Wie Modemarken eine KI-Strategie entwickeln
Eine KI-Strategie ist eine Reihe von Entscheidungen darüber, wo KI die Arbeitsweise des Unternehmens verändern soll, welche Daten und Kompetenzen dafür nötig sind und wie Risiken gesteuert werden. So können Modemarken diese Entscheidungen treffen.
DAS WICHTIGSTE Zusammenfassung der Redaktion
- Eine KI-Strategie für eine Modemarke sollte von Geschäftsprioritäten wie Marge, Bestandseffizienz oder Wachstum in einem Kanal ausgehen und dann ermitteln, wo KI konkrete Entscheidungen und Arbeitsabläufe verändern kann.
- Die BCG-Umfrage unter 1250 Führungskräften aus dem Jahr 2025 ergab, dass nur 5 Prozent der Unternehmen substanziellen Wert aus KI schöpfen, während 60 Prozent nur minimale Umsatz- und Kosteneffekte melden.
- BCG schätzt, dass rund 70 Prozent des potenziellen Werts von KI in Kernfunktionen wie Vertrieb und Marketing, Produktion, Supply Chain und Preisgestaltung liegen und nicht in der IT.
- In der McKinsey-Umfrage State of AI 2026 gaben KI-Spitzenreiter doppelt so häufig wie andere an, dass ihre oberste Führung sich sichtbar für KI engagiert, und fast drei Viertel hatten ihre Arbeitsabläufe umgestaltet.
- Governance-Standards wie die im Dezember 2023 veröffentlichte ISO/IEC 42001 geben Modeunternehmen eine Struktur für das Management von KI-Risiken, ohne dass sie ein Rahmenwerk von Grund auf entwickeln müssen.
Eine KI-Strategie für eine Modemarke ist eine kurze Reihe von Entscheidungen: welche Geschäftsergebnisse KI verbessern soll, welche Arbeitsabläufe sich ändern, welche Daten, Kompetenzen und Partner dafür nötig sind und wie Risiken gesteuert werden. Sie ist keine Liste von Tools. Marken, die aus KI Wert schöpfen, verknüpfen sie mit wenigen Prioritäten und verändern die Arbeit rund um diese Prioritäten.
Warum brauchen Modemarken überhaupt eine KI-Strategie?
Ohne Strategie gelangt KI meist über einzelne Teams ins Unternehmen, die Tools kaufen, über Mitarbeitende, die öffentliche Chatbots nutzen, und über Anbieter, die bestehender Software KI-Funktionen hinzufügen. Das verursacht Kosten, Datenrisiken und Doppelspurigkeiten ohne viel messbaren Nutzen. The State of Fashion 2026 von The Business of Fashion und McKinsey beschreibt KI als Kraft, die die Belegschaft, das Einkaufsverhalten der Konsumenten und die Effizienz des Modesystems neu gestaltet; damit ist sie ein Führungsthema und kein IT-Projekt.
Der Abstand zwischen den Unternehmen ist gross. Die BCG-Studie vom September 2025 unter 1250 Führungskräften ergab, dass 5 Prozent der Unternehmen substanziellen Wert aus KI schöpfen, 35 Prozent damit beginnen und 60 Prozent nur minimale Umsatz- und Kosteneffekte melden. Laut der McKinsey-Umfrage State of AI 2026 qualifizierten sich nur 6 Prozent der Befragten als Spitzenreiter, die 5 Prozent oder mehr ihres EBIT auf KI zurückführen.
Worauf sollte eine Modemarke ihre KI-Aktivitäten konzentrieren?
BCG schätzt, dass rund 70 Prozent des potenziellen Werts von KI in den Kernfunktionen liegen, und nennt Vertrieb und Marketing, Produktion, Supply Chain und Preisgestaltung, während auf die IT etwa 13 Prozent entfallen. Für eine Modemarke sind die entsprechenden Bereiche typischerweise Bedarfsplanung und Allokation, Preisgestaltung und Abschriften, Produktcontent und E-Commerce, Wholesale-Vertrieb und Kundenservice.
Eine nützliche Übung besteht darin, die zehn Entscheidungen aufzulisten, die die Marge der Marke am stärksten beeinflussen, etwa Einkaufsmengen, Grössenverteilungen, Erstpreis, Zeitpunkt der Reduzierung und Re-Order-Volumen, und für jede zu fragen, wo bessere Informationen oder eine schnellere Umsetzung einen messbaren Unterschied machen würden. So entsteht eine Shortlist, die im Geschäft verankert ist und nicht in der Technologie.
Aus welchen Bausteinen besteht eine KI-Strategie?
| Baustein | Leitfrage | Typisches Ergebnis |
|---|---|---|
| Ambition | Welche zwei oder drei Geschäftsergebnisse soll KI verbessern? | Ziele wie geringere Überbestände oder eine kürzere Time-to-Market |
| Portfolio der Anwendungsfälle | Welche Arbeitsabläufe ändern sich zuerst, und warum? | Priorisierte Liste mit Verantwortlichen und Erfolgsmassstäben |
| Datenfundament | Welche Daten müssen für die gewählten Anwendungsfälle bereinigt werden? | Datenverbesserungsplan mit benannten Datenverantwortlichen |
| Technologie und Partner | Was kaufen wir, was entwickeln wir selbst, was beziehen wir von Partnern? | Beschaffungsgrundsätze und eine Shortlist von Plattformen |
| Menschen und Kompetenzen | Wer braucht welche Kompetenzen, und wie verändern sich Rollen? | Schulungsplan und Teamstruktur |
| Governance | Wie werden Risiken, Datennutzung und generierter Content kontrolliert? | KI-Richtlinie, Tool-Verzeichnis und Prüfprozess |
| Messung | Woran erkennen wir, dass es funktioniert? | Ausgangswerte, Kontrollgruppen und regelmässige Reviews |
Jeder Baustein sollte auf eine Seite passen. Eine Strategie, die sich einer Filialleiterin oder einem Aussendienstmitarbeiter nicht in wenigen Minuten erklären lässt, wird deren Arbeitsweise kaum verändern.
Wie sollte eine Modemarke KI steuern?
Governance regelt, welche Tools mit welchen Daten genutzt werden dürfen, wie generierte Texte und Bilder geprüft und gekennzeichnet werden, wie Kunden- und Mitarbeiterdaten geschützt werden und wer für welches KI-System verantwortlich ist. Die im Dezember 2023 veröffentlichte ISO/IEC 42001 legt Anforderungen an ein KI-Managementsystem fest und richtet sich an Organisationen jeder Grösse, die KI entwickeln, bereitstellen oder nutzen. Marken brauchen keine Zertifizierung, um davon zu profitieren; die Struktur der Norm ist eine nützliche Checkliste.
Data Governance gehört zur selben Diskussion. Gartner prognostiziert, dass Organisationen bis 2026 60 Prozent der KI-Projekte aufgeben werden, die nicht auf KI-fähigen Daten beruhen. Verantwortliche für Produkt-, Bestands- und Kundendaten zu benennen und Qualitätsstandards dafür zu vereinbaren, ist deshalb eine strategische und keine administrative Entscheidung.
In welcher Reihenfolge sollte eine KI-Roadmap aufgebaut werden?
- Fundament: die Ambition vereinbaren, eine grundlegende Governance festlegen, ein Datenaudit für die Prioritätsbereiche durchführen und Führungskräfte schulen.
- Beweisen: zwei oder drei gemessene Pilotprojekte in Bereichen durchführen, in denen die Daten bereit sind und eine fachlich verantwortliche Person sich engagiert.
- Skalieren: ausrollen, was funktioniert, es in die Kernsysteme integrieren und die umgebenden Arbeitsabläufe neu gestalten.
- Erweitern: zu schwierigeren Anwendungsfällen übergehen, etwa Prognosen für neue Produkte oder kanalübergreifende Bestandsoptimierung, sobald Daten und Kompetenzen gereift sind.
Starre Mehrjahrespläne veralten schnell, weil sich die Technologie rasch verändert. Eine rollierende Roadmap, die jedes Quartal überprüft wird, mit festen Zusagen für die nächsten zwei Quartale und Optionen darüber hinaus, ist realistischer.
Woran erkennen Sie, ob Ihre KI-Strategie funktioniert?
Der Test ist, ob sich Geschäftskennzahlen bewegen, nicht wie viele Pilotprojekte laufen. Nützliche Indikatoren sind der Anteil der KI-Initiativen mit gemessener Ausgangsbasis, die Zahl der Anwendungsfälle im Produktivbetrieb statt im Pilotstadium, die Veränderung der Zielkennzahlen, die Nutzung durch die vorgesehenen Anwender und die Kosten pro Anwendungsfall. Wer diese Werte jedes Quartal überprüft und Initiativen stoppt, die nichts liefern, hält das Portfolio fokussiert.
- Sind die gewählten Anwendungsfälle im Produktivbetrieb und werden sie von den vorgesehenen Teams genutzt?
- Haben sich die vereinbarten Geschäftskennzahlen gegenüber ihren Ausgangswerten verbessert?
- Wurden in Pilotprojekten festgestellte Datenqualitätsprobleme an der Quelle behoben?
- Wissen die Mitarbeitenden, welche Tools sie mit welchen Daten nutzen dürfen?
- Konzentrieren sich die KI-Ausgaben auf die Prioritäten, oder werden sie breit gestreut?
Eine gute KI-Strategie ist bescheiden im Umfang und anspruchsvoll in der Umsetzung. Wenige Prioritäten, saubere Daten, klare Verantwortung und ehrliche Messung zählen mehr als die Wahl eines bestimmten Modells.
Häufige Fragen
Was sollte eine KI-Strategie für eine Modemarke enthalten?
Sie sollte eine kleine Zahl von Geschäftsergebnissen enthalten, die KI verbessern soll, eine priorisierte Liste von Anwendungsfällen mit Verantwortlichen, einen Datenverbesserungsplan, Beschaffungsgrundsätze für Technologie, einen Kompetenzplan, Governance-Regeln und eine Methode zur Messung der Ergebnisse. Jeder Teil sollte kurz genug sein, um ihn den Menschen, die damit arbeiten, rasch erklären zu können.
Wer sollte in einem Modeunternehmen für die KI-Strategie verantwortlich sein?
Verantwortlich sollte eine Führungskraft der obersten Ebene sein, idealerweise jemand, der für Geschäftsergebnisse und nicht nur für Technologie einsteht. IT, Daten, Recht und HR spielen wesentliche Rollen, doch Anwendungsfälle brauchen fachliche Verantwortliche. Die Forschung von McKinsey bringt das Engagement der obersten Führung mit besseren KI-Ergebnissen in Verbindung.
Welchen Zeitraum sollte eine KI-Roadmap abdecken?
Weil sich KI-Technologie schnell verändert, funktioniert eine rollierende Roadmap, die jedes Quartal überprüft wird, meist besser als ein fixer Mehrjahresplan. Feste Zusagen für die nächsten zwei Quartale und Optionen darüber hinaus halten den Plan realistisch. Die Roadmap sollte von Fundament und Pilotprojekten zur Skalierung bewährter Anwendungsfälle führen.
Brauchen Modemarken eine ISO-42001-Zertifizierung?
Nein, die Zertifizierung ist freiwillig. ISO/IEC 42001 legt Anforderungen an ein KI-Managementsystem fest, und viele Unternehmen nutzen die Norm als Struktur für ihre Governance, ohne eine Zertifizierung anzustreben. Relevant werden kann eine Zertifizierung, wenn grosse Kunden oder Partner einen Nachweis verantwortungsvoller KI-Praktiken verlangen.
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