Computer Vision im Einzelhandel: Mit KI zum smarten Ladengeschäft

Betritt man heute ein Geschäft in der Innenstadt und blickt nach oben, trifft der Blick meist auf eine Überwachungskamera. Seit den 1980er-Jahren ist CCTV fester Bestandteil der Sicherheitsstrategie im Einzelhandel – aber die Technologie ist ein stumpfes Werkzeug: reaktiv statt vorausschauend. 

Es sei denn, die altgedienten Kameras werden mit KI-gestützter Computer Vision (CV) kombiniert. 

Die Kombination von Machine Learning mit vernetzten, modularen Datenökosystemen eröffnet völlig neue Möglichkeiten. Einzelhändler können ihre Kamera-Infrastruktur neu denken – als Quelle für mehr Sicherheit, bessere Abläufe und personalisierte Angebote. 

Hierfür müssen die Unternehmen allerdings komplexe Herausforderungen meistern: von ethischen Bedenken über veraltete Systeme bis hin zu isolierten Datensilos. Sie alle stehen zwischen der Technik von heute und den intelligenten Ladengeschäften von morgen.

Diese Anwendungsfälle basieren auf einem Grundprinzip: Ein ‘digitaler Zwilling’ des Ladengeschäfts analysiert verschiedene Datenquellen – Video ist dabei nur eine davon. Die Erkenntnisse lassen sich in drei zentrale Bereiche gliedern:

• Diebstahlerkennung
  KI kann Diebstahl in Echtzeit erkennen, indem sie Verhaltensmuster analysiert – etwa bei Bewegungen in der Nähe hochpreisiger Produkte oder beim Versuch, Waren zu verbergen.
• Sicherheits- und Gefahrenprävention
  Computer Vision kann Fluchtwege überwachen, den Zugang zu altersbeschränkten Bereichen steuern, verschüttete Flüssigkeiten oder Stolperfallen erkennen – und sogar potenziell gewalttätiges Verhalten frühzeitig identifizieren.
• Optimierung des Betriebs und Layouts des Ladengeschäfts
  Von intelligenten Kassen über automatisierte Alterskontrollen bis zu datengestütztem Inventarmanagement: KI kann Prozesse effizienter und kundenorientierter gestalten – sofern sie mit den richtigen Datenquellen kombiniert wird.

Denn der wahre Mehrwert von Computer Vision entsteht erst im Zusammenspiel mit weiteren Informationen: Bestandsdaten, Personaleinsatzplänen oder Kaufhistorien. Doch genau hier liegt die Herausforderung: Viele relevante Daten sind in Altsystemen versteckt, fragmentiert oder schwer zugänglich. Ihre sinnvolle Nutzung erfordert moderne Analysen, durchdachte Modelle und eine nahtlose Integration – als Fundament für KI-Anwendungen im großen Stil. 

Und selbst wenn diese Datenbasis vorhanden ist, gibt es noch weitere Hürden.

Überwachung mit Nebenwirkungen

Hardware ist vielerorts bereits installiert. Aber reicht das aus? 

Denn sobald Kamerabilder als Input für KI genutzt werden, stellen sich neue ethische Fragen: Reicht ein Hinweisschild an der Wand als Zustimmung zur Nutzung? 

Die europäische Datenschutzbehörde betont, wie schwer es ist, in öffentlichen Räumen eine echte Zustimmung einzuholen. Auch das britische ICO (Information Commissioner’s Office) gibt zu, dass sich der Datenschutz in der Praxis oft nur schwer umsetzen lässt. Und die britische Richtlinie für Überwachungskameras fordert, dass „nicht mehr Daten gespeichert werden dürfen als unbedingt notwendig.“

Besonders problematisch: In Test- und Pilotphasen ist oft noch gar nicht klar, wie genau die Daten später genutzt werden sollen – eine saubere Einwilligung ist somit kaum möglich.

Abseits der rechtlichen Fragen zählt vor allem eines: Vertrauen. Mitarbeitende und Kund:innen müssen klar erkennen können, welche Daten erfasst werden, wie diese verwendet werden – und dass ihre Privatsphäre dabei gewahrt bleibt.

Technologische Rückstände bremsen Innovationen

Hinzu kommen technische Anforderungen: Fairness, Nachvollziehbarkeit, Sicherheit. Viele Ladengeschäfte haben Kameras – aber keine moderne IT-Infrastruktur, um daraus echte Erkenntnisse zu gewinnen. Es fehlt an vernetzten Datenpipelines, verlässlicher Datenqualität und durchdachter Governance. Für viele Unternehmen ist dieser Weg noch weit.

Zurück zum Start – aber mit klarem Fokus

Wie also lässt sich all das konkret angehen? Wie gelingt der Sprung von Vision zu Umsetzung? Antwort: mit Fokus. 

Die Bandbreite der Möglichkeiten ist groß – und kann leicht überfordern. Der sinnvollste Weg ist daher, klein zu starten: mit einem klar definierten Use Case, der einen konkreten Mehrwert bringt. 

Denn gezielte Anwendungen mit klar umrissenen Datenpunkten erleichtern auch die Entscheidung für passende Technologien und ein tragfähiges Datenmodell.

In der Praxis bedeutet das:

1. Einen konkreten, business-getriebenen Use Case auswählen
2. Ziele und benötigte Datenpunkte festlegen
3. Passende Governance-Richtlinien entwickeln
4. Diese Richtlinien transparent an Kund:innen und Mitarbeitende kommunizieren
5. Eine menschliche Kontrollinstanz für kritische Entscheidungen einbauen
6. Ein modulares System wählen, das spätere Innovationen erleichtert