Die manuelle Pflege von Mitarbeiter-Kompetenzprofilen auf der Plattform von attempto GmbH & Co. KG war aufwendig und führte durch uneinheitliche Begriffe (z. B. „MS-Word“ vs. „Microsoft Office“) zu Datenqualitätsproblemen. Gemeinsam mit dem Mittelstand-Digital Zentrum Augsburg entwickelte das Unternehmen eine KI-gestützte Assistenzfunktion mit LLM-basierter Datennormalisierung und semantischem Kompetenz-Clustering, die ähnliche Begriffe erkennt und vereinheitlicht, ohne die Eingabefreiheit der Nutzer einzuschränken. Ergebnis ist eine verbesserte Datenqualität bei reduziertem manuellem Pflegeaufwand.
KI-Personal-Shopper und automatisierte Produktbeschreibungen bei Central Retail
Die Lösung umfasst den Chatbot „Chefbot“ auf Basis von Gemini, Vertex AI Search für visuelle Produktsuche sowie automatisiert generierte, zweisprachige (Thai/Englisch) Produktbeschreibungen, die 50 Prozent schneller erstellt werden. Dank Gemini Flash verkürzte sich die Ausrollzeit neuer KI-Funktionen von 6 auf 2 Monate. Zusätzlich analysiert ein Self-Service-Sentiment-Chatbot jährlich über 1 Million Kundenrückmeldungen automatisch. Der Fall zeigt anschaulich, wie generative KI im Einzelhandel Kundenerlebnis und interne Effizienz gleichzeitig verbessern kann.