Ifm: Von der Produktsuche zur KI- Beratung
ifm entwickelt und produziert Automatisierungslösungen für industrielle Anwendungen und bietet ein breites Portfolio für unterschiedlichste Einsatzbereiche. Mit mehr als 14.000 Produkten kann die Suche nach der passenden Lösung für Kunden jedoch zur Herausforderung werden – insbesondere dann, wenn die richtige Produktbezeichnung oder der technische Begriff nicht bekannt ist.
Die Lösung: Der diva-e Conclusion AI Product Advisor. Der digitale KI-Berater setzt nicht beim Produktnamen an, sondern bei der Anwendung: Statt nach einem bestimmten Sensor zu suchen, können Nutzer:innen beschreiben, was sie in ihrer konkreten Situation erreichen möchten.
Use Case
„IA0032, IFT200, Pi2795“ – wer so sucht, weiß bereits, was er braucht.
Die schwierigere Situation ist eine andere: Kund:innen haben eine konkrete Anwendung, kennen aber weder das passende Produkt noch die richtige technische Bezeichnung. Mit dem AI Product Advisor ergänzt ifm die klassische Suche um einen neuen Einstieg.
Wer eine Artikelnummer kennt, kann weiterhin wie gewohnt suchen. Wer dagegen ein Problem oder eine Anwendung hat, beschreibt einfach, was er erreichen möchte.
Beispiel:
„Wie kann ich im staubigen Umfeld eines Logistikzentrums die Anzahl von Versandkartons auf einem Rollenförderer zuverlässig erfassen und zählen?“
Die Anfrage enthält keinen Produktnamen und keine konkrete Spezifikation. Sie beschreibt lediglich Umgebung, Anwendung und Ziel.
Der AI Product Advisor versteht den Kontext und empfiehlt passende Produkte – in diesem Fall 3D-Sensoren der O3D-Baureihe. Dabei stellt er unterschiedliche Varianten gegenüber und erklärt, warum sie für die beschriebene Anwendung geeignet sind. So wird aus einer Produktsuche eine technische Orientierung.
Hier finden Sie mehr zum konkreten Use Case.
Von der KI-Demo zum verlässlichen Service
Eine KI-Anwendung produktiv live zu bringen, bedeutet mehr als ein Sprachmodell mit einer Chatoberfläche zu verbinden. Für den AI Product Advisor wurden deshalb von Beginn an auch die Voraussetzungen für einen stabilen Betrieb berücksichtigt.
Dazu gehören:
Qualitätssicherung
Empfehlungen müssen auf freigegebenen Quellen basieren und fachlich nachvollziehbar sein.
Klare Grenzen
Der Advisor muss unterscheiden können, wann er eine Orientierung geben kann und wann eine technische Auslegung oder persönliche Beratung erforderlich ist.
Monitoring und automatisierte Tests
Modelle und Produktdaten verändern sich. Deshalb muss die Qualität der Antworten kontinuierlich überprüft werden.
Feedback aus der Nutzung
Kund:innen können Antworten bewerten und über ein Freitextfeld Feedback geben. Diese Informationen fließen in die Weiterentwicklung ein.
Klare Verantwortlichkeiten
Datenpflege, fachliche Bewertung und Entscheidungen über Änderungen benötigen definierte Prozesse und Zuständigkeiten.
Damit wurde aus einem Pilotprojekt ein produktiv betreibbarer digitaler Service.
Das Ergebnis
Das Ergebnis ist kein Chatbot neben dem Shop. Es ist eine neue Beratungsebene innerhalb der Customer Journey – und damit ein weiterer Baustein auf dem Weg zu einem intelligenten, kundenorientierten digitalen Vertrieb.
Seit Juni 2026 ist der AI Product Advisor in den ersten drei Ländern produktiv im Einsatz und deckt ein Sortiment von mehr als 14.000 Produkten ab. Weitere Use Cases und internationale Rollouts sind vorgesehen.
Erste Erfolge in Zahlen
Die ersten Auswertungen nach Go-live zeigen, dass Kund:innen den neuen Zugang zur Produktsuche und -beratung bewusst annehmen. Auch interne Teams aus Service, Produktmanagement und Sales nutzen den Assistenten bereits. Gleichzeitig besteht Interesse aus weiteren Ländern, den Service künftig ebenfalls anzubieten.