SPEZIALISIERUNG · REALE AI-IMPLEMENTIERUNGEN

AI im E-Commerce, nicht in Marketing-Präsentationen.

Die meisten Agenturen sprechen über AI im Futur. Wir haben heute drei konkrete AI-Implementierungen, die bei realen Kunden laufen – Selbstbedienungskassen-Assistent, Bilderkennung als Suchmaschine, Katalog-Automatisierung. Jede löst ein konkretes Geschäftsproblem mit messbarem ROI.

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Produktive AI-Implementierungen

Reale Cases

Keine Technologie-Demos

Messbar

Geschäfts-ROI für jeden

01 Wie wir an AI-Implementierungen arbeiten

Fünf Schritte, von der geschäftlichen Hypothese zur Produktion.

Wir setzen AI nicht für AI ein. Jedes AI-Projekt beginnt mit einer geschäftlichen Hypothese – welches Problem wir lösen, was die messbare KPI des Erfolgs ist. Erst dann wählen wir Technologie und bauen die Implementierung.

Geschäftliche Hypothese und Use-Case-Definition

OpenAI GPT-4 · Omnichannel · Bei 1 Retail-Kunden im Einsatz

Ein Kunde steht an der Selbstbedienungskasse, findet ein Produkt nicht, hat eine Frage zu einer Aktion oder kann den Code nicht scannen. Statt einen Mitarbeiter zu fragen, nutzt er einen KI-Assistenten mit Zugang zu Produktdatenbank, Preislisten, Aktionen und Auftragsstatus. Reduktion der Mitarbeiter-Supportzeit um rund 60 % in den ersten Monaten. Umsetzung auf Basis von OpenAI GPT-4 plus individuelles Embedding des Produktkatalogs. Preisrahmen 60.000–120.000 PLN je nach Größe des Shops.

Auswahl der AI-Technologie (LLM, Vision, NLP)

Vision Models · Bei 2 D2C-Kunden im Einsatz

Der Kunde fotografiert das Produkt (z. B. ein Möbelstück, ein Kleidungsstück, ein Accessoire), das er kaufen möchte. Die KI erkennt und kategorisiert das Objekt und sucht anschließend visuell ähnliche Produkte im Shop-Katalog. Conversion-Steigerung von rund 12-18 % in Shops mit umfangreichem visuellem Katalog. Umsetzung auf Basis von Vision-Modellen (CLIP oder gleichwertig) mit Embedding des gesamten Produktkatalogs. Preisrahmen 80.000–160.000 PLN.

Prototyp und Validierung an realen Daten

LLM + Shopdaten · Bei 1 B2B-Kunden im Einsatz

Der Inhaber des Shops möchte auf Polnisch fragen: "Zeig mir die 10 rentabelsten Produkte der letzten 30 Tage mit YoY-Trends". Statt SQL-Abfragen zu schreiben oder sich durch 4 Berichte zu klicken, nutzt er einen KI-Assistenten mit Zugang zu den Verkaufsdaten. Demokratisierung der Daten — Analytics ohne Vermittlung der IT-Abteilung verfügbar. Umsetzung auf Basis eines LLM (Claude/GPT-4) plus Integration mit der Bestell-, Kunden- und Produktdatenbank. Preisrahmen 100.000–200.000 PLN.

02 Unser Ansatz zur KI

Warum unsere KI-Implementierungen funktionieren, wo andere Demos scheitern.

KI ist kein magischer Zutat, der jedem Problem hinzugefügt wird. Es ist ein Werkzeug, das bestimmte Geschäftsprobleme löst – und nur dann macht es Sinn, es zu implementieren. Unser Ansatz zur KI ist pragmatisch, nicht modisch.

Was wir mit KI für E-Commerce tun

Datenaudit und Identifikation von Use Cases — wir beginnen bei Ihren Daten, nicht bei der Technologie. Wir kartieren Geschäftsprobleme, die KI realistisch löst.

Production-ready-Implementierungen — keine Demos, keine PoCs. Lösungen, die bei Kunden täglich laufen, mit Monitoring, Alerts und SLA.

Integration in den bestehenden Stack — KI kommt in Ihren Shop (Sylius, PrestaShop, Shopify, WooCommerce), Ihr ERP und POS. Wir bauen keine isolierten Inseln.

Was wir NICHT tun

Wir setzen KI nicht um der KI willen ein — lässt sich ein Problem mit einem einfacheren Werkzeug lösen, sagen wir Ihnen das direkt.

Wir versprechen keine magischen Ergebnisse — KI ist ein Werkzeug, kein Zauberstab. Wir nennen realen ROI auf Datenbasis, keine Marketingversprechen.

Wir bauen keine FAQ-Chatbots — der Markt ist voll von billigen Chatbots. Wir lösen Probleme, die ein Chatbot nicht löst.

03 AI-FAQ

AI-Fragen, die wir am häufigsten hören.

Wie viel kostet die Implementierung von AI im Shop?

Das hängt vom Use Case ab. Ein Selbstbedienungskassensystem kostet 80-150 Tausend Złoty. Eine visuelle Suche kostet 40-90 Tausend Złoty. Ein LLM Business Analyst kostet 60-200 Tausend Złoty. Jede Implementierung beginnen wir mit einer bezahlten Datenprüfung (5-15 Tausend Złoty), die den realen ROI zeigt, bevor Sie in die vollständige Implementierung investieren.

Brauche ich viele Daten, damit AI Sinn macht?

Ja, aber weniger als Sie denken. Für die visuelle Suche reicht ein Produktkatalog mit Bildern. Für den LLM Business Analyst benötigen Sie mindestens 6 Monate Bestelldaten. Für den Selbstbedienungskassensystem — eine POS-Produktbasis. Die Datenprüfung zeigt, ob Ihre Daten ausreichen.

Welche AI-Modelle verwenden wir?

Wir wählen das Modell je nach Problem aus, nicht umgekehrt. OpenAI GPT-4 / GPT-4o für NLP und Assistenten. Vision-Modelle (CLIP, DINOv2) für Bilderkennung. Claude / GPT-4 für Datenanalyse. Open-Source-Modelle (Llama, Mistral) wenn die Daten die Infrastruktur des Kunden nicht verlassen dürfen.

Wie messen wir den ROI von AI?

Vor der Implementierung definieren wir konkrete Geschäftskennzahlen: Kassendurchlauf, Konvertierung aus der Suchmaschine, Zeit für die Generierung von Berichten. Nach 90 Tagen vergleichen wir die Kennzahlen vor und nach. Wenn der ROI unter dem festgelegten Schwellenwert liegt — optimieren wir oder empfehlen den Rückzug.

Wird AI meine Mitarbeiter ersetzen?

Nicht in unserem Ansatz. Wir implementieren KI als unterstützendes Werkzeug, nicht als Ersatz. Der Kassierassistent entlastet das Personal, ersetzt es aber nicht. Der LLM Business Analyst beschleunigt die Analyse, aber die Entscheidung trifft der Mensch. KI macht das, was sie gut kann – sie verarbeitet Daten im großen Maßstab, was dem Menschen nicht möglich ist.

ERSTER SCHRITT

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