ABZ 02-65 – Künstliche Intelligenz für städtischen Handel und Gastronomie

Der stationäre Einzelhandel steht unter massivem Transformationsdruck.
E-Commerce, verändertes Konsumverhalten und steigende Kosten zwingen insbesondere kleine und mittlere Unternehmen dazu, Prozesse zu hinterfragen und effizienter zu gestalten.

In dieser Podcastfolge stellen wir mit dem „Innenstadt-Prognosemodell für den Handel“ einen zentralen Baustein des Projekts KI-Regio vor. Ziel ist es, mithilfe von KI-basierten Prognosen Planungsprozesse im Handel und in der Gastronomie messbar zu verbessern.

Das Projekt verbindet Wissenschaft und Praxis:
fünf Professuren der Wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät der Universität Würzburg aktuell rund 65 Handels- und Gastronomiebetriebe aus Mainfranken.

Zu Gast sind:
Volker Wedde, Bezirksgeschäftsführer Handelsverband Bayern (Unterfranken)
Kai Günder, Doktorand und wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Logistik und quantitative Methoden (Universität Würzburg)
Gemeinsam diskutieren wir, wie Daten, KI und interdisziplinäre Kooperationen helfen können, den stationären Handel resilienter und planbarer zu machen.

⏱️ Kapitel / Timecodes
00:00 – Begrüßung & Einordnung der Podcastfolge
01:10 – Überblick: Zielsetzung und Struktur des Projekts KI-Regio
02:05 – Vorstellung der Gäste und ihrer Rollen im Projekt
04:20 – KI im stationären Handel: Ausgangslage und Perspektive der Händler
06:15 – Transformationsdruck: E-Commerce, Konsumverhalten und Unsicherheit
07:50 – Prozesseffizienz als zentrale Chance für KMU
08:45 – Praxisbeispiel: Manuelle Planung in Gastronomie und Handel
10:05 – Idee des Innenstadt-Prognosemodells
11:55 – Relevante Einflussfaktoren: Wetter, Events, Semesterzeiten
13:10 – Zentrale Herausforderung: Datenverfügbarkeit bei KMU
15:15 – Externe Datenquellen: Passantenmessungen & Stadtinformationen
17:20 – Ressourcenfrage im Handel: Zeit, Know-how, Umsetzbarkeit
19:05 – Education & Begleitung als Erfolgsfaktor
20:55 – Dashboard-Ansatz: Prognosen verständlich nutzbar machen
22:30 – Individualisierung für einzelne Betriebe
24:45 – Datenschutz & Datensouveränität
26:05 – Anwendung in Personal- und Warenplanung
28:30 – Prognosequalität: Abweichungen und realistische Erwartungen
30:40 – Effizienzgewinne und wirtschaftlicher Mehrwert
33:15 – KI als Werkzeug, nicht als Ersatz unternehmerischer Entscheidungen
35:20 – Ausblick: nächste Projektphase und Weiterentwicklung
38:10 – Skalierungspotenzial für andere Städte
40:05 – Fazit: Wissenschaft und Wirtschaft im Schulterschluss


🎧 Jetzt reinhören und erfahren, wie KI konkret im innerstädtischen Handel wirkt.

⬇️ Link zur Podcastfolge & zum YouTube-Video in den Kommentaren ⬇️
‪@uniwuerzburg‬ ‪@wirtschaftswissenschaftlic6343‬‪@handelsverbandbayern9923‬