Produktdaten im Mittelstand: Zwischen Komplexität und Handlungsbedarf

Wie mittelständische Unternehmen ihre Produktdaten besser nutzen – und wie KI-Lösungen wie aiuno dabei unterstützen können.

Produktdaten sind das Rückgrat vieler mittelständischer Unternehmen – vor allem in Branchen wie Maschinenbau, Industrieausrüstung, Medizintechnik oder Elektrotechnik. Sie bilden die Grundlage für Vertrieb, Marketing, E-Commerce, Service und Support. Und dennoch sind sie oft das am wenigsten strukturierte, am wenigsten systematisch gepflegte Element in der gesamten Wertschöpfungskette.

Warum ist das so? Und welche Möglichkeiten gibt es, hier nachhaltig und zukunftsorientiert Verbesserungen zu erzielen – ohne alles von Grund auf neu zu denken?

1. Die Realität im Mittelstand: Produktdaten als Dauerbaustelle

Dateninseln statt integrierter Systeme

In vielen Unternehmen existieren mehrere Systeme parallel: ERP, CRM, CAD, Excel-Dateien, File-Server, Produktkataloge in InDesign, vielleicht noch ein Konfigurator – aber kein zentrales System, das als „Single Source of Truth“ dient. Informationen sind verstreut, häufig redundant, nicht synchronisiert und oft schwer zugänglich.

Fehlende Standardisierung und Qualität

Produktinformationen sind häufig unvollständig, veraltet oder inkonsistent. Maßeinheiten wechseln, Produktbezeichnungen sind nicht einheitlich, und technische Beschreibungen unterscheiden sich von Vertriebsunterlagen oder Webshop-Texten.

Organisch gewachsene Produktlogik

Produktstrukturen, Artikelnummern und Variantenlogiken sind über Jahre hinweg „organisch“ entstanden. Es gibt keine klare Taxonomie, keine durchgängige Systematik. Das funktioniert intern bis zu einem gewissen Punkt – aber mit zunehmender Digitalisierung stoßen diese Strukturen schnell an ihre Grenzen.

Hoher manueller Aufwand

Pflege, Aufbereitung und Verteilung von Produktdaten erfolgen häufig manuell – über Copy-Paste-Prozesse, Tabellenimporte oder Freigabeschleifen per E-Mail. Das ist fehleranfällig, zeitintensiv und kaum skalierbar.

Fehlende Transparenz für neue Mitarbeiter oder externe Partner

Wer neu ins Unternehmen kommt oder auf externe Daten zugreifen muss, sieht sich oft mit unverständlichen Bezeichnungen, uneinheitlichen Formaten und fehlender Dokumentation konfrontiert. Der Wissenstransfer ist aufwändig und abhängig von Schlüsselpersonen.

2. Warum klassische Systeme oft nicht ausreichen

Natürlich gibt es etablierte Systeme für das Produktdatenmanagement – allen voran ERP und PIM-Lösungen. Doch gerade im Mittelstand sind diese Systeme häufig nur teilweise im Einsatz, unvollständig integriert oder nicht ausreichend gepflegt. Der Grund liegt oft in Ressourcenknappheit, fehlenden Kapazitäten für Datenmigration oder schlicht in der Prioritätensetzung.

Und selbst wenn diese Systeme vorhanden sind: Sie bieten keine Antworten auf eine zentrale Frage der heutigen Zeit – nämlich, wie Wissen über Produkte effizient verfügbar gemacht wird, unabhängig davon, ob es strukturiert, semistrukturiert oder völlig unstrukturiert vorliegt.

3. Neue Wege: Wie KI-basierte Lösungen wie aiuno unterstützen können

Moderne KI-gestützte Tools wie aiuno erweitern bestehende Systeme nicht nur, sondern schaffen eine völlig neue Zugänglichkeit zu Produktwissen. Zwei Ansätze stehen dabei im Zentrum:

4. Conversational Product Knowledge: Wissen erlebbar machen

Anstatt sich durch Systeme, Tabellen und Dokumentationen zu kämpfen, erhalten Nutzer Zugang zu Produktwissen durch ein dialogbasiertes Interface – ein Chat mit dem Wissen des Unternehmens.

Beispielhafte Anwendungsfälle:

„Welche unserer Pumpen sind für den Einsatz bei über 120 Grad Celsius zugelassen?“
„Wie unterscheiden sich die Serien X120 und X130 in Bezug auf Fördermenge und Material?“
„Gibt es für das Modell Y540 einen FDA-konformen Dichtungsring?“

Mit aiuno können diese Fragen in natürlicher Sprache gestellt und auf Basis strukturierter und unstrukturierter Daten beantwortet werden – schnell, präzise und konsistent.

Vorteile:

Geringere Einarbeitungszeiten
Entlastung der Fachabteilungen
Höhere Geschwindigkeit in Kundenanfragen
Zugänglichkeit von Wissen unabhängig von Einzelpersonen

5. Document to Data: Unstrukturierte Daten automatisiert erschließen

Viele produktrelevante Informationen liegen nicht in Datenbanken – sondern in PDFs, technischen Datenblättern, Broschüren, CAD-Dokumenten oder internen Präsentationen. Diese manuell in strukturierte Form zu bringen, ist aufwändig und teuer.

Mit dem Document-to-Data-Ansatz von aiuno können unstrukturierte Inhalte automatisiert analysiert, extrahiert und in ein nutzbares Format überführt werden – inklusive Kontext, Metadaten und Verknüpfungen.

Das ermöglicht:

Schnellere Migration von Daten in neue Systeme
Automatisierte Befüllung von PIM- oder ERP-Feldern
Effiziente Pflege für Webshops oder Kataloge
Technische Extraktion für den Vertrieb oder Service

6. Strategischer Nutzen: Von Verwaltung zu aktivem Wissensmanagement

Mit aiuno wird Produktwissen nicht mehr nur verwaltet, sondern aktiv nutzbar gemacht. Der Mehrwert zeigt sich in mehreren Dimensionen:

Produktivität: Weniger Suchzeiten, strukturierter Zugriff
Qualität: Konsistente, verlässliche Informationen
Skalierbarkeit: Neue Märkte oder Partner schneller befähigen
Kundenerlebnis: Kompetente Beratung auf allen Kanälen

7. Kein Ersatz, sondern ein intelligentes Add-on

aiuno ersetzt keine bestehenden Systeme – es ergänzt sie. Die Lösung dockt an ERP-, PIM- oder DMS-Systeme an und schafft eine semantische, kontextbezogene Schicht, die Wissen aus allen Quellen nutzbar macht – ohne aufwendige Migration.

8. Ein konkretes Szenario aus der Praxis

Ein mittelständisches Unternehmen mit 500 Produkten, 1200 Varianten und 25 Jahren gewachsener Produktlogik möchte die Qualität im Kundensupport verbessern. Mitarbeitende arbeiten mit einem Mix aus ERP-Auszügen, PDFs und CAD-Zeichnungen.

Mit aiuno wird eine interaktive Wissensbasis aufgebaut. Dokumente werden analysiert, Informationen extrahiert und über einen Chat verfügbar gemacht. Das Ergebnis: schnellere Antworten, geringere Fehlerquote, kürzere Einarbeitungszeit.

9. Fazit: Produktdaten neu denken – mit der richtigen Unterstützung

Produktdatenmanagement ist im Mittelstand oft eine stille Baustelle – bis es zu Effizienzverlusten oder Engpässen kommt. Wer frühzeitig handelt, schafft nicht nur Ordnung, sondern echte Mehrwerte.

aiuno bietet einen praxisnahen Weg, diese Potenziale zu heben – mit niedrigschwelligem Einstieg, starker Technologie und dem Fokus auf Zugänglichkeit. Egal ob bei der intelligenten Extraktion oder im Dialog mit Produktwissen: Die Zukunft liegt im Zusammenspiel von Struktur und Intelligenz.