Wie KI Produktdaten verändert: Im Gespräch mit Viamedici

In diesem Live-Webinar von PIMvendors sprach Mitgründer Stephan Spijkers mit Al Bissmeyer, Global Vice President bei Viamedici, darüber, wo KI bei Produktdaten messbaren Mehrwert liefert und wo sie Budget verschwendet. Viamedici arbeitet seit mehr als 20 Jahren mit maschinellem Lernen in MDM und PIM. Das verlieh dem Gespräch eine praxisnahe, stark B2B-geprägte Perspektive auf Onboarding, Anreicherung, Übersetzung, Klassifizierung und Veröffentlichung.

Die zentrale Botschaft für PIM-Käufer ist eindeutig: KI vervielfacht die Qualität der Daten und der Fachkompetenz, die dahinterstehen. Unternehmen mit strukturierten Produktdaten und kompetenten Data Ownern senken Verwaltungskosten und verkürzen Projektlaufzeiten deutlich. Unternehmen, die KI auf verstreute Tabellen ansetzen, bekommen schnell Ergebnisse von schlechter Qualität und steigende Token-Rechnungen. Stephan ergänzte eine Warnung für Auswahlprojekte: Jahrelang enthielten die meisten PIM-Shortlists Plattformen, die etwa gleich gut passten. Heute trennt die KI-Fähigkeit der zugrunde liegenden Architektur klar die Gewinner von den Nachzüglern.

Erkenntnisse

• Zuerst das Datenfundament in Ordnung bringen. KI kann einen Datenbestand ohne gemeinsame Terminologie nicht strukturieren. Bereinigung, Klassifizierung und ein eigenes führendes System (System of Record) kommen daher vor jedem KI-Anwendungsfall.
• Menschen im Prozess halten. Al vergleicht KI mit einem Druckluftnagler: Ein geübter Zimmermann deckt damit ein Dach in einem Bruchteil der Zeit, ein ungeübter Nutzer richtet Schaden an. Freigabe-Workflows und Fachexperten bleiben unverzichtbar.
• Nach Umsatz priorisieren. Reichern Sie zuerst die 20 % der Produkte an, die 80 % des Umsatzes erzielen, speichern Sie die Ergebnisse in wiederverwendbaren Wörterbüchern und skalieren Sie dann zu geringeren Kosten auf den gesamten Katalog.
• Übersetzung als Kontextproblem behandeln. Al schätzt die Genauigkeit maschineller Übersetzung auf etwa 80 bis 90 %. Produktkontext (eine Autofeder, die als Jahreszeit übersetzt wird, weil „spring“ beides bedeutet) und regionale Varianten (Pariser Französisch gegenüber Französisch aus Montreal) erfordern eine Prüfung durch Experten.
• Daten und Kosten schützen. Kleine Sprachmodelle hinter der Firewall, die mit externen Werkzeugen verbunden sind, verringern sowohl die Datenexposition als auch die API-Kosten.
• Headless-Plattformen mit umfangreichen APIs bevorzugen. Coding-Agents und MCP ermöglichen es Teams, auf einer stabilen Datenschicht eigene Oberflächen für Marketing, Entwicklung, Vertrieb und Qualität zu bauen. Das erleichtert auch das Change Management.
• Die eigene PIM-Shortlist neu prüfen. Partner und Plattformen müssen heute durchgängigen Geschäftswert und KI-Fähigkeit liefern. Ein PIM-System, das nach den Kriterien von gestern ausgewählt wurde, kann Sie in den nächsten fünf bis zehn Jahren ausbremsen.

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