KI-gestützte Inhalte bei Zalando: Genauigkeit, Mehrwert für Kund*innen und menschliche Urteilskraft
KI-gestützte Inhalte bei Zalando: Genauigkeit, Mehrwert für Kund*innen und menschliche Urteilskraft
- Künstliche Intelligenz verändert die Erstellung von Inhalten bei Zalando und verbessert das Kund*innenerlebnis. Technologie hilft Teams dabei, schneller auf Trends zu reagieren, Inhalte für lokale Märkte anzupassen und umfangreichere Produkt-Erlebnisse im großen Stil aufzubauen.
- Das Produkt selbst bleibt dabei präzise dargestellt. KI kann das Umfeld, das Format oder die Präsentation verändern – nicht aber das Produkt, über dessen Kauf Kund*innen entscheiden.
- Das Ziel ist, Kund*innen eine sichere Kaufentscheidung zu ermöglichen, statt einfach mehr Inhalte zu produzieren. Unabhängig vom eingesetzten Tool gilt derselbe Qualitätsanspruch: Klare Prüfprozesse und menschliche Expertise stellen sicher, dass Inhalte nützlich und präzise sind sowie keine falschen Erwartungen wecken.
Der E-Commerce im Modebereich tritt in eine neue Phase der Content-Produktion ein: schneller, skalierbarer und stärker durch KI geprägt. Mit der zunehmenden Integration der Technologie rückt eine entscheidende Frage in den Fokus: Wie gelingt Tempo und Skalierung, ohne den Blick auf das reale Produkt zu verlieren? Vor dem Hintergrund neuer EU-Transparenzregeln für KI-generierte Inhalte erläutert Matthias Haase, VP Content Solutions bei Zalando, was sich für Kund*innen ändert, wie das Produkt im Mittelpunkt bleibt und warum menschliches Urteilsvermögen unverzichtbar ist.
KI unterstützt bereits einen wachsenden Teil der Content-Produktion bei Zalando. Was hat sich für Kund*innen konkret verändert?
KI ist für uns ein Produktionswerkzeug – vergleichbar mit Photoshop, Schnittprogrammen oder anderen Postproduktions-Technologien. Der Ausgangspunkt ist nicht das Tool selbst, sondern die Erwartung der Kund*innen an das Kund*innenerlebnis.
Einerseits zählt Relevanz im richtigen Moment. Modetrends entstehen oft über Nacht. KI-gestützte Abläufe verkürzen unsere Produktionszyklen von sechs bis acht Wochen auf wenige Tage – mit dem Ziel, auf relevante kulturelle Momente in unter 24 Stunden zu reagieren. Auch die Lokalisierung wird einfacher: Inhalte lassen sich exakt auf den jeweiligen Markt abstimmen – ob Riviera-Schick in Frankreich oder das Oktoberfest in Bayern. Kund*innen interagieren nachweislich stärker mit diesen Inhalten und nutzen sie als Orientierung für ihre Kaufentscheidungen. Im Schnitt sorgen KI-Inhalte zu aktuellen Trends für einen starken Anstieg bei Wunschlisten-Einträgen, mehr Warenkorb-Hinzufügungen und mehr Marken-Follows.
Andererseits erwarten Kund*innen umfangreiche Produktinformationen. Ein einfaches Freisteller-Foto auf weißem Hintergrund ist weiterhin wichtig, reicht alleine aber nicht mehr aus. Gefragt ist der Kontext: Wie fällt das Material, wie wirkt das Kleidungsstück in der Bewegung und aus verschiedenen Blickwinkeln? Detaillierte Bildwelten, Videos und 3D-Ansichten liefern diese Antworten. Hochwertige Inhalte steigern das Engagement um rund 10 %. Kund*innen, die Produktvideos ansehen, kaufen mit dreimal höherer Wahrscheinlichkeit – und senden seltener Artikel zurück.
Die eigentliche Veränderung ist also nicht die Menge an Inhalten, sondern der Nutzen: Wir bieten mehr Relevanz beim Entdecken und mehr Information bei der Kaufentscheidung.
Was macht KI-generierte Inhalte hochwertig und präzise?
Unser Qualitätsanspruch bleibt unverändert – unabhängig vom Werkzeug. KI verändert die Geschwindigkeit bei der Erstellung oder Anpassung von Inhalten, darf aber nicht die Erwartung an das gezeigte Produkt verändern.
Das reale Produkt ist nicht verhandelbar. Farbe, Form, Proportionen, Textur und wesentliche Details bleiben exakt erhalten. Technologie hilft uns, das Umfeld oder das Format zu variieren. Es geht nicht darum, eine optimierte Version des Artikels zu simulieren oder Erwartungen zu wecken, die das physische Produkt nicht erfüllen kann.
Die Herausforderung liegt darin, diese Genauigkeit im großen Maßstab zu sichern. Generative Modelle sind darauf ausgelegt, plausible Bilder zu erzeugen. Fehlen Ausgangsinformationen, ergänzen sie mitunter Details, die real nicht existieren – eine Naht, eine Struktur oder eine Taschenform. Solche Abweichungen sind oft subtil, wirken aber überzeugend. Deshalb prüfen wir das Ergebnis immer am realen Produkt und nicht nur am optischen Gesamteindruck.
Der Grund dafür ist pragmatisch: Wir wollen Kund*innen zu sicheren Kaufentscheidungen verhelfen und unnötige Retouren vermeiden. Niemandem ist geholfen, wenn ein Bild überzeugt, das gelieferte Produkt aber enttäuscht. Hohe Qualität bedeutet für uns: visuell stark, informativ und absolut nah an der Realität.
Wie sieht sinnvolle Transparenz aus, wenn KI so unterschiedlich eingesetzt werden kann?
KI bietet vielfältige Einsatzmöglichkeiten. Transparenz muss daher differenziert gestaltet werden und darf kein pauschaler Stempel sein. Das Anpassen des Hintergrunds eines realen Produkts ist etwas völlig anderes als die Erzeugung synthetischer Inhalte, die Täuschungsabsichten verfolgen.
Im Zuge der Transparenzanforderungen der EU-KI-Verordnung analysieren wir die Anwendung für verschiedene Usecases genau. Welche Maßnahme angemessen ist, hängt von Art, Kontext und möglichem Risiko des Inhalts ab. Wo Vorgaben verpflichtend sind, setzen wir sie vollständig um. Bei der Kennzeichnung muss jedoch zwischen unsichtbaren technischen Wasserzeichen und sichtbaren Labels unterschieden werden.
Sichtbare Labels nutzen wir gezielt dort, wo Inhalte ohne klaren Kontext irreführend wirken oder die Realität imitieren könnten. Eine flächendeckende Kennzeichnung alltäglicher Bildbearbeitungen erzeugt visuelles Rauschen, beeinträchtigt das Kund*innen und führt zu einer Kennzeichnungsmüdigkeit, die das Vertrauen der Kund*innen eher schwächt als stärkt.
Unser Grundsatz ist einfach: Technologie soll Kund*innen beim Entdecken und Verstehen von Produkten unterstützen und nicht falsche Erwartungen wecken. Die Werkzeuge entwickeln sich weiter, das reale Produkt bleibt der Mittelpunkt.
Wie stellen Sie diesen Standard bei fortschreitender Automatisierung sicher?
Wenn Content in größerem Umfang entsteht, muss die Qualitätskontrolle fest in den Arbeitsprozess integriert sein. Das menschliche Auge allein reicht bei skalierten Prozessen nicht aus, um feine KI-Abweichungen zuverlässig zu erkennen – zumal die Modelle immer realistischere Ergebnisse liefern.
Deshalb integrieren wir eine automatisierte Qualitätsprüfung in unsere Produktionspipeline. Diese KI gestützte Validierungsebene vergleicht generierte Inhalte automatisiert mit den ursprünglichen Produktaufnahmen und prüft Details wie Farbe, Passform und Markenlogos. Weicht ein Detail ab, wird das Asset zur Überarbeitung markiert.
Technologie übernimmt so die wiederkehrenden Prüfschritte. Unsere kreativen Teams konzentrieren sich auf die Bereiche, in denen menschliches Urteilsvermögen entscheidet: Ob der Inhalt zur Marke passt, relevant ist, Stil beweist und die Kund*innen anspricht. Die Skalierung von KI funktioniert für uns nur, wenn Qualität und Präzision Schritt halten.
Wo bleibt das menschliche Gespür unverzichtbar?
An beiden Enden des Prozesses: Bei der Entscheidung, was wir erstellen wollen, und bei der Beurteilung, ob das Ergebnis unseren Qualitätsstandards entspricht.
Unsere Stylist*innen, Art Director und Produktionsteams geben die kreative Richtung vor – von der Auswahl relevanter Trends und kultureller Momente bis hin zur Frage, wie eine Marke präsentiert werden soll und was in einem spezifischen Markt ankommt.
Ebenso wichtig ist menschliche Expertise bei der Abnahme. Ein Bild kann technisch einwandfrei sein und trotzdem austauschbar, unpassend oder am Markenkern vorbei wirken. Mode ist visuell, kulturell und emotional – das lässt sich nicht vollständig in starre Produktionsregeln übersetzen.
Wenn KI die Ausführung übernimmt, verschwindet die Rolle der Kreativteams nicht, sie wandelt sich. Der Schwerpunkt verlagert sich auf Entscheidungen, bei denen Fachwissen, Kontext und Stilgefühl ausschlaggebend sind.