GK Agentic bringt KI-Agenten in den Filialalltag
GK Software hat mit GK Agentic ein Framework für agentische KI und eine Agentenbibliothek für den Einsatz im Einzelhandel vorgestellt. Die Lösung soll Handelsunternehmen dabei unterstützen, KI-Agenten mit bestehenden Systemen und Arbeitsabläufen zu verbinden und dabei unterschiedliche KI-Modelle einzusetzen.
GK Agentic wurde im Rahmen der NRF Europe in Paris präsentiert. Das Framework nutzt große Sprachmodelle für konkrete Anwendungsfälle entlang der Wertschöpfungskette im Einzelhandel. Die Agenten können auf cloudbasierten oder lokal betriebenen Modellen laufen und einzeln oder in hybriden Konfigurationen eingesetzt werden.
KI-Agenten greifen auf Handelsdaten zu
Über das Model Context Protocol (MCP) lassen sich die Agenten mit Backend-Systemen von Handelsunternehmen verbinden. Dabei können Unternehmen ihre Datenhoheit behalten und die Betriebskosten besser kalkulieren.
Matthias Blodig, Chief Strategy Officer bei GK Software: „Aus meiner Zeit im Handel habe ich gelernt, dass sich neue Technologien nur dann nachhaltig durchsetzen, wenn sie konkrete operative Herausforderungen lösen und einen messbaren Mehrwert schaffen", sagt Matthias Blodig, Chief Strategy Officer bei GK Software. „Genau diesem Prinzip folgt unser Ansatz mit GK Agentic. Wir geben Handelsunternehmen die Freiheit, die für sie passenden KI-Modelle auszuwählen, KI auf Basis ihrer eigenen operativen Daten zu nutzen und dabei auf bestehende Touchpoints und Geräte aufzusetzen. So wird der Einsatz von KI einfacher, kalkulierbarer und letztlich deutlich relevanter für das tägliche Geschäft im Handel."
Zwei Ansätze für den Einsatz von Agenten
GK Agentic bietet zwei Ansätze, die auf derselben Agentenbibliothek und Architektur basieren. Eigenständige Einzelhandelsassistenten können mit bestehenden GK- und Drittanbietersystemen zusammenarbeiten. Filialmitarbeitende erhalten dadurch über die bereits verwendeten Geräte Zugriff auf betriebsrelevantes Wissen in natürlicher Sprache.
Dafür kann GK Agentic Informationen aus unterschiedlichen Quellen zusammenführen. Dazu zählen unter anderem Standardarbeitsanweisungen, Produktinformationen aus Produktinformationssystemen und Daten aus weiteren Unternehmensanwendungen. Eine Retrieval-Augmented-Generation-Pipeline auf Basis eines Vektorspeichers stellt die Informationen abhängig vom jeweiligen Kontext bereit.
Agenten werden in bestehende Workflows integriert
Handelsunternehmen können laut GK ihre SOP-Bibliotheken einbinden und innerhalb weniger Tage mit der Bereitstellung verifizierter Antworten für Mitarbeitende beginnen. Bei der Entwicklung der Agenten liegt der Fokus zudem auf einer planbaren Kostenstruktur.
Der zweite Ansatz integriert Agenten direkt in die Produkt-Workflows von GK CLOUD4RETAIL. Sie sollen die Nutzung bestehender Anwendungen vereinfachen, etwa bei der Erstellung von Werbeaktionen oder der Bereitstellung von Analysen. Mitarbeitende können dabei innerhalb der gewohnten Anwendungen mit den Agenten interagieren, ohne zwischen verschiedenen Tools wechseln zu müssen.
MCP verbindet Agenten mit Backend-Systemen
Beide Ansätze verwenden das Model Context Protocol als Zugriffsschicht. Dadurch können Agenten als strukturierte Dienste mit unterschiedlichen Backend-Anwendungen im Einzelhandel interagieren. Konfigurierbare Workflows sollen zugleich sicherstellen, dass Mitarbeitende an relevanten Entscheidungspunkten eingebunden bleiben.
Jan Lingenbrinck, Senior Vice President Retail Technology bei GK Software: „Um unseren Kunden dabei zu helfen, die Infrastruktur für eine ungewisse wirtschaftliche und technologische Zukunft aufzubauen, sind sowohl modernste Funktionen als auch plattformunabhängige Flexibilität erforderlich. Wir sind der Meinung, dass Einzelhandelsunternehmen ihren Betrieb nicht von einem einzigen Modellanbieter oder Bereitstellungsmodell abhängig machen sollten."
„Die erfolgreiche plattformunabhängige Herangehensweise von GK wird sich auch im Zeitalter von generativer KI fortsetzen", fährt er fort. „Mit starken Partnern wie FSAS Technologies und unseren Kollegen bei Fujitsu Research ist GK in der Lage, fachspezifisches Know-how mit modernster Technologie zu verbinden und ein großes Ökosystem grundlegender Technologien zu nutzen, von spezialisierten Sprachmodellen bis hin zu Open-Source-Infrastruktur und effizienter Hardware."
