Das Ziel der Arbeit ist es, den aktuell bereits begonnenen und sich zukünftig absehbar weiter fortsetzenden Transformationsprozess im Einzelhandel aufzuzeigen. Es stellt sich die Frage, wie er sich aus dem Digitalisierungsdruck und der Implementierung künstlicher Intelligenz auf derzeitige Geschäftsmodelle auswirkt.
In Kapitel zwei werden zunächst alle begrifflichen Grundlagen zur Themenstellung aufgeführt und erläutert. Im dritten Kapitel beschreibt der Autor allgemeine Anwendungsfelder künstlicher Intelligenz, und teilt im darauffolgenden Kapitel deren Implementierung in vier zentrale Prozesse des Handels ein. Kapitel fünf trifft eine Bewertung der KI im Einzelhandel sowohl aus Händler- als auch aus Konsumentensicht. Auf diesen Erkenntnissen fußend wird im letztem Kapitel eine kritische Bewertung und Einschätzung des Potenzials von KI für den Einzelhandel getroffen, sowie ein potentieller Ausblick über den zukünftigen Einsatz gegeben.
Wohl keine Entwicklung der letzten Jahre hat Wirtschaft und Gesellschaft so fundamental verändert wie die Digitalisierung, und der Prozess scheint beständig weiter an Fahrt aufzunehmen. Nach Mechanisierung (Industrie 1.0), Massenproduktion (Industrie 2.0) und Automatisierung (Industrie 3.0) wird das Internet der Dinge und Dienste in der Fertigung als vierte industrielle Revolution bezeichnet. Über Jahrzehnte haben IT-Technik und - Anwendung mit evolutionärer Entwicklung des Digitalisierungsniveaus den Boden be- reitet, aus den nun fast zwangsläufig revolutionären Realitäten und Möglichkeiten er- wachsen.
Hat eine erste Welle der Digitalisierung die reine Erfassung und Speicherung von Daten möglich gemacht, so ist Ziel der zweiten Digitalisierungswelle das Verstehen und Neu-Interpretieren dieser Daten. Wesentlicher Treiber dieser zweiten Digitalisierungswelle ist die künstliche Intelligenz (KI). Bereits jetzt hat sie Einzug in fast alle Wirtschafts- und Lebensbereiche gefunden und definiert Ansprüche, Möglichkeiten und Grenzen globaler Märkte und Wertschöpfungsketten neu.
Der Handel, als einer der bedeutendsten Wirtschaftszweige, sieht sich unter den Gegebenheiten von Industrie 4.0 einer enormen und vielschichtigen Aufgabe konfrontiert, die es gesellschafts- und zukunftsgerecht zu gestalten und zu lösen gilt. Der digitale Wandel induziert völlig neue Anforderungen und Erwartungen der Kunden und erzwingt so z.T. grundlegende Veränderungen herkömmlichen Handels.
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
1.1 Problemstellung
1.2 Zielsetzung und Vorgehensweise
2 Begriffliche Grundlagen
2.1 Künstliche Intelligenz
2.1.1 Maschinelles Lernen (ML)
2.1.2 Deep Learning (DL)
2.2 Einzelhandel
2.2.1 Big Data
2.2.1 Internet of Things (IoT)
3 Anwendungsfelder künstlicher Intelligenz
3.1 Natural Language Processing (NLP)
3.2 Computer Vision (Bildverarbeitung)
3.3 Expertensystem
3.4 Robotics
4 Anwendung künstlicher Intelligenz im Einzelhandel
4.1 Bedeutung und Voraussetzungen
4.2 Project: Predictive Analytics (Bedarfsprognosen und Bestandssteuerung)
4.2.1 Bedarfsprognosen
4.2.2 Bestandssteuerung
4.3 Produce: Intralogistik
4.3.1 Fulfillment
4.3.2 Kollaborative Lagerroboter
4.3.3 Fahrerlose Transportsysteme (FTS)
4.3.4 Last-Mile Lieferung
4.4 Promote: Optimierung von Preis und Angebot
4.4.1 Dynamische Preisgestaltung
4.4.1.1 Markdown Pricing
4.4.1.2 Kreuzpreis-Elastizität
4.4.1.3 intelligentes Price Bundling
4.4.1.4 Intelligentes Couponing
4.4.2 Personalisierte Produktempfehlungen
4.5 Provide: Customer Journey
4.5.1 persönliche Einkaufshilfen
4.5.1.1 Chatbots
4.5.1.2 virtuelle persönliche Assistenten
4.5.1.3 Verkaufs- und Serviceroboter
4.5.1.4 Smart Mirror
4.5.2 Location-based Services
4.5.3 Just walk out Store
5 Bewertung der KI
5.1 Einzelhandel
5.2 Konsumenten
6 Fazit und Ausblick
Zielsetzung & Themen
Die Arbeit untersucht den Transformationsprozess im Einzelhandel durch den zunehmenden Digitalisierungsdruck und die Implementierung von künstlicher Intelligenz, um Wettbewerbsvorteile im Omni-Channel-Handel zu sichern und das Kundenerlebnis zu optimieren.
- Grundlagen und Definitionen zu Künstlicher Intelligenz, Maschinellem Lernen und Deep Learning.
- Anwendungsbereiche von KI-Technologien wie NLP, Computer Vision, Expertensystemen und Robotik.
- Operative Umsetzung von KI in den Bereichen Bedarfsprognose, Intralogistik und Preisoptimierung.
- Personalisierung der Customer Journey durch Chatbots, Smart Mirrors und kassenlose Stores.
- Bewertung der ökonomischen Potenziale und gesellschaftlichen Herausforderungen durch den KI-Einsatz.
Auszug aus dem Buch
2.1 Künstliche Intelligenz
Kein anderer Bereich der Informatik löst so kontroverse aber auch emotionale Debatten aus wie der Bereich der künstlichen Intelligenz. Um künstliche Intelligenz oder KI (engl. artificial intelligence; AI) definieren zu können, müsste zunächst „Intelligenz“ als Begriff eindeutig geklärt sein. Eine unstreitige Definition des Begriffs Intelligenz ist jedoch schon deshalb nicht möglich, weil Intelligenz auf multiplen Ebenen existiert und keine Einigkeit zu möglichen Abgrenzungen besteht.
Trotz unterschiedlicher Definitionsversuche wird unter Intelligenz im Kern ein recht einheitliches theoretisches Konstrukt verstanden. Der Duden definiert Intelligenz als „Fähigkeit [des Menschen], abstrakt und vernünftig zu denken und daraus zweckvolles Handeln abzuleiten“. Zur Umschreibung der KI ist die Intelligenz-Definition des US-amerikanischen Psychologen Robert Sternberg hilfreich, der Intelligenz auf mehreren Ebenen – nämlich im Rahmen analytischer, praktischer und erfahrungsbezogener Fähigkeiten – und vorrangig als Interaktion des Individuums mit seiner Umwelt versteht.
Im Begriff der Künstlichen Intelligenz kollidiert der positiv konnotierte Terminus „Intelligenz“, die uns Menschen die vermeintliche Überlegenheit zum Rest der belebten Welt verleiht, mit dem einschränkenden Adjektiv des „künstlich“. Der Begriff löst bei Vielen Unsicherheit, Angst und Ablehnung aus, befördert nicht zuletzt durch literarische und kineastische Utopien wie Stanley Kubricks „2001: Odyssee im Weltraum“. Kann eine allgemeingültige Begriffsbestimmung der künstlichen Intelligenz nicht aufgezeigt werden, so kann doch die Definition von Elaine Rich eine für die folgende Arbeit sinnvolle Auslegung sein: „Artificial Intelligence is the study of how to make computers do things at which, at the moment, people are better“. Diese Umschreibung unterstreicht den Anspruch und die temporale Dynamik der Leistungsfähigkeit von KI im Verhältnis zu natürlicher Intelligenz.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Die Einleitung beleuchtet den durch die Digitalisierung induzierten Transformationsprozess des Handels und definiert das Ziel, die Auswirkungen und Potenziale von KI-Implementierungen aufzuzeigen.
2 Begriffliche Grundlagen: Dieses Kapitel definiert die zentralen Begrifflichkeiten, insbesondere KI, maschinelles Lernen, Deep Learning, Big Data sowie das Internet of Things, als Basis für die weitere Analyse.
3 Anwendungsfelder künstlicher Intelligenz: Hier werden die technologischen Kernbereiche wie Sprachverarbeitung (NLP), Computer Vision, Expertensysteme und Robotik theoretisch vorgestellt.
4 Anwendung künstlicher Intelligenz im Einzelhandel: Das Hauptkapitel konkretisiert den KI-Einsatz anhand der vier Prozessbereiche Bedarfsprognose, Logistik, Preisgestaltung und Kundeninteraktion im Einzelhandel.
5 Bewertung der KI: Dieses Kapitel analysiert die Vor- und Nachteile sowie die ökonomischen und betrieblichen Auswirkungen des KI-Einsatzes aus Sicht des Einzelhandelsunternehmens und der Konsumenten.
6 Fazit und Ausblick: Das Fazit fasst die Ergebnisse zusammen und bewertet die Notwendigkeit von KI-Investitionen als entscheidenden Faktor für die zukünftige Wettbewerbsfähigkeit im Handel.
Schlüsselwörter
Künstliche Intelligenz, Einzelhandel, Maschinelles Lernen, Deep Learning, Big Data, Internet of Things, Predictive Analytics, Intralogistik, Dynamische Preisgestaltung, Customer Journey, Chatbots, Personalisierung, Omni-Channel, Robotik, Automatisierung.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser wissenschaftlichen Arbeit grundlegend?
Die Arbeit analysiert die grundlegende Transformation des Einzelhandels durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz und beleuchtet, wie Technologien Geschäftsprozesse und Kundeninteraktionen verändern.
Welche zentralen Themenfelder deckt das Dokument ab?
Zu den Schwerpunkten gehören die technologischen Grundlagen (KI, ML, Big Data), die Anwendungsbereiche (Logistik, Preisgestaltung, Kundenservice) sowie die Bewertung der Auswirkungen auf Unternehmen und Konsumenten.
Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Das Ziel ist es, den aktuellen und zukünftigen Transformationsprozess im Einzelhandel durch KI aufzuzeigen und zu evaluieren, wie Unternehmen diese Technologien zur Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit nutzen können.
Welche methodische Herangehensweise wurde gewählt?
Es handelt sich um eine theoretische Arbeit, die den aktuellen Stand der Technik und verschiedene Anwendungsfelder auf Basis von Literatur und Fallbeispielen systematisch erschließt und analysiert.
Welche Schwerpunkte werden im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil konzentriert sich auf die vier McKinsey-Kategorien Project (Prognosen), Produce (Logistik), Promote (Preise) und Provide (Customer Journey) sowie deren operative Umsetzung.
Durch welche Schlüsselwörter lässt sich diese Arbeit charakterisieren?
Die Arbeit lässt sich durch Begriffe wie Künstliche Intelligenz, Einzelhandel, Automatisierung, Omni-Channel, Predictive Analytics und Personalisierung beschreiben.
Wie unterstützt Deep Learning konkret die Bildverarbeitung im Handel?
Deep Learning ermöglicht es Systemen, durch das Training mit einer Vielzahl von Bildern Objekte zu erkennen oder zu klassifizieren, was beispielsweise bei kassenlosen Stores wie Amazon Go zur Identifizierung von Waren genutzt wird.
Welche Rolle spielt die Dynamische Preisgestaltung im modernen Einzelhandel?
Sie erlaubt es Händlern, Preise basierend auf Echtzeitdaten wie Nachfrage, Wetter oder Konkurrenzpreisen durch intelligente Algorithmen anzupassen, um Erträge zu optimieren und Out-of-Stock-Szenarien zu vermeiden.
- Citar trabajo
- Thilo Pollmeier (Autor), 2020, Künstliche Intelligenz im Einzelhandel. Digitalisierungsdruck auf derzeitige Geschäftsmodelle, Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/899503
