Warum sich Bestellung, Lagerbestand und Preisgestaltung nicht auf die gleiche Weise automatisieren lassen
Der Instinkt ist, eine einzige KI-Funktion zu kaufen und sie auf den Betrieb anzuwenden. Die KI-Workflow-Automatisierung als einen einzigen Schalter zu behandeln, verbirgt drei verschiedene Aufgaben, die jeweils unterschiedliche Risiken bergen. Die automatisierte Preisgestaltung entscheidet, was im Moment berechnet werden soll, unter Berücksichtigung von Nachfrage, Wettbewerb, Margenzielen und dem verbleibenden Lagerbestand. Die automatisierte Bestandsverwaltung führt eine genaue Zählung dessen, was tatsächlich über jeden Kanal verfügbar ist. Die automatisierte Auftragsabwicklung entscheidet, was mit einer Bestellung zu tun ist und ob diese Aktion rückgängig gemacht werden kann.
Die Kosten für Fehler unterscheiden sich ebenso stark. Ein falsch bepreistes Produkt verschenkt Marge, bis jemand es korrigiert, was Minuten dauert. Eine falsche Bestandszählung führt innerhalb einer Stunde zu Überverkäufen über alle Kanäle hinweg und zu stornierten Bestellungen und Rückerstattungen. Eine fälschlicherweise stornierte oder erstattete Bestellung ist am schwierigsten rückgängig zu machen und für den Kunden am sichtbarsten. Die eigentliche Frage für jeden Workflow ist also nicht, ob automatisiert werden soll. Es ist vielmehr, wie viel die KI entscheiden darf, bevor ein Mensch eingreift.
Preisgestaltung: Wo KI mit der größten Autonomie agieren kann
Die Preisgestaltung ist der Bereich, in dem die meisten Unternehmen der KI sicher den längsten Spielraum geben können, da die Entscheidungen begrenzt und leicht rückgängig zu machen sind. Das Unternehmen legt eine Margenunter- und -obergrenze fest, und die KI passt die Preise innerhalb dieses Bereichs an, wenn sich Nachfrage, Wettbewerb und Lagerbestand ändern. Wenn ein Preis falsch ist, setzt ihn jemand innerhalb von Minuten zurück. Die Daten, mit denen sie arbeitet, sind Nachfragesignale, Wettbewerbspositionierung, aktuelle Marge und Live-Bestandsdaten.
Dieser letzte Input ist am wichtigsten und derjenige, der am häufigsten falsch ist. Ein fast leeres Regal zu rabattieren oder einen hohen Preis für Überbestände zu halten, ist kein Preisfehler. Es ist das Ergebnis der Reaktion auf verspätet eingetroffene Bestandsdaten. Deshalb hängt selbst der autonomste Workflow immer noch von der Genauigkeit der Daten eines anderen Systems ab. Leitplanken machen die Autonomie sicher. Aktuelle Daten machen sie korrekt.
Wie viel Kontrolle sollte KI über Bestands- und Auftrags-Workflows haben?
Weniger als bei der Preisgestaltung, und die Lücke vergrößert sich, je schwieriger Aktionen rückgängig zu machen sind. Der Lagerbestand liegt in der Mitte. Eine gute Automatisierung bedeutet, einen genauen Echtzeit-Bestand über jeden Vertriebskanal, jedes Lager und jeden Marktplatz hinweg zu führen. Wenn diese Zählungen den tatsächlichen Verkäufen hinterherhinken, skalieren automatisierte Nachbestellungen und Verfügbarkeitsentscheidungen den Fehler, anstatt ihn zu beheben, und eine einzige verzögerte Synchronisierung führt zu Überverkäufen über mehrere Kanäle gleichzeitig.
Die Auftragsabwicklung erfordert besondere Vorsicht. Stornierungen, Rückerstattungen, Adressänderungen und Umleitungen verursachen erhebliche Kosten, wenn sie falsch sind, und sind schwer rückgängig zu machen. KI kann diese Aktionen gut vorbereiten und empfehlen. Sie ohne menschliche Überprüfung ausführen zu lassen, birgt für die meisten Unternehmen ein Risiko, das die Geschwindigkeit überwiegt. Das Muster bei beiden Workflows ist dasselbe. Das sichere Maß an Autonomie wird weniger durch die Leistungsfähigkeit der KI bestimmt, sondern vielmehr durch die Aktualität und Vertrauenswürdigkeit der zugrunde liegenden Daten.
Wie eine Integrationsschicht sicherstellt, dass KI mit Live-Daten arbeitet
Die gemeinsame Anforderung an alle drei Workflows sind aktuelle, validierte Daten, die der KI in dem Moment geliefert werden, in dem sich etwas ändert. Das ist die Aufgabe einer Integrationsplattform oder iPaaS, einer cloudbasierten Schicht, die zwischen Geschäftssystemen sitzt und den Datenfluss zwischen ihnen verwaltet. Anstatt dass jedes KI-Tool direkt mit dem ERP, der Commerce-Plattform, dem Lagersystem und dem Bestellsystem verbunden ist, verbindet sich jedes System über eine einzige Schicht.
Die Alumio iPaaS leitet Daten zwischen diesen Systemen weiter, sobald Ereignisse auftreten, sodass Preisgestaltung, Bestandsprüfung und ein Bestellprozess alle aus demselben aktuellen Zustand lesen, anstatt aus separaten, abweichenden Kopien. Sie übersetzt Formate zwischen Systemen, validiert Datensätze während der Übertragung und isoliert fehlerhafte Daten, bevor sie die KI erreichen. Für autonome Aktionen zeichnet sie auf, was sich wann geändert hat, sodass eine automatisierte Entscheidung später nachvollzogen oder rückgängig gemacht werden kann.
Selfmade, ein niederländischer Mehrmarken-Einzelhändler, der SAP, inRiver und Shopware über seine Einzelhandels- und E-Commerce-Kanäle hinweg betreibt, konnte seine Datenverzögerung von etwa 24 Stunden auf unter eine Stunde verkürzen, indem es seine Integrationen auf diese Art von Ebene verlagerte. Die Lagerbestandssynchronisierung, die einst über Nacht lief, erfolgt nun stündlich. Für jede KI, die Entscheidungen über diesen Lagerbestand trifft, ist der Unterschied zwischen tagesalten und stundenalten Daten der Unterschied zwischen einer fundierten und einer kostspieligen Entscheidung. Die meisten dieser Implementierungen erfolgen über zertifizierte Alumio-Partner, die die Workflow-Muster aus früheren Implementierungen in jede neue Entwicklung einbringen.
Was sollten Unternehmen richtig machen, bevor sie diese Workflows an KI übergeben?
Beginnen Sie mit der Datenschicht, nicht mit dem KI-Modell. Bevor einer der drei Workflows automatisiert wird, müssen sich die führenden Systeme in nahezu Echtzeit darüber einig sein, was wahr ist. Das bedeutet eine einzige, aktuelle Quelle für Lagerbestand, Bestellungen und Preiseingaben, aus der jedes Tool liest.
Als Nächstes kommen die Leitplanken: Mindestmargen für die Preisgestaltung, Bestätigungsschritte für irreversible Bestellaktionen und Schwellenwerte, die Sonderfälle an eine Person weiterleiten. Die Autonomie, die jeder Workflow erhält, sollte den Kosten eines Fehlers entsprechen, nicht dem Ehrgeiz des Projekts. Die Überwachung ist ebenso wichtig wie die Regeln, denn Teams müssen sehen, was die KI geändert hat, Anomalien frühzeitig erkennen und eingreifen, bevor sich ein kleiner Fehler über verschiedene Kanäle hinweg auswirkt. Wenn die Datengrundlage und die Leitplanken stimmen, wird die KI-Workflow-Automatisierung zu einer kontrollierten Fähigkeit und nicht zu einer Quelle neuer Betriebsrisiken.
Wohin sich die KI-Workflow-Automatisierung von hier aus entwickelt
KI wird immer mehr dieser Entscheidungen übernehmen. Die Workflows, die mit dem geringsten menschlichen Eingriff ablaufen, werden diejenigen sein, bei denen die Daten am vertrauenswürdigsten und die Aktionen am reversibelsten sind. Die Preisgestaltung wird führend sein. Der Lagerbestand wird folgen, sobald die Echtzeit-Synchronisierung zum Standard wird. Die Auftragsabwicklung wird am längsten menschlich überwacht bleiben, und das ist die richtige Entscheidung und keine Einschränkung.
Unternehmen, die daraus einen Nutzen ziehen, werden es zuerst als eine Frage der Daten und der Governance betrachten. Das Modell ist weniger wichtig als die Qualität der Daten, die es speisen, und die Kontrollen dessen, was es tun kann. Eine Integrationsschicht wie die Alumio iPaaS macht es praktisch, diese Grundlage aufzubauen und stabil zu halten, während die Anzahl der verbundenen Systeme wächst.
Die eigentliche Veränderung besteht nicht darin, den Betrieb an KI zu übergeben. Es ist der Aufbau der vernetzten, aktuellen, gut verwalteten Datenschicht, die es der KI ermöglicht, Workflow für Workflow auf die Realität zu reagieren, und zwar mit dem Autonomiegrad, den jeder sicher tragen kann.
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