Computer Vision im Handel: Die größten Hürden und wie man sie meistert

München, 10. Februar 2026 – Computer Vision bietet Einzelhändlern vielfältige Möglichkeiten, Abläufe in Ladengeschäften zu verbessern, doch die Projekte bleiben oft hinter den Erwartungen zurück. Warum eigentlich? HTEC (https://htec.com/), ein globaler Entwickler kundenspezifischer Hardware- und Softwarelösungen, erklärt typische Probleme und was Unternehmen dagegen tun können.

Computer Vision, also die Analyse von Kamerabildern, ist äußerst vielseitig und unterstützt Einzelhändler auf ganz unterschiedliche Weise dabei, die Kundenzufriedenheit zu steigern und den Umsatz zu erhöhen. Die Einsatzmöglichkeiten reichen von der Kontrolle der Warenpräsentation im Regal über die Steuerung der Kundenflüsse bis hin zur Optimierung von Self-Checkouts. Die Projekte stellen sich für viele Händler allerdings als anspruchsvoll heraus, wobei die größten Herausforderungen nach Erfahrung von HTEC die folgenden sind:

– Genauigkeit: Der Nutzen von Computer Vision hängt maßgeblich von der Genauigkeit der Erkennung ab, etwa von Produkten oder Preisauszeichnungen. Die letzten zehn Prozent an Genauigkeit sind am schwersten zu erreichen, da Ladengeschäfte unberechenbar sind: Menschen bewegen sich durch das Sichtfeld der Kameras, die Lichtverhältnisse wechseln, Produkte ähneln sich. Unter Laborbedingungen trainierte Modelle kommen damit nicht immer zurecht und degenerieren im Laufe der Zeit – unter anderem, weil sich Produktverpackungen ändern. Ein Training unter realitätsnahen Bedingungen ist daher ebenso unerlässlich wie ein kontinuierliches Re-Training.

– Datenbasis: Für das Training der Modelle werden hochwertige und aktuelle Daten benötigt, darunter Bilder von allen Produkten im Sortiment und den Regalbereichen im Laden sowie die zugehörigen Planogramme. Der Aufwand für den Aufbau und die Pflege dieser Datenbasis wird oft unterschätzt, vor allem bei sehr großen Sortimentsumfängen. In Pilotprojekten macht das meist noch keine Probleme, doch wenn skaliert werden soll, fallen Lücken im Datenbestand oder eine geringe Datenqualität schnell auf. Letztlich müssen Händler ausreichend Zeit und Mitarbeiter für den Aufbau und die Pflege der Datenbasis einplanen.

– Integrationen: Viele Projekte konzentrieren sich auf die Erkennung von Produkten, Preisen oder Besucherströmen, doch die Erkenntnisse fließen lediglich in Dashboards ein. Die Automatisierung der nachgelagerten Aktionen fehlt – beispielsweise das Nachbestellen von vergriffenen Waren, die Aktualisierung von fehlerhaften Auszeichnungen oder die Benachrichtigung von Mitarbeitern, wenn Kunden vor einem Regal stehen und Beratung brauchen. Ohne die Integration in bestehende Systeme und Prozesse, kann Computer Vision seinen Wert nicht entfalten, weil Mitarbeiter die Dashboards kontrollieren und Aktionen manuell anstoßen müssen.

– Betriebsmodell: Computer Vision ist kein Projekt, das irgendwann abgeschlossen ist, sondern eine Art lebendiges System, das konsequent weiterentwickelt und gepflegt werden muss. Dafür werden MLOps-Pipelines, ein Lifecycle-Management und Edge-Verständnis benötigt. Allerdings fehlt es Händlern oft an qualifiziertem Personal, das Modelle für die beschränkten Ressourcen von mobilen Endgeräten optimiert, Modell-Degenerationen erkennt und durch ein Re-Training beseitigt sowie regelmäßig Updates ausrollt. Erfahrene Partner können hier eine wertvolle Hilfe sein, indem sie bei Entwicklung und Betrieb von Computer-Vision-Lösungen unterstützen und für einen Wissenstransfer ins Unternehmen sorgen.

– Architektur: Viele Händler betrachten die Einsatzmöglichkeiten von Computer Vision isoliert und entwickeln punktuelle Lösungen, die nur ein einziges Problem lösen. Dadurch steigt der Aufwand für die Entwicklung sowie den Betrieb und es fällt schwer, die Lösungen zu erweitern und zu verknüpfen. Es entstehen technische Schulden. Besser ist es, mit einem genau definierten Anwendungsfall zu starten, der einen klaren KPI und eine klare Folgeaktion hat, und diesen auf Grundlage einer gemeinsamen Kamerainfrastruktur und Datenbasis um weitere Use Cases zu ergänzen. So gelingt eine schnellere Ausweitung des Computer-Vision-Einsatzes zu geringeren Grenzkosten.

– Governance: Die Auswertung von Videomaterial berührt rechtliche Fragen, vor allem hinsichtlich Privatsphäre und Datenschutz, da die Kameras auch Kunden und Mitarbeiter erfassen. Unzureichende Informationen und Schutzmaßnahmen können Projekte daher verzögern, die Entfernung von Funktionen notwendig machen, was den Wert von Computer Vision erheblich mindert, oder zu einem Vertrauensverlust bei der Kundschaft führen. Händler sollten das Thema daher von Anfang an mitbedenken und sich um Anonymisierung, Zweckbindung, kurze Aufbewahrungszeiten und die Einbindung von Menschen in sensible Entscheidungen bemühen. Privacy by Design ist ein Beschleuniger für Computer-Vision-Projekte.

„Der Einzelhandel tritt in eine neue Technologie-Ära ein, in der es nicht länger um Pilotprojekte oder punktuelle Lösungen geht“, betont Joe Serrano, Acting Global Managing Partner, Retail & CPG bei HTEC. „Wollen Händler das Potenzial von Computer Vision ausschöpfen, müssen sie in der Lage sein, Videosignale aus allen Bereichen ihrer Geschäfte nahezu in Echtzeit für mehrere Use Cases zu erfassen, auszuwerten und in sinnvolle Aktionen umzusetzen. Eine zuverlässige Erkennung ist dafür die Grundvoraussetzung. Werte werden aber erst geschaffen, wenn mithilfe der erkannten Ereignisse automatisiert Maßnahmen eingeleitet werden.“

Dieses Listicle und das Bild können auch unter www.pr-com.de/companies/htec abgerufen werden.