Die digitale Vision von Henkel

Vor vier Jahren stand Henkel an einem Scheideweg. Wie viele etablierte Hersteller von Konsumgütern hat der Konzern digitale Technologien nur zögerlich angenommen. Das führte dazu, dass sich die Kluft zwischen dem Traditionsunternehmen und den sich ändernden Bedürfnissen seiner Kunden vergrößerte. Laut Henkel-CDIO Michael Nilles hatte sich 2019 das alte Statement von Marc Andreessen, wonach "Software die Welt isst", für den Konsumgütersektor bewahrheitet - und Henkel drohte ins Hintertreffen zu geraten.

"Wir haben die Situation ernst genommen und erkannt, dass wir über Software-, Daten- und KI-Fähigkeiten verfügen müssen", erinnert sich Nilles, der damals die Rolle des CDIO übernommen hatte. "Dafür mussten wir unsere interne Organisation massiv aufrüsten sowie Talente von außen akquirieren - wir nennen es 'injizieren'."

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Um die Vision in die Tat umzusetzen, legte Henkel einen strategischen Fahrplan über fünf Jahre fest. Dieser sah vor, die IT-Organisation umzustrukturieren, eine neue digitale Einheit zu schaffen, die CIO- und CDO-Venture-Aktivitäten unter einem Dach zu konsolidieren sowie globale Innovationszentren in Berlin, Shanghai, Bangalore und den USA aufzubauen.

Heute tragen diese Bemühungen Früchte. Sie positionieren Henkel unter den Unternehmen, die generative KI nicht nur zur Optimierung ihrer Geschäfte einsetzen, sondern sie als Kernbaustein ihrer strategischen Vision für die Zukunft nutzen.

Aufbruch in den Wandel

Henkel mit Hauptsitz in Düsseldorf und über 50.000 Mitarbeitenden ist mehr als ein Konsumgüterunternehmen. Sein industrieller B2B-Bereich konzentriert sich auf Klebstofftechnologien wie Loctite, während zu seinem B2C-Konsumgüterbereich Marken wie Schwarzkopf und Persil gehören.

Um die digitale Vision von Henkel zu verwirklichen, musste CDIO Nilles dringend Data Scientists, Data Engineers und KI-Experten gewinnen. Zwar gibt es, so Nilles, einen harten Kampf um Talente - aber ein Faktor wirkt zu Gunsten von Henkel: "Unser Glück ist, dass wir interessante und sinnvolle Probleme lösen", sagt der CDIO. "Der KI-Guru eines großen Tech-Konzerns ist womöglich nicht daran interessiert, bei einem Unternehmen wie Henkel anzuheuern - aber er ist vermutlich auch nicht der richtige Kollege für uns. Wir finden lieber Leute, die gerne große Herausforderungen der Branche mit Hilfe von Technologie angehen."

Trade Promotion mit KI

Ein weiterer wichtiger Bestandteil von Nilles' Plan für Henkel war der Aufbau starker strategischer Partnerschaften. Der Konzern hatte bereits eine Beziehung zu SAP, und der CDIO entschied sich, diese Partnerschaft zu vertiefen. Nilles ließ sich dafür auf die Business Technology Platform (BTP) von SAP ein und arbeitete eng mit dem Softwareunternehmen an gemeinsamen Innovationen. Die Kooperation - "Digital Leapfrog" genannt - führte zu zwei KI-gestützten Tools für Trade Promotion Management (TPM) und Trade Promotion Optimization (TPO).

TPM und TPO sind Schlüsseldisziplinen im Bereich der Verbrauchsgüter (CPG), bei denen es darum geht, alle mit dem Einzelhandel durchgeführten Werbeaktivitäten, wie Rabattaktionen, zu managen und zu optimieren..

"Der Großteil der Branche hat das Thema viele Jahre lang nicht richtig gemacht, weil es in diesem Bereich keine Standardsoftware gab", berichtet Nilles. Es sei nämlich keine einfache Aufgabe für die Informatik: "Man hat ein hochkomplexes Datenmodell, braucht viel Rechenleistung und muss eine wirklich intelligente Benutzeroberfläche bieten."

Erfindung aus der Not heraus

Da auf dem Markt keine Lösung zu finden war, beschloss der Konzern, selbst eine zu entwickeln. Das Co-Innovationsteam von Henkel und SAP arbeitete eng zusammen, um das Tool zu entwickeln und zu skalieren. Es musste in der Lage sein, mehr als zwei Milliarden Nodes bei der Planung zu berücksichtigen.

Zu diesem Zeitpunkt konzentrierte sich das Team auf traditionelle KI und nutzte die Möglichkeiten des maschinellen Lernens, um eine Empfehlungsengine zu entwickeln. Diese sollte den Nutzern bei der Trade Promotion Optimization im laufenden Betrieb helfen. "Im Trade-Promotion-Management hat die marginale Optimierung einen enormen Einfluss sowohl auf den Gewinn als auch auf das Ergebnis", so Nilles.

Zur gleichen Zeit arbeitete SAP jedoch an einer neuen Funktion für die SAP Analytics Cloud: "Just Ask", das GenAI auf suchgestützte Analysen anwendet. Das Team experimentierte mit Just Ask zusammen mit dem TPO-Tool und erkannte schnell, dass dies der Schlüssel zum Erfolg war. "Der gesamte Einsatz von Trade Promotion ist zwar immer noch kompliziert, aber für die Key Account Manager viel intuitiver geworden", so Nilles. "Vertriebsmitarbeiter sehen sich die Trade-Promotion-Daten an, und sie geben ihnen wirklich gute Hinweise." Das sei mit traditionellem maschinellem Lernen nicht möglich gewesen. "Dank GenAI sind KI-Fähigkeiten für Menschen, die keinen Doktortitel in Data Science haben, viel besser nutzbar geworden."

Schneller Entscheidungen treffen

In der Vergangenheit konnte es laut Nilles bisweilen Monate dauern, um mit Einzelhändlern eine Kampagne für ein Produkt zu entwickeln oder um die richtigen Rabatte im Detail herauszuarbeiten. Jetzt können Kundenbetreuer in ein Meeting gehen und das Tool mit natürlicher Sprache zu nutzen, um Optionen mehr oder weniger in Echtzeit zu erhalten.

Dadurch sind sie in der Lage, am nächsten Tag einen fertigen Plan vorzulegen. Schon in der folgenden Woche kann die komplette Kampagne landesweit in den Geschäften starten.

Ein Katalysator für Wachstum

Auch wenn das Tool bereits ein großer Erfolg ist, zeigt sich Nilles davon überzeugt, dass GenAI eine noch größere strategische Rolle bei Henkel spielen kann. Schließlich hat der Konzern hart daran gearbeitet, alle Daten aus seiner Forschung und Entwicklung in ein großes Sprachmodell (Large Language Model, LLM) zu überführen. Dieses werde laut Nilles ein enormer Beschleuniger für Henkel sein, um neue Produkte zu entwickeln und eine führende Rolle in der Branche einzunehmen, wenn die Disruption durch GenAI abläuft.

"Wir gehen davon aus, dass es neue vertikale LLMs geben wird - und vielleicht sogar mikro-vertikale, die domänenspezifisch sind", sagt der CDIO. "Und wir glauben, dass LLMs für die richtigen Aufgaben einen enormen Wettbewerbsvorteil bilden. Wenn wir hier nicht handeln, werden wir von anderen ernsthaft bedroht und gefährdet."

Ein Beispiel: Heute würde jemand, der eine Tennisausrüstung kaufen möchte, vermutlich eine darauf spezialisierte Website besuchen. Aber mit dem Durchbruch der GenAI könnten Verbraucher zu Meta oder Tencent gehen und ihre Anfrage einfach in den Chat tippen. Der Entwickler des LLM, das beispielsweise WeChat zur Beantwortung dieser Anfrage verwendet, wird auf dem Markt einen Vorteil haben. Nilles: "Wenn wir zu den Ersten gehören, prägen wir den Markt und sitzen mit am Tisch, wenn die gesamte Wertschöpfungskette neu verdrahtet wird."