Einzelhändler scheitern selten an der Strategie. Sie scheitern an der Umsetzung – und die Umsetzung hängt fast immer von Daten ab, die sich mit der falschen Geschwindigkeit, zwischen den falschen Systemen, zur falschen Zeit bewegen.

Stellen Sie sich einen mittelgroßen Modeeinzelhändler vor, der sich auf ein großes Promotions-Event vorbereitet. Ihre Pricing-Engine verfügt über die richtige Abschlagslogik. Ihre E-Commerce-Plattform ist bereit. Aber das Bestandssystem – das noch immer auf einem nächtlichen Batch-Feed läuft – spiegelt die Abverkaufsdaten des Nachmittags nicht wider. Wenn die KI-gesteuerte Nachbestellungsempfehlung ausgelöst wird, ist der Fehlbestand online bereits eingetreten. Ein Wettbewerber mit Echtzeiteinblick in den Bestand sichert sich stattdessen den Kauf.

Dies ist kein hypothetischer Sonderfall. Es ist die tägliche Realität für Einzelhändler, die fragmentierte Integrationslandschaften verwalten – und es ist der wichtigste Grund, warum KI-Investitionen im Einzelhandel ihr Potenzial nicht ausschöpfen.

Warum Integration der KI-Engpass im Einzelhandel ist

KI-Modelle sind nur so gut wie die Daten, auf die sie zugreifen können, und nur so schnell wie die Systeme, die sie übertragen. Einzelhandelsumgebungen gehören zu den komplexesten in der Unternehmens-IT: Point-of-Sale-Systeme, E-Commerce-Plattformen, Loyalty-Engines, ERP, Lagerverwaltung, Lieferantennetzwerke und ein wachsendes Portfolio an SaaS-Anwendungen – alle erzeugen Daten, alle müssen in Echtzeit miteinander kommunizieren.

Fragmentierte Integration, wie Punkt-zu-Punkt-Verbindungen, isolierte Middleware und Batch-Pipelines, die nur alle paar Stunden aktualisiert werden, bremst die KI nicht nur aus, sondern verschlechtert sie schleichend. Personalisierung kommt erst an, wenn der Moment bereits vorüber ist. Demand Sensing wird zum Musterabgleich von Daten von gestern. Dynamische Preisgestaltung ist weder dynamisch noch ein Wettbewerbsvorteil, wenn das System jedes Wettbewerbers bereits aktualisiert wurde, bevor Ihres aktualisiert wurde. KI-Modelle sind nur so intelligent wie die Daten, die in sie einfließen, und veraltete Daten liefern überzeugende Antworten auf Fragen, die das Unternehmen bereits vor Stunden nicht mehr gestellt hat.

Der Weg zur KI im Einzelhandel beginnt vor allem mit der Integration.

Was Einzelhändler tatsächlich zu lösen versuchen

Herausforderungen bei der Integration im Einzelhandel konzentrieren sich auf vier anhaltende Problempunkte:

• Omnichannel-Konsistenz in Echtzeit: Kunden erwarten dieselbe Bestandswahrheit, unabhängig davon, ob sie online stöbern, die App nutzen oder einen Mitarbeiter fragen. Wenn Pricing- und Bestandsdaten mit unterschiedlicher Geschwindigkeit durch nicht verbundene Kanäle fließen, bricht die Konsistenz zusammen—und mit ihr das Kundenvertrauen.
• Agilität der Lieferkette: Volatilität bei Zöllen, sich verändernde Lieferantenbeziehungen und unvorhersehbare Nachfrage erfordern eine Integration, die Änderungssignale sofort weitergeben kann – von einer Lieferantenaktualisierung in einem ERP-System bis hin zu einer Nachschubentscheidung in einem Lagerverwaltungssystem, ohne manuelle Eingriffe dazwischen.
• KI-gestützte Personalisierung in großem Maßstab: Für die Bereitstellung personalisierter Angebote in Echtzeit sind einheitliche Kundendaten erforderlich: Transaktionshistorie, Browsing-Verhalten, Loyalitätsstatus und aktueller Warenkorb – alles steht der KI-Engine im Moment der Interaktion zur Verfügung.
• Ökosystemkomplexität: Der moderne Einzelhandel basiert auf einem Ökosystem aus Partnern, Marktplätzen, Logistikdienstleistern und Fintech-Services. Jede erfordert eine zuverlässige, geregelte Integration, die skaliert werden kann, ohne zur Wartungslast zu werden.

Das sind keine neuen Probleme. Neu ist die Erwartung—von Kunden, Vorständen und Wettbewerbsmärkten—, dass sie jetzt gelöst werden, nicht über eine mehrjährige Roadmap.

Wie vernetzter Einzelhandel in der Praxis aussieht

Stellen Sie sich ein weiteres Szenario vor: ein Lebensmittelhändler, der einen Onlinekauf-mit-Abholung-in-der-Filiale-Service (BOPIS) betreibt. Ein Kunde gibt um 9:00 Uhr eine Bestellung auf. In einer fragmentierten Umgebung berührt diese Bestellung sechs Systeme—E-Commerce, OMS, WMS, ERP, Kundenbindung und Auftragsabwicklung in der Filiale—, jedes mit eigenen Integrationsmustern, Latenzen und Fehlerbehandlungen. Das 30-Minuten-Abholversprechen wird zur 90-Minuten-Realität.

Stellen Sie sich jetzt denselben Händler mit ereignisgesteuerten integrierten Prozessen vor. Sobald die Bestellung eingeht, wird ein Ereignis gleichzeitig über alle verbundenen Systeme ausgelöst. Der Bestand wird reserviert, der Kommissionierer wird benachrichtigt, die Treuepunkte werden vorgemerkt und der Kunde erhält eine Statusaktualisierung in Echtzeit—alles innerhalb von Sekunden. Das 30-Minuten-Versprechen gilt.

Genau das hat Elkjop Nordic, einer der größten Einzelhändler für Unterhaltungselektronik in Europa, mit SAP Integration Suite umgesetzt. Elkjop verarbeitet täglich 5 Millionen Nachrichten über SAP Integration Suite, einschließlich Advanced Event Mesh, und ermöglicht so die Echtzeit-Abstimmung der Filialpreise mit lokalen Aktionen, Live-Updates zum Auftragsstatus und die Omnichannel-Auftragsabwicklung. Das Ergebnis: Online-Bestellungen werden innerhalb von 30 Minuten zur Abholung in der Filiale bereitgestellt. Außerdem konnte die Integrationskomplexität erheblich reduziert werden – durch optimierte Mandanten werden 500 Integrationen jetzt effizienter unterstützt. Laut Mirko Adamovic, Team Lead für Integration bei Elkjop: "Wir können nun Ereignisse verteilen, die uns dabei helfen, ein einheitliches Einzelhandelserlebnis zu bieten, bei dem Kunden online bestellen und die Ware in nur 30 Minuten in einer Filiale abholen können." ¹

Die Fähigkeit, die dies ermöglichte, war nicht nur Technologie – es war der architektonische Wandel von einer Batch-basierten, isolierten Konnektivität zu einem echtzeitfähigen, ereignisgesteuerten Integrations-Fabric.

Legacy-Modernisierung: das Fundament, das KI erschließt

Bevor Einzelhändler ihre KI-Ambitionen verfolgen können, sehen sich die meisten mit einer dringenderen Herausforderung konfrontiert: einer gewachsenen Integrationslandschaft, die nie für Geschwindigkeit oder Skalierbarkeit ausgelegt war. Viele betreiben noch immer Lösungen, die für ein anderes IT-Zeitalter entwickelt wurden – leistungsfähig genug für ihren ursprünglichen Zweck, aber nicht für Echtzeit-Einzelhandel oder KI-Workloads.  Beispiele hierfür sind:

• Andere haben ein Flickwerk aus Punkt-zu-Punkt-Verbindungen zwischen ERP-, WMS- und E-Commerce-Plattformen angesammelt, die jeweils von einem anderen Team zu einem anderen Zeitpunkt entwickelt wurden, um ein bestimmtes Problem zu lösen – ohne gemeinsames Datenmodell und ohne zentrale Transparenz.
• Middleware-Tools, die vor einem Jahrzehnt dem Stand der Technik entsprachen—Vor-Ort-ESBs, dateibasierte EDI-Hubs, maßgeschneiderte API-Gateways—stehen heute im Mittelpunkt kritischer Einzelhandelsprozesse, können jedoch nicht ohne Unternehmensrisiko einfach aufgerüstet werden.
• Die Lieferantenanbindung läuft noch immer auf Batch-EDI-Zyklen, die über Nacht abgewickelt werden – genau in dem Moment, in dem Echtzeit-Entscheidungen in der Lieferkette Intraday-Daten erfordern.
• Filialsysteme kommunizieren mit der Zentrale über geplante Datenextrakte und nicht über Live-Ereignisdatenströme. Und wenn ein Einzelhändler durch Übernahmen gewachsen ist, spiegelt die Integrationslandschaft diese Historie oft direkt wider: drei ERPs, zwei Treueplattformen und fünf verschiedene Middleware-Tools, die zwar jeweils die richtige Antwort für den Geschäftsbereich waren, der sie erworben hat, die aber zusammen eine fragmentierte Systemlandschaft bilden, die kein einzelnes Team vollständig versteht.

Harrods, das ikonische Luxuskaufhaus in London, stand genau vor dieser Herausforderung.² Bei der Migration von SAP Process Orchestration auf SAP Integration Suite unter Wahrung der Geschäftskontinuität wählte Harrods einen phasenweisen hybriden Migrationsansatz – bei dem beide Plattformen während des Übergangs gleichzeitig betrieben wurden. Das Ergebnis: 60 % der vorhandenen Inhalte aus dem Enterprise Services Repository wurden wiederverwendet und die Gesamtbetriebskosten in der Integrationslandschaft wurden um 40 % gesenkt.

Für LL Flooring³ (ehemals Lumber Liquidators) verlief die Migration ebenso strukturiert: 200+ Schnittstellen wurden von SAP PI/PO zu SAP Integration Suite migriert, wobei 23 Systeme integriert wurden, darunter CRM, ECC, Gateway und Fiori. Das Ergebnis war ein modernisiertes Integrations-Backbone, das eine Customer-360-Ansicht unterstützen kann — eine Voraussetzung für jede sinnvolle KI-Personalisierungsinitiative.

Beide Geschichten veranschaulichen die gleiche Wahrheit: Integrationsmodernisierung ist keine Voraussetzung, die mit KI-Investitionen konkurriert. Es ist die Investition, die KI möglich macht.

Die KI-Ebene: Was die SAP Integration Suite als Nächstes ermöglicht

SAP Integration Suite steht nicht still, während Einzelhändler modernisieren. Die Plattform entwickelt die KI-Fähigkeiten, die die Integration von Infrastruktur in Informationen transformieren, zum Beispiel:

• Joule-gestützte Integrationsflow-Generierung (auf der Roadmap)⁴—ermöglicht Entwicklern, eine Integration in natürlicher Sprache zu beschreiben und den Flow automatisch zu generieren, wodurch die Build-Zeit von Tagen auf Stunden verkürzt wird. Für einen Händler, der einen neuen Marktplatz-Partner per Onboarding einbindet oder eine saisonale Aktions-Pipeline aufbaut, verändert dies die Economics der Integrationsentwicklung grundlegend.
• APIs als MCP-Server ermöglicht es, dass SAP-verwaltete APIs direkt von KI-Agenten genutzt werden können – das bedeutet, dass ein KI-Agent im Einzelhandel den Live-Bestand abfragen, Nachschub auslösen oder die Lieferantenverfügbarkeit prüfen kann, ohne eine individuelle Integration zu erstellen. Es verwandelt die Integrationsschicht in eine KI-Aktionsschicht.
• Joule Conversational Analytics für API Management (auf der Roadmap) bietet Teams im Einzelhandelsbetrieb natürlichsprachlichen Zugriff auf Integrationsleistungsdaten: welche Abläufe fehlerfrei sind, welche APIs unter Last stehen, wo die Latenz zunimmt – und das alles ohne Dashboard oder Datenanalyst.

Gemeinsam beschreiben diese Fähigkeiten eine Zukunft, in der Integration kein Projekt ist, das der KI vorangeht—sondern das Substrat, durch das KI kontinuierlich operiert.

Die Wettbewerbsrealität

Einzelhändler, die heute in die Konsolidierung und Modernisierung der Integration investieren, reduzieren nicht nur die IT-Kosten – sie schaffen den Echtzeit-Data Fabric, den KI benötigt, um zu funktionieren. Die Einzelhändler, die die nächsten fünf Jahre des Omnichannel-Wettbewerbs gewinnen werden, sind zu einem großen Teil diejenigen, die diesen Wandel vollziehen.

Unternehmen, die Schwierigkeiten haben, fragmentierte Integrationslandschaften zu verwalten, werden KI nicht schleppend einführen. Sie werden langsam sein, weil ihre Daten zu langsam fließen, ihre Systeme zu selten kommunizieren und ihre Integrationsteams zu beschäftigt damit sind, Legacy-Pipelines am Laufen zu halten, um etwas Neues aufzubauen.

Der Weg nach vorn ist klar. Der erste Schritt ist die Integration.