Palantir-Manager: Der größte Fehler, den Einzelhändler bei der Verwendung von KI machen? Versuch, alles mit einem einzigen Agenten zu erledigen

(SeaPRwire) –   Einzelhandels- und Markenteams stehen heute unter beispiellosem Druck, und die Welt verändert sich schneller, als sich Systeme anpassen können. Kundenerwartungen setzen sich in Echtzeit zurück, Zölle und Inputkosten führen über Nacht zu einer Neupreisgestaltung ganzer Kategorien, und Planungsannahmen, die im letzten Quartal noch galten, sind hinfällig.

In diesem Umfeld suchen viele Führungskräfte nach einem einzigen KI-Agenten, der den Markt liest, Anfragen interpretiert, die richtigen Daten abruft, die passende Geschäftslogik anwendet, die Nachfrage prognostiziert und Entscheidungen für den gesamten Betrieb trifft.

Es klingt nach der perfekten Antwort auf jede Herausforderung, vor der der Einzelhandel derzeit steht, aber das ist es nicht. Und die Einzelhändler, die KI auf diese Weise einsetzen, bauen stillschweigend Systeme auf, die zum Scheitern verurteilt sind.

Von Prompts zu agentenbasierten Workflows

KI, wie die meisten Menschen sie verstehen, ist ein einzelner Austausch – Prompt rein, Antwort raus. Entscheidungen im Einzelhandel sind jedoch niemals einzelne Austausche, sondern Ketten aus voneinander abhängigen Schritten und beweglichen Teilen. Unternehmen tätigen jedes Jahr mehrere saisonale Einkäufe in jeder Kategorie, die sie verkaufen. Die Platzierung jedes einzelnen Kaufs beinhaltet das Lesen früherer Abverkaufszahlen, die Überprüfung von Budgets für offene Käufe, die Anwendung von Margenzielen und die Festlegung von Mengen über Größen und Farbvarianten hinweg.

Ein Multi-Agenten-Ansatz für KI hält diese Schritte intakt, anstatt sie in einem einzigen Prompt-Antwort-Schema zusammenzubrechen. Ein Agent interpretiert die Anfrage. Ein zweiter ruft die relevanten Daten ab. Der nächste wendet die Richtlinie oder Geschäftslogik an. Und ein weiterer erstellt das Ergebnis. Jeder Agent gibt ein definiertes Ergebnis an den nächsten weiter, wodurch der Prozess explizit, prüfbar und kontrollierbar wird.

Der Workflow ist derselbe, aber die Struktur, die ihn unterstützt, entspricht endlich der Komplexität der Abläufe.

Das Problem mit dem einen Agenten

Denken Sie an die Schritte bei einer Warenrücksendung. Dazu gehören die Interpretation der Anfrage, der Abgleich mit einer Bestellung, die Anwendung der korrekten Richtlinie und dann die Erstellung einer Antwort. Wenn ein einzelner KI-Agent all dies erledigt, kollabieren diese Schritte zu einem einzigen Ergebnis.

Aber was passiert, wenn die Anfrage zu Beginn falsch gelesen wird? Dann ist das gesamte System an diesen Fehler gebunden. Eine Rücksendung wird als Abrechnungsproblem behandelt, die falsche Richtlinie wird herangezogen, und der Kunde erhält eine Antwort, die zwar korrekt klingt, es aber definitiv nicht ist.

Bei einem einzelnen Agenten neigen Workflows dazu, auf drei vorhersehbare Arten zu degradieren: Fehler häufen sich, weil es keinen Kontrollpunkt zwischen den Schritten gibt, um sie abzufangen; Transparenz verschwindet, weil es keine Aufzeichnung darüber gibt, wie das Ergebnis zustande kam; und die Flexibilität leidet, weil jede neue Aufgabe auf denselben Prozess aufbaut. Bei einem einzelnen Agenten ist es viel schwieriger zu identifizieren, wo genau der Agent einen Fehler gemacht hat, und ein einziger Fehler kann leicht durch den gesamten Workflow kaskadieren.

Die Herausforderung der Modeprognose

Mode ist ein hervorragender Anwendungsfall für einen Multi-Agenten-Ansatz, da es sich um eine Branche handelt, die auf Zukunftswetten basiert. Teams legen sich Monate im Voraus auf Größen, Farben, Stoffe und Mengen fest. Dennoch produzierte die Branche im Jahr 2023 schätzungsweise 2,5 bis 5 Milliarden Artikel an Überbeständen, was einem Verlust von etwa 70 bis 140 Milliarden US-Dollar entspricht – ein Indikator dafür, wie schwierig es ist, die Nachfrage genau einzuschätzen.

Die Verbesserung dieser Entscheidungen erfordert mehrere Analysen, einschließlich der Überprüfung vergangener Kollektionen, der Identifizierung der relevanten Attribute, der Zuordnung dieser Attribute zu Abverkaufszahlen und deren Vergleich mit aktuellen Nachfragesignalen.

Ein einzelner KI-Agent, der aufgefordert wird, die „Nachfrage zu prognostizieren“, muss all dies in einem Durchgang erledigen. Aber so wie kein Einzelhändler oder Markenverantwortlicher einen Planer bitten würde, Trendanalysen, historische Berichterstattung, Bedarfsplanung und Wettbewerbsforschung gleichzeitig durchzuführen, sollte dies auch kein Einzelhändler von einem einzelnen Agenten erwarten – zumindest nicht auf dem Niveau an Präzision, Handwerkskunst und Detailgenauigkeit, das die heutigen Verbraucher verlangen.

Ein Multi-Agenten-Ansatz verteilt die Arbeit: Der erste Agent scannt Produktbilder aus früheren Saisons und kennzeichnet Größe, Farbe, Material und Druck. Der nächste nimmt diese Tags und übersetzt sie in strukturierte Daten, die Einkäufer tatsächlich verwenden können. Ein dritter gleicht diese Daten mit Abverkaufsraten, Preisnachlass-Kadenzen und regionaler Performance ab. Ein vierter vergleicht diese Leistungsmuster mit aktuellen Suchtrends, sozialen Signalen und Sortimenten der Wettbewerber.

Jeder Agent ist für eine eng gefasste Aufgabe verantwortlich und jeder generiert ein Ergebnis, das der nächste Schritt verwenden kann. Das Ergebnis ist keine einzelne Antwort, sondern eine strukturierte Sicht auf die Entscheidung, die es menschlichen Teams ermöglicht, eine Komplexität zu bewältigen, die sonst nicht zu handhaben wäre.

Beginnen Sie mit dem Workflow, nicht mit dem Agenten

Die meisten Fehler bei KI-Implementierungen sind keine Fehler des Modells selbst, sondern Fehler an den Schnittstellen zwischen den Schritten. Daher sollten Teams für jede Aufgabe einen eigenen Agenten erstellen. Einzelhandelsteams, die effektive agentenbasierte Systeme aufbauen wollen, sollten zunächst jede Komponente des Workflows analysieren und sich fragen: „Wo zerfällt die Arbeit in Schritte?“, „Wo entstehen Fehler?“ und „Wo benötigt ein Mensch Sichtbarkeit oder Kontrolle?“

Das sind die Punkte, an denen Einzelhändler Agenten einführen sollten. Sie sollten außerdem sicherstellen, dass es bei jedem Schritt ein klares Ergebnis und eine Übergabe gibt, und explizite Punkte einbauen, an denen ein Mensch überprüfen, überschreiben oder umsteuern kann, bevor der Workflow fortgesetzt wird.

Vergessen Sie nicht die Datenstrategie

Führungskräfte im Einzelhandel und bei Marken sollten auch eine klare Datenstrategie für ihre agentenbasierten Workflows haben, da Datensilos eine der größten Herausforderungen für den effektiven Einsatz von KI im Einzelhandel darstellen. Unternehmen müssen sicherstellen, dass jeder einzelne KI-Agent Daten generiert, die die anderen Agenten im System verwenden können. Planung speist den Einkauf, Einkauf speist das Merchandising und so weiter über Lagerhaltung, Logistik, Verkauf und Service. Besonders im Einzelhandel muss jeder Agent als Glied einer starken Datenkette fungieren.

Um starke agentenbasierte Workflows aufzubauen, sollten Einzelhändler und Marken mit einer spezifischen Herausforderung beginnen, diese in ihre Teilaufgaben zerlegen, für jede Aufgabe einen fokussierten Agenten erstellen und spezifische Punkte einbauen, an denen menschliche Teams überprüfen, validieren und bei Bedarf überstimmen können. Dieser Ansatz verringert das Risiko, dass ein einzelner Fehlerpunkt ein ganzes System zum Absturz bringt, und stellt sicher, dass angemessene KI-Grenzen eingehalten werden, die menschliche Intelligenz in den Mittelpunkt der wichtigen Geschäftsentscheidungen stellen.

Die in den Kommentaren geäußerten Meinungen sind ausschließlich die Ansichten ihrer Autoren und spiegeln nicht unbedingt die Meinungen und Überzeugungen von Palantir wider.