Die CommerceClarity-Gründer haben diese Prozesse selbst geführt und erst dann automatisiert.

Am Anfang stand keine These über KI, sondern ein Problem, auf das wir in mehr als 15 Jahren immer wieder gestoßen sind, in jedem Handelsunternehmen, das wir aufgebaut oder geführt haben.

Wir haben FMCG bei Amazon in Italien und Spanien geführt, mit Ergebnisverantwortung für mehr als 3 Mrd. €. Wir haben Everli von 10 Mitarbeitenden auf 300 in vier Ländern und über 100 Mio. € Umsatz gebracht, mit mehr als 100 Mio. US-Dollar eingeworbenem Kapital. Wir haben einen Elektronikhändler von null auf 30 Mio. € aufgebaut, das Order-Management-System hinter Zalandos Connected Retail entwickelt, das 10.000 europäische Händler nutzen, und die Omnichannel-Ebene in Shopify Core gebaut.

Verschiedene Unternehmen. Dieselbe Woche.

Eine Produkteinführung, blockiert durch fehlende Attribute. Ein Marktplatz, der einen Feed ablehnt, weil sich eine Regel geändert hat. Ein neuer Markt mit 100.000 Produkten, die korrekte Inhalte in einer Sprache brauchen, die niemand im Team spricht.

Jedes Mal sah die Lösung gleich aus: Tabellen, Agenturen, Offshore-Teams und jemand, der um 20 Uhr noch Fehler behebt.

Irgendwann haben wir verstanden, warum. Der Produktkatalog ist die Grundlage für alles. Die Suche liest ihn. Anzeigen hängen von ihm ab. Marktplätze validieren gegen ihn. Das Merchandising sortiert nach ihm. Regaletiketten werden aus ihm erzeugt. Jedes nachgelagerte System geht davon aus, dass der Produktdatensatz stimmt, und liefert unbemerkt Fehler, wenn er nicht stimmt.

Der Handel gibt für diese Komplexität bereits Milliarden aus: PIMs, um die Daten zu speichern, Feed-Manager, um sie zu verteilen, dann Agenturen und Offshore-Teams für das, was diese Systeme nicht leisten. Die Systeme wurden gebaut, um Daten zu verwalten, nicht um die Arbeit zu erledigen.

Jetzt gibt es einen neuen Leser dieser Daten: KI-Agenten. Sie beginnen, im Auftrag von Verbrauchern zu suchen, zu vergleichen und zu kaufen, und bis 2030 könnten sie bis zu 5 Billionen US-Dollar des weltweiten Einzelhandelsumsatzes vermitteln. Sie deuten unsaubere Daten nicht so, wie ein Mensch es tut. Sie lesen den Datensatz.

Fehlt die Information, existiert das Produkt für den Agenten praktisch nicht. Und jeder Händler baut diese Zukunft auf dem Produktkatalog auf, den er heute hat.

Also haben wir die Ebene gebaut, die das löst: spezialisierte KI-Agenten, die die Arbeit am Produktkatalog im Handel erledigen. Sie laufen auf unserer Plattform, im Produktivbetrieb in den Katalogen unserer Kunden, und für jeden veröffentlichten Wert ist eine Person verantwortlich.

Wir sind ein Produktunternehmen, kein weiteres Tool zum Konfigurieren und keine Agentur, die ein Projekt abliefert und dann geht.

Die Agenten sind das Produkt. Und die Retail Engineers, die sie beim Kunden einführen, arbeiten Seite an Seite mit den Entwicklern, die sie bauen.