Falsche Bestandsdaten in Filialen kosten den Handel nach einer neuen Studie viel Geld und Zeit – und gefährden den Nutzen von Investitionen in Künstliche Intelligenz. Das geht aus einer internationalen Untersuchung hervor, die der Technologieanbieter Scandit in Auftrag gegeben hat.
Demnach stimmen die Bestandsangaben in den IT-Systemen deutscher Filialen nur in 44 Prozent der Fälle mit den tatsächlichen Regalbeständen überein. Lediglich sieben Prozent der befragten Filialbeschäftigten vertrauen den Daten uneingeschränkt. Die Studie, für die das Marktforschungsunternehmen Sapio Research im September 2026 insgesamt 2.200 Filialbeschäftigte in sieben Ländern online befragte, deckt unter anderem den Lebensmittelhandel, Verbrauchermärkte und SB-Warenhäuser ab. In Deutschland nahmen 400 Beschäftigte teil.
Die ungenauen Daten schlagen sich laut der Studie vor allem in verlorener Arbeitszeit nieder. Die Befragten in Deutschland schätzen, dass sie jeweils mehr als fünf Stunden pro Woche zurückgewinnen würden, wenn sie sich auf die Bestandsdaten verlassen könnten. Bei einem Händler mit 10.000 Filialbeschäftigten entspräche das nach Berechnungen von Scandit Personalkosten von mehr als 40 Millionen Euro jährlich. Zusätzlich verbringen die Beschäftigten den Angaben zufolge im Schnitt vier Stunden pro Woche damit, Kundenfragen zu beantworten, die eigentlich die vorhandene Technik in der Filiale klären könnte. Durchschnittlich 6,3-mal pro Woche müssen sie persönlich nachsehen, ob ein Artikel vorrätig ist.
Wenn die Systeme falsche Bestände anzeigen, greifen viele Beschäftigte zu informellen Mitteln: 62 Prozent der Befragten in Deutschland nutzen nach eigenen Angaben mindestens eine inoffizielle Methode wie handschriftliche Notizen, Team-Chats, Fotos auf dem privaten Smartphone oder das eigene Gedächtnis. Scandit spricht in diesem Zusammenhang von einer „Schattenfiliale“ – wichtige Informationen landen außerhalb der offiziellen Systeme und fehlen damit in der Datengrundlage, auf die sich Zentralen und KI-Systeme stützen. „Der Handel hat weniger ein Problem mit der Einführung von KI als mit der Verlässlichkeit seiner Filialdaten“, sagte Scandit-Chef Samuel Mueller laut der Mitteilung.
Ein weiteres Ergebnis der Studie: Das Vertrauen der Beschäftigten in die Bestandsdaten wächst nicht gleichmäßig mit steigender Genauigkeit, sondern springt erst ab einer Schwelle von etwa 70 Prozent Trefferquote deutlich an. In Deutschland halten nur 20 Prozent der Beschäftigten die Daten in mehr als 70 Prozent der Fälle für korrekt. Andrew Smith, Managing Partner des Beratungsunternehmens Think Uncommon, kommentierte in der Mitteilung: „Steigt die Bestandsgenauigkeit von 46 auf 60 Prozent, mag das im Vorstandsbericht nach Fortschritt aussehen und auf der Fläche trotzdem nichts ändern.“ Die Studie zeigt zudem, dass die Einbindung der Beschäftigten bei der Einführung neuer Technologien einen Unterschied macht: Von denjenigen, die an einem Pilotprojekt beteiligt waren, nutzen den Angaben zufolge 74 Prozent die meisten Tools in der Filiale – bei Beschäftigten, die vorab nicht gefragt wurden, sind es nur 61 Prozent.
