Generative KI im E‑Commerce: Alles begann mit einem Prompt

Einsatzfelder generativer KI

Generative KI kommt in vielen Anwendungen zum Einsatz. Einige kreative Einsatzmöglichkeiten und Projekte mit generativen KI‑Modellen haben wir in separaten Artikeln beleuchtet. Hier sind aktuelle, besonders relevante Use Cases:

Bilder

Generative KI‑Tools wie Googles Nano Banana 2 können auf Basis vorhandener Bilder neue Motive erstellen – etwa ein frisches Porträt aus einem Gesichtsfoto oder eine neue Landschaft aus bestehendem Bildmaterial.

Die Mona Lisa in den Stilen von Picasso, Van Gogh und Monet

Text

Mit Tools wie ChatGPT und Google Bard lassen sich Nachrichtenartikel, Blogposts, Gedichte und sogar Drehbücher verfassen.

Audio

Auch Musik, Soundeffekte oder vertonte Sprecherrollen sind möglich. So entsteht maßgeschneiderter Audio-Content – vom Hintergrundscore für Videos bis zu individuellen Soundlogos für Marken.

Natürliche Sprachschnittstellen

Damit lassen sich interaktive, intuitive Kommunikationswerkzeuge entwickeln, die digitale Interaktionen auf vielen Plattformen verbessern.

Bildsynthese

Generative KI erzeugt detaillierte virtuelle Modelle und verbessert so die Visualisierung in Handel, Immobilien und anderen Branchen.

Raumsynthese

Die Technologie unterstützt das Design virtueller Umgebungen – nützlich für Virtual Reality, Gaming und Onlinehandel.

Produktdesign und Objektsynthese

Auf Basis vorhandener Daten entstehen neue Designs – mit Potenzial für Mode, Wohndesign, Automobil und mehr.

Pharma

Generative KI hilft, virtuelle Modelle zu erstellen und Forschungsergebnisse vorherzusagen – etwa für Wirkstoffforschung und personalisierte Therapien.

Personalisierte Werbung

Gezielte Anzeigen und Marketinginhalte steigern die Wirksamkeit von Kampagnen über verschiedene Kanäle hinweg.

KI am Arbeitsplatz

Für mich persönlich verändert KI meine Arbeit enorm positiv. Als Enablement Lead bei Specsavers nutze ich KI regelmäßig, um Probleme zu lösen, Kolleginnen und Kollegen zu unterstützen und informative Inhalte zu erstellen.

Klar, vieles davon habe ich schon vorher gemacht – aber meine Geschwindigkeit hat deutlich angezogen. So kann ich mehr Projekte und Nutzer unterstützen, und ich empfehle das Tool inzwischen jedem.

Im E‑Commerce gewinnt generative KI an Bedeutung, weil Unternehmen Kundenerlebnisse stärker personalisieren und ihre Abläufe verbessern wollen.

Die Grundlagen generativer KI

Am Anfang steht immer ein Prompt! Generative KI startet mit einem Prompt – als Text, Bild, Video, Design, Notenfolge oder ein anderes vom System verarbeitbares Format. Der Prompt kann manuell durch den Nutzer kommen (zum Beispiel wenn GPT‑3 Text auf Basis der Eingabe erzeugt) oder automatisiert sein (StyleGAN ist etwa ein Generative Adversarial Network, das aus einem Bilddatensatz hochwertige Bilder generiert).

In der Praxis werden mehrere Modellarten genutzt, darunter Generative Adversarial Networks (GANs), Variational Autoencoders (VAEs) und Transformer‑Modelle. Hier ein kurzer Überblick:

Generative Adversarial Networks (GANs)

GANs bestehen aus zwei Teilen: einem Generator und einem Diskriminator. Der Generator erzeugt neue Daten, der Diskriminator entscheidet, ob Daten echt oder künstlich sind. Beide werden gemeinsam im adversarialen Training optimiert: Der Generator versucht, den Diskriminator zu täuschen, der Diskriminator versucht, Fälschungen zu erkennen.

Überblick über die GAN-Architektur – Quelle

Variational Autoencoders (VAEs)

VAEs sind eine weitere Netzwerkart für generatives Modeling. Sie kodieren Eingabedaten in einen niederdimensionalen Raum und dekodieren sie zurück. Encoder und Decoder werden gemeinsam trainiert, um den Unterschied zwischen Original und Rekonstruktion zu minimieren.

Transformer‑Modelle

Transformer‑Modelle sind Standard im Natural Language Processing. Sie verarbeiten Eingabesequenzen und generieren Ausgabesequenzen – ideal zum Textgenerieren, etwa für Produktbeschreibungen oder Bewertungen.

Training der Modelle

Alle diese Modelle lernen aus Daten, um neue Instanzen zu erzeugen. Während des Trainings werden sie mit großen Datensätzen gefüttert und lernen dabei Muster und Zusammenhänge. Nach dem Training können sie durch Sampling aus der gelernten Verteilung neue Beispiele erzeugen.

Ein GAN wird zum Beispiel mit einem Bilddatensatz trainiert und lernt, neue Bilder zu erzeugen, die den Trainingsdaten ähneln.

Ein VAE könnte mit Gesichtern trainiert werden und anschließend Gesichter generieren, die den Trainingsbeispielen ähnlich sind.

Ein Transformer‑Modell lässt sich mit Produktbeschreibungen trainieren und erzeugt danach neue Texte in ähnlichem Stil und Inhalt.

In Summe sind generative Modelle mächtige Werkzeuge zur Erstellung neuer Inhalte und Daten – mit breitem Einsatzspektrum.

Generative KI im E‑Commerce

Im E‑Commerce gibt es zahlreiche Anwendungen. Unternehmen setzen generative KI ein, um Kundenerlebnisse zu personalisieren, Abläufe zu optimieren und Umsätze zu steigern. Beispiele:

Produktempfehlungen

Der Klassiker sind personalisierte Empfehlungen. Modelle analysieren Kundendaten und schlagen individuelle Produkte vor. Amazon nutzt generative KI beispielsweise, um auf Basis von Browsing- und Kaufhistorie passende Produkte zu empfehlen.

Personalisierung

Darüber hinaus lässt sich der gesamte Auftritt personalisieren – etwa mit individuellen Inhalten oder einer angepassten Benutzeroberfläche. So könnten Produktbeschreibungen dynamisch generiert oder das Webseitenlayout an die jeweiligen Vorlieben angepasst werden.

Kundeninteraktion

Virtuelle Assistenten und Chatbots bieten personalisierte Unterstützung und Empfehlungen. Ein Bot könnte zum Beispiel häufige Anfragen rund um Zugriffsrechte oder Urlaubsanträge beantworten.

Content-Erstellung

KI kann Produktbeschreibungen, Reviews oder Anzeigen in großem Stil erstellen. Lies im DataCamp‑Artikel, wie du ChatGPT für den Vertrieb einsetzt.

Fallstudien: Generative KI im E‑Commerce

Mehrere E‑Commerce‑Unternehmen haben generative KI bereits erfolgreich implementiert.

Einige schnelle Beispiele:

• Amazon personalisiert mit generativer KI Inhalte für Kundinnen und Kunden.
• Shopify hat Shopify Magic gestartet, um Verkäuferinnen und Verkäufern Zeit zu sparen, mehr zu verkaufen und Produkte sichtbarer zu machen.
• eBay nutzt generative KI für den Smart Store, der Verkäuferinnen und Verkäufern ein personalisiertes Einkaufserlebnis für ihre Nutzer ermöglicht.
• Etsy setzt generative KI ein, um die Zukunft des B2B‑Commerce in Emerging Markets zu erschließen.

Schauen wir uns zwei Beispiele genauer an:

Amazon

Wenig überraschend ist Amazon bei generativer KI vorne mit dabei. Amazon generiert personalisierte Produktempfehlungen für Besucherinnen und Besucher der Website. Statt wie Microsoft (ChatGPT) oder Google (Bard) Chatbots zu launchen, nutzt Amazon seine Cloud‑Stärke über AWS (Amazon Web Services) und stellt mit Bedrock zwei neue Sprachmodelle auf der Plattform bereit.

Bedrock ermöglicht es Kundinnen und Kunden, Amazons Machine‑Learning‑Modelle zu nutzen, ohne dass ihre Daten in den allgemeinen Trainingspool zurückfließen. Das adressiert eine zentrale Sorge von Organisationen, die eigene generative KI‑Produkte aufbauen wollen.

Alibaba Group

Die Alibaba Group hat kürzlich ihr generatives KI‑Modell Tongyi Qianwen vorgestellt, „Wahrheit aus tausend Fragen“, das zeitnah in alle Unternehmens‑Apps integriert werden soll.

Das Modell kann Meetingnotizen zusammenfassen, E‑Mails verfassen und Business‑Vorschläge entwerfen. Es wird auch in Tmall Genie, den Sprachassistenten von Alibaba, integriert.

Die Technologie „wird unsere Art zu produzieren, zu arbeiten und zu leben grundlegend verändern“, so CEO Daniel Zhang. Ziel ist es, das Modell für Kundinnen und Kunden zu öffnen, damit sie eigene, maßgeschneiderte Large Language Models bauen können. Die Registrierung läuft bereits.

Grenzen und Ethik

Viele Datenverantwortliche fragen sich zuerst: „Was passiert mit all den Daten in generativen KI‑Tools?“ Und gleich darauf: „Können wir der KI einfach jede Frage stellen?“ Die kurze Antwort lautet derzeit: ganz klar nein.

Es gab bereits mehrere Datenlecks durch KI‑Einsatz am Arbeitsplatz (siehe das ChatGPT‑Verbot bei Samsung nach einem Leak sensiblen Codes). Viele Unternehmen definieren daher interne Regeln für den KI‑Einsatz – manche untersagen ihn komplett.

Limitationen und Herausforderungen

• Datenqualität und -menge. Generative Modelle brauchen große Mengen hochwertiger Daten, um realistische, relevante Inhalte zu lernen und zu erzeugen. Beschaffung, Bereinigung und Labeling sind zeitaufwendig, teuer und fehler- oder biasanfällig. Das nötige Know-how fehlt oft für den skalierbaren Betrieb.
• Evaluation und Feedback. Qualität, Genauigkeit, Originalität und Nutzen generierter Inhalte sind schwer objektiv zu messen. Menschliches Feedback ist wichtig, aber subjektiv, inkonsistent und oft rar. Ohne dedizierte Ressourcen ist das anspruchsvoll.
• Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit. Training und Inferenz erfordern erhebliche Rechenressourcen. Zudem können unerwartete oder unerwünschte Ausgaben entstehen, die Marke und Vertrauen schädigen.

Ethische Überlegungen

• Privatsphäre und Sicherheit. Sensible oder personenbezogene Daten von Unternehmen oder Kundinnen und Kunden könnten durch generative Modelle genutzt oder offengelegt werden. Das birgt erhebliche Risiken.
• Fairness und Verantwortlichkeit. Verzerrungen in Trainingsdaten oder Interaktionen können sich widerspiegeln oder verstärken – mit unfairen, diskriminierenden Ergebnissen. Mechanismen für Fairness und Accountability sind Pflicht.
• Transparenz und Vertrauen. Generierte Inhalte sind teils kaum von menschlichen zu unterscheiden. Das kann zu Verwirrung oder Täuschung führen. Herkunft und Art generierter Inhalte sollten offengelegt und deren Qualität gesichert werden.

Blick nach vorn

Generative KI hat in vielen Bereichen Potenzial – besonders spannend ist der E‑Commerce, wo zahlreiche Entwicklungen bevorstehen.

Augmented Reality und Virtual Reality

In Kombination mit AR und VR entstehen immersive Einkaufserlebnisse. Eine generative KI‑gestützte AR‑App könnte zum Beispiel Möbel in den eigenen vier Wänden visualisieren – noch vor dem Kauf.

Produktentdeckung

Generative KI erleichtert das Auffinden passender Produkte. Sie kann etwa realistische, vielfältige Produktbilder aus Textbeschreibungen oder Skizzen erzeugen, damit Kundinnen und Kunden ihre Wunschprodukte besser vor Augen haben.

Zudem lassen sich Empfehlungen basierend auf Präferenzen, Verhalten und Feedback personalisieren – das steigert Zufriedenheit und Loyalität.

Kundenengagement

Unternehmen können mit KI wirkungsvoller und kreativer kommunizieren. Mit Tools wie Stable Diffusion lässt sich relevanter Content für Social Media, Blogs, Newsletter oder Ads erstellen – für mehr Traffic und Conversions.

Generative KI liefert außerdem natürliche, menschlich klingende Antworten für Chatbots oder Sprachassistenten – für besseren Service und Support.

Betrugsprävention

KI hilft, Betrug auf E‑Commerce‑Plattformen genauer zu erkennen und zu verhindern. So können etwa synthetische Identitäten oder Gesichter zur Verifikation beitragen und Angreifer ausbremsen.

Zudem lassen sich realistische, vielfältige Trainings- und Testdaten generieren, was Erkennungsmodelle robuster macht. Lerne mehr über Fraud Detection in Python im Onlinekurs von DataCamp.

Fazit

Generative KI ist eine starke Technologie, um im E‑Commerce neue, ansprechende Inhalte zu schaffen. Sie hilft, mehr Kundinnen und Kunden zu gewinnen, Erlebnisse zu personalisieren und die Bindung zu erhöhen. Gleichzeitig optimiert sie Prozesse wie Bestandsmanagement, Pricing und Marketing. Der effektive Einsatz generativer KI – und von KI insgesamt – wird zum entscheidenden Unterscheidungsmerkmal bei der Wahl zwischen Plattformen.

Generative KI ist ein Game‑Changer für den E‑Commerce und ein echter Wettbewerbsvorteil für jedes Unternehmen, das in der digitalen Ära wachsen will. Lerne die Konzepte generativer KI im Kurs von DataCamp kennen.