Food & Ingredients · Lebensmittelzutaten & Ingredients

KI-gestützte Produktempfehlung für Lebensmittelzutaten

Ausgangslage

Ein internationaler Lebensmittel- und Ingredients-Konzern mit über zehn Tochtergesellschaften stand vor einem Skalierungsproblem: Produktwissen — Rezepturen, Anwendungsparameter, Dosierempfehlungen — steckte in den Köpfen einzelner Experten und in tausenden unstrukturierten Dokumenten. Vertriebsmitarbeiter brauchten pro Kundenanfrage zwischen 30 Minuten und mehreren Stunden für eine fundierte Produktempfehlung. Bei vier Tochtergesellschaften mit jeweils eigenem Portfolio, eigener Fachsprache und unterschiedlicher Datentiefe war eine einheitliche Lösung nicht trivial.

Was wir getan haben

Wir haben parallel für vier Geschäftseinheiten des Konzerns KI-gestützte Produktfinder auf einer Enterprise-GenAI-Plattform aufgebaut. Jeder Agent arbeitet mit einem dedizierten, hierarchischen Zwei-Quellen-System und wurde über fünf Prompt-Versionen iterativ optimiert — validiert durch Fachbereichs-Workshops und strukturierte Testverfahren mit 186 Messpunkten. Die Finder sind in den Vertriebsalltag integriert: Sie lesen Kundenanfragen direkt aus Outlook, analysieren, empfehlen und entwerfen die Antwort-E-Mail. Laufzeit: 11 Monate bis Produktion.

Ergebnisse

Geschäftseinheiten im produktiven Einsatz

78 %

Antworten über Expertenniveau

bis 5 Std.

Zeitersparnis pro Kundenanfrage

40.000+

indexierte Dokumente (größte Einheit)

Was wir dabei gelernt haben

Ein KI-Produktfinder ist nur so gut wie seine Datenbasis — nicht wie sein Modell. Die erste Version lieferte enttäuschende Ergebnisse, weil zu viele unsortierte Dokumente angebunden waren. Erst die Reduktion auf kuratierte, hierarchisch strukturierte Quellen brachte den Durchbruch. Weniger Daten, besser kuratiert, schlägt mehr Daten, schlecht strukturiert. Das ist ein Muster, das wir branchenübergreifend sehen.

Das ist die Kurzfassung. Wie wir methodisch vorgegangen sind — welche Architekturentscheidungen wir getroffen haben, was wir verworfen haben und welche Muster sich auf andere Kontexte übertragen lassen — besprechen wir im persönlichen Fachgespräch.

Nicht, weil wir Ihnen etwas verkaufen wollen. Sondern weil diese Tiefe das ist, wofür unsere Kunden uns beauftragen — und das gehört nicht ins offene Internet.