KI in PIM-Systemen: Anforderungen und Herausforderungen

Ich gehörte auch zu denen, die von der ständigen Präsenz von Berichten über KI genervt waren. Als sich dann auch noch meine Masterthesis mit dem Thema „KI im PIM“ beschäftigen sollte, war ich dementsprechend nicht besonders erfreut. Heute, nach fast einem Jahr intensiver Auseinandersetzung mit dem Thema, kann ich sagen: KI bietet unglaublich viele Möglichkeiten, aber man muss auch das entsprechende Feingefühl für die Anwendung entwickeln. Oder wie es einer meiner Interviewpartner ausdrückte: „KI ist ein Hilfsmittel, keine Wunderwaffe für alle Lösungen“.

Ich stand also vor der Entscheidung: Augen zu und durch – oder vielleicht doch ein anderes Thema finden? Aber irgendwas in mir hat gesagt: Wenn du dich schon mit KI beschäftigen musst, dann mach es wenigstens so, dass es wirklich Sinn ergibt. Also habe ich begonnen, mich durch Studien, Artikel, Use Cases und – zugegeben – auch einige YouTube-Videos zu wühlen. Und je mehr ich gelesen und gesehen habe, desto mehr habe ich verstanden: das Thema KI ist riesig. Und oft auch ziemlich schwammig.

Ich wollte nicht einfach nur die üblichen Buzzwords wiederholen. Mein Ziel war es, herauszufinden, was Unternehmen wirklich brauchen, wenn sie KI in einem Produktinformationsmanagement-System (kurz: PIM) nutzen wollen. Und ich wollte wissen, welche Funktionen für Anwender tatsächlich hilfreich sind – nicht nur auf dem Papier, sondern im Alltag.

Deshalb habe ich Interviews geführt. Viele Gespräche mit Menschen, die jeden Tag mit Produktdaten arbeiten. Ich habe ihnen zugehört, mitgeschrieben, nachgefragt. Und manchmal auch einfach nur geschluckt, wenn mir klar wurde, wie komplex der Alltag mit einem PIM-System wirklich sein kann. Aber genau da wurde es interessant.

Was mir während meiner Recherchen ziemlich schnell klar wurde: PIM-Systeme sind so etwas wie das Rückgrat vieler Unternehmen – vor allem in datenintensiven Bereichen wie dem Handel, der Industrie oder im E-Commerce. Sie sorgen dafür, dass alle Produktinformationen an einem zentralen Ort zusammenlaufen. Egal ob es sich um technische Details, Marketingtexte, Bilder oder Verkaufsdaten handelt – das PIM-System hält alles zusammen, strukturiert es und bereitet es passend für verschiedene Kanäle auf.

Und genau da wird es spannend im Zusammenspiel mit Künstlicher Intelligenz. Denn KI kann immer dann besonders gut arbeiten, wenn sie mit qualitativ hochwertigen, gut strukturierten Daten gefüttert wird. Also: perfekte Voraussetzungen.

Das PIM-System stellt die Daten bereit – die KI kann daraus lernen, sie analysieren und weiterverarbeiten. Prozesse lassen sich automatisieren, Inhalte schneller anpassen, die Qualität von Produktdaten steigern. Klingt nach einem echten Gamechanger, oder?

Theoretisch hatte ich das also schnell verstanden. Aber als Projektleiterin wollte ich mehr wissen. Ich wollte nicht nur ein paar schlaue Konzepte aufschreiben, sondern verstehen, was die Menschen wirklich brauchen, die täglich mit solchen Systemen arbeiten. Welche KI-Funktionen helfen ihnen im Alltag wirklich weiter? Wo sind die Grenzen? Und was wünschen sie sich für die Zukunft?

Generierung von Textinformationen

Eine der am häufigsten genannten Anforderungen war wenig überraschend: die Generierung von Textinformationen – und zwar passend für unterschiedliche Zielgruppen und Vertriebskanäle. Ein klassisches PIM-System ohne KI-Unterstützung kann das nur in begrenztem Maße leisten, meist durch vordefinierte Regeln oder einfache Templates. Und klar: ein technischer Listentext mit Produktmerkmalen ist schnell erstellt. Auch ein allgemeiner Beschreibungstext existiert oft schon – irgendwann von irgendwem verfasst.

Aber beim Verkaufen von Produkten geht es nicht nur um Daten – es geht um Menschen. Um ihre Wünsche, ihren Kontext, ihren Tonfall. Und genau da kommt KI ins Spiel.

Mit dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz wird es möglich, Texte deutlich persönlicher, emotionaler und zielgruppenspezifischer zu formulieren. Ein und dasselbe Produkt kann für den B2B-Katalog ganz sachlich beschrieben werden, während es im Onlineshop mit lockeren, saisonal passenden Formulierungen beworben wird – ohne dass jemand all diese Texte mühsam schreiben muss.

Besonders hilfreich sind dabei sogenannte „Custom Instructions“. Tools wie ChatGPT ermöglichen es, der KI bestimmte Regeln und Richtlinien mitzugeben – also zum Beispiel: „Bitte schreibe immer in der Du-Form, locker, mit einem Hauch Humor.“ Oder: „Nutze technische Fachbegriffe, bleibe sachlich, aber klar verständlich.“ So lassen sich Texte nicht nur generieren, sondern auch gezielt auf bestimmte Kanäle, Zielgruppen oder Tonalitäten abstimmen.

Was mich wirklich überrascht hat: Viele der Interviewten hatten bereits sehr konkrete Vorstellungen, wie sie solche Funktionen nutzen würden – und auch klare Erwartungen. Die Textgenerierung wurde nicht als Spielerei wahrgenommen, sondern als eine echte Chance, effizienter zu arbeiten und gleichzeitig die Qualität der Inhalte zu steigern.

Generierung und Bearbeitung von Medien

Die automatische Bildgenerierung durch KI wurde in meinen Gesprächen eher als spannendes Marketing-Feature eingeordnet – nett, um kreative Kampagnen zu illustrieren oder visuelle Konzepte zu entwerfen. Für die tägliche Arbeit mit Produktdaten in einem PIM-System ist sie jedoch aktuell noch wenig relevant. Der Grund liegt auf der Hand: Die generierten Bilder lassen sich zwar mit erstaunlicher Leichtigkeit erzeugen, doch für die Massenverarbeitung im Unternehmenskontext sind sie bislang zu unspezifisch, zu wenig standardisiert und in vielen Fällen nicht rechtssicher einsetzbar.

Zudem zeigen sich bei genauem Hinsehen oft noch deutliche Unzulänglichkeiten: unnatürliche Schattenwürfe, unrealistische Materialdarstellungen oder anatomisch fehlerhafte Details, wenn Menschen oder Hände ins Spiel kommen. Für hochwertige Produktkommunikation, bei der es auf Genauigkeit und Verlässlichkeit ankommt, reicht das derzeit noch nicht aus. Aber – und das war allen Beteiligten klar – das ist nur der aktuelle Stand. Die Technologie entwickelt sich rasant weiter. Es ist also gut möglich, dass die Bildgenerierung in wenigen Jahren eine deutlich größere Rolle spielen wird – vielleicht auch im PIM-Umfeld.

Was hingegen deutlich praxisnäher und relevanter ist: der gezielte Einsatz von KI zur Bearbeitung bereits vorhandener Bilder. Genau hier sehen viele Unternehmen einen echten Mehrwert. Formate automatisch anpassen, Hintergründe entfernen, Farbwelten vereinheitlichen oder Bilder für bestimmte Kanäle zuschneiden – das sind Aufgaben, die heute oft noch manuell erledigt werden müssen. KI kann diese Prozesse nicht nur beschleunigen, sondern auch eine gleichbleibende Qualität sicherstellen, was besonders bei großen Bildmengen ein echter Gewinn ist.

Optimierung der Produktdaten

Ein Bereich, der im Laufe meiner Masterthesis immer mehr an Bedeutung gewann, war das Thema „Optimierung der Produktdaten“. Klingt erstmal wenig spektakulär, ist aber in der Praxis der vielleicht wichtigste Hebel, wenn es um Effizienz und Qualität im Umgang mit PIM-Systemen geht. Denn selbst das schönste Frontend oder die ausgefeilteste Schnittstelle bringen nichts, wenn die zugrundeliegenden Daten nicht stimmen.

In einem PIM-System arbeiten in der Regel viele verschiedene Anwender mit ganz unterschiedlichen Hintergründen – das erhöht die Gefahr von Fehleingaben oder uneinheitliche Daten. Klassische Logiken stoßen hier schnell an ihre Grenzen, da sie nur auf vordefinierte Regeln reagieren können. Eine KI hingegen kann Auffälligkeiten und Ausreißer erkennen, also z. B. Werte, die aus dem Rahmen fallen, unplausible Kombinationen oder doppelte Einträge. Damit wird sie zu einem wichtigen Werkzeug, um Datenqualität nachhaltig zu sichern – nicht nur im Nachhinein, sondern auch präventiv im laufenden Betrieb.

Ein weiteres Thema, das viele meiner Interviewpartner beschäftigt hat, war die automatische Verschlagwortung – vor allem im Hinblick auf die Auffindbarkeit von Medien und Produkten. Wer schon einmal versucht hat, in einem riesigen Datenbestand nach einem ganz bestimmten Bild oder Produkt zu suchen, weiß: Eine gute Verschlagwortung ist Gold wert. KI kann hier unterstützen, indem sie auf Basis bestehender Informationen passende Begriffe vorschlägt oder vorhandene Inhalte mit zusätzlichen Tags versieht. Das spart nicht nur Zeit, sondern sorgt auch für konsistentere Suchergebnisse – besonders wichtig in Systemen, die täglich wachsen.

Auch die automatisierte Referenzierung von Medien und Produkten wurde häufig angesprochen – also die Frage, wie sich beispielsweise ein bestimmtes Bild automatisch dem richtigen Produkt oder einer Produktvariante zuordnen lässt. Das Potenzial ist groß, insbesondere bei umfangreichen Katalogen oder bei Variantenmanagement. Allerdings: diese Funktion ist nicht ganz unproblematisch. Damit die KI zu zufriedenstellenden Ergebnissen kommt, braucht es klare Vorgaben oder Trainingsdaten. Ohne einen definierten Rahmen wird die Trefferquote schnell unzuverlässig – und genau das kann im Alltag eher zu Verwirrung als zu Entlastung führen. Auch hier gilt also: KI kann unterstützen, aber nur dort, wo die nötige Basis vorhanden ist.

Fazit

Wenn ich heute auf das Thema zurückblicke, kann ich mit voller Überzeugung sagen: Ich bin inzwischen ein echter Fan von KI und ihren Einsatzmöglichkeiten – gerade im Kontext von PIM-Systemen. Was anfangs nach einem lästigen Trendthema klang, hat sich für mich als eines der spannendsten Werkzeuge unserer Zeit entpuppt.

Aber – und das ist vielleicht die wichtigste Erkenntnis meiner Arbeit – jede KI ist immer nur so gut wie der Mensch, der sie bedient. Es braucht ein Verständnis dafür, was man erreichen will, wie man die KI sinnvoll einsetzt und wo ihre Grenzen liegen. Nicht alles, was technisch möglich ist, ergibt im praktischen Alltag auch Sinn. Und genau darin liegt die Herausforderung – vor allem für uns als Softwarehersteller: die Anforderungen der Kunden zu erkennen, zu hinterfragen und in einen sinnvollen Kontext zu setzen.

Ich bin überzeugt, dass KI die Möglichkeiten von PIM-Systemen in den kommenden Jahren noch deutlich erweitern wird – nicht als Ersatz für bestehende Funktionen, sondern als Ergänzung, die vieles einfacher, schneller und vielleicht auch ein bisschen smarter macht. Es bleibt auf jeden Fall spannend. Und ich freue mich darauf, diesen Weg weiterzugehen – mit einem deutlich offeneren Blick als noch vor einem Jahr.