Modechefs verkaufen Investoren KI, doch kaum jemand nennt eine Zahl

Im dritten Quartal 2025 fiel der Begriff „KI“ in 306 Telefonkonferenzen zu den Quartalszahlen von Unternehmen des S&P 500, wie Fortune unter Berufung auf FactSet-Daten berichtete. Das war der höchste Wert eines Quartals seit zehn Jahren und mehr als das Doppelte des Fünfjahresdurchschnitts von 136. Auch die Mode stimmt in diesen Chor ein. Als Zalando am 12. März 2026 seine Ergebnisse für 2025 vorlegte, versprach die Überschrift eine „weitere Beschleunigung 2026 durch die Skalierung von KI-Innovationen“, und die Aktie sprang laut Reuters im frühen Handel um 7%.

Für Investoren, Wettbewerber und die Beschäftigten der Branche stellt sich die Frage, was hinter den Worten steckt. Wir haben Ergebnismitteilungen, Transkripte von Telefonkonferenzen, Geschäftsberichte und Präsentationen von Kapitalmarkttagen von Zalando, Inditex, H&M, Kering, LVMH, Ralph Lauren, Levi Strauss, ASOS und Nike für die Jahre 2025 und 2026 durchgesehen. Das Ergebnis ist eindeutig: Die Führungsetagen beschreiben kundennahe Werkzeuge und Produktivitätsprogramme in immer mehr Detail, einige nennen Nutzungszahlen, und nur Zalando verknüpft seine KI-Arbeit mit operativen Kennzahlen. Kein einziger Konzern weist aus, was er für KI ausgibt, was KI in Geld eingespart hat oder wie viele Stellen sich verändert haben.

Diese Lücke ist jetzt wichtig, weil KI aus dem Back-Office in die Produktsuche der Kundschaft wandert. Reuters wies darauf hin, dass Analysten befürchten, Konsumentinnen und Konsumenten könnten grosse Sprachmodelle wie ChatGPT nutzen, um Produkte zu recherchieren und zu kaufen, und damit die Plattform von Zalando umgehen. Wenn eine Technologie den Absatzkanal selbst bedroht, brauchen Investoren mehr als Adjektive.

Welches Modeunternehmen nennt Investoren die konkretesten KI-Zahlen?

Zalando, und zwar mit grossem Abstand. Die Jahresmitteilung vom 12. März 2026 liest sich stellenweise wie ein operativer KI-Bericht. Das Unternehmen gab an, den Anteil KI-generierter Produktinhalte binnen eines Jahres von nahezu null auf 90% gesteigert, die Erstellungszeit von Kampagnen von sechs Wochen auf wenige Tage gesenkt und den Content-Output um 70% erhöht zu haben. KI-Modelle verbesserten die Genauigkeit von Echtzeit-Lieferversprechen um 22 Prozentpunkte. Rund 3'000 Technologiespezialisten nutzen KI-Programmierwerkzeuge, wodurch sich die Zahl der Code-Änderungen nach Unternehmensangaben um mehr als 20% erhöhte.

Auf der Kundenseite führte laut Zalando das Matchmaking auf Basis eigener Foundation-Modelle zu 13% mehr Artikeln im Warenkorb, und die Size-and-Fit-KI, die Körpermasse von mehr als einer Million Kundinnen und Kunden auswertet, senkte grössenbedingte Retouren um mehr als 8%. Der Zalando Assistant erreichte sechs Millionen Nutzende, viermal so viele wie ein Jahr zuvor, und ein KI-gestützter Discovery-Feed erreicht mehr als neun Millionen wöchentliche Nutzende. Zalando ist zudem einer von zwei europäischen Launch-Partnern für Googles Universal Commerce Protocol, über das Kundinnen und Kunden via KI-Chatbots wie Gemini einkaufen können.

Auch hier haben die Zahlen Grenzen. Es sind Angaben des Unternehmens, keine geprüften Werte, und sie beschreiben operative Effekte statt Geldbeträge. Die Mitteilung nennt für 2025 einen Umsatz von EUR 12,3 Mrd., ein bereinigtes EBIT von EUR 591 Mio. und für 2026 eine EBIT-Prognose von EUR 660 bis 740 Mio. Sie sagt aber nicht, welchen Anteil an dieser Verbesserung die KI hatte, was das KI-Programm kostete oder ob die Verlagerung bei den Inhalten die Personalstruktur in der kreativen Produktion verändert hat. Reuters fand in der Mitteilung weder Angaben zur Mitarbeiterzahl noch zu KI-Kosten.

Was haben Inditex und H&M Investoren über KI gesagt?

Die beiden grössten Fast-Fashion-Konzerne wählten unterschiedliche Wege. Bei der Präsentation der Ergebnisse 2025 im März 2026 ordnete Inditex-CEO Óscar García Maceiras KI als Teil der Innovation ein und sagte, sie sei entscheidend, „um weiterhin die neuesten Technologien einzusetzen, wozu auch künstliche Intelligenz gehört“ (in Übersetzung zitiert nach FashionUnited). Das konkrete Beispiel war die Funktion „Try-on“ von Zara, die Mitte Dezember 2025 startete und es Kundinnen und Kunden erlaubt, virtuelle Avatare zu erstellen und Produkte anzuprobieren. Zum Geschäftsjahresende am 31. Januar 2026 war sie in 43 Märkten aktiv und hatte mehr als 7 Millionen Sitzungen erzeugt; Inditex kündigte an, sie in den übrigen Formaten des Konzerns einzuführen.

Das ist eine Adoptionskennzahl. Zu Conversion, Retourenquote oder Umsatzwirkung des Tools machte Inditex keine Angaben. Die Investitionsleitlinie fiel ähnlich allgemein aus: ordentliche Investitionen von rund EUR 2,3 Mrd. im Jahr 2026, ausgerichtet auf die Qualität der kommerziellen Präsenz in Filialen und online, wobei Technologie eines von mehreren Zielen ist und keine eigene Position bildet.

H&M war beim Vorhaben deutlicher und bei den Ergebnissen zurückhaltender. CEO Daniel Ervér sagte, der Konzern wolle künstliche Intelligenz nutzen, um die Nachfrage viel genauer vorherzusagen, bis auf die Ebene jedes einzelnen Lagerknotens, und KI-Werkzeuge für Designteams könnten „die Kreativität in grossem Massstab wirklich steigern“, berichtete Modaes von der Präsentation der Ergebnisse 2025. H&M stellte für das Geschäftsjahr 2026 Investitionen von 9 bis 10 Milliarden SEK in Aussicht, vor allem für das Filialportfolio und die Technologieinfrastruktur. Auf KI-Shopping-Assistenten wie den von Gap eingeführten angesprochen, sagte Ervér im April 2026 der schwedischen Nachrichtenagentur TT, nur ein sehr kleiner Teil des H&M-Traffics komme derzeit auf diesem Weg, und fügte an: „Die ehrliche Antwort lautet, dass ich es nicht weiss, aber wir loten es aus“ (unsere Übersetzung, via EFN).

Wie setzen Ralph Lauren, Levi's und ASOS KI im Kundenkontakt ein?

Die amerikanischen Marken stellen dialogbasierte Shopping-Werkzeuge ins Zentrum ihrer KI-Erzählung. Ralph Lauren lancierte im September 2025 in seiner US-App Ask Ralph, einen mit Microsoft auf Azure OpenAI entwickelten KI-Styling-Assistenten. Die Ergebnismitteilung vom November 2025 führte den Start unter den wichtigsten Erfolgen auf, und in der Telefonkonferenz vom Februar 2026 sagte CEO Patrice Louvet, der Assistent „liefert uns wertvolle Erkenntnisse“. Den Analysten erklärte er, die Kundschaft gehe „weg von der klassischen Suche hin zu reichhaltigen Produktdialogen in natürlicher Sprache“, wobei Styling und Outfit-Inspiration mehr als 50% der Interaktionen ausmachten, und bezeichnete das Tool als wichtige Quelle für First-Party-Daten, so Digital Commerce 360.

Ralph Lauren gehört zudem zu den wenigen Konzernen, die KI mit einem operativen Prozess und einer Kennzahl verbinden. In der Telefonkonferenz vom Mai 2025 sagte Louvet, das Unternehmen habe Predictive Buying in 25% seiner internationalen Direct-to-Consumer-Geschäfte integriert, und Finanzchef Justin Picicci erklärte, man nutze „zunehmend KI und Analytik, um die Bestandsplanung noch effizienter zu gestalten“. Picicci bezifferte die Investitionsausgaben, einschliesslich Technologie und KI, auf etwa 4% bis 5% des Umsatzes. Der KI-Anteil daran wurde nicht genannt.

Levi Strauss folgte einem ähnlichen Drehbuch. In der Telefonkonferenz zum vierten Quartal im Januar 2026 sagte CEO Michelle Gass, das Unternehmen werde „einen neuen KI-Stylisten-Chatbot für Endkundinnen und Endkunden“ lancieren und teste einen mit Microsoft entwickelten internen „Super-Agenten“, den es 2026 für die Mitarbeitenden ausrollen wolle, berichtete Digital Commerce 360. Eine Outfitting-Funktion in der Levi's-App, von einem internen Team gebaut, ging im November 2025 live. Gass beschrieb das Ziel der internen Tools als schnelleren Zugang der Teams zu Informationen und Erkenntnissen, ohne den Nutzen zu beziffern.

ASOS setzte KI im Kontext einer Sanierung ein. Die Jahreszahlen vom 21. November 2025 zeigten einen Umsatzrückgang von 12% und einen kleineren Vorsteuerverlust von GBP 281,6 Mio. Das Unternehmen hob dabei einen Test namens „Styled for You“ hervor, ein KI-Modell, das auf mehr als 100'000 kuratierten Studio-Outfits trainiert wurde und Kundinnen und Kunden Looks empfiehlt. Die Aktie verlor am Nachmittag 8%, berichtete PA Media, eine Erinnerung daran, dass KI-Funktionen in den Augen der Investoren schwaches Geschäft nicht ausgleichen.

Was sagen Luxuskonzerne ihren Aktionären zu KI?

Der Luxussektor hat sich traditionell wenig geäussert. Eine Analyse von Business of Fashion zu Transkripten von mehr als 30 Mode- und Handelsunternehmen, veröffentlicht 2023, fand in den Transkripten von LVMH keine Erwähnung von KI oder maschinellem Lernen, selbst nach der KI-Partnerschaft des Konzerns mit Google im Jahr 2021. Kering habe 2019 und 2020 über KI für Kundenansprache und Prognosen gesprochen und dann damit aufgehört. Dieselbe Analyse zeigte, wie lange manche US-Konzerne das Vokabular schon nutzen: Tapestry nannte KI und maschinelles Lernen für Bestände, Merchandising und Preisgestaltung bereits 2018, und Levi's führte ein internes KI-Bootcamp für Mitarbeitende durch. Der Ton hat sich in der Branche seither geändert, die Zahlen nicht.

Am Kapitalmarkttag vom 16. April 2026 skizzierte Kering unter CEO Luca de Meo einen „Client Hub“, der eigene und externe Daten in einer einheitlichen Kundenbasis „mit KI-Unterstützung“ bündelt, sowie einen Technologie-Hub auf Basis cloudnativer Systeme, agentischer KI und digitaler Zwillinge. Der Konzern, der für 2025 einen Umsatz von EUR 14,7 Mrd. und 44'000 Mitarbeitende auswies, will 5% bis 6% des Umsatzes reinvestieren, um das organische Wachstum zu stützen. Ein quantifiziertes Einsparziel mit KI-Bezug oder einen Stellenplan nannte er nicht.

LVMH äusserte sich zu KI im Brief des Geschäftsberichts 2025 und nicht in einem Programm mit Zielen. Der geschäftsführende Konzerndirektor Stéphane Bianchi schrieb, neue KI-Modelle würden den Maisons Chancen eröffnen, „sofern wir verstehen, wie KI in das Leben unserer Kundinnen und Kunden passt“, und der Konzern wolle KI nutzen, um die operative Produktivität zu steigern, die Kreativität der Teams zu fördern und Prozesse neu zu denken. Der Brief enthält keine KI-Zahlen.

Welche Modekonzerne schweigen zu KI, und warum?

Auch Schweigen ist ein Signal. Im Transkript der Telefonkonferenz zum vierten Quartal des Geschäftsjahres 2025 von Nike im Juni 2025, wie es MarketBeat veröffentlichte, fanden wir keine Erwähnung von KI, künstlicher Intelligenz oder maschinellem Lernen durch CEO Elliott Hill oder Finanzchef Matt Friend. Hills Verweise auf Technologie betrafen Nike Air und Investitionen in Nike Direct. Für ein Unternehmen mitten in einer Sanierung mit Fokus auf Produkt, Grosshandelspartner und Lagerbestände ist diese Schwerpunktsetzung stimmig.

Andere Konzerne sprechen nur allgemein über KI, weil sich die Investition schwer abgrenzen lässt. Wenn KI eine Funktion innerhalb eines Planungssystems, eines Content-Workflows oder einer E-Commerce-Plattform ist, steckt der Aufwand in Technologieinvestitionen und Betriebskosten, die ohnehin anfielen. Das erklärt, warum Ralph Lauren, Kering, H&M und Inditex KI allesamt in breitere Investitionsrahmen einbetten. Es erklärt nicht, warum so wenige die operativen Effekte ausweisen, die Zalando als messbar vorführt.

Wo finden sich Zahlen zu KI-Einsparungen, Personal und Investitionen?

Nebeneinandergestellt lassen sich die Angaben in drei Stufen einteilen. Zalando berichtet operative Kennzahlen. Inditex und Ralph Lauren berichten Nutzung oder Prozessabdeckung. Alle anderen berichten Absichten. Die Tabelle fasst zusammen, was jedes Unternehmen tatsächlich zu Protokoll gegeben hat.

Die letzte Spalte ist bei allen Unternehmen leer. Keiner der untersuchten Konzerne wies ein separates KI-Budget, eine auf KI zurückgeführte Einsparung in Euro, Pfund oder Dollar oder eine Zahl von Stellen aus, die wegen KI geschaffen, abgebaut oder umbesetzt wurden. Die nächsten Näherungswerte sind Investitionsrahmen wie die 5% bis 6% des Umsatzes bei Kering oder die 4% bis 5% des Umsatzes bei Ralph Lauren, in denen KI mit Filialen, Systemen und Infrastruktur gebündelt ist.

Welche Risiken und Grenzen haben KI-Aussagen in Telefonkonferenzen zu Quartalszahlen?

Das erste Risiko ist die Vergleichbarkeit. Die 7 Millionen Anprobe-Sitzungen bei Zara, die sechs Millionen Assistant-Nutzenden bei Zalando und der 50%-Anteil von Styling-Dialogen bei Ralph Lauren sind allesamt echte Angaben, doch sie messen Unterschiedliches, und keine lässt sich direkt auf Umsatz oder Marge übertragen. Die Zahl der Sitzungen kann steigen, während die Conversion sinkt.

Das zweite ist die Selektion. Unternehmen wählen, welche Kennzahlen sie veröffentlichen, und sie veröffentlichen jene, die sich verbessern. Der Rückgang der grössenbedingten Retouren um 8% bei Zalando ist aussagekräftig, doch es gibt keinen externen Vergleichswert und keine Angabe dazu, wo Ergebnisse enttäuschten. Alle Zahlen in diesem Beitrag sind, sofern nicht anders vermerkt, Angaben der Unternehmen; keine wurde unabhängig als KI-Effekt geprüft.

Das dritte ist, dass die Erzählung dem Geschäftsverlauf vorauseilen kann. ASOS präsentierte einen KI-Styling-Test neben einem Umsatzrückgang von 12%, und die Aktie verlor dennoch 8%. Zalandos Aktie stieg wegen der Prognose, nicht allein wegen der KI-Kennzahlen. Investoren scheinen KI-Rhetorik nur dann zu honorieren, wenn sie mit Ergebnissen einhergeht.

Es gibt auch ein faires Gegenargument für Zurückhaltung. KI-Fähigkeiten in Nachfrageprognose, Preisgestaltung oder Design-Workflows können ein Wettbewerbsvorteil sein, und detaillierte Offenlegung hilft Rivalen. Die Kosten der KI von den Plattformen zu trennen, auf denen sie läuft, ist tatsächlich schwierig. Und H&Ms Eingeständnis, noch nicht zu wissen, wie sich KI-Assistenten auf den Traffic auswirken werden, ist für Aktionäre wohl nützlicher als eine selbstsichere Prognose.

Was sollten Modeunternehmen jetzt tun?

1. Drei KI-Kennzahlen wählen und beibehalten Operative Messgrössen wie Content-Kosten pro Artikel, Prognosefehler oder grössenbedingte Retouren auswählen und jedes Quartal berichten, damit Investoren den Trend sehen.
2. Adoption und Wirkung trennen Nutzungszahlen wie Sitzungen oder Nutzende ausweisen, sie aber stets mit einem Ergebnis wie Conversion, Retourenquote oder Marge verknüpfen.
3. Eine Bandbreite für KI-Ausgaben nennen Schon eine Spanne innerhalb des Investitionsrahmens hilft Investoren zu beurteilen, ob der behauptete Nutzen im Verhältnis zur Investition steht.
4. Beim Thema Stellen klar sein Offenlegen, ob KI Rollen in Content, Kundenservice oder Planung verändert und wie viele Personen umgeschult oder umbesetzt wurden.
5. Auf Fragen zum agentischen Handel vorbereiten Analysten fragen bereits, ob Chatbots Händler umgehen werden; eine Einschätzung zum Traffic aus KI-Kanälen und dessen Conversion bereithalten.
6. Erzählung und Geschäftsverlauf in Einklang bringen KI-Funktionen nicht als Ersatz für Verkaufsleistung präsentieren; Investoren schlagen sie ab, wenn die Kernzahlen enttäuschen.