Am WIFI Mödling ist am 28.10.2026 sichtbar geworden, wie schnell sich der Handel verändert – und wie viel davon längst im betrieblichen Alltag angekommen ist. Die #HANDEL Zukunftsfit-Tour 2026 machte in Mödling Station. Im Mittelpunkt standen Künstliche Intelligenz, neue Konsumtrends, wachsende Nachhaltigkeitsanforderungen und jene Entwicklungen, die Händlerinnen und Händler nicht irgendwann, sondern jetzt beschäftigen.

Veranstaltet wird die österreichweite Tour von der Sparte Handel der Wirtschaftskammer Niederösterreich und der Bundessparte Handel. Sie soll Orientierung geben, Wissen vermitteln und konkrete Lösungen für den Alltag in den Betrieben zeigen. Informationsstände und Gespräche mit Expertinnen und Experten ergänzten das Programm.

Zwischen Kostendruck und neuen Möglichkeiten

Christof Kastner, Obmann-Stellvertreter der Sparte Handel der WK NÖ, nannte den steigenden Wettbewerbsdruck und das veränderte Konsumverhalten als zentrale Herausforderungen. Wer wettbewerbsfähig bleiben wolle, müsse Innovationen und digitale Technologien nutzen.

Iris Thalbauer, Geschäftsführerin der Bundessparte Handel der WKÖ, rückte dabei die Menschen in den Mittelpunkt: Technologie allein erledigt die Arbeit nicht. Entscheidend ist, wer sie einsetzt, versteht und in sinnvolle Abläufe bringt. Genau dort wird es im Alltag oft knifflig.

Markus Kuntke von der REWE Group präsentierte neue Konsumtrends und Handelskonzepte. KI-Experte Matthias Strafinger zeigte konkrete Einsatzmöglichkeiten Künstlicher Intelligenz im Tagesgeschäft. Manfred Heindl vom Mödlinger Unternehmen The Cool Tool und Eric Weisz von Circly stellten niederösterreichische Innovationen anhand ihrer Geschäftsmodelle vor.

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Auf der Tagesordnung standen außerdem der Lehrberuf E-Commerce-Kaufmann/-frau, der Digital Product Passport und Nachhaltigkeitsberichterstattung. Der digitale Produktpass kann künftig etwa Nachhaltigkeitsinformationen direkt mit einem Produkt verknüpfen.

Ein Blick bis 2040

Passend dazu bietet die WKÖ-Innovation Map Handelsunternehmen einen Überblick über Zukunftstechnologien, Trends und Innovationen bis 2040. Die interaktive Plattform behandelt unter anderem Künstliche Intelligenz, Digitalisierung, Nachhaltigkeit und Smart Living. Betriebe sollen Chancen früher erkennen, ihre Wettbewerbsfähigkeit stärken und zukunftsorientierte Strategien entwickeln können.

Die Zukunft des Handels entsteht dabei an einer Schnittstelle: Technologie trifft auf Kundenerlebnis, Resilienz, Qualifizierung und Nachhaltigkeit. Im Rahmen der Zukunftsfit-Tour 2026 werden aus Trends und Technologien konkrete Zukunftsbilder entwickelt.

Der Weg dorthin folgt drei Schritten. Zuerst werden zentrale Markt- und Konsumtrends identifiziert, etwa „Seamless Consumerism“ – also kanalübergreifende und personalisierte Einkaufserlebnisse. Danach kommen passende Technologien aus der Innovation Map als „Möglichmacher“ ins Spiel: Augmented-Reality-Anwendungen, Plattformlösungen als zusätzliche Vertriebskanäle oder smarte Visualisierungen im Sichtfeld der Kund:innen. Den dritten Baustein bilden marktreife Lösungen aus der Handelspraxis, darunter datengetriebenes und KI-unterstütztes Arbeiten, Plattformstrategien sowie nachhaltige und digitale Lösungen.

Praxisbeispiele zeigen, welche Innovationen bereits für österreichische KMU einsetzbar sind und welchen Nutzen sie bringen. Der SCORE Retail Trendradar 2026 in Austria dient dabei als Orientierung für die Beobachtung von Trends und strategische Entscheidungen. Entwickelt und gepflegt wird er von der SCORE-Initiative „Scouting the Future of Retail“ am Logistikum der FH Oberösterreich gemeinsam mit Unternehmenspartnern. Unternehmensvertreter:innen und Expert:innen bewerten die Trends. Der Radar umfasst 2026 sechs Megatrends und 40 Makrotrends; seine Entwicklung erfolgt partizipativ, unter anderem in Workshops mit World-Café-Methoden. Auch in Zusammenarbeit mit der Wirtschaftskammer Oberösterreich wird er eingesetzt und verbreitet.

Sechs Megatrends, viele Baustellen

Seamless Consumerism beschreibt die Verbindung physischer und digitaler Kontaktpunkte zu einem nahtlosen Einkaufserlebnis. Kund:innen sollen jederzeit und kanalübergreifend ohne Medienbrüche mit Händler:innen interagieren können. Dafür braucht es eine konsequente Omnichannel-Ausrichtung, einheitliche Preise, Services und Markenauftritte sowie die Verbindung von Logistik, Payment, Kundenservice und digitalen Technologien. Apps, kontaktlose Bezahlsysteme und In-Store-Lösungen gehören ebenso dazu wie Abonnements, Nachbestellungen, Bezahlen per App oder Sensorik ohne klassischen Checkout, vernetzte Geräte und Plattform-Ökosysteme.

Bei AI & Logistics geht es um KI zur Steuerung, Optimierung und Automatisierung logistischer Prozesse entlang der gesamten Wertschöpfungskette – von Bedarfsplanung und Lagerhaltung über Transport und letzte Meile bis zum Retourenmanagement. Präzisere Nachfrageprognosen, bessere Bestandssteuerung, automatisierte Prozesse, flexiblere und nachhaltigere Transporte, kürzere Lieferzeiten und höhere Servicequalität sind mögliche Folgen. Automatisierte Routen-, Bestands- und Lieferkettenplanung, Predictive Analytics, Lieferroboter, Drohnen, selbstfahrende Fahrzeuge und Echtzeitoptimierung gehören zum technischen Werkzeugkasten.

Caring Society rückt Fürsorge, Wohlbefinden, Nachhaltigkeit und soziale Verantwortung in den Vordergrund. Handelsunternehmen setzen etwa auf Longevity-Angebote, Food Experiences, Erlebnis-Showrooms, autonome Store-Konzepte und gemeinschaftsorientierte Angebote. Es geht um gesundes Leben, Gemeinschaft, Komfort und emotionale, personalisierte Kundenerlebnisse. Transparente Informationen sollen Vertrauen schaffen. Auch Luxus verändert sich dabei in Richtung eines nachhaltigen und sinnstiftenden Lebensstils mit bewussten Momenten der Freude und Selbstfürsorge.

Der Age of Disorder steht für ein Umfeld, das von geopolitischen Konflikten, Populismus, Autoritarismus, Protektionismus sowie wirtschaftlicher und technologischer Unsicherheit geprägt ist. Globale Zusammenarbeit und Planbarkeit werden schwieriger. Volatile Lieferketten, unvorhersehbare Nachfrage, Fachkräftemangel, alternde Gesellschaften, regionale Beschaffungsstrategien und steigende Anforderungen an die Cybersicherheit setzen den Handel unter Druck. Automatisierung und KI können hier zu Stabilitätsfaktoren werden.

Bei Future Skills geht es um Datenverarbeitung, digitale Technologien und Künstliche Intelligenz. Diese Kompetenzen sollen datenbasierte Entscheidungen, effizientere Prozesse und personalisierte Kundenerlebnisse ermöglichen. Re- und Upskilling, lebenslanges Lernen und flexible Bildungsformate gewinnen an Gewicht. Eine KI-gestützte Belegschaft kann Routinetätigkeiten automatisieren und Mitarbeitende bei strategischen Aufgaben unterstützen. Innovationsökosysteme fördern außerdem die Zusammenarbeit von Unternehmen, Start-ups und Forschungseinrichtungen.

Planet Centricity nimmt die planetaren Grenzen in den Blick. Kreislaufwirtschaft, Emissionsmanagement, erneuerbare Energien und Clean-Tech-Design gehören ebenso dazu wie ESG-Maßnahmen, ressourceneffiziente Technologien, nachhaltige Bauweisen und alternative Materialien. Fossile Rohstoffe sollen reduziert werden. Regenerative Ansätze und ethischer Konsum unterstützen Biodiversität sowie die Nachfrage nach fair und umweltfreundlich produzierten Waren.

Von Mixed-Reality-Kontaktlinsen bis Nano-Barcodes

Die Innovation Map umfasst 105 Zukunftstechnologien in fünf Themenbereichen. Der Technology Readiness Level, kurz TRL, reicht von 1 bis 9 und zeigt, wie nahe eine Technologie an der praktischen Anwendung ist. Der Societal Readiness Level, SRL, ergänzt die technische Einschätzung um gesellschaftliche Faktoren wie Akzeptanz, Zugänglichkeit und Anschlussfähigkeit. Ein interaktives Radar zeigt außerdem den möglichen Beitrag einzelner Innovationen zu den Nachhaltigkeitszielen der Vereinten Nationen.

Zu den ausgewählten Technologien zählen Mixed-Reality-Kontaktlinsen mit TRL 4. Sie könnten Produktinformationen direkt ins Sichtfeld einblenden und über den digitalen Produktpass Nachhaltigkeitsinformationen anzeigen. Physische KI, TRL 6, verbindet KI, Robotik und Sensorik und soll Abläufe in Filialen und Lagern, die Warenverfügbarkeit sowie ergonomischere Arbeitsprozesse unterstützen.

Automatisierte Compliance mit TRL 7 kann die Einhaltung regulatorischer Anforderungen erleichtern und beschleunigen, die Transparenz in Lieferketten erhöhen und Risiken senken. Ein 6G-Mobilfunknetz, TRL 3, könnte vernetzte Filialen und Echtzeit-Datenaustausch ermöglichen und die Verbindung von stationärem und digitalem Einkauf verbessern. Die cloud-vernetzte Lieferkette, TRL 7, verspricht Echtzeittransparenz, automatische Nachbestellungen und effizientere Bestandssteuerung – mit möglichen Kostensenkungen und bedarfsgerechteren Einkäufen.

Pflegeroboter mit TRL 7 könnten Menschen mit eingeschränkter Mobilität oder besonderen Bedürfnissen beim Einkauf unterstützen und damit Inklusion in einer alternden Gesellschaft fördern. Quantenkryptografie, ebenfalls TRL 7, kann Kunden- und Transaktionsdaten besonders sicher schützen. Ortsbezogenes Lernen stellt Mitarbeitenden am jeweiligen Einsatzort passende Lerninhalte bereit und macht Schulungen praxisnäher und effizienter.

Eine Tracking-Plattform für Lebensmittelabfälle, TRL 6, soll Verluste entlang der Lieferkette verringern, die Bestandssteuerung verbessern und Ressourcen schonen. Edge Computing mit TRL 8 verarbeitet Daten direkt vor Ort und erhöht Stabilität, Ausfallsicherheit und Geschwindigkeit von Services. Automatische Bias-Detektionsverfahren, TRL 7, erkennen und reduzieren Verzerrungen in KI-Systemen. Nano-Barcodes, ebenfalls TRL 7, machen Herkunft, Lebenszyklus und Nachhaltigkeit von Produkten nachvollziehbar; Kund:innen können die Informationen per Scan abrufen.

Was heute schon ausprobiert wird

Viele dieser Ideen klingen nach ferner Zukunft, doch manche Anwendungen stehen bereits im Geschäft. Zu den Praxisbeispielen zählen datengetriebenes und KI-basiertes Arbeiten, neue Geschäftsmodelle, Automatisierung, nachhaltige und digitale Lösungen, personalisierte und effizientere Einkaufserlebnisse, Plattformstrategien, autonome Store-Konzepte, KI-gestützte Services und zirkuläre Geschäftsmodelle.

Ein KI-Bot beantwortet bei Farben Löwe mit der Lösung von armin wiederkehrende Kundenanfragen über WhatsApp. Er arbeitet automatisiert, personalisiert und rund um die Uhr, lernt aus Support-Tickets und greift auf Informationen zum gesamten Produktportfolio zu.

Bei DER WALTER unterstützt Circly datenbasierte KI-Prognosen. Absatzprognosen berücksichtigen eine größere Zahl von Faktoren und sollen dadurch realistischer ausfallen. Bei einzelnen Artikeln konnte der Lagerbestand reduziert werden.

Die Millenium Apotheke setzt auf eine 24-Stunden-Lock-Box von Bischof Automaten. Nicht rezeptpflichtige Produkte können außerhalb der Öffnungszeiten ohne Personal verkauft werden, etwa Hygieneartikel, Babynahrung, Sonnen- und Insektenschutz sowie Blutdruckmessgeräte.

Ein Roboter von Pudu begrüßt Kund:innen bei MediaMarkt in den Niederlanden und führt sie bei Bedarf durch das Geschäft. Er spart Zeit und entlastet das Personal. Bei BIPA beantwortet die mit Google entwickelte KI-Assistentin „Haidi“ Fragen zu internen Prozessen über eine Suchmaske. Sie unterstützt Deutsch, Englisch, Türkisch und Ungarisch; bestehende Informationen können automatisch übersetzt werden.

Und dann ist da noch Steppenwolf e.U. in Wien: Das Fachgeschäft vermietet Zelte, Rucksäcke, Kindertragen, Schneeschuhe und Teleskopstöcke. Preise und Reservierungen sind online oder im Geschäft möglich, die Beratung bleibt Teil des Angebots. Das Mietmodell gehört zur nachhaltigen Positionierung.

Wie diese Beispiele zeigen, liegen Daten, Automatisierung und persönliche Beratung nicht zwingend im Clinch. Manchmal nimmt ein Bot die Standardfrage ab, damit im Geschäft wieder Zeit für die kompliziertere bleibt.

Die Datenbasis hinter dem Einkaufserlebnis

Der Handel verändert sich durch KI, Machine Learning, Predictive Planning und personalisierte digitale Kundenansprache. Vernetzte Omnichannel-Ökosysteme führen Produktdaten, Medieninhalte und Kundeninformationen in Echtzeit zusammen. Im stationären Handel können digitale Displays individuelle Angebote oder Produktempfehlungen anzeigen, etwa auf Basis des Einkaufsverhaltens oder des Standorts.

Dafür müssen Produktinformationen konsistent, aktuell und kanalübergreifend verfügbar sein. Product Information Management, kurz PIM, verwaltet und reichert Produktinformationen an. Digital Asset Management, DAM, organisiert Bilder, Videos und Marketingmaterialien. Gemeinsam bilden beide Systeme eine zentrale Datenbasis für Online-Shops, Marktplätze, Apps und digitale Displays.

Digitale Preisschilder, interaktive Displays und Retail-Media-Netzwerke synchronisieren Produktdaten, Preise, Bilder, Videos und Kampagneninhalte. Bei einer Kampagne kann KI Zielgruppen bestimmen, PIM liefert die Produktdaten, DAM die passenden Medien – und das Retail-Media-System spielt die Inhalte in Echtzeit aus. Automatisierte Prozesse verkürzen die Markteinführungszeit und beschleunigen zielgerichtete Marketingkampagnen.

KI analysiert große Datenmengen, erkennt Muster und erstellt Prognosen. Möglich sind automatische Produktbeschreibungen, KI-gestützte Verschlagwortung von Bildern und Videos, automatische Übersetzungen von Produktdaten, Qualitätsprüfungen, Klassifizierung und Kategorisierung von Produkten sowie Prognosen zu Nachfrage und Absatzentwicklung.

Predictive Planning nutzt Machine Learning zur Analyse historischer Verkaufszahlen, saisonaler Muster, externer Einflussfaktoren und des Kundenverhaltens. In Verbindung mit PIM lässt sich etwa prognostizieren, welche Produkte regional stärker nachgefragt werden, wann Inhalte oder Kampagnen veröffentlicht werden sollten, welche Produktinformationen unvollständig sind und welche Sortimente künftig wichtiger werden. Aus einer reaktiven wird eine vorausschauende Arbeitsweise.

Automatisiert werden zunehmend die Pflege von Produktinformationen, die Erstellung und Anpassung von Produkttexten, die Verschlagwortung und Zuordnung von Bildern sowie die Übersetzung und Verwaltung mehrsprachiger Inhalte. KI kann Beschreibungen auf Basis technischer Daten erstellen und für verschiedene Zielgruppen oder Kanäle anpassen. DAM-Systeme erkennen Bildinhalte, vergeben Schlagworte und ordnen Medien Produkten zu; Übersetzungen können direkt im PIM verwaltet werden.

Ein Omnichannel-System verbindet PIM für strukturierte Produktdaten, DAM für Bilder, Videos und Marketingmaterialien, ERP- und Warenwirtschaftssysteme, E-Commerce-Plattformen, Retail-Media- und Marketingsysteme sowie KI- und Analysewerkzeuge. Daraus entstehen personalisierte Werbung im Store, dynamische Produktempfehlungen und automatisierte Kampagnen.

Die Einführung von KI, PIM und DAM verändert auch die Unternehmenskultur. Marketing, Produktmanagement, Vertrieb und IT arbeiten stärker mit gemeinsamen Datenquellen. Neue Rollen entstehen, darunter Data Stewards, KI-Spezialisten, Content-Manager und Omnichannel-Verantwortliche. Tätigkeiten verschieben sich von wiederholenden Aufgaben hin zu strategischer und kreativer Arbeit.

Laut dem im Kontext angeführten Artikel von Comosoft kann generative KI im Einzelhandel und in der Konsumgüterindustrie jährlich einen Mehrwert von 400 bis 660 Milliarden US-Dollar schaffen. Große Potenziale liegen demnach in Marketing, Vertrieb, Kundenservice und Supply-Chain-Management. Feldexperimente zeigen laut Artikel Umsatzsteigerungen von bis zu 16 Prozent im Online-Handel; die größten Effekte wurden durch bessere Personalisierung und weniger Reibungsverluste entlang der Customer Journey erzielt.

Damit das nicht bei schicken Folien bleibt, müssen Unternehmen Datenqualität, Prozessautomatisierung und die Integration von KI in bestehende Systeme organisatorisch verankern. PIM, DAM und KI werden dabei als gemeinsame technologische Grundlage für automatisierte Prozesse, kanalübergreifende Inhalte und neue Geschäftsmodelle beschrieben.