Die Feiertagssaison könnte durchaus weniger fröhlich ausfallen, wenn es nach der KI geht.
KI dringt immer tiefer in den Einzelhandel vor und wirft die Frage auf, wie viele menschliche Arbeitskräfte – insbesondere befristet beschäftigte Saisonkräfte – in den kommenden Jahren noch benötigt werden. Angesichts des wachsenden Drucks auf Händler, Kosten zu senken und den Service zu beschleunigen, beginnen neue KI-gestützte Systeme, Aufgaben zu übernehmen, die einst von großen saisonalen Belegschaften erledigt wurden.
Gaurav Saran, CEO von ReverseLogix, steht an vorderster Front dieses Wandels und sprach mit FOX Business über dieses Thema. Sein Unternehmen bietet eine cloudbasierte End-to-End-Plattform für das Retourenmanagement, die einen der zeitaufwendigsten Bereiche im Einzelhandel automatisieren soll: die Bearbeitung von Kundenretouren.
Die Versprechen der KI
Jahrzehntelang waren Händler stark auf befristet beschäftigte Saisonkräfte angewiesen, um die Flut an Retouren nach großen Einkaufszeiträumen zu bewältigen. Die Beschäftigten prüften die Artikel in der Regel von Hand, füllten Formulare aus, entschieden, ob Produkte für den Wiederverkauf geeignet waren, und leiteten sie entsprechend weiter. Saran zufolge ist dieser Ansatz grundsätzlich langsam, uneinheitlich und teuer.
„Die meisten unserer Kunden konnten die Geschwindigkeit und Genauigkeit des Retourenprozesses um das Zwei- bis Dreifache verbessern“, sagte Saran. Auf Grundlage der aktuellen Einführungstrends schätzt er, dass bereits im kommenden Jahr eine „ziemlich beträchtliche Zahl“ an Arbeitskräften – zwischen 20 % und 30 % – ersetzt werden könnte.
Die Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt im Einzelhandel sind erheblich. Saisonarbeit bot traditionell flexible Beschäftigungsmöglichkeiten für Studierende, Rentner und andere, die kurzfristig Geld verdienen wollten. Wenn Händler zu dem Schluss kommen, dass Maschinen Retouren schneller und zuverlässiger bearbeiten können, könnte die Zahl der verfügbaren Saisonarbeitsplätze deutlich zurückgehen.
Ein neues Modell für Retouren
ReverseLogix wurde 2014 gegründet und verwaltet jeden Schritt auf dem Weg eines Produkts, nachdem ein Kunde eine Retoure eingeleitet hat. Das System überwacht die Prüfung, Reparatur, Wiedereinlagerung oder das Recycling. Durch die Zusammenführung dieser Schritte auf einer digitalen Plattform erhalten Unternehmen laut Saran in Echtzeit Einblick in ihre Rückwärtslogistik und beseitigen zugleich die Unstimmigkeiten der manuellen Bearbeitung.
Traditionell führten die begrenzten Kontrollmöglichkeiten über Lager und Vertriebskanäle zu hohen Kosten und einem frustrierenden Kundenerlebnis. Händler mussten außerdem befristet Beschäftigte einstellen und schulen, um Produktschäden zu erkennen, Bestellinformationen zu überprüfen und das Wiederverkaufspotenzial einzuschätzen – Aufgaben, die Urteilsvermögen und Erfahrung erforderten.
„Bei Saisonkräften ist eine gewisse Schulung erforderlich, damit sie die nötige Expertise entwickeln, um sich die Dinge anzusehen“, merkte Saran an. „All das verursacht im Vergleich zu einer KI-basierten visuellen Prüfung zusätzliche Kosten und Zeit.“
Anhand von Produktbildern und Zustandsdaten trainierte KI-Modelle können den Bewertungsprozess standardisieren, menschliche Fehler reduzieren und die Entscheidungsfindung verbessern, sagte er. Mit zunehmendem Lernen der Algorithmen erwartet er, dass die Genauigkeit die der herkömmlichen manuellen Prüfung übertreffen wird.
Der nächste Schritt zur Automatisierung
Logistik- und Einzelhandelsunternehmen suchen nach Möglichkeiten zur Kostensenkung – und das zu einer Zeit, in der Lohndruck, Lieferkettenkosten und veränderte Verbrauchererwartungen die Gewinnmargen belasten.
Saran zufolge sorgt Automatisierung für mehr Planbarkeit während der Spitzenzeiten im Einzelhandel und macht den hektischen Versuch überflüssig, kurzfristig Personal einzustellen. Schnellere Bearbeitungszeiten können außerdem mehr Produktwert erhalten, weil Artikel wieder in die Regale gelangen, bevor die Nachfrage nachlässt.
Dieser Druck, effizienter zu arbeiten, spiegelt breitere Entwicklungen in der US-Wirtschaft wider, wo die Einführung von KI Veränderungen bei den Belegschaften und Entlassungen ausgelöst hat, die für Schlagzeilen sorgen. Unternehmen prüfen zunehmend, für welche Rollen tatsächlich menschliches Urteilsvermögen erforderlich ist und welche Aufgaben Maschinen übernehmen können.
KI in kundenorientierten Rollen
Der Wandel geht über die Lager hinaus. Die KI-Expertin und Unternehmensstrategin Marva Bailer erklärte gegenüber FOX Business, dass KI die Belegschaft im Weihnachtsgeschäft „auf sichtbare und unsichtbare Weise“ verändert habe.
Früher stellten Händler Verkaufsmitarbeiter ein, um grundlegende Fragen zu beantworten, Kunden den Weg zu weisen oder Artikel zu finden. Heute können KI-Tools einen großen Teil dieser Arbeit übernehmen. Laut Bailer verringern Hilfestellungen an Selbstbedienungskassen, interaktive Produktsuche, Echtzeitübersetzung und digitale Wegweiser in Stoßzeiten den Bedarf an zusätzlichem Personal.
Auch Engpässe an den Kassen – einst ein wesentlicher Grund für die Einstellung von Saisonkräften – haben sich in vielen Geschäften durch KI-gestützte Systeme wie mobiles Scannen und Bezahlen sowie die automatisierte Artikelerkennung entschärft. Diese Technologien tragen dazu bei, gleichmäßige Warteschlangen aufrechtzuerhalten, ohne zusätzliches Personal zu benötigen.
Dennoch betonte Bailer, dass KI Beschäftigte häufig ergänzt, statt sie zu ersetzen. Indem die Tools Routinevorgänge übernehmen, können sich Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter „auf Service, Ausnahmefälle und die menschlichen Momente konzentrieren, die die Saison prägen“, sagte sie.
Menschliche Rollen verändern sich
Saran stimmt zu, dass nicht alle mit Retouren verbundenen Arbeitsplätze verschwinden werden. Zwar erwartet er in den kommenden Jahren einen „dramatischen“ Rückgang des Personalbedarfs, doch Menschen blieben bei komplexeren oder mehrdeutigen Fällen unverzichtbar – ebenso wie bei der Interpretation von Analysen und der Konfiguration von Systemen.
Wenn KI repetitive Aufgaben übernimmt, werden die verbleibenden Rollen wahrscheinlich anspruchsvollere Fähigkeiten zur Entscheidungsfindung erfordern. Dieser Wandel könnte die Möglichkeiten für Berufseinsteiger verringern, aber die Nachfrage nach stärker spezialisierten Arbeitskräften erhöhen, die automatisierte Systeme verwalten, optimieren und überwachen können.
Wie sich die Belegschaft im Einzelhandel langfristig entwickelt, könnte davon abhängen, wie schnell Unternehmen diese Tools einsetzen und wie gut sich Beschäftigte anpassen können. Klar ist jedoch, dass die Landschaft der Saisonarbeit – ein vertrauter Bestandteil der Feiertagswirtschaft – durch KI bereits neu gestaltet wird.
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