eCeLLM: Ein Blick in die Zukunft der KI im eCommerce

Der Einsatz von Large Language Models (LLMs) im eCommerce steckt noch am Anfang. Viele Unternehmen experimentieren bereits mit Chatbots, automatisierten Produktempfehlungen oder smarter Suche – doch im Alltag zeigen sich schnell die Grenzen: Neue Produkte tauchen auf, die ein Modell noch nicht kennt. Kunden stellen Fragen in unterschiedlichster Form, auf die das System nicht vorbereitet ist. Und für fast jede Aufgabe – von Recommendation bis Sentimentanalyse – braucht es eigene, spezialisierte Modelle. Das Ergebnis: Komplexität, hohe Kosten und wenig Flexibilität.

Genau hier setzt ein neues Forschungsprojekt an: eCeLLM von Bo Peng und Kolleg:innen.

“We aim to build a generalist model that can effectively generalize across diverse e-commerce tasks by leveraging large-scale, high-quality instruction data.”
— Bo Peng et al., 2024

Ziel ist es, LLMs so zu trainieren, dass sie die realen Anforderungen im Handel besser abbilden. Statt ein Modell für Produkterkennung, ein anderes für Attributextraktion und ein drittes für Kundenanfragen einzusetzen, verfolgt eCeLLM den Ansatz eines Generalisten. Möglich wird das durch ein eigens entwickeltes Datenset – ECInstruct – das zehntausende hochwertig kuratierte Instruktionen für zehn zentrale eCommerce-Aufgaben enthält.

Die Ergebnisse sind bemerkenswert: In Tests übertrifft eCeLLM etablierte Modelle wie GPT-4 oder spezialisierte State-of-the-Art-Ansätze deutlich – im Schnitt um mehr als zehn Prozent. Besonders spannend ist, dass die Modelle auch dann robust bleiben, wenn sie mit bislang unbekannten Produkten oder neuen Formulierungen von Nutzerfragen konfrontiert werden. Für dynamische Sortimente und eine vielfältige Kundschaft ist das ein entscheidender Vorteil.

Für eCommerce-Unternehmen bedeutet das zweierlei. Zum einen könnte die Fragmentierung in viele kleine KI-Bausteine bald der Vergangenheit angehören. Ein gut trainiertes aufgabenübergreifendes eCommerce LLM kann mehrere Aufgaben gleichzeitig übernehmen – und spart damit Ressourcen in Entwicklung und Betrieb. Zum anderen wird die Time-to-Market kürzer, weil neue Produkte nicht erst mühsam ins Modell „eingelernt“ werden müssen. Für Kund:innen spürbar wird das durch flexiblere Antworten, präzisere Empfehlungen und insgesamt eine bessere Customer Experience.

Natürlich bleibt eCeLLM zunächst ein Forschungsergebnis. Das Projekt zeigt aber auch klar, wo die offenen Baustellen liegen: Nutzerprofile und Kontextdaten sind bislang kaum integriert, Erklärungen für Entscheidungen („Warum dieses Produkt?“) fehlen, und die Übertragung von Laborbedingungen in den produktiven Shop ist noch nicht gelöst.

Unsere Einordnung bei foobar Agency

Für uns ist eCeLLM vor allem ein Signal: Die Forschung im Bereich KI bewegt sich spürbar in Richtung echter Praxisrelevanz. Es geht nicht mehr nur um beeindruckende Demos, sondern um Modelle, die in dynamischen, komplexen Handelsumgebungen tatsächlich einen Unterschied machen können.

In vielen Unternehmen arbeiten heute spezialisierte (KI-)Systeme nebeneinander: eins für Produktempfehlungen, eins für Suche, eins für Support. Genau dafür steht der Composable-Commerce-Ansatz, den wir bei foobar verfolgen: unabhängige, aber miteinander verbundene Komponenten, die gemeinsam ein starkes Gesamtbild ergeben.

Was eCeLLM in diesem Kontext zeigt, ist die nächste Entwicklungsstufe. KI-Modelle müssen nicht mehr isoliert für einzelne Aufgaben trainiert werden, sondern können Wissen übergreifend nutzen. In einer modularen, offenen Architektur lässt sich das perfekt kombinieren: Spezialisierte Tools bleiben erhalten, werden aber durch aufgabenübergreifende eCommerce LLMs ergänzt, die Zusammenhänge verstehen und Datenflüsse intelligenter machen.

Damit Unternehmen diese Potenziale nutzen können, braucht es allerdings mehr als nur ein leistungsfähiges Modell. Es braucht eine saubere Datenbasis, klare Schnittstellen und eine flexible Systemarchitektur. Genau hier setzen wir bei foobar Agency an: Wir schaffen die technischen und organisatorischen Voraussetzungen, damit neue Technologien nahtlos integriert werden können. Unsere Erfahrung zeigt, dass gerade Composable-Ansätze entscheidend sind – sie geben Unternehmen die Freiheit, neue Modelle wie eCeLLM einzubinden, sobald sie marktreif sind, ohne an monolithische Systeme gebunden zu sein.

Kurz gesagt: eCeLLM ist ein Blick in die Zukunft, aber die Weichen dafür werden schon heute gestellt. Wer seine Daten, Systeme und Prozesse jetzt in die richtige Form bringt, wird in den kommenden Jahren schneller und sicherer von solchen Entwicklungen profitieren – und sich im Wettbewerb klar absetzen.

👉 Fazit: eCeLLM ist kein fertiges Produkt, sondern ein Forschungsimpuls. Aber er zeigt deutlich, dass die Zukunft im eCommerce in robusten, generalistischen KI-Systemen liegt – und dass Unternehmen, die heute in Composability und Datenqualität investieren, morgen zu den Gewinnern gehören.

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