Wie KI das Produktdatenmanagement 2025 verändert

Einige Jahre lang bedeutete „KI" in Produktmanagementsoftware einen Chatbot, der grundlegende Fragen beantworten konnte, oder eine Empfehlungsmaschine, die Kategorien vorschlug. In Demos beeindruckend, im täglichen Einsatz enttäuschend.

Das hat sich geändert. Die heutigen KI-Fähigkeiten im Produktinformationsmanagement sind auf eine Weise genuinen nützlich, die die Wirtschaftlichkeit des Betriebs eines Katalogs beeinflusst. Dieser Artikel bietet einen praktischen Blick auf das, was real ist, was übertrieben wird und wie man KI-gestütztes PIM im Jahr 2025 bewertet.

Was KI in einem PIM wirklich tut

Inhaltserstellung und -überarbeitung

Die ausgereifteste KI-Fähigkeit in modernen PIMs ist die Texterstellung. Gegeben einen Produktnamen, eine Artikelnummer, einen Typ und einige Attribute kann eine gut konfigurierte KI einen überzeugenden Produkttitel und eine Beschreibung generieren, die eurer Markensprache entspricht.

Der Schlüssel ist die Konfigurierbarkeit. Generischer KI-Text klingt generisch. Die besten Implementierungen ermöglichen es euch, Tone-of-Voice-Anweisungen, Markenrichtlinien und Ausgabebeschränkungen zu definieren – und diese konsistent über euren gesamten Katalog anzuwenden.

Es geht nicht darum, Texter für Toprodukte zu ersetzen. Es geht darum, akzeptable Beschreibungen für den langen Schwanz eures Katalogs zu generieren: die Hunderte oder Tausende von Produkten, die sonst leere oder kopierte Beschreibungen hätten.

Feldanreicherung

Einen Schritt über die Texterstellung hinaus geht die Feldanreicherung: das Befüllen strukturierter Attribute, nicht nur Fließtext.

Anhand eines Produktbildes und eines Produktnamens kann KI zuverlässig ableiten:

• Produktkategorie und Taxonomieklassifizierung
• Relevante Attribute (Materialart, Pflegehinweise, Zielgruppe)
• Fehlende strukturierte Daten, die der Lieferant nicht geliefert hat

Das ist am wichtigsten beim Import von Lieferanten-Feeds. Lieferanten liefern oft grundlegende Daten, lassen aber Dutzende eurer benutzerdefinierten Attribute leer. KI-Anreicherung kann die Lücken automatisch füllen und einen 40 % vollständigen Produktdatensatz ohne manuelle Arbeit auf 80 % bringen.

KI-Übersetzung

Produktlokalisierung bedeutete früher das Engagieren von Übersetzern oder die Verwaltung einer DeepL-Integration. Moderne PIMs integrieren beides.

Der Unterschied ist wichtig: DeepL ist besser für strukturierten Inhalt, bei dem buchstäbliche Genauigkeit entscheidend ist (rechtliche Hinweise, technische Spezifikationen). KI-Modelle sind besser für Marketingtext, bei dem Ton und Natürlichkeit wichtiger sind als genaue Entsprechung.

Ein gutes PIM ermöglicht es euch, zu konfigurieren, welcher Ansatz auf welche Attributtypen angewendet wird, und Übersetzungen für alle lokalisierbaren Felder in großen Mengen auszuführen.

Natürlichsprachliche Katalogabfragen

Eine der überraschendsten Fähigkeiten sind natürlichsprachliche Abfragen an euren Produktkatalog. Anstatt komplexe Filter in einer Benutzeroberfläche zu erstellen, stellt ihr eine Frage:

„Zeige mir alle aktiven Produkte in der Familie Jacken, denen eine EAN fehlt und die einen Verkaufspreis über 100 € haben."

„Welche Produkte wurden in den letzten 7 Tagen aktualisiert, aber noch nicht in den Shopify-Kanal exportiert?"

Das klingt nach einer Spielerei, wird aber bei Katalogaudits, QA-Workflows und Ad-hoc-Analysen genuinen nützlich, die sonst benutzerdefinierte Exporte und Tabellenmanipulation erfordern würden.

Import-Formelunterstützung

Beim Zuordnen einer Lieferantenspalte zu eurem Schema braucht ihr oft eine Transformation: das erste Wort extrahieren, einen kombinierten Größen-/Farbstring parsen, die Kategorie-Codes des Lieferanten in eure Taxonomie umrechnen.

KI kann sich eine Auswahl von Spaltenwerten ansehen und die richtige Transformationsformel vorschlagen. Was früher einen Entwickler oder eine sorgfältige Nachschlagetabelle erforderte, kann jetzt in Sekunden erledigt werden.

Was KI noch nicht gut macht

Genauigkeit bei spezialisierten Daten. Für Standardprodukte (Kleidung, Elektronik, Haushaltswaren) ist KI-Anreicherung zuverlässig. Für hochspezialisierte Industrie-, Chemie- oder medizinische Produkte nimmt die Genauigkeit ab und menschliche Überprüfung ist noch erforderlich.

Ersetzen menschlichen Urteilsvermögens für Top-Produkte. KI-generierter Inhalt ist in Ordnung für den langen Schwanz. Für eure meistverkauften Produkte wollt ihr immer noch einen menschlichen Texter.

Verwalten von Ausnahmen. KI ist ausgezeichnet beim Durchschnittsfall. Produkte, die aus dem normalen Muster fallen – ungewöhnliche Kategorien, hochgradig benutzerdefinierte Attribute, widersprüchliche Quelldaten – brauchen immer noch menschliche Aufmerksamkeit. Die Aufgabe des PIM ist es, diese Ausnahmen klar zu machen, damit Menschen sich auf sie konzentrieren können.

Wie ihr KI in einem PIM evaluiert

Wenn ihr bewertet, ob die KI-Fähigkeiten eines PIM real sind, stellt diese Fragen:

1. Ist KI nativ oder nachträglich hinzugefügt? Systeme, die eine KI-Schicht auf ein bestehendes Produkt aufgesetzt haben, haben einen anderen Datenzugriff als von Grund auf KI-first konzipierte Systeme. Native Integration bedeutet, dass KI alle eure Attribute, Bilder und Kontextinformationen sehen kann.

2. Könnt ihr das Modell konfigurieren? Verschiedene Aufgaben profitieren von verschiedenen Modellen. Marketingtext zu generieren ist eine andere Aufgabe als das Klassifizieren einer Taxonomie. Achtet auf PIMs, mit denen ihr konfigurieren könnt, welcher KI-Anbieter und welches Modell jede Aufgabe übernimmt.

3. Könnt ihr Operationen in großen Mengen ausführen, ohne eure Arbeit zu blockieren? KI-Operationen auf großen Katalogen sind langsam. Ein gut konzipiertes PIM führt diese als Hintergrundjobs in einer Warteschlange aus, sodass eine Massenanreicherung von 10.000 Produkten niemanden aus dem System aussperrt.

4. Unterstützt die Übersetzung sowohl KI als auch dedizierte Übersetzungsdienste? Für Märkte, in denen Textqualität entscheidend ist, liefern dedizierte Übersetzungsdienste wie DeepL bessere Ergebnisse als allgemeine KI-Modelle. Ihr wollt beide Optionen verfügbar haben.

Fazit

KI im Produktdatenmanagement hat die Schwelle vom Interessanten zum wirtschaftlich Überzeugenden überschritten. Die Teams, die am meisten davon profitieren, sind diejenigen mit großen Katalogen und begrenzten Datenteams – bei denen das Verhältnis von Artikeln zu Personen, die sie bearbeiten, manuelle Anreicherung genuinen unpraktikabel macht.

Wenn euer Katalog mehr als ein paar hundert Produkte hat und ihr noch manuell Beschreibungen schreibt oder Lieferantendaten neu formatiert, stellen die KI-Fähigkeiten in modernen PIMs echten Hebel dar. Die Frage ist nicht ob ihr KI verwenden sollt – sondern welche Implementierung ausgereift genug ist, um eurem Produktionskatalog zu vertrauen.

Die KI-Funktionen von Applosive sind in das Kernprodukt integriert, kein Premium-Add-on. Inhaltserstellung, Anreicherung, Übersetzung und Massenoperationen sind alle von Tag eins verfügbar.