Das Category-Management in der Tiefkühlkost wird sich durch den Einsatz Künstlicher Intelligenz verändern, die Verantwortung für Entscheidungen bleibt aber beim Menschen: Das ist die Kernthese, die Alexander Fitzhum, Lead Education & Consulting Services bei GS1 Germany, am 1. Oktober in der Flora in Köln vertrat. GS1 ist eine globale Organisation, die global gültige Standards und Produktidentifikationscodes wie die GTIN oder EAN-Barcodes entwickelt.
Bei der Veranstaltung Tiefkühl-Star 2026 der Lebensmittel Praxis sprach Fitzhum über den KI-Einsatz in der Sortimentsplanung. Entscheidend ist nach seiner Überzeugung nicht, ob die KI kommt, sondern ob sie Category-Manager besser und schneller macht.
Für das Tiefkühlsegment skizzierte Fitzhum verschiedene Zukunftsszenarien – von smarten Gefriergeräten, die fehlende Produkte erkennen und nachbestellen, über stärker an Anlässen und konkreten Verzehrsmissionen ausgerichtete Sortimente bis hin zu dynamischen Kühlwelten. Auch die Personalisierung werde eine größere Rolle spielen: Erfassten Wearables Gesundheitsdaten, könne die KI etwa proteinreiche oder zuckerfreie Produkte empfehlen.
Schnellere Trends, kürzere Planung
Unter Druck gerät der Planungsprozess nach Fitzhums Darstellung vor allem durch die Taktung. Category Management sei auf ein bis drei Jahre angelegt, während Trends immer schneller kämen und wieder verschwänden. Als Beispiel nannte er die Dubai-Schokolade. Einige Läden hätten noch Aufsteller stehen, während der Markt längst bei Matcha sei. Wetter, Ereignisse, Bestand und Nachfrage würden flüchtiger – mehr Daten brächten aber nicht automatisch Vorteile, sondern die Chance, besser zu entscheiden, ob ein Trend wirklich Umsatz bringe.
KI als Werkzeug für bessere Entscheidungen
Als Anwendungsfelder für die KI nannte Fitzhum das Erkennen von Signalen und Missionen, die schnellere Auswertung von Kassendaten und Warenströmen sowie die Simulation von Szenarien. Platzierungen müssten nicht mehr live getestet werden, sondern lassen sich über digitale Zwillinge prüfen. Auch Kundenreaktionen auf einen geplanten Ladenumbau könnten über KI-Personas durchgespielt werden.
Voraussetzung sei eine verlässliche Datenbasis, betonte Fitzhum: Ohne sie sei auch der Nutzen der KI begrenzt. Zudem brauche es klare Verantwortung dafür, wer die Daten analysiert und wer entscheidet, sowie den Grundsatz „Pilot vor Skalierung“ – zunächst der Test in einem Markt. Starten sollten Unternehmen nicht beim Tool, sondern bei der besseren Entscheidung, die das Tool unterstützen könne.
Dass KI Kaufentscheidungen stärker automatisieren und damit auch weniger emotional machen könnte, hält Fitzhum für wahrscheinlich. Schreibe der KI-Agent eine bestimmte Pizza auf den Einkaufszettel, greife der Kunde womöglich nur noch zu diesem Produkt, skizzierte er ein Szenario, das insbesondere für Markenartikler im Tiefkühlregal relevant werden könnte. Die Verantwortung nehme die Technik den Category-Managern aber nicht ab.
Zum Abschluss fasst Fitzhum zusammen: KI werde Category Management verbessern, nicht ersetzen; gewinnen werde derjenige, der das Tempo der KI mit der strategischen Strenge der Disziplin verbinde.
