Warum überhaupt? Eine kleine Bekenntnis vorweg
Ich bin Berater, kein Schnäppchenjäger. Wenn die Familie Samstagvormittag mit Lidl- und Rewe-Prospekten am Küchentisch sitzt und Kreuzchen macht, bin ich der mit dem Kaffee in der Hand, der schon nach drei Seiten den Faden verliert. Es ist nicht so, dass mir Geld egal wäre – mir ist nur das Verfahren zuwider. Vier Hochglanz-PDFs durchblättern, hin und her vergleichen, eine handgeschriebene Liste machen, am Ende ist das Wochenende halb rum und im Korb landet sowieso wieder Butter.
Und genau deshalb darf bei mir inzwischen ein kleines System die Arbeit machen. Nicht weil ich besonders sparsam wäre, sondern weil ich an der Art, wie ich meine Zeit verbringe, mehr Freude habe als an dem, was am Ende auf dem Bon steht.
Das, was ich euch in diesem Artikel beschreibe, ist mein eigener, privater Workflow. Er läuft seit ein paar Monaten und ich erzähle ihn hier, weil er ein erstaunlich gutes Bild davon abgibt, wie KI im Alltag eigentlich aussieht – fern von Marketing-Theater und großen Versprechen.
Die Idee: Prospekt trifft Kassenbon
Die Grundidee ist eigentlich banal. Es gibt zwei Datenquellen, die sich an mir vorbei sowieso jede Woche ansammeln:
- Die Prospekte der Discounter – Lidl, Aldi Süd, Edeka, Rewe. Die PDFs zur jeweiligen Kalenderwoche liegen ohnehin online und ändern sich jeden Montag.
- Unsere echten Einkäufe – also die Kassenbons, die ich (zugegeben mit etwas Disziplin) abfotografiere oder per Scan-App ins Telefon ziehe.
Niemand vergleicht diese beiden Datensätze freiwillig miteinander. Im Prospekt steht, was diese Woche reduziert ist. Auf den Bons steht, was wir tatsächlich kaufen. Dazwischen klafft eine Lücke, die normalerweise nur durch fleißiges Vergleichen geschlossen wird – und genau für diese fleißige Lücke ist KI gut.
Was die Pipeline jeden Sonntagabend tut
Mein Workflow läuft sonntagabends gegen 21 Uhr durch, sodass ich Montagmorgen beim ersten Kaffee eine kleine Nachricht im Handy habe. Was passiert dazwischen, technisch sehr knapp:
Schritt 1: Prospekte einsammeln
Ein Mini-Skript holt sich die aktuellen Prospekt-PDFs der vier Märkte (Lidl, Aldi, Edeka, Rewe) automatisch. Die KI liest sie aus – Produktname, Marke, Größe, Preis, Aktionszeitraum. Aus vier dicken Hochglanz-PDFs wird eine schlichte Tabelle.
Schritt 2: Die Bons des letzten Monats lesen
Parallel wandert mein Bon-Ordner durch eine OCR- und KI-Strecke. Aus den fotografierten Zetteln werden Zeilen mit Produkt, Marke und Preis. Auch hier räumt die KI auf: "BUTTER MEGGLE 250G" wird als „Meggle Butter, 250 g" sauber normalisiert, "REW. KAFFEE GOLD" als „Rewe Bio Kaffee Gold". Das war früher das mühsame Stück Arbeit – heute macht es die KI in einem Rutsch.
Schritt 3: Der eigentliche Abgleich
Jetzt kommt der Trick. Die KI nimmt sich die Produkte aus meinen Bons als Filter und schaut, welche davon diese Woche im Prospekt eines der vier Märkte stehen. Was wir nie kaufen, interessiert sie nicht. Was wir jede Woche kaufen, schon.
Schritt 4: Die Wochennotiz
Am Ende landet eine sehr kurze Notiz in meiner Notizen-App. Kein Tabellenmonster, keine 20-Seiten-Aufstellung. Drei bis sieben Zeilen. Und damit ist der Sonntag für uns das, was er sein soll – Sonntag.
Es gibt keine App, keine Push-Benachrichtigung mit Aktionsfeuerwerk, keinen Discount-Coupon-Wirrwarr. Bewusst nicht. Das System darf mich auch nicht versuchen zu Käufen zu überreden, die wir sonst nie machen würden – es darf nur das Relevante hervorheben.
Wie eine typische Wochenmeldung aussieht
Damit das konkret wird, hier eine erfundene, aber realistische Wochennotiz, wie sie bei mir Montag früh auf dem Telefon landen könnte:
KW 22 – Eure Produkte diese Woche:
– Meggle Butter, 250 g: bei Rewe 1,39 € (sonst 1,89 €)
– Frische Milch 1,5 %, Markenname X: bei Edeka 1,15 € (sonst 1,29 €)
– Dallmayr Prodomo gemahlen, 500 g: bei Lidl 4,99 € (sonst 6,49 €)
– Apfelschorle (Kasten), Hausmarke: bei Aldi 5,99 € statt 6,79 €
Empfehlung: Großeinkauf bei Rewe, Kaffee mitnehmen bei Lidl.
Mehr nicht. Keine Werbung für etwas, das uns nicht interessiert. Kein Hinweis auf den 12er-Sixpack einer Limo, die wir noch nie gekauft haben. Nur die Produkte, von denen die KI aus den letzten Wochen weiß, dass sie regelmäßig bei uns auf dem Tisch landen.
Was mir dabei wirklich aufgefallen ist
Ein paar Beobachtungen aus den letzten Monaten – die ich mir notiert habe, weil sie weit über den Sparhelfer hinausweisen:
Die Datenquellen waren immer schon da
Die Prospekte existieren. Die Bons existieren. Niemand musste etwas Neues erzeugen. Der Mehrwert kam nicht durch mehr Daten, sondern durch das systematische Verbinden zweier Datensätze, die zufällig nie zusammen betrachtet wurden. Genau das ist, glaube ich, eine der unterschätzten Stärken von KI: nicht „neue Magie", sondern „bestehende Inseln endlich verbinden".
Die KI muss nicht klug entscheiden, sie muss zuverlässig hinsehen
Die eigentliche Intelligenz im System ist gar nicht das große Modell, sondern die kleine Verabredung: schaue jede Woche, immer gleich, ohne Lust und Laune, ohne zu vergessen. Genau das ist es, was ein Mensch nach drei Wochen nicht mehr durchhält – und was eine Pipeline mühelos durchhält.
Das Ergebnis ist klein, der Effekt ist groß
Drei Zeilen Notiz am Montagmorgen sind unspektakulär. Aber sie ersparen uns das Prospekte-Wälzen, das Vergleichen, die handgeschriebene Liste. Die Summe an wiedergewonnener Aufmerksamkeit ist verblüffend.
Die Brücke: Genau das mache ich auch im Geschäft
Und jetzt der Teil, an dem mir bei diesem privaten Spielzeug irgendwann klar wurde, warum ich das hier überhaupt aufschreibe.
Genau dieses Prinzip nutze ich auch im Geschäft. Nicht mit Bons und Prospekten, sondern mit den Daten, die in jedem Unternehmen sowieso schon da sind – Rechnungseingänge, CRM-Exporte, Service-Tickets, Buchungssätze, Lieferantenkonditionen. Das alles existiert. Es liegt nur in unterschiedlichen Tools, von unterschiedlichen Leuten gepflegt, und niemand kommt mehr dazu, regelmäßig hinzusehen.
Mein Job in Beratungen ist meistens nicht, etwas Neues zu erfinden, sondern eine Pipeline zu bauen, die genau das tut, was sonst niemand mehr macht: regelmäßig, zuverlässig, ohne Lust und Laune hinsehen. Bestehende Daten durch einen Workflow schicken, der vorhandene Systeme verbindet, und am Ende eine sehr kurze Notiz erzeugt, die jemand wirklich liest.
Ich verstehe mich genau deshalb als Optimierer von Arbeitsabläufen: jemand, der bestehende Systeme verbindet, statt neue dazwischenzuschieben. Wenn Sie irgendwo in Ihrem Betrieb das Gefühl haben, dass zwei Datenquellen eigentlich miteinander reden müssten, aber niemand kommt mehr dazu, sie zusammenzubringen – das ist der Moment, an dem so eine Pipeline wirkt. Und meistens fängt sie kleiner an, als man denkt. Lesen Sie dazu auch, wie KI-Automatisierung im Backoffice aussieht und wann eine individuelle KI-Lösung gegenüber Standardsoftware Sinn ergibt.
Das Spannende an meinem privaten Sparhelfer ist nicht, dass er „KI" enthält. Das Spannende ist, dass er beweist, wie wenig dazu nötig ist, damit Daten endlich miteinander reden.