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PIM trifft KI: Wie Künstliche Intelligenz die automatisierte Produkt-Anreicherung revolutioniert
KI im PIM: Automatisierte Produkt-Anreicherung
Produktdaten anzureichern kostet Zeit. Produktmanager ordnen Merkmale zu, schreiben Texte und verschlagworten Bilder, oft für Tausende Artikel und mehrere Sprachen. Ein PIM-System schafft die Struktur dafür, die eigentliche Arbeit bleibt aber häufig Handarbeit.
Mit KI im PIM ändert sich das gerade spürbar. KI-Modelle übernehmen Aufgaben, die bisher nur Redakteure erledigen konnten: Sie schlagen Kategorien vor, formulieren Texte aus technischen Merkmalen und erkennen, was auf einem Produktbild zu sehen ist. Viele PIM-Anbieter haben solche Funktionen inzwischen eingebaut, etwa ATAMYA oder Viamedici.
Drei Anwendungen für KI im PIM
Kategorien und Merkmale vorschlagen. Ein KI-Modell analysiert ein Produktbild oder einen kurzen Lieferantentext. Es erkennt, ob es um ein Langarm- oder Kurzarmshirt geht, bestimmt die Farbe und ordnet das Produkt der passenden Kategorie zu. Das spart beim Onboarding neuer Artikel viel Zeit.
Texte aus Merkmalen erzeugen. Generative KI formuliert aus den Merkmalen im PIM, etwa Material, Passform und Farbe, einen Produkttext. Je nach Kanal kann der Ton sachlich oder werblich sein. Gerade bei großen Sortimenten entsteht so eine erste Fassung, die ein Redakteur nur noch prüft.
Bilder automatisch verschlagworten. Bilderkennung erkennt nicht nur das Produkt, sondern auch Details wie einen V-Ausschnitt oder einen Reißverschluss. Die Schlagworte landen im PIM oder DAM und verbessern die interne Suche und die Filter im Shop.
In der Praxis: Drei Schritte zu KI im PIM
Mensch und KI zusammen arbeiten lassen. KI liefert Vorschläge, ein Mensch prüft und gibt frei. Das PIM sollte diesen Freigabeschritt im Workflow abbilden, damit kein ungeprüfter Text online geht.
Auf saubere Daten achten. KI ist nur so gut wie die Daten, mit denen sie arbeitet. Vollständige und gut strukturierte Daten im PIM sind die Voraussetzung dafür, dass die Ergebnisse zum eigenen Sortiment und Ton passen.
Klein anfangen. Starten Sie mit einer klar abgegrenzten Aufgabe, etwa der Zuordnung von Farben oder der Übersetzung einfacher technischer Angaben. Wenn das funktioniert, folgt die nächste.
„73 % der Konsumenten finden nicht alle Produktinformationen, die sie für eine sichere Kaufentscheidung brauchen.“
Fazit
KI im PIM ist kein Zukunftsthema mehr. Sie setzt genau dort an, wo heute die meiste Zeit verloren geht: bei der Anreicherung von Produktdaten. Das PIM liefert Struktur und Datenqualität, die KI übernimmt Routinearbeit. Wer beides verbindet, bringt Produkte schneller und besser beschrieben auf die Kanäle.
Sie möchten wissen, wo KI in Ihren Produktdaten-Abläufen am meisten bringt? Sprechen Sie uns an.
Mehr zum Thema: Generative AI und KI-Agenten im PIM · Model Context Protocol (MCP) · ATAMYA: KI-Funktionen im PIM
Über den Autor
Matthias Kant ist Geschäftsführer der Digitize! GmbH, die hinter PIM-Consultants steht. Vorher war er im Marketing für den Independent Aftermarket bei Continental tätig sowie Projektleiter und Partner bei der Droege Group und bei KMC Marketing Consultants. Heute begleitet er Hersteller und Händler herstellerneutral bei der Auswahl und Einführung von PIM-Systemen. Mehr über das Team
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