Studie: KI auf wackeliger Datenbasis – Falsche Bestandsdaten können große Händler jährlich Millionen kosten

Zürich, 10. November 2026 – Scandit, der führende Anbieter von Smart Data Capture auf Basis von Vision AI, hat heute die Ergebnisse einer internationalen Studie veröffentlicht, für die auch 400 Filialbeschäftigte in Deutschland befragt wurden. Demnach treibt der Handel den Einsatz von KI voran, doch die Datenbasis in den Filialen hinkt hinterher. Laut den Befragten in Deutschland stimmen die Bestandsangaben im System nur in 44 Prozent der Fälle mit den tatsächlichen Regalbeständen überein (international: 46 Prozent). Lediglich sieben Prozent vertrauen den Daten uneingeschränkt. Dadurch entsteht eine teure Lücke zwischen den Angaben im System, dem tatsächlichen Bestand in der Filiale und dem Einkaufserlebnis der Kundschaft. Investitionen in KI und andere Technologien stützen sich auf ein lückenhaftes Bild von Filiale und Geschäft.

Den Preis dafür zahlt der Handel schon heute, und zwar in Form von Arbeitszeit. Die Befragten in Deutschland schätzen, dass sie jeweils mehr als fünf Stunden pro Woche zurückgewinnen würden, wenn sie sich auf die Daten verlassen könnten. Das entspricht fast sechs Arbeitswochen im Jahr. Bei einem Händler mit 10.000 Filialbeschäftigten ergeben sich daraus rechnerisch Personalkosten von mehr als 40 Millionen Euro pro Jahr*.

Liegt das System falsch, tun die Beschäftigten, was nötig ist, damit der Betrieb weiterläuft. Die Hälfte (50 Prozent) korrigiert die Daten selbst, 51 Prozent veranlassen eine Bestandskorrektur – deutlich mehr als im internationalen Durchschnitt (44 Prozent). Doch auch in Deutschland umgehen 39 Prozent derjenigen, die aktiv werden, das offizielle System komplett, und 62 Prozent greifen auf mindestens eine informelle Methode zurück: handschriftliche Notizen, Team-Chats, Fotos und Apps auf dem privaten Smartphone oder das eigene Gedächtnis. Es entsteht eine „Schattenfiliale“: Wichtige Informationen werden außerhalb der offiziellen Systeme festgehalten und fehlen damit in der Datengrundlage, auf die sich Zentrale, Dashboards und KI-Systeme stützen.

„Der Handel hat weniger ein Problem mit der Einführung von KI als mit der Verlässlichkeit seiner Filialdaten“, sagt Samuel Mueller, CEO und Mitgründer von Scandit. „Die Beschäftigten investieren wertvolle Zeit, um diese Lücken zu schließen, doch ein großer Teil dieser Arbeit verschwindet in inoffiziellen Aufzeichnungen. Bevor Händler KI auf Basis ungenauer Filialdaten mehr Entscheidungen überlassen, benötigen sie ein gemeinsames, exaktes Bild davon, was tatsächlich im Regal und in ihren Filialen passiert.“

Das Vertrauen der Beschäftigten in die Bestandsdaten wächst nicht schrittweise. Laut der Umfrage bleibt es niedrig, bis die Daten sehr gut sind. In Deutschland halten nur 20 Prozent der Beschäftigten die Daten in mehr als 70 Prozent der Fälle für korrekt, international sind es 25 Prozent. Über alle sieben Länder hinweg gilt: Unter den Beschäftigten, die die Genauigkeit auf höchstens 50 Prozent schätzen, hat nur rund ein Viertel hohes Vertrauen in die Daten. Dieser Anteil verändert sich kaum, bis die Genauigkeit 70 Prozent überschreitet. Dann steigt er sprunghaft an.

„Mit schrittweisen Verbesserungen ist es hier nicht getan”, sagt Andrew Smith, Managing Partner und Mitgründer von ThinkUncommon sowie seit 2021 RETHINK Retail Top Expert. „Steigt die Bestandsgenauigkeit von 46 auf 60 Prozent, mag das im Vorstandsbericht nach Fortschritt aussehen und auf der Fläche trotzdem nichts ändern. Das Vertrauen steigt erst, wenn die Genauigkeit über 70 Prozent liegt. Bis dahin tun die Beschäftigten, was vernünftige Menschen tun: Sie prüfen das Regal selbst und korrigieren dann das System oder tun, was nötig ist, um der Kundschaft vor Ort zu helfen.“

Die Folgen reichen über die Produktivität hinaus. Im Schnitt verbringen Beschäftigte in Deutschland vier Stunden pro Woche mit Kundenfragen, die eigentlich von der Technologie in der Filiale beantwortet werden könnten. Durchschnittlich werden sie 6,3-mal pro Woche gebeten, persönlich nachzusehen, ob ein Artikel vorrätig ist. Ein Viertel von ihnen muss das sogar mehr als zehnmal pro Woche tun.

Die Ergebnisse aus allen sieben Ländern liefern eine Lehre aus der Praxis für die Einführung neuer Technologien. Erhoben wurde unter anderem, inwiefern die Beschäftigten beim Rollout neuer Geräte, Apps oder Software einbezogen wurden. Von denjenigen, die an einem Pilotprojekt beteiligt waren, nutzen 74 Prozent die meisten Tools in der Filiale. Bei Beschäftigten, die vorab lediglich um ihre Einschätzung gebeten oder gar nicht gefragt wurden, sind es 61 Prozent. Die Hälfte der Pilotteilnehmenden hat hohes Vertrauen in die Bestandsdaten. Unter denen, die nie nach ihrer Meinung gefragt wurden, sind es nur 25 Prozent.

Auf die Frage, was die Bestandsführung im Arbeitsalltag erleichtern würde, antworteten die Beschäftigten in Deutschland unter anderem:

• „Änderungen sofort im System ersichtlich.”
• „Sofort selbst Bestand korrigieren und nicht erst Zettel ausfüllen.”
• „Kamerasysteme, die Lücken in den Regalen entdecken.”
• „Eine automatische Benachrichtigung auf das MDE-Gerät, wenn ein Artikel im Regal alle ist.“

Den vollständigen Report „The Store Truth Gap“ (in englischer Sprache) finden Sie hier.

* Schätzung auf Basis der Angaben der in Deutschland Befragten: durchschnittlich 5,1 Stunden pro Woche, ein selbst angegebener durchschnittlicher Bruttostundenlohn von 17 Euro sowie 46,5 Arbeitswochen pro Jahr (abzüglich des gesetzlichen Mindesturlaubs und der Feiertage).

Über die Umfrage

Im Auftrag von Scandit befragte Sapio Research im September 2026 online 2.200 Filialbeschäftigte. Alle Befragten arbeiten in stationären Geschäften von Händlern mit mehr als 1.000 Beschäftigten in den USA, Deutschland, Großbritannien, Frankreich, Italien, Kanada und Polen. Die Studie umfasst den Lebensmittelhandel, Verbrauchermärkte und Warenhäuser, SB-Warenhäuser, Bau- und Heimwerkermärkte, Convenience-Stores sowie Drogerien und Apotheken.

Über Scandit

Scandit ist der führende Anbieter von Smart Data Capture auf Basis von Vision AI. Das Unternehmen verleiht Beschäftigten, Kundinnen und Kunden sowie Unternehmen Superkräfte, indem es verwertbare Erkenntnisse liefert und End-to-End-Prozesse automatisiert. Mithilfe der Smart Data Capture-Plattform von Scandit können Smart Devices wie Smartphones, mobile Datenerfassungsgeräte (MDE), Drohnen, Datenbrillen, Roboter und fest installierte Kameras mit physischen Objekten interagieren. Sie erfassen Daten aus Barcodes, Texten, Ausweisen und Objekten mit unübertroffener Geschwindigkeit, Genauigkeit und Intelligenz.

Scandit ermöglicht Innovationen, die zu erheblichen Kosteneinsparungen führen und die Bindung von Beschäftigten sowie Kundinnen und Kunden stärken. Scandit begleitet seine Kunden in jeder Phase – von Testläufen über Lösungsdesign und Integration bis hin zum Customer-Success-Support.

Warum Marktführer aus den Bereichen Handel, Transport und Logistik, Gesundheitswesen und Industrie, darunter Instacart, Carrefour, Ahold Delhaize, Albertsons, Levi Strauss & Co., Sephora, Lufthansa und FedEx, auf Scandit vertrauen, erfahren Sie unter scandit.com.