Das KI-Scorecard: was 15 Modekonzerne tatsächlich über KI offengelegt haben

Der interne generative KI-Agent von LVMH, MaIA, bearbeitet inzwischen mehr als 2 Millionen Anfragen pro Monat von 40'000 Mitarbeitenden, wie PYMNTS im Juni 2025 unter Berufung auf einen Bericht des Wall Street Journal schrieb. Diese eine Zahl ist mehr, als die meisten der grössten Modekonzerne der Welt über ihren gesamten Einsatz künstlicher Intelligenz offengelegt haben.

Um zu sehen, wer was tut, haben wir ein transparentes Scorecard für 15 grosse Modekonzerne aus Luxus, Sportbekleidung, Fast Fashion, Denim und Online-Handel erstellt und dabei nur bewertet, was die Konzerne selbst oder glaubwürdige Medienberichte seit Januar 2024 öffentlich gemacht haben. Die Antwort auf die Titelfrage fällt uneinheitlich aus: Kundennahe Chat- und Styling-Werkzeuge sind inzwischen üblich, KI in Planung und Lieferkette wird deutlich seltener offengelegt, und gemessene Ergebnisse sind rar. Nur ein Konzern, H&M, hat ein detailliertes KI-Governance-Framework veröffentlicht.

Das ist jetzt wichtig, weil Investoren, Regulierungsbehörden und Mitarbeitende dieselbe Frage zu stellen beginnen. Models und Fotografen wehren sich gegen synthetische Bilder, Beschäftigte wollen wissen, wie sich ihre Arbeit verändert, und KI-Assistenten beginnen zu prägen, wie Konsumentinnen und Konsumenten Produkte finden. Wer nicht zeigen kann, was er mit KI tut und nach welchen Regeln, wird kaum glaubhaft behaupten können, vorn zu liegen.

Wie haben wir Modeunternehmen beim Thema KI bewertet?

Wir haben jeden Konzern in fünf Bereichen von 0 bis 3 bewertet: Design und Content (Produktideen, Bildwelten, Texte), Planung und Lieferkette (Prognose, Sortiment, Preisgestaltung, Produktion), kundennahe KI (Assistenten, Stylisten, Grössenberatung, Suche), Mitarbeitenden-Tools (interne Assistenten und Agenten) und Governance (veröffentlichte Prinzipien, Richtlinien oder Kontrollen). Der Beobachtungszeitraum reicht von Januar 2024 bis Oktober 2026; frühere Lancierungen werden erwähnt, aber nicht bewertet.

• 0: keine konkreten öffentlichen Belege in den ausgewerteten Quellen gefunden. Das ist eine Aussage über die Offenlegung, kein Beweis dafür, dass ein Unternehmen nichts tut.
• 1: eine allgemeine Aussage, eine Dateninitiative ohne KI-Details oder eine grundlegende Kontrolle.
• 2: ein benannter KI-Einsatz oder Pilot mit klarem Zweck.
• 3: ein Einsatz in grossem Massstab mit offengelegter Nutzungs- oder Ergebniszahl, bei Governance ein veröffentlichtes Framework, das für alle KI-Projekte gilt.

Wir stützten uns auf Pressemitteilungen der Unternehmen, Zusammenfassungen von Telefonkonferenzen zu Quartalszahlen und Berichte in qualitativ hochwertigen Fach- und Wirtschaftsmedien. Marketingaussagen von Anbietern zählten nur, wenn das Unternehmen sie bestätigte, und Ankündigungen ohne Details haben wir nicht honoriert. Das Scorecard ist eine Momentaufnahme der Transparenz ebenso wie der Fähigkeiten, und jede Bewertung kann sich ändern, sobald ein Unternehmen mehr veröffentlicht.

Quer über die Spalten gelesen ist das Muster klar. Sieben Konzerne erreichen bei kundennaher KI mindestens 2 Punkte und sechs bei Design und Content, den beiden Bereichen, in denen Werkzeuge sichtbar und leicht anzukündigen sind. Nur vier erreichen 2 Punkte bei Planung und Lieferkette, drei bei Mitarbeitenden-Tools und einer bei Governance. Die Gesamtpunktzahlen reichen von 10 von 15 bei LVMH bis null bei Kering und adidas.

Segmente erklären wenig. Der Luxus bringt sowohl die höchste Punktzahl (LVMH, 10) als auch die tiefste (Kering, 0) hervor, Prada liegt mit 2 dazwischen. Bei Fast Fashion erreicht die H&M Group 8 Punkte, Inditex 3, und Fast Retailing und Shein, zwei der datengetriebensten Akteure der Branche, kommen auf je 1, weil sie ihre Methoden selten als KI bezeichnen. Sportbekleidung ist das am wenigsten transparente Segment in unserer Stichprobe: Puma erreicht 4, Nike 2 und adidas null. Was die Spitzenreiter auszeichnet, ist weniger ihr Segment als ihre Bereitschaft, Werkzeuge, Nutzende und Ergebnisse zu benennen.

Welches Modeunternehmen legt am meisten zu KI offen?

LVMH führt bei der Breite. PYMNTS berichtete im Juni 2025 unter Berufung auf das Wall Street Journal, der Konzern setze prädiktive KI, generative KI und KI-Agenten in Lieferkette, Preisgestaltung, Produktdesign und Marketing ein. Marken-Tools fassen frühere Kundeninteraktionen zusammen und helfen Verkaufsberaterinnen und -beratern, personalisierte Nachrichten zu verfassen; Preisinstrumente passen Preise an Währungsbewegungen an; Designteams nutzen KI für Moodboards; E-Commerce-Teams erzeugen Produkttexte. Die Werkzeuge laufen auf einer zentralen Datenplattform, die LVMH in vier Jahren gemeinsam mit Google aufgebaut hat.

Der Konzern hat auch erklärt, wie er KI eingesetzt sehen will. An der VivaTech im Mai 2024 sagte Axel de Goursac, Direktor der AI Factory von LVMH: „Wir wollen Menschen nicht ersetzen, sondern mit künstlicher Intelligenz unterstützen.“ Cointelegraph berichtete, MaIA, Anfang 2024 lanciert, basiere auf GPT-4 von OpenAI, stehe nur Mitarbeitenden zur Verfügung und sei mit dem Institute for Human-Centered Artificial Intelligence der Stanford University entwickelt worden. LVMH schulte 2023 1'500 Mitarbeitende in KI. Es fehlen eine veröffentlichte KI-Richtlinie und jegliche Angabe zu Einsparungen oder Umsätzen dank dieser Werkzeuge.

Franck Le Maol, IT- und Technologiedirektor des Konzerns LVMH, beschrieb den Anspruch laut PYMNTS so: „Technologie ist für mich zwingend, um supereffizient zu werden und zugleich den Geist und das Wesen des Luxus zu bewahren.“

Welche Unternehmen berichten messbare Ergebnisse durch KI?

Sehr wenige, und das ist die wichtigste Erkenntnis des Scorecards. Zalando ist das klarste Beispiel. Bei den Jahreszahlen im März 2026 erklärte die Berliner Plattform, ihre KI-basierten Grössenberatungs- und Empfehlungstools hätten die durchschnittliche Artikelzahl pro Bestellung 2025 um 13% erhöht und die Retouren um 8% gesenkt, berichtete Reuters. Zalando speichert Körpermasse von mehr als einer Million Kundinnen und Kunden und fügt etwa 20'000 pro Woche hinzu. Co-CEO David Schröder sagte: „KI ist mehr als ein Werkzeug; sie treibt Wachstum und steigert die Effizienz.“ Die Zalando-Aktie stieg an dem Tag zeitweise um rund 13%, ihr grösster Tagesgewinn seit zwei Jahren.

Tapestry, Eigentümerin von Coach und Kate Spade, liefert den zweiten Fall. Die hauseigene Plattform Mira, teils auf Amazon Bedrock aufgebaut und durch das erste KI-Patent von Tapestry geschützt, zieht Daten aus dem gesamten Unternehmen und liefert Erkenntnisse in „Sekunden bis Minuten“. Sie ersetzt manuelle Arbeit über mehrere Dashboards hinweg, die mitunter Tage dauern konnte, wie Digital Commerce 360 im Mai 2026 berichtete. Mitarbeitende nutzen sie, um Sortimente zu planen, Bestände zu steuern und Konsumtrends zu verfolgen. CEO Joanne Crevoiserat nannte sie „ein leistungsstarkes Werkzeug, das Entscheidungsträgern im ganzen Unternehmen Geschäftserkenntnisse in die Hand gibt“. Laut Geschäftsbericht 2025 von Tapestry verbessert das Unternehmen prädiktive KI, generative KI und maschinelles Lernen in Planung, Marketing, Personalisierung, Preisgestaltung und Produktentwicklung, und Kate Spade betreibt auf der mobilen Website einen dialogbasierten Geschenk-Assistenten.

Keines der beiden Unternehmen behauptet, KI allein erkläre seine Zahlen. Der Umsatz von Tapestry stieg im Quartal bis 28. März 2026 um 21% auf USD 1,92 Mrd., und der Umsatz von Zalando legte 2025 um knapp 17% auf EUR 12,3 Mrd. zu, doch beide Geschäfte haben viele weitere Treiber. Die offengelegten Kennzahlen sind eng gefasst und operativ. Dennoch sind sie die Art von Beleg, die die meisten ihrer Wettbewerber nicht geliefert haben.

Wie setzen Modemarken KI im Kundenkontakt und bei Bildwelten ein?

Dialogbasiertes Styling ist die häufigste öffentlich bekannte Anwendung. Ralph Lauren lancierte Ask Ralph am 9. September 2025 in seiner US-App, entwickelt mit Microsoft auf Azure OpenAI; der Assistent schlägt anhand des aktuellen Bestands Outfits aus den Kollektionen von Polo Ralph Lauren vor, eine Ausweitung auf andere Marken und Märkte ist geplant. Levi Strauss & Co. betreibt in seiner App in den USA, in Kanada und in wichtigen europäischen Märkten eine Outfitting-Funktion. ASOS begann im November 2025 mit dem Test von Styled for You, einem KI-Tool, das auf mehr als 100'000 Studio-Outfits trainiert wurde, während das Unternehmen einen Rückgang des Jahresumsatzes um 12% meldete.

Puma ging im September 2024 einen anderen Weg und nutzte Googles Imagen 2 auf Vertex AI, um lokalisierte Hintergründe für Produktbilder zu erzeugen, etwa einen Trailrunning-Schuh vor dem Fuji für Kundschaft in Japan, sowie Vertex AI Search for Retail auf den eigenen Websites. Puma erklärte, die Bilder hätten Klickraten und Time-to-Market verbessert, veröffentlichte aber keinen Prozentwert. Diese Lücke zwischen Aussage und Zahl ist typisch für die Spalte der kundennahen KI.

Bei den Bildwelten ist der KI-Einsatz der Mode am sichtbarsten und am umstrittensten. H&M erklärte im März 2025, für einen Teil der Marketinginhalte KI-gestützte digitale Zwillinge von 30 Models zu erstellen, mit deren Erlaubnis, und veröffentlichte im Juli 2025 die ersten Bilder. Chief Creative Officer Jörgen Andersson sagte: „Wir erkunden neue Technologien wie generative KI, um Kreativität zu verstärken und neu zu denken, wie wir Mode zeigen.“ Im Dezember 2025 berichtete Reuters, dass Zara mit KI Bilder echter Models in verschiedene Outfits umbearbeitet. Inditex erklärte, KI „nur ergänzend zu unseren bestehenden Prozessen“ einzusetzen und die Models „entsprechend den Branchenstandards“ zu vergüten.

Im Produktdesign ist die Beleglage dünner. Nikes Projekt A.I.R., das während der Olympischen Spiele 2024 in Paris gezeigt wurde, nutzte generative KI, um frühe Konzeptbilder für Prototypen mit 13 Athletinnen und Athleten aus vier Sportarten zu erzeugen, die anschliessend 3D-gedruckt wurden. Nike-Vizepräsident Roger Chen räumte ein, die ersten Ergebnisse hätten sich geähnelt: „Uns fiel auf, dass viele der KI-Bilder, die Air interpretierten, an eine ähnliche fliessende Ästhetik gebunden waren.“ Die Moodboard-Tools von LVMH und der Verweis von Tapestry auf Produktentwicklung vervollständigen eine kurze Liste.

Wird KI in der Modeplanung und in Lieferketten eingesetzt?

Weniger sichtbar als im Marketing und oft ohne das Wort KI. Die Prada Group kündigte im April 2025 an, die KI-basierte Planungsplattform von o9 zu nutzen, um Produktionsaufträge für Lederwaren freizugeben, Produktionspläne für fertige und halbfertige Ware zu erstellen und Rohstoffeinkäufe über interne Werke und externe Lieferanten hinweg abzustimmen. Ergebnisse wurden bislang nicht gemeldet. Die H&M Group beschreibt eine auf maschinellem Lernen beruhende Nachfrageprognose, die Verkaufshistorie, Trends, Wetter und lokale Ereignisse einbezieht, so die Darstellung des CTO Magazine zur öffentlichen Kommunikation des Unternehmens.

Zwei der weltweit grössten Bekleidungsunternehmen sprechen eher über Daten als über KI. Fast Retailing, Eigentümer von Uniqlo, baute ein Management Cockpit, das Online-Produktbewertungen und Rückmeldungen des Kundendienstes bündelt, um Produkte zu verbessern und Nachfrageprognosen zu erstellen, berichtete Inside Retail im September 2025 unter Berufung auf Nikkei; der Bericht erwähnt KI nicht. Peter Pernot Day von Shein sagte im April 2025 an der Retail Technology Show in London, das Unternehmen betreibe eine „einzigartige, nachfragebasierte Lieferkette“, die von Rückmeldungen des Marktplatzes gespeist werde, ohne dies KI zuzuschreiben. Beide erhalten bei Planung 1 Punkt, was die Offenlegung widerspiegelt und nicht die Fähigkeiten.

Wer stattet Mitarbeitende mit KI-Agenten aus?

Interne Agenten sind die jüngste Kategorie. Neben MaIA von LVMH kündigte Levi Strauss & Co. im November 2025 an, mit Microsoft in Teams einen „Super-Agenten“ zu bauen, der Sub-Agenten für IT, Personal und Betrieb koordiniert, mit Ausrollung ab Anfang 2026. Der Assistent STITCH beantwortet bereits in 60 US-Filialen Fragen des Verkaufspersonals zu Produkten, Abläufen und Schulungen.

Auch Mira von Tapestry gehört hierher. Fabio Luzzi, Chief Data and Analytics Officer, sagte: „Mira ist das Ergebnis jahrelanger gezielter Investitionen in unsere Dateninfrastruktur“, eine Aussage, die für das gesamte Scorecard gilt: Die Konzerne mit der stärksten Offenlegung sind jene, die zuerst zentrale Datenplattformen aufgebaut haben.

Welche Grenzen hat ein KI-Scorecard?

Ein Offenlegungs-Scorecard misst, was Unternehmen sagen wollen, nicht was sie tun. Konzerne wie adidas und Kering betreiben möglicherweise umfangreiche KI-Programme, ohne sie publik zu machen; die Ergebnismitteilung von adidas zum dritten Quartal 2025 enthält keinen Bezug zu KI, was eine Tatsache über die Mitteilung ist, nicht über den Betrieb. Der auf ChatGPT basierende Shopping-Assistent Madeline von Kering auf der Plattform KNXT stammt aus dem Jahr 2023 und liegt ausserhalb unseres Zeitraums. Umgekehrt kann ein gut publizierter Pilot 2 Punkte erhalten, auch wenn er nie skaliert wird.

• Unternehmensangaben sind nicht geprüft. Die Zahlen von Zalando (13% und 8%) und die Zeitersparnis bei Tapestry sind Angaben der Unternehmen, keine unabhängig verifizierten Ergebnisse.
• Sekundärberichterstattung. Mehrere Bewertungen stützen sich auf Medienzusammenfassungen von Telefonkonferenzen oder Berichten, die Nuancen verkürzen können.
• Schweigen kann strategisch sein. KI-bearbeitete Bilder haben Kritik von Fotografen ausgelöst; die Association of Photographers in London warnte vor weniger Aufträgen. Manche Marken legen womöglich lieber nichts offen.
• Momentaufnahme. Das Scorecard deckt Januar 2024 bis Oktober 2026 ab und wird sich mit jeder Geschäftsberichtssaison ändern.

Governance ist die schwächste Spalte. Das Responsible-AI-Framework der H&M Group legt neun Prinzipien fest, von fair und transparent bis gesteuert und sicher, und verlangt, dass jedes KI-Projekt eine Checkliste durchläuft, so die Darstellung des CTO Magazine; das Unternehmen versprach zudem, seine synthetischen Model-Bilder zu kennzeichnen und mit Wasserzeichen zu versehen. Die öffentlichen Zusagen von Inditex zu Models, die rollenbasierten Zugriffskontrollen von Tapestry für Mira und die nur für Mitarbeitende zugängliche, datenschutzwahrende MaIA von LVMH erhalten je 1 Punkt. Kein anderer Konzern in unserer Stichprobe hat vergleichbare Regeln veröffentlicht.

Was sollten Modeunternehmen jetzt tun?

1. Ein KI-Einsatzregister veröffentlichen. Die wichtigsten KI-Systeme in Design, Planung, Kundenservice und Betrieb mit Zweck und Verantwortlichem auflisten, wie es H&M mit seinen Prinzipien begonnen hat.
2. Pro Anwendungsfall eine harte Kennzahl berichten. Dem Beispiel von Zalando mit Artikeln pro Bestellung und Retouren oder von Tapestry mit der Zeit bis zur Erkenntnis folgen, statt allgemeine Effizienzversprechen zu machen.
3. Zuerst die Datenplattform aufbauen. LVMH und Tapestry koppeln ihre KI-Tools an zentrale Datenplattformen, die über mehrere Jahre entstanden sind; Agenten ohne saubere Daten bringen wenig.
4. Regeln für synthetische Bilder festlegen. Einwilligung, Vergütung und Kennzeichnung mit Models und Fotografen vereinbaren, bevor KI-generierte oder KI-bearbeitete Inhalte skaliert werden.
5. KI in die Planung bringen. KI in Prognose, Sortiment oder Produktionsplanung pilotieren, wie Prada es bei Lederwaren tut, wo über Margen entschieden wird.
6. Nicht nur Kundschaft, auch Mitarbeitende ausstatten. Assistenten für Filiale und Büro wie STITCH von Levi's oder MaIA von LVMH erreichen Tausende Mitarbeitende und lassen sich leichter messen als Chatbots für Konsumenten.