Produktdaten kommen im Unternehmensalltag selten aus einer einzigen Quelle. Sie liegen im ERP, in Lieferantenlisten, in Excel-Dateien, in alten Katalogen oder bereits in verschiedenen Zielsystemen.
Gleichzeitig steigen die Anforderungen: Shops, Marktplätze, Kunden und E-Procurement-Plattformen erwarten vollständige, strukturierte und passende Informationen. Genau dort entsteht in vielen Unternehmen ein hoher manueller Aufwand. Teams suchen Daten zusammen, gleichen Inhalte ab, formulieren Texte neu, ordnen Produkte ein und bereiten Exporte für unterschiedliche Anforderungen auf.
Wenn in diesem Umfeld heute von KI die Rede ist, geht es deshalb nicht um einen allgemeinen Technologietrend. Relevant wird das Thema dort, wo wiederkehrende Aufgaben im Produktdatenmanagement effizienter erledigt werden können.
Genau das hat nextPIM im Webinar „KI im PIM-Alltag: Von komplexen Produktdaten zu smarten Exporten mit nextPIM“ gezeigt: nicht KI als Selbstzweck, sondern als praktische Unterstützung in konkreten Arbeitsschritten. Das Webinar beschreibt selbst typische Probleme wie komplexe Excel-Listen, unterschiedliche Kunden- und Plattformanforderungen sowie viel Copy-and-paste im Tagesgeschäft.
Die Aufzeichnung ist auf YouTube verfügbar.
Inhaltsverzeichnis des Beitrags
Nutzen Sie unser Inhaltsverzeichnis, um schnell an die gewünschte Stelle im Beitrag zu gelangen.
- Was bedeutet eigentlich: „Wir arbeiten mit KI“?
- Warum KI im Produktdatenmanagement gerade jetzt relevant ist
- Wo KI im Produktdatenmanagement tatsächlich unterstützen kann
- Wie nextPIM KI konkret einsetzt
- Was KI im PIM nicht ersetzt
- Fazit
Was bedeutet eigentlich: „Wir arbeiten mit KI“?
Der Begriff KI wird oft sehr unscharf verwendet. Mal ist damit ChatGPT gemeint, mal ein Sprachmodell, mal ein Softwareanbieter und manchmal einfach jede Form von Automatisierung. Für einen Beitrag über Produktdatenmanagement lohnt sich deshalb eine kurze Einordnung:
Künstliche Intelligenz ist zunächst ein Oberbegriff. In der aktuellen Diskussion geht es häufig um generative KI, also Systeme, die Inhalte erzeugen oder Vorschläge machen können.
Dazu zählen große Sprachmodelle, auch Large Language Models oder kurz LLMs genannt. Bekannte Anwendungen sind etwa ChatGPT von OpenAI oder Gemini von Google. Diese Systeme können Sprache verarbeiten, Informationen strukturieren und auf Basis vorliegender Daten Texte oder Vorschläge generieren.
Für das Produktdatenmanagement ist aber weniger entscheidend, welches Modell im Hintergrund arbeitet, sondern wie eine Software diese Fähigkeiten nutzbar macht.
Wenn nextPIM davon spricht, mit KI zu arbeiten, ist damit nicht einfach ein externer Chat gemeint. Gemeint ist vielmehr, dass KI innerhalb konkreter Produktdatenprozesse eingesetzt werden kann: etwa dann, wenn aus vorhandenen Produktinformationen Textentwürfe entstehen, Produkte einer Zielkategorie vorgeschlagen werden oder Exporte intelligent ergänzt und aufbereitet werden.
Warum KI im Produktdatenmanagement gerade jetzt relevant ist
Viele Unternehmen haben nicht zu wenige Produktdaten, sondern zu viele Daten an zu vielen Stellen. Informationen liegen verteilt vor, sind unterschiedlich gepflegt und müssen dennoch in einer Form bereitgestellt werden, die für verschiedene Kanäle funktioniert. Gerade im technischen Handel ist das besonders relevant: hohe Artikelvolumen, viele Lieferanten, unterschiedliche Kundenanforderungen und ein hoher Druck zur Automatisierung prägen dort den Alltag.
Der eigentliche Aufwand entsteht deshalb oft nicht bei einer einzelnen großen Aufgabe, sondern in den vielen kleinen, wiederkehrenden Zwischenschritten. Daten müssen geprüft, ergänzt, textlich formuliert, zugeordnet und exportfähig gemacht werden. Genau in diesen Routinen liegt der praktische Nutzen von KI. Das Webinar formuliert den Punkt treffend: Die Frage ist nicht, ob KI alles übernimmt, sondern wie sie Routinearbeit sinnvoll unterstützt.
Das passt auch zur Positionierung von nextPIM. Die Plattform richtet sich an Unternehmen, die pragmatische Lösungen suchen, schnell produktiv werden wollen und Produktdaten nicht erst durch lange Einführungsprojekte beherrschbar machen möchten. KI wird damit nicht als zusätzliche Komplexität verstanden, sondern als Werkzeug innerhalb eines bereits strukturierten Produktdatenprozesses.
Wo KI im Produktdatenmanagement tatsächlich unterstützen kann
KI ist im Produktdatenmanagement vor allem dort stark, wo aus vorhandenen Daten wiederkehrend verwertbare Ergebnisse entstehen sollen. Sie kann Informationen neu formulieren, Strukturen interpretieren, Vorschläge machen und Prozesse beschleunigen. Gleichzeitig ersetzt sie keine Produktdatenstrategie und keine fachliche Prüfung.
In der Praxis heißt das: KI ist besonders hilfreich, wenn Teams heute viel Zeit für standardisierbare oder wiederkehrende Aufgaben aufwenden. Also nicht dort, wo strategische Entscheidungen getroffen werden, sondern dort, wo Daten nutzbar gemacht werden müssen. Genau diese Sichtweise verfolgt nextPIM im Webinar. Die KI arbeitet auf Basis der vorhandenen Daten im System, macht Vorschläge und soll vor allem Tempo und Stabilität in die Prozesse bringen.
Wie nextPIM KI konkret einsetzt
Der entscheidende Punkt ist, dass KI in nextPIM nicht losgelöst neben dem eigentlichen Produktdatenprozess steht. Sie ist dort sinnvoll, wo ohnehin täglich gearbeitet wird. Das System selbst ist darauf ausgelegt, Produktdaten zentral zu bündeln und für verschiedene Zielkanäle nutzbar zu machen. KI erweitert diese Logik um die Fähigkeit, Vorschläge zu erstellen und manuelle Routinen zu beschleunigen.
Springen Sie jetzt zu Ihren gewünschten Beiträgen:
- Produkttexte schneller aus bestehenden Daten ableiten
- Kategorien schneller und konsistenter zuweisen
- Smarte Exporte für unterschiedliche Anforderungen vorbereiten
1. Produkttexte schneller aus bestehenden Daten ableiten
Ein klassischer Engpass im Produktdatenmanagement sind Texte. Gerade bei großen Sortimenten müssen Kurztexte, Langtexte oder andere textnahe Inhalte in konsistenter Qualität vorliegen. Häufig fehlen dafür Zeit, personelle Kapazitäten oder eine saubere Ausgangsbasis.
Im Webinar zeigt nextPIM, wie Produkttexte direkt im PIM auf Basis vorhandener Daten erzeugt werden können. Die KI erstellt dabei Textentwürfe aus den bereits vorliegenden Produktinformationen. Diese Vorschläge werden zunächst in einer Vorschau angezeigt, anschließend geprüft, bei Bedarf angepasst und erst dann in die jeweiligen Felder übernommen. Zudem lassen sich über eine Promptverwaltung Arbeitsanweisungen für unterschiedliche Felder definieren, etwa für verschiedene Textarten.
Der Mehrwert liegt dabei nicht einfach darin, dass „KI Texte schreibt“. Viel wichtiger ist, dass vorhandene Produktinformationen schneller in nutzbare Inhalte überführt werden. Für Teams bedeutet das weniger manuelle Erstformulierung, weniger Copy-and-paste und mehr Konsistenz bei großen Artikelmengen.
2. Kategorien schneller und konsistenter zuweisen
Neben Texten gehört auch die Kategorisierung zu den Aufgaben, die in vielen Unternehmen überraschend viel Zeit kosten. Das liegt nicht nur an der Menge der Produkte, sondern auch daran, dass Herstellerstrukturen oft nicht zur eigenen Kategoriesystematik passen. Neue Lieferanten und zusätzliche Sortimente verschärfen dieses Problem weiter.
Im Webinar zeigt nextPIM auch hierfür einen KI-gestützten Ansatz. Das System übergibt der KI die Zielkategoriestruktur, analysiert die Produkte und schlägt für einzelne Artikel passende Zielkategorien vor. Der Mensch entscheidet am Ende, welche Zuordnung übernommen wird.
Gerade darin liegt der praktische Nutzen: KI nimmt die Fachlichkeit nicht ab, aber sie reduziert die Zahl rein manueller Zuordnungsentscheidungen. Bei wachsenden Sortimenten kann das die Produktpflege spürbar beschleunigen und gleichzeitig für mehr Einheitlichkeit sorgen.
3. Smarte Exporte für unterschiedliche Anforderungen vorbereiten
Besonders deutlich wird der Nutzen von KI dort, wo Produktdaten nicht nur im System gepflegt, sondern in der richtigen Form an Dritte ausgegeben werden müssen. Denn genau an diesem Punkt treffen interne Datenstrukturen auf externe Anforderungen.
Damit haben wir ein Szenario, das viele Unternehmen kennen: Unterschiedliche Kunden, Plattformen oder Zielsysteme erwarten jeweils eigene Formate, Pflichtfelder und Strukturen. KI kann hier unterstützen, indem sie Inhalte oder Eigenschaften im Exportkontext passend vorbereitet und ergänzt.
Für nextPIM ist dieser Anwendungsfall besonders naheliegend, weil die Plattform genau dafür gebaut wurde, Produktdaten an Shops, Marktplätze und Partner auszuspielen. Auch verschiedene Kooperationen und Schnittstellen im technischen Handel zielen darauf, strukturierte Produktdaten zuverlässig in angeschlossene Systeme zu übergeben.
Damit wird ein wichtiger Punkt sichtbar: KI im PIM ist nicht nur ein Thema der Texterstellung. Sie kann auch dort unterstützen, wo Produktdaten kanal- und anforderungsgerecht nutzbar gemacht werden müssen. Gerade im B2B- und PVH-Umfeld ist das oft der Bereich, in dem aus guter Datenpflege erst echter operativer Nutzen entsteht.
Was KI im PIM nicht ersetzt
So hilfreich KI in diesen Prozessen sein kann, sie ersetzt kein strukturiertes Produktdatenmanagement. Wenn Datenquellen ungeordnet sind, Attribute uneinheitlich gepflegt werden oder Zuständigkeiten unklar bleiben, entstehen durch KI nicht automatisch bessere Ergebnisse. Sie arbeitet immer auf Basis dessen, was vorhanden ist.
Genau deshalb ist der Kontext von nextPIM wichtig. Die Plattform setzt auf ein standardisiertes Datenmodell und vorgedachte Prozesse, damit Unternehmen Produktdaten überhaupt erst konsistent konsolidieren, anreichern und verteilen können. Erst auf dieser Basis kann KI sinnvoll unterstützen.
Ebenso wichtig ist die fachliche Kontrolle. Das macht deutlich, dass die KI Vorschläge liefert, der Mensch aber entscheidet. Diese Haltung ist aus unserer Sicht auch die richtige: KI sollte Teams entlasten, nicht Verantwortung verschleiern.
Fazit: KI unterstützt dort am meisten, wo Produktdatenprozesse heute Zeit kosten
KI ist im Produktdatenmanagement dann besonders wertvoll, wenn sie nicht als Buzzword verstanden wird, sondern als konkrete Unterstützung innerhalb bestehender Prozesse.
Unser Webinar „KI im PIM-Alltag: Von komplexen Daten zu smarten Exporten mit nextPIM“ zeigt praxisnah, wie sich wiederkehrende Aufgaben rund um Produkttexte, Kategorisierung und Exporte beschleunigen lassen, ohne die fachliche Kontrolle aus der Hand zu geben.
Die Aufzeichnung ist auf YouTube verfügbar.
Damit wird auch klar, worin der eigentliche Nutzen liegt: nicht darin, Produktdaten „von KI erledigen zu lassen“, sondern darin, Teams von Routinen zu entlasten und vorhandene Informationen schneller in nutzbare Ergebnisse zu überführen. Für Unternehmen mit vielen Artikeln, mehreren Datenquellen und unterschiedlichen Zielkanälen ist genau das oft der entscheidende Hebel.