In der sich rasch entwickelnden Landschaft der KI, insbesondere mit dem Aufkommen generativer KI-Technologien, wächst das Interesse an der Nutzung des KI-Potenzials in der Konsumgüterindustrie. Bei diesem Wandel geht es nicht nur um die Einführung neuer Technologien, sondern auch um einen Paradigmenwechsel in der Art und Weise, wie Produkte entwickelt, vermarktet und an die Verbraucher geliefert werden.
Um die Vorteile der KI in vollem Umfang nutzen zu können, ist ein proaktiver Ansatz erforderlich, um dringend neue Möglichkeiten zu erkennen und zu nutzen. Die rasante Entwicklung der KI bedeutet, dass das, was heute noch topaktuell ist, morgen schon Standard sein kann. Daher müssen sich CPG-Unternehmen über die neuesten Fortschritte im Bereich KI auf dem Laufenden halten und kritisch prüfen, wie sie diese Technologien in ihre Abläufe integrieren können, um Effizienz und Innovation voranzutreiben, Prozesse zu rationalisieren und Mehrwert für die Kunden zu schaffen. Angesichts des Potenzials von KI ist es für CPG-Unternehmen dringend erforderlich, praktikable Anwendungsfälle zu identifizieren, in denen KI die Chancen maximieren und handlungsorientierte Strategien bieten kann.
KI im Lebenszyklus der Produktentwicklung
In der folgenden Abbildung haben wir Bereiche identifiziert, in denen KI etablierte Methoden verändern kann, die den gesamten Lebenszyklus der Entwicklung neuer Produkte umfassen: Entdeckung, Formulierung, Qualitätsanalyse, Bestandsaufnahme in der Lieferkette und Rückverfolgbarkeit.
Die Vorhersagefähigkeiten der KI können die Ideenfindung und Entwicklung neuer Produkte beschleunigen, indem sie Verbrauchertrends, Vorlieben und Marktlücken analysieren und so die Wahrscheinlichkeit einer erfolgreichen Markteinführung erhöhen. Der Einsatz von KI kann die Produktformulierung rationalisieren, indem die Ergebnisse verschiedener Inhaltsstoffkombinationen vorhergesagt werden. Sie kann auch dabei helfen, bestehende Produkte neu zu formulieren, um neue Verbraucherwünsche zu erfüllen, z. B. weniger Zucker oder Salz, ohne Kompromisse bei Geschmack oder Konsistenz einzugehen. KI-Technologien können die Entdeckung neuer, nachhaltiger und kosteneffizienter Inhaltsstoffe verbessern, indem sie riesige Datenbanken von Verbindungen durchforsten, um diejenigen mit den gewünschten Eigenschaften zu identifizieren. Wie das Beispiel der Technologie von Brightseedzeigt, können Unternehmen Inhaltsstoffe entdecken, die zuvor unbekannt waren und ohne den Einsatz von KI vielleicht auch unbekannt geblieben wären. Sobald ein neues Produkt formuliert und für die Qualitätsanalyse bereit ist, gibt es KI-gestützte Methoden, um den Prozess zu vereinfachen, z. B. die Implementierung von KI-gestützten Sensoren oder die In-situ-Implementierung von Hyperspektralbildern, um fehlerhafte Produkte in der Produktionslinie zu identifizieren. Schließlich kann KI auch die Lieferkette verbessern, z. B. durch Risikoanalyse und -vorhersage, Rückverfolgbarkeit und Bestandsmanagement.
Strategien für die Übernahme
CPG-Marken müssen die richtigen Strategien für die Einführung von KI finden, um sie effektiv nutzen zu können. Bestimmte Anwendungsfälle lassen sich am besten durch interne Entwicklungen angehen, so dass die Unternehmen ihre eigenen KI-Fähigkeiten aufbauen müssen. Dieser Ansatz erfordert oft eine erhebliche Umstellung bei der Datenerfassung und -verwaltung. In der Vergangenheit haben sich Konsumgüter- und Lebensmittelunternehmen bei der Datenerfassung auf traditionelle Methoden wie Excel-Tabellen verlassen. Um jedoch KI vollständig nutzen zu können, muss die Datenerfassung rationalisiert werden, um sicherzustellen, dass die Daten in einem Format vorliegen, das für KI-Systeme leicht zugänglich und nutzbar ist. Eine umfassende Datenstrategie ist in diesem Zusammenhang unverzichtbar; sie ist die Grundlage für eine erfolgreiche Implementierung von KI.
Andererseits gibt es Szenarien, in denen es vorteilhafter ist, externe Partnerschaften mit KI-Start-ups zu schließen. Dies gilt insbesondere für Projekte, die auf die Entwicklung von Nischen- und innovativen Produkten außerhalb der Kernkompetenz eines Unternehmens abzielen. Für ein traditionelles Molkereiunternehmen, das sich an die Entwicklung alternativer Molkereiprodukte wagt, könnte es beispielsweise wirtschaftlicher sein, KI-Know-how auszulagern. Die Zusammenarbeit mit externen Spezialisten kann in solchen Fällen kostengünstigere und gezieltere Ergebnisse erzielen.
Letztendlich könnte KI zwar Innovationen vorantreiben, aber die unmittelbarste Auswirkung für viele CPG-Marken liegt in der Verbesserung der betrieblichen Effizienz. Effizienzgewinne - potenziell 30-50 % - stellen ein überzeugendes Wertversprechen dar, insbesondere für größere CPG-Unternehmen. Für kleinere Unternehmen ist der Umfang der für die Einführung von KI erforderlichen Investitionen jedoch möglicherweise nicht zu rechtfertigen, da die Kosten-Nutzen-Analyse möglicherweise nicht mit ihren strategischen Prioritäten übereinstimmt. CPG-Marken müssen diese Dynamik verstehen, wenn sie die Komplexität der Integration von KI in ihre Abläufe bewältigen und sicherstellen wollen, dass ihr Ansatz wirtschaftlich vernünftig ist und mit ihren breiteren strategischen Zielen übereinstimmt.