nur wenige Produkte mit individuellen Abläufen verwaltet.

Nicht bereit für KI? Dann setzen Sie zuerst am Fundament an

Fehlende Voraussetzungen sprechen nicht grundsätzlich gegen die Integration von KI-Features ins PIM. Sie zeigen lediglich, welche Baustellen zuerst angegangen werden müssen.

Wir empfehlen unseren Kunden daher immer, zunächst eine Bestandsaufnahme vorzunehmen und die Handlungsfelder nach Nutzen zu priorisieren. In der Zusammenarbeit mit unseren PIM-Experten lassen sich daraus schrittweise Teilprojekte ableiten.

Zum Beispiel:

• verteilte Datenquellen identifizieren und konsolidieren,
• Produktdaten und Attributstrukturen bereinigen,
• wiederkehrende Prozesse und Verantwortlichkeiten festlegen,
• notwendige Systemintegrationen schaffen,
• einen klar abgegrenzten KI-Anwendungsfall auswählen,
• Ergebnisse prüfen und erst danach weitere Prozesse automatisieren.

Fazit: erst ein belastbares PIM, dann sinnvolle KI-Features

Ein PIM ist nicht deshalb bereit für KI, weil der Hersteller entsprechende Funktionen anbietet. Produktdaten müssen zentral und verlässlich vorliegen, Prozesse nachvollziehbar funktionieren, technische Integrationen möglich und Datenmodelle klar definiert sein. Ebenso wichtig sind feste Regeln dafür, welche Entscheidungen eine KI treffen darf und wo menschliche Freigaben erforderlich bleiben. Sind diese Voraussetzungen erfüllt, ist Ihr PIM-System KI-ready.

Fehlt dagegen bereits die Grundlage, sollte genau dort begonnen werden. Denn auch leistungsfähige KI kann ein ungeklärtes Datenmodell, widersprüchliche Produktinformationen oder fehlende Verantwortlichkeiten nicht zuverlässig kompensieren.

Sie möchten wissen, welche KI-Anwendungsfälle zu Ihrer bestehenden Systemlandschaft passen? Gemeinsam analysieren wir Daten, Prozesse und Systemarchitektur und identifizieren die Schritte, die für eine tragfähige Umsetzung notwendig sind. Senden Sie uns einfach eine unverbindliche Anfrage!