KI in SAP Retail Prozessen: Warum Retail anders ist

Unsere Aufgabe als SAP-Retail-Berater war immer, die Anforderungen des Kunden auf Customizing und Custom Code herunterzubrechen. Anders gesagt: das Mehrdeutige in eindeutige, testbare Software zu übersetzen, die allgemein genug ist, um viele, aber nicht alle, realen Situationen abzudecken.

Die Besonderheit von Retail im SAP-Kontext ist, dass ERP-Prozesse oft nah an der Wettbewerbsposition des Retailers liegen.

Das allgemeine Ziel ist einfach: teurer verkaufen, als man einkauft, und sicherstellen, dass die Kunden bekommen, was sie wollen, wann und wo sie es wollen.

Die scheinbare Einfachheit des Geschäftsmodells führt oft zu hartem Wettbewerb, wodurch Anpassungsgeschwindigkeit überlebenswichtig wird. Größe und Marktmacht sind ebenfalls wichtig, weil sie Einkaufskosten senken und die Wettbewerbsposition verbessern. Um zu wachsen, ist Geschwindigkeit wieder entscheidend.

Meist werden einzelne Artikel an einzelne Kunden verkauft, die dem Retailer als Person nicht einmal bekannt sind. Trotzdem genießen diese Käufer verschiedene Rechte, rechtlich oder kulturell, Ware zurückzugeben, Geld zurückzuerhalten, sich über Servicequalität zu beschweren und ihre Erfahrung öffentlich zu teilen. Mit Social Media hat jeder Konsument Macht gegenüber dem Retailer.

Der Retailer befindet sich daher oft in einer herausfordernden Wettbewerbsposition, unter Druck von anspruchsvollen Konsumenten und starken Herstellern.

Aus technischer Sicht ergibt sich die Besonderheit von Retail im SAP-Kontext aus dieser Wettbewerbsposition, der großen Zahl von Lieferanten, Käufern, Artikeln und Warenbewegungen und der Notwendigkeit, schnell zu reagieren, ohne Prozesskontrolle zu verlieren.

Bei großen Retailketten, die SAP nutzen, wurden erhebliche Anstrengungen unternommen, Prozesse zu automatisieren.

Automatisierung bedeutet Klärung von Mehrdeutigkeit. Deterministische Ergebnisse. If-Then-Else.

SAP liefert eine beeindruckende Bandbreite an Software, die vollautomatisch laufen kann. Bei vielen Retailern wird ein Standardzyklus wie "Artikel wird im Store verkauft, beim Lieferanten nachbestellt, in den Store geliefert" von keinem Menschen berührt oder gesehen, außer vielleicht beim physischen Bewegen der Ware im Lager oder im Store. Alles andere läuft automatisch.

Deshalb muss KI in Retail-Prozessen sorgfältig betrachtet werden.

Retail ist keine Greenfield-Umgebung, in der KI plötzlich Arbeit automatisiert, die zuvor von Technologie unberührt war. Retail ist seit Jahrzehnten automatisiert. Die Frage ist daher nicht einfach: Wo kann KI automatisieren?

Die bessere Frage ist: Wo bleibt Mehrdeutigkeit, die sich zu automatisieren lohnt?

Manche Mehrdeutigkeit bleibt, weil die Kosten ihrer Klärung zu hoch waren. Manche bleibt, weil sich die möglichen Situationen zu oft ändern. Manche bleibt, weil niemand in der Organisation in der Lage oder bereit ist, eine starre Regel dafür zu definieren.

Wenn ein Prozess bereits vollautomatisch ist, kann KI helfen, ihn zu überwachen, zu erklären, zu testen, zu verbessern oder mit seinen Fehlern umzugehen, wie wir es in den entsprechenden Kapiteln diskutiert haben. Sie kann auch helfen, einen manuellen Prozess in einen automatischen Prozess zu verwandeln, wie in den Kapiteln zur taktischen IT-Arbeit und Delivery beschrieben.

Wenn ein Prozess manuell ist, kann KI dem Menschen helfen, den Kontext zu verstehen, Optionen zu vergleichen und eine Entscheidung vorzubereiten.

Das sollte nicht mit der Idee verwechselt werden, dass jede menschliche Entscheidung im Retail einfach zu einer KI-Entscheidung werden sollte.

Retail-Prozesse haben oft hohes Volumen. Ein falscher Preis, eine falsche Listung, ein falscher Bestellvorschlag, eine falsche Lieferantenkondition oder eine falsche Artikelstammdatenentscheidung kann im Einzelfall klein wirken, aber bedeutend werden, wenn sie mit vielen Artikeln, Standorten oder Kunden multipliziert wird.

KI kann große Mengen an Daten und Dokumentation schnell analysieren. Sie kann Abweichungen identifizieren, Erklärungen vorschlagen und Umsetzungsideen formulieren.

Zu verstehen, ob ein Prozess Teil des Wettbewerbsvorteils des Retailers ist, ob er standardisiert werden kann, ob er angepasst werden sollte und ob er manuell bleiben sollte, ist keine rein technische Frage.

Wie in den anderen Ebenen, die wir diskutiert haben, ist KI am nützlichsten, wenn sie Menschen hilft, schneller zu verstehen und besser zu entscheiden.

Retail ist daher kein einfaches Spielfeld für KI-Automatisierung. Die interessante Frage ist, wo Mehrdeutigkeit bleibt: in Ausnahmen, Edge Cases, manuellen Entscheidungen, unklaren Verantwortlichkeiten und Situationen, in denen deterministische Regeln entweder zu teuer oder zu starr geworden sind.

Das führt zur nächsten Frage: Unter welchen Umständen sollte KI Menschen nur helfen, mit diesen Ausnahmen umzugehen, und unter welchen Umständen sollte sie sie entscheiden? Darauf gehen wir im nächsten Kapitel ein.

Was acceletail bietet: Wir helfen Retailern, die richtige Entscheidung zu treffen: wo automatisiert werden sollte, wo Aktivitäten manuell bleiben sollten, wo Nutzer mit KI unterstützt werden können und wo KI selbst Teil einer Automatisierung werden kann.

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