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Interview

KI-gesteuerte Suche im Commerce: Was Händler wissen müssen

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ALGOLIA Inc.
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Grenze zwischen Automatisierung und Mensch & Veränderte Lernprozesse

Wo verläuft die Grenze zwischen intelligenter Automatisierung und menschlichem Eingriff?

Christina Schönfeld: Idealerweise wird so viel wie möglich automatisiert, damit kein großer Arbeitsaufwand entsteht. Aber der Mensch muss verstehen, was passiert, und im Notfall eingreifen können. Genau deshalb glauben wir an kontrollierbare KI.

Sie haben Algolias DACH-Präsenz von null auf zweistelligen Millionen-ARR aufgebaut. Was unterscheidet den europäischen Markt vom US-Markt?

Christina Schönfeld: Algolia wurde von zwei französischen Gründern ins Leben gerufen – europäische Wurzeln sind also Teil unserer DNA, auch wenn das Headquarter in San Francisco sitzt. In Europa, besonders in Deutschland, begegnen uns mehr Detailfragen zu Datenschutz, Datenhaltung und Compliance. Das ist Teil unserer Kultur: Wir sind sowohl SOC-2- als auch DSGVO-konform aufgestellt. Was ich an deutschen Kunden besonders schätze, ist die technische Tiefe. Sie wollen Lösungen wirklich durchdringen – sehr technisch, aber immer mit einem klaren Business Case unterlegt. Außerdem zählt das Ökosystem: Es geht nicht nur darum, dass Algolia funktioniert, sondern dass es mit allen anderen Lösungen im Stack reibungslos zusammenspielt.

GLOSSAR

API-first: Architekturansatz, bei dem Funktionen über offene Programmierschnittstellen bereitgestellt werden. Sie lassen sich flexibel in beliebige Frontends, Apps oder Shop-Systeme integrieren – ohne monolithische Plattform.

Agentic AI: KI-Systeme, die nicht nur Fragen beantworten, sondern eigenständig Aufgaben planen, Entscheidungen treffen und mehrstufige Prozesse abarbeiten – etwa Kaufvorgänge oder Datenanalysen.

GenAI (Generative AI): KI, die neue Inhalte wie Texte, Bilder oder Produktempfehlungen erzeugt, typischerweise auf Basis großer Sprachmodelle (LLMs).

Retrieval Layer: Vermittlungsschicht zwischen LLM und Datenquelle. Sie liefert dem Sprachmodell verifizierte Inhalte aus dem Unternehmenskatalog und reduziert so Halluzinationen.

No-Results-Rate: Anteil der Suchanfragen ohne Ergebnis – ein zentraler KPI für die Qualität einer Suchfunktion.

Time-to-Market: Zeitspanne von der Idee bis zur Markteinführung eines Produkts oder Features. API-first-Architekturen verkürzen diese deutlich.

ARR (Annual Recurring Revenue): Jährlich wiederkehrender Umsatz – Standardkennzahl im SaaS-Geschäft zur Bewertung von Wachstum und Geschäftsentwicklung.

Algolias jüngste Entwicklungen – von Agentic AI bis zur Commerce Pipeline für Shopify – deuten an, dass die Zukunft weit über das klassische Suchfeld hinausgeht. Wo sehen Sie die größte Veränderung in den nächsten zwölf bis 18 Monaten?

Christina Schönfeld: Ich sehe zwei Entwicklungen. Erstens verändern sich Nutzererwartungen: Es wird zunehmend nach Projekten und Problemen gesucht, nicht nur nach Produkten. Suchanfragen werden zu ganzen Sätzen – „Ich plane eine Geschäftsreise nach Paris" statt eines Keywords. Darauf müssen sich Unternehmen einstellen. Zweitens verändern sich die Erwartungen interner Teams: Merchandiser wollen nicht mehr manuell Synonyme pflegen, sondern datengetrieben arbeiten und Agenten beauftragen: „Identifiziere Potenziale in meinen KPIs und setze die Optimierung gleich um."

Wer jetzt nicht in KI-gestützte Suche investiert – gerät der irreversibel in Rückstand?

Christina Schönfeld: Aus meiner Sicht: ja. Wir befinden uns alle in einem Lernprozess, in dem sich Arbeitsprozesse fundamental verändern. Jedes Unternehmen muss sich fragen: Wie behalte ich die Beziehung zu meinen Endnutzern, wenn immer mehr Interaktion über KI-Agenten läuft? Vielen Unternehmen ist inzwischen bewusst, dass ein LLM allein nicht ausreicht – es fehlt an Treffgenauigkeit. Erst die Kombination aus präziser Suche und Retrieval liefert die Qualität, die Endnutzer heute erwarten. Und genau dort, beim Engpass Entwicklerressourcen, der bisher viele Projekte ausgebremst hat, sehe ich die größte Chance: Mit KI können künftig deutlich mehr Mitarbeitende Projekte eigenständig umsetzen.

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