Akeneo AI Training

Gute Produktdaten beeinflussen, ob Produkte gefunden, verstanden und gekauft werden. Gleichzeitig wird die Pflege von Produktinformationen immer komplexer: mehr Sortimente, mehr Kanäle, mehr Sprachen, mehr Attribute, mehr Anforderungen an Datenqualität.

Wir zeigen Dir, wie Dein Team AI nicht nur als einzelne Funktion ausprobiert, sondern sinnvoll in bestehende Produktdatenprozesse integriert. Dabei geht es um die konkrete Arbeit mit Akeneo, aber auch um die strategische Frage: Welche AI Use Cases bringen wirklich Mehrwert und welche Prozesse sollten weiterhin bewusst durch Menschen gesteuert werden?

Denn AI im PIM ist besonders dann wirkungsvoll, wenn Datenmodellierung, Enrichment, Übersetzung, Qualitätssicherung und Governance sauber zusammenspielen.

• Produkt Manager, die Produktdaten schneller pflegen und anreichern wollen, ohne dass die Kontrolle über Produktqualität und Datenlogik verloren geht
• Marketing Manager, die Unterstützung bei Produktbeschreibungen, SEO-relevanten Texten, Übersetzungen, Tonalität und kanalbezogenen Varianten von Produktdaten benötigen
• Data Architects / PIM Admins, die Datenmodellierung und Enrichment mit AI verbessern wollen

Im Training entwickeln wir gemeinsam ein Verständnis dafür, welche AI-Anwendungsfälle in Akeneo für Dein Unternehmen relevant sind. Dabei betrachten wir nicht nur technische Möglichkeiten, sondern auch Aufwand, Nutzen, Datenqualität, Governance und Prozessreife.

AI-Powered Enrichment bescheibt die Möglichkeit, Produkt-Assets zu analysieren und daraus Informationen wie Farben, Materialien, Abmessungen, Zertifizierungen oder beschreibende Merkmale abzuleiten. Diese Informationen können genutzt werden, um Attribute zu befüllen oder Produktbeschreibungen zu generieren.

Im Training zeigen wir, wie solche Funktionen in der Praxis eingeordnet werden können. Dabei geht es vor allem um die Frage, wie AI repetitive Aufgaben reduziert, ohne neue Risiken für Datenqualität oder Konsistenz zu erzeugen.

Akeneo bietet native AI-Funktionen, lässt sich aber auch mit externen Tools, APIs und AI-Assistenten verbinden. Deshalb ist es wichtig, die unterschiedlichen Möglichkeiten zu verstehen. Damit wird AI nicht nur zu einem Textgenerator, sondern kann perspektivisch stärker in Produktdatenprozesse eingebunden werden.

1. AI Configurations für Image Tagging, Übersetzungen, Beschreibungen
   Im ersten Modul geht es um die AI Configurations in Akeneo. Sie bilden einen zentralen Ansatz, um AI-gestützte Content-Generierung konsistent zu steuern.
   Im Training geht es aber nicht nur um die Funktion selbst. Wir betrachten auch, wie AI Configurations so aufgesetzt werden, dass sie zu Deinen Produktkategorien, Markenanforderungen und Datenstandards passen.
   ‍
2. ‍Data Architect Agent für Erstanlage der Datenstruktur
   Ein belastbares Produktdatenmodell ist die Grundlage für effiziente PIM-Prozesse: Attribute müssen definiert, Familien strukturiert, Referenzentitäten angelegt und Datenlogiken abgestimmt werden.
   Ziel ist es, den Data Architect Agent von Akeneo nicht als Blackbox zu verstehen, sondern als Werkzeug, das Datenmodellierung beschleunigen kann, wenn es richtig eingesetzt und geprüft wird.
   ‍
3. MCP/API für Datenanlage und Pflege
   Produktdaten können nicht nur im PIM gepflegt, sondern auch über Schnittstellen, Automatisierungen und AI-gestützte Tools bearbeitet werden. Dabei geht es nicht darum, jede PIM-Aufgabe vollständig zu automatisieren. Entscheidend ist, sinnvolle Schnittstellen zwischen Mensch, AI und System zu schaffen.
   ‍
4. ‍Nutzung externer Tools für Validierung und Konzeptionierung
   Externe AI-Tools können helfen, Produktdatenmodelle zu konzipieren, Datenqualität zu prüfen, Validierungslogiken vorzubereiten oder Produktinformationen kanalbezogen zu bewerten. Im Training zeigen wir, wie externe Tools sinnvoll in die Arbeit mit Akeneo eingebunden werden können.