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134 Was moderne KI im Shop wirklich leistet... · insights! mit Joubin Rahimi

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Grandios, dass ihr wieder dabei seid
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zu einer neuen Folge von insights!
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Mein Name ist Joubin, Joubin Rahimi und heute dabei Nils Breitmann,
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Senior Director AI der Intershop.
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Nils, schön, dass du den weiten Weg doch für euch und für dich hierher
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gemacht hast nach Dortmund.
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Genau, ich bin aus Jena gekommen.
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Dort sitzt der Hauptsitz von Intershop.
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Da machst du zwar deine Sätze zu dir und Das kann eine Rolle sagen?
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Das heißt erst mal, ein Director AI klingt mega.
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Rolle will ich auch haben.
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Genau, also ich kümmere mich bei Intershop speziell um die Themen AI.
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Einmal, wie wir das in unseren Produkten einsetzen, aber auch, wie wir überhaupt
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selber Intershop intern AI einsetzen, um die Prozesse zu automatisieren.
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Das sind natürlich zwei total spannende Umfelder, wo man da
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richtig rein drillen kann.
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Wir haben vor überm Jahr jetzt auch extra diese Rolle neu geschaffen, weil gab es
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nicht, um einfach diese Wichtigkeit des Themas auch Rechnung zu tragen.
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Wir haben gelernt, wenn man die normalen Teams nimmt, das
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Backlog ist immer voll, die Teams sind immer beschäftigt, auch
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mit Problem-Tickets, Feature-Entwicklungen, dies und das.
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Und wenn man sich nicht dediziert wirklich diesem Thema annimmt, dann kommt
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man eben nur sehr langsam vorwärts.
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Und das ist direkt schon Learning für jeden draußen, der die Teams aufstellt.
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Einfach neben dem Tagesgeschäft, das nebenher zu machen, können die
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allerwenigsten Mitarbeitende.
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Und da dann zu sagen: Ich habe jemanden, der sich voll darauf konzentriert,
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ist wahrscheinlich mega sinnvoll.
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Und das braucht natürlich dann die Unterstützung vom Vorstand.
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Anderes geht so was nicht.
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Aber letztes Mal war Markus auch Director AI?
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Er war COO, Markus Dränert, und hat aber unter ihm dann auch meine Rolle schon.
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Okay. Ich habe schon gewitzelt.
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Er hatte sich dafür stark gemacht. Er hat das gesehen.
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Ich habe schon gewitzelt.
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Der Letzte, der hier war, wurde CEO.
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Nein, nein, nein.
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Da können wir schon gratulieren.
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Es ist ja auch toll, dass wir hier einfach noch mal auch dich empfangen können,
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zweite Personen von Intershop.
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Es gibt ja zwei, drei Aspekte.
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Es gibt viel mehr Aspekte, aber zwei, drei, die wir ja heute beleuchten.
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Und eines der diesjährigen Trends in 2026 ist ja, dass wir sagen:
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Wie kann was gefunden werden?
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Wie verändert sich das?
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Ich würde gerne mal diese Kette ein bisschen durchspielen.
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Das heißt, in Bezug auf Geo, also Generative
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Search Engine Optimization oder Generative AI Optimization,
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Wie stehst du dem gegenüber?
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Ist das ein großes Thema für euch oder weniger groß?
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Wir als Intershop haben den speziellen Fokus auf B2B, auf B2B-E-Commerce.
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Wir haben da eine Plattform, die wir hauptsächlich für
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Großhändler und Hersteller bereitstellen.
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Wir haben auch B2C.
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Also letztendlich machen wir schon immer B2B und B2C und jetzt gibt es natürlich
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auch viele Fälle, B2B2C oder B2B-Händler, die nebenbei noch B2C machen.
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Wir können auch B2C, aber unser Hauptfokus ist ganz klar B2B.
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Und wir haben eben sehr stark auch darüber nachgedacht, wie dieses geo-Thema
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gerade in B2B trifft.
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Und meine Meinung ist, man muss das sehr differenziert betrachten, weil B2B ist
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auch wieder ein breites Feld, je nachdem, was wirklich die Produkte sind.
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Es gibt wirklich Produkte, die sind …
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Also es geht davon hin, von Büromaterialien bis hin zu
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Dämmwolle oder wir haben Saatgut.
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Wir haben Kunden, die das machen.
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Sehr verschieden.
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Und der Unterschied in B2B ist so ein bisschen, man hat manchmal komplexe
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Produkte, manchmal auch komplexe Prozesse, also mit Powel Workflows oder wir sehen so
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Dinge, dass es schon Rahmenverträge gibt und dann dürfen die Einkäufe nur Dinge
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sehen, die auch in diesem Rahmenvertrag sind.
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Also das sind so komplexe Dinge.
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Und natürlich der Hauptunterschied in B2B ist, man hat viele Bestandskunden.
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Es ist gar nicht so sehr dieses Neukundengeschäft, wo vielleicht der Fall
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aufkommt, dass jemand jetzt anfängt, im ChatGPT zu suchen und nicht mehr im
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Google, sondern man hat natürlich diese Beziehungen.
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Das heißt, man hat definitiv das Thema, dass durch diese
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Large-Language-Models, GenAI, dass die Leute wieder drauf gekommen sind, dass man
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einfach sein Problem auch in natürlicher Sprache formulieren kann.
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Das ist jetzt eigentlich der Hauptunterschied.
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Vielleicht, wir wurden halt jahrelang trainiert.
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Wir wussten, wie man Google benutzt.
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Man wusste vielleicht sogar mit Plus und Minus vor den Wörtern,
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das gezielt einzusetzen.
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Aber das ist eigentlich nicht der natürliche Weg, wie Menschen Geschäfte
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machen, sondern seit den Jahrtausenden, würde ich sagen, hat Verkäufer mit Käufer
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einfach irgendwie geredet, vielleicht sein Problem erläutert, was er hatte und dann
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mir die passenden Produkte gefunden.
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Und das sehe ich jetzt als den Haupttrend, weil
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durch ChatGPT kommt einfach die Erwartungshaltung wieder rein und
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die Leute denken: Das muss doch gehen.
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Dann habe ich zwei Fragen dazu.
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Und zwar anknüpfen wir an den Verkäufer redet mit Einkäufer oder Käufer
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und die haben eine Konversation.
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A: Brauchen wir überhaupt noch Webseiten, wenn das die Thematik ist?
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Ich überspitze das mal.
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Die Frage wurde mir neulich auch mal gestellt.
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Und B: Müsste der Content dann nicht komplett anders dargestellt
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werden, wenn das so wichtig ist?
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Ich habe verstanden, B2B sagt ihr, das ist nicht die höchste Prio,
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aber wenn man sagt, der hat eine Prio, wie müsste man die Webseite
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ändern, wenn es noch eine gibt?
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Ich habe ja zwei geteilt, war ja die Frage.
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Genau, meine Meinung ist, man kann es ja auf beiden Seiten machen.
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Man kann jetzt irgendwie seine Inhalte so optimieren, dass sie jetzt
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in ChatGPT hier auftauchen.
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Oder man kann das, was wir auch machen, man baut einen Co-Pilot, einen Assistenten
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in den Shop ein und der beantwortet dann dort die Frage und empfiehlt die richtigen
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Produkte oder erklärt, wie das Produkt einzusetzen ist.
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Genau, was war jetzt noch mal die Frage?
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Einmal überspitzt, gibt es noch Webseiten? Genau, ja.
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Wir hatten letztens erst geredet mit einem Elektro-Großhändler und der sagt, seine
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Elektriker, die schicken seinem Serviceteam eh oft eine WhatsApp mit einem
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Foto und sagen, ich brauche jetzt wieder so einen Sicherungskasten,
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wie der ja auf dem Bild.
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Und das zeigt ja jetzt schon, dass du den klassischen Shop einfach
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nicht unbedingt brauchst.
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Du brauchst aber jemanden, der das Problem löst und das könnte eventuell auch einfach
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so eine Sprachschnittstelle sein, wie jetzt hier ChatGPT+,
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wo dann der Handwerker auf der Baustelle oder auf dem Weg zur Baustelle sagt: Ich
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brauche noch das und das, und er spricht es einfach rein.
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Ich glaube, das möchte ich mal unterstreichen.
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Jetzt gab es im letzten Jahr auch einen neuen Standard oder einen Vorschlag für
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einen neuen Standard von Anthropic, OpenAI und so weiter, dass man die
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MCP-Schnittstelle nicht nur inhaltsbasiert macht, sondern auch die
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UI-Funktion mit reinbringt.
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Warum ist das so spannend?
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Weil dann hast du ja nicht nur die Bots, die miteinander reden, sondern du kannst
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es dann ja auch nutzen, Um über WhatsApp beispielsweise, da wird
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sicherlich auch mehr reinkommen, zu sagen, okay, dann hast du auch
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visuell auf einmal was.
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So einen Schaltschrank, hat dein Foto gemacht, reingeschickt und dann kommt
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zurück, meintest du so ein, hier ist der Preis und dann hast du einen Teil einer
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Anwendung von euch gespeist, beispielsweise.
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Finde ich auch super interessant, wobei ich auch sehe, dass jetzt gerade in Firmen
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hast du oft auch diese Microsoft-Welt.
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Dann ist Microsoft Copilot dann vielleicht schon gesetzt als der Assistent, den die
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Mitarbeiter im im Firmenkontext verwenden.
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Und dann ist auch eher die Frage: Wie kann man es da rein integrieren?
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Und das führt uns zur zweiten Frage: Wenn der Traffic da ist auf der
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Webseite, wie verändert es sich?
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Und ihr habt ja auf dem Partner-Tag, nicht nur dieses Jahr, im letzten Jahr und auch
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nicht nur im vorletzten Jahr eigentlich immer das Thema AI noch
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mal gestresst mit Copilot zusammen.
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Wo steht ihr denn da so grob und was ist euer Verständnis, wie man Copilot
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mit Intershop zusammen nutzen kann?
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Wir haben erst mal zwei Co-Pilots, einen für den Käufer und einen
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für die Verkäuferseite.
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Und der Copilot für die Käuferseite ist erst mal jetzt wie der kleine
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Chatbot, der im Shop sitzt.
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Man kennt das ja schon Und du ja auch schon vor vielen Jahren, ich glaube, 2018
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rum oder '17, da gab es mal so eine Chatbot-Welle,
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hat aber nie richtig funktioniert.
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Nur das Ding ist, jetzt funktioniert das halt.
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Das war auch richtig teuer.
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Wir haben das mal für Esprit gemacht.
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Automatisierte Beantwortung von E-Mails.
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Wir haben über 400 Tage rein investiert, um sechs Cases automatisiert
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bearbeiten zu können.
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Und hier ist jetzt wirklich das Tolle, dass das nicht mehr ist wie irgendwie eine
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Keyword-Suche, die man dann vielleicht in den Chat gibt, sondern ich
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kann mein Problem erläutern.
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Ich kann sagen, was ich vorhabe.
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Ich habe immer das Beispiel, wir haben eine neue Mitarbeiterin, die brauchen eine
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Homeoffice-Ausstattung und dann empfiehlt Copilot eben genau das Monitor, das
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Dastatur, Maus, was man alles braucht.
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Oder wir haben so ein Arbeitsschutzbeispiel.
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Da kann ich ja eben sagen, ich brauche einen gelben Bauhelm, der auf deutschen
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Baustellen zugelassen ist und dann kann der Co-Pilot in dem erweiterten Wissen
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nachschauen, was ist die richtige Norm, die man braucht, und dann mit diesem
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Normen als Filter auch die richtigen Produkte heraussuchen.
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Was ist das erweiterte Wissen?
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Prinzipiell total flexibel.
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Es kann sein, wie irgendwie Produktdatenblätter.
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In diesem Fall war das eben einfach, wo der Beschreibung dieser Normen oder
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einfach die Normen an sich, die man dem mitgibt.
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Also technisch wird dann diese Vektorsuche verwendet und dann dieses Rack Retrieval
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Augmented Generation, um einfach dem Agenten, dem Large-Language-Model,
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noch weiteres Wissen an die Hand zu geben, was er dann zur Beantwortung
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der Frage verwenden kann.
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Ohne, dass man es ja selber promptet, sondern dass er es jetzt smart hinzufügt.
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Genau.
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Und auch nicht, dass das jetzt aufwendig trainiert werden musste vorher.
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Das ist auch so ein Ding.
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Im AI kommt der oft der Zusammenhang, weil früher war es halt so, als man noch
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klassische Maschinen Learning Models, die mussten halt immer trainiert werden.
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Aber jetzt ist es so, man hat dieses generische Model, GPT, 4.
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0-mini, nehmen wir jetzt zum Beispiel, das ist fertig trainiert.
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Das hat Open AI für uns gemacht in einem aufwendigen Prozess und
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einem teuren Prozess.
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Das kann keiner selbst machen, aber trotzdem, das enthält
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dieses ganze Weltwissen.
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Aber natürlich sind jetzt nicht unbedingt die Spezialsachen drin, vielleicht dieses
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B2B-Großhandler oder so oder Herstellers.
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Das ist die Käuferseite.
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Was macht ihr denn bei der Verkäuferseite mit Copilot?
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Dort unterstützen wir eben den E-Commerce-Manager oder Partner
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Content-Retaktor auch mit dem Copilot.
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Also es gibt zum Beispiel dieser Fall, wo ich sage,
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Intershop hat eine sehr ausgefeilte Promotion-Funktionalität für
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Marketing-Promotions, ist aber auch sehr viele Screens, durch
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die man klicken muss und das anzulegen.
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Jetzt kam auch von Händlern, die das gerade nicht so oft benutzen, und sagen:
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Das würden wir gerne einfacher haben, und die
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sagen: Macht doch einfach hier und nimm doch den Copilot,
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und dann sage ich eben einfach in Worten: Lege eine Promotion an mit 10% auf
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alle Monitore und Promotion Code X.
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Und dann benutzt der Copilot im Hintergrund so ein
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Tool, nennt man das ja, diese APIs, und kann die Promotion anlegen.
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Das ist super.
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Das ist ein Fall.
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Und dann haben wir diesen Copilot für Händler dann eben noch verschiedene
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Spezialagenten eingebaut.
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Zum Beispiel gibt es den Content Agent, der Produktinformationen anreichern kann.
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Oder es gibt den Localization Agent, der es dann übersetzen kann.
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Wir arbeiten gerade an einem Pricing Agent, der jetzt auch Preisinformationen
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analysiert und dann Empfehlungen geben kann: Hier bei diesem Produkt bist du
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vielleicht jetzt über Marktpreis oder zu weit unter.
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Du verschwendest hier Marge.
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Diese Dinge, die für ein Mensch wirklich sehr aufwendig wären.
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Natürlich kann jeder hingehen, Produktdaten nehmen, die
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Produktdatenplatte raussuchen, die Informationen rausziehen, reinschreiben.
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Da ist man bestimmt lange beschäftigt und dieser Partner Content Agent, der macht
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dann vielleicht ein Produkt in 30 Sekunden.
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Recherchiert, der Hersteller lädt die Datenplatte
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runter, liest die, erstellt die Beschreibungen, Attribute sauber.
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Das ist super mächtig, weil ihr dann nicht nur sagt, Okay, so
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könntest du was anlegen, sondern das System, der Agent, tut es.
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Und warum ist das so mächtig?
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Das möchte ich noch mal unterstreichen.
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Häufig begegnen wir uns in den Cases immer mit dem Thema: Dann fasst man das zusammen
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und ich habe eine Information, wie was gemacht wird.
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Nein, der Agent macht das und das ist so mächtig, weil neue Mitarbeiter, auch
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Mitarbeitende, die müssen das nicht direkt lernen.
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Die können gleich instant wirken.
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Sie können auch ihre Idee spielen.
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Nehmen wir mal diese Coupon-Rabatt-Idee, zu sagen: Ich würde
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ganz gerne auf alle Monitore in dem Zeitraum, außer Kunden, die mehr
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als 5 Millionen gekauft haben, die bekommen das dann so.
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Und wenn der Preis dann vertraglich anders festgelegt
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ist, dann wählen wir noch mal jenes.
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Das ist ja hochkomplex und das können wir ganz gut formulieren
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und dann ist es ja auch zügig drin.
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Also zwei Sachen: Einmal, wer Intershop nicht kennt, da seid ihr wirklich mega
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stark, was ihr da machen könnt und du musst es ja nicht herumentwickeln.
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Das ist cool.
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Und jetzt kann man es auch noch viel schneller einfordern.
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Wir haben auch einige Intershop-Kunden-Auswahl, da sind ja viele
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Mitarbeitende, die sind ein bisschen älter, die sind auch vor der Rente.
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Das ist auch wirklich so ein Ding, dass dieses Wissen nicht verloren geht, dass
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man es eher vorher noch irgendwo reinpackt, auch in diesen
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Copilot-Verkäufer, dieses ganze Verkäuferfachwissen.
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Das muss irgendwo abgelegt sein und es ist ja gar nicht mal so ein Drama.
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Es kann ja unstrukturiert irgendwo stehen.
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Die Large-Language-Models kommen ja damit klar.
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Man kann es ja trotzdem indizieren.
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Oder man kann es einfach reinsprechen.
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Stimmt, auch super.
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Ein interessanter Gedanke ist auch, wie sich
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dann überhaupt die Arbeitswelt verändern wird.
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Es gibt ja so auch die Theorien, dass in Zukunft wird es eher so Teams geben aus
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Menschen und Agenten, dass man sagt, man hat zwei Menschen und vielleicht
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zehn Agenten, die die Aufgabe machen.
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Zwei Menschen noch, dass auch mal einer in den Urlaub gehen kann krank sein kann.
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Und dann verändern sich auch die Teamstrukturen und
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vielleicht auch in der Softwareentwicklung das auch aussehen wird.
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Genau, das ist eigentlich der zweite Part, den du ja mit verantwortest
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und daraus würde ich am liebsten eine eigene Folge noch machen.
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Gerne.
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Aber vielleicht können wir das noch mal abrunden.
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Wir sind jetzt also Käufer-Verkäufer.
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Da habt ihr zwei verschiedene Co-Pilots.
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Sind das technisch auch zwei oder ist das einer?
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Und wenn ja, warum ist es das?
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Das sind technisch auch zwei, weil dahinter liegt diese
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Agent-und Tool-Architektur.
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Das heißt, man hat immer das LLM, man hat sein System-Prompt, dem man
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erst mal beschreibt, was es macht und gibt dem Large-Language-Model dann Werkzeuge an
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die Hand, damit es eben zum Beispiel auch mal eine API, eine Schnittstelle aufrufen
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kann oder erweitertes Wissen abfragen kann.
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Und wenn man das erst mal verstanden hat, ist es eigentlich so mind-blowing, würde
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ich fast sagen, weil man gibt dem Agenten nur die Tools und beschreibt,
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was die Tools machen.
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Es gibt auch jetzt diese Standard-MCP, dann ist das schon alles
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ganz sauber gelöst.
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Und der Agent entscheidet dann selbst, was jetzt führt die Anfrage des Kunden, eben
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das passende Tool ist, was er aufrufen muss.
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Ein Beispiel: Er will jetzt einfach seine Rechnung sehen.
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Dann hat man ihm ein Tool gegeben, was eben Rechnungen aus dem ERP laden kann und
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dann weiß der Agent, okay, er geht zum Rechnungen, dann wird das Tool, wo das
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passende sein, und benutze ich das mal, um jetzt eine Rechnung abzufragen.
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Und ohne, dass ich ein Stück programmiert habe da drin.
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Und Mindblowing ist halt, dass man es gar nicht selber durchdenken muss, sondern
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dass die AI das sich selber schon erschließt.
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Ja, ja.
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Natürlich kann man auch nie 100% vorher sagen, was jetzt auch passieren wird.
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Das ist halt natürlich dann …
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Ist halt so, in dieser ganzen Funktionsweise, dieser
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Large-Language-Model, ist ja immer diese Temperature drin.
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Das ist halt immer ein bisschen der Zufall.
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Das heißt, es ist nicht jedes Mal exakt gleich und dann haben natürlich auch
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kleine Änderungen in den Ausgangswerten.
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Die können dann auch finden, größere Änderungen haben.
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Das ist dann eben auch die Kunst, das so zu konfigurieren, dass es funktioniert.
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Und da sagen wir als Intershop auch immer: Da muss dann auch immer ein
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Implementierungspartner wie synaigy einfach auch mit rein.
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Die Experten, die das dann in den konkreten Kundenfall einfach mit anpassen.
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Ja, ist von Kunde zu Kunde auch unterschiedlich.
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Hängt von den Datenmengen und Themen ab.
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Genau, und was wir auch sehen, wenn die Kunden das erst mal sehen, dann
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kriegen die richtig gute Ideen, auf die wir selbst nicht kommen würden und die
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können dann im Projekt sehr leicht umgesetzt werden.
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Und damit ihr noch gute Ideen entwickelt könnt, wrappe ich das hier mal ab.
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Was du direkt am Anfang rausgehauen hast, ist, dass man AI und das Thema einfach
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nicht nebenher machen kann, sondern dass ihr den Schritt gegangen seid, ein eigenes
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Team zu haben, das du führen darfst und dann für die eigene und für
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den Kunden Sachen entwickelt.
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Das, finde ich, ist ein super Learning.
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Zweitens, was jetzt zum Schluss kam, ist dieses: Es gibt nicht den einen Agent,
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sondern es gibt mehrere und die Agents wissen auch selber schon, was sie
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können und wen sie dafür brauchen.
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Das finde ich auch noch wichtig.
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Und das Dritte ist das Thema, die Agents können auch machen,
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dass ihr das auch direkt so implementiert habt und dass das so
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wahnsinnig wertvoll ist.
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Ich würde gerne mit dir auch noch, weil das schaffen wir zeitlich gar nicht,
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in die Thematik der Prozesse eingehen, weil das haben wir eigentlich mit dem
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Co-Pilot nur gestriffen: Er macht was.
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Aber sagst du, ist das eine Folge, da könnten wir noch mal
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in die Tiefe reingehen? Klar, gerne.
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Das ist super.
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Dann würde ich sagen, ihr wartet bis zur nächsten Folge und wir drehen sie gleich,
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weil das ist bestimmt auch noch mal mind-blowing, was das angeht.
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Nils, danke erst mal für deine Insights heute und für die Einblicke.
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Danke schön.