{"id":9805,"date":"2026-08-24T10:00:36","date_gmt":"2026-08-24T10:00:36","guid":{"rendered":"https:\/\/assecoplatform.com\/2026\/08\/24\/shelf-image-recognition-ai-agents-cost-de\/"},"modified":"2026-08-24T10:54:41","modified_gmt":"2026-08-24T10:54:41","slug":"regalerkennung-ki-agenten-kosten","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/assecoplatform.com\/de\/2026\/08\/24\/regalerkennung-ki-agenten-kosten\/","title":{"rendered":"Wir haben eine KI f\u00fcr das Regal-Audit gebaut. Und wir ver\u00f6ffentlichen die Kosten."},"content":{"rendered":"\n<style>\n\/* ===== CHG-471 Asseco Platform Lab #1 \/ Vantage - scoped blog post ===== *\/\nbody.postid-9805 .single-header{display:none !important;}\nbody.postid-9805 .single-content-wrapper{margin-top:0 !important;padding-top:0 !important;}\nbody.postid-9805 .entry-content{margin-top:0 !important;padding-top:0 !important;}\nbody.postid-9805 .entry-content>:first-child{margin-top:0 !important;}\n\n.cs-hero h1{font-size:clamp(32px,4vw,52px);line-height:1.12;margin:0 0 22px;color:#fff;font-weight:700;}\n.cs-hero-stats{display:flex;gap:28px;flex-wrap:wrap;margin-top:36px;}\n.cs-hero-stats>div{min-width:0;flex:1 1 0;max-width:240px;}\n.cs-hero-stats .n{font-size:34px;font-weight:800;line-height:1;white-space:nowrap;}\n.cs-hero-stats .l{font-size:13px;color:rgba(255,255,255,0.7);text-transform:uppercase;letter-spacing:1px;margin-top:8px;line-height:1.4;}\n\n.cs-sec{padding:76px 0;}\n.cs-sec .cs-wrap{max-width:1000px;margin:0 auto;padding:0 24px;}\n.cs-sec--white{background:#fff;}\n.cs-sec--gray{background:#F8FAFC;}\n.cs-sec--dark{background:linear-gradient(135deg,#0B1E3F 0%,#1a2f5a 50%,#0B1E3F 100%);color:#fff;}\n.cs-sec h2{font-size:clamp(28px,3vw,40px);line-height:1.2;margin:0 0 24px;color:#0B1E3F;font-weight:700;}\n.cs-sec--dark h2{color:#fff;}\n.cs-sec p{font-size:18px;line-height:1.7;color:#334155;margin:0 0 20px;}\n.cs-sec p:last-child{margin-bottom:0;}\n.cs-sec--dark p{color:rgba(255,255,255,0.85);}\n.cs-eyebrow{font-size:14px;letter-spacing:2px;text-transform:uppercase;color:#64748B;margin-bottom:16px;font-weight:600;}\n.cs-sec--dark .cs-eyebrow{color:#94A3B8;}\n.gradient-text{background:linear-gradient(90deg,#F59E0B,#EC4899,#8B5CF6);-webkit-background-clip:text;background-clip:text;-webkit-text-fill-color:transparent;}\n\n\/* linki w blokach wp:html - theme ich nie stylizuje (lekcja CHG-377) *\/\n.cs-sec p a{color:#4F46E5;text-decoration:underline;}\n.cs-sec--dark p a{color:#A5B4FC;}\n\n\/* pasek liczb (TEMPLATE v1, wariant 3-pozycyjny) *\/\n.cs-stats{display:grid;grid-template-columns:repeat(3,1fr);gap:28px;margin:36px 0 32px;}\n.cs-stat .n{font-size:clamp(34px,3.4vw,48px);font-weight:800;line-height:1;}\n.cs-stat .l{font-size:15px;color:rgba(255,255,255,0.75);margin-top:12px;line-height:1.45;}\n@media(max-width:781px){.cs-stats{grid-template-columns:1fr;gap:22px;}}\n\n.cs-fig{margin:34px 0 0;}\n.cs-fig img{width:100%;height:auto;border-radius:14px;display:block;}\n.cs-fig figcaption{font-size:14px;color:#64748B;margin-top:10px;font-style:italic;text-align:center;}\n\n.cs-author{background:#fff;padding:44px;border-radius:24px;box-shadow:0 12px 40px rgba(11,30,63,0.08);display:grid;grid-template-columns:180px 1fr;gap:36px;align-items:start;}\n.cs-author img{width:180px;height:180px;border-radius:50%;object-fit:cover;border:4px solid #F8FAFC;box-shadow:0 8px 24px rgba(11,30,63,0.15);}\n.cs-author h3{font-size:24px;line-height:1.2;color:#0B1E3F;margin:0 0 4px;font-weight:700;}\n.cs-author .role{font-size:15px;color:#4F46E5;margin:0 0 18px;font-weight:600;letter-spacing:.3px;}\n.cs-author p{font-size:16px;line-height:1.7;color:#475569;margin:0 0 14px;}\n\n.cs-cta{background:linear-gradient(135deg,#0B1E3F 0%,#1a2f5a 100%);text-align:center;}\n.cs-cta h2{color:#fff;margin:0 0 18px;}\n.cs-cta a.cs-btn{display:inline-block;background:#fff;color:#0B1E3F;font-weight:700;font-size:16px;padding:15px 34px;border-radius:10px;text-decoration:none;}\n\n@media(max-width:781px){.cs-sec{padding:56px 0;}}\n\/* CHG-471: przy dlugich liczbach (75% -> 96%) trzy kolumny hero nie mieszcza sie\n   na telefonie i `nowrap` tnie je w poziomie zamiast zawijac - stackujemy *\/\n@media(max-width:600px){.cs-hero-stats{flex-direction:column;gap:22px;}.cs-hero-stats>div{max-width:none;flex:0 0 auto;}}\n@media(max-width:600px){.cs-author{grid-template-columns:1fr;text-align:center;padding:32px 24px;}.cs-author img{margin:0 auto;width:140px;height:140px;}}\n<\/style>\n\n\n\n<section class=\"cs-sec cs-sec--dark cs-hero alignfull\" style=\"padding:84px 0 92px;\">\n  <div class=\"cs-wrap\" style=\"max-width:900px;\">\n    <div class=\"cs-eyebrow\">Asseco Platform Lab<\/div>\n    <h1>Wir haben eine KI f\u00fcr das Regal-Audit gebaut. Und wir <span class=\"gradient-text\">ver\u00f6ffentlichen die Kosten<\/span>.<\/h1>\n    <p>587 Regalfotos. 13 Ja\/Nein-Pr\u00fcfpunkte pro Foto. In einem einzigen Quartalsaudit ergibt das rund 7.600 einzelne Entscheidungen (587 &times; 13), und heute trifft ein Mensch jede davon.<\/p>\n    <div class=\"cs-hero-stats\">\n      <div><div class=\"n gradient-text\">7.600<\/div><div class=\"l\">manuelle Ja\/Nein-Entscheidungen je Audit<\/div><\/div>\n      <div><div class=\"n gradient-text\">75&nbsp;% &#8594; 96&nbsp;%<\/div><div class=\"l\">Genauigkeit des Agenten mit Tools<\/div><\/div>\n      <div><div class=\"n gradient-text\">&minus;75&nbsp;%<\/div><div class=\"l\">Kosten pro Foto nach der Umstellung des Bildformats<\/div><\/div>\n    <\/div>\n  <\/div>\n<\/section>\n\n\n\n<section class=\"cs-sec cs-sec--white alignfull\">\n  <div class=\"cs-wrap\">\n    <h2>Die Pr\u00fcfpunkte sind <span class=\"gradient-text\">konkret<\/span><\/h2>\n    <p>Steht das Produkt, das wir mit dem H\u00e4ndler ausgehandelt haben, wirklich im Regal? Stimmt die Zahl der Facings? Ist das Regal vollst\u00e4ndig best\u00fcckt? Ein Facing ist eine Produkteinheit, die von vorn im Regal sichtbar ist. Die Vertr\u00e4ge nennen das Pflichtsortiment, und in einem Fall schreibt ein Vertrag f\u00fcr jedes Gesch\u00e4ft zwei bestimmte Whiskys vor.<\/p>\n    <figure class=\"cs-fig\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/assecoplatform.com\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/asseco-platform-lab-01-vision-agents-hero.webp\" alt=\"Dicht gef\u00fclltes Supermarktregal mit kleinen, nahezu gleich aussehenden Packungen Dessertpulver; das Packungsgewicht ist aus zwei bis drei Metern Entfernung nicht lesbar\" width=\"1600\" height=\"960\" loading=\"lazy\"\/><figcaption>Das Eingangsmaterial, um das es hier geht: ein Regal, so aufgenommen, wie ein Au\u00dfendienstmitarbeiter im Gesch\u00e4ft tats\u00e4chlich fotografiert.<\/figcaption><\/figure>\n  <\/div>\n<\/section>\n\n\n\n<section class=\"cs-sec cs-sec--gray alignfull\">\n  <div class=\"cs-wrap\">\n    <div class=\"cs-eyebrow\">Was wir testen<\/div>\n    <h2>Regalerkennung <span class=\"gradient-text\">ohne Training pro Produkt<\/span><\/h2>\n    <p>Retail Image Recognition, unser Produkt daf\u00fcr, automatisiert die Arbeit bereits. Der Au\u00dfendienstmitarbeiter macht ein Foto, und Retail Image Recognition liefert daraus fertige KPIs. Im Einsatz ist es bei Herstellern in Dutzenden L\u00e4ndern, mit bis zu 98&nbsp;% Genauigkeit. Die Methode hat eine Grenze: Das Modell muss jedes Produkt erst lernen. Eine neue Marke oder ein neuer Markt bedeutet also vorab ein neues Training.<\/p>\n    <p>Im Asseco Platform Lab testen wir, wie Regalerkennung flexibler wird. Neue Produkte und schwierigere Pr\u00fcfpunkte soll sie abdecken, ohne dass wir das Modell f\u00fcr jeden Fall trainieren. Au\u00dferdem soll sie das ganze Regal auslesen: die Produkte unserer Kunden und die des Wettbewerbs. Daf\u00fcr haben wir Vision-Agenten eingesetzt. Ein Agent ist ein Modell, das selbst zu Tools greift. Es entscheidet, wann es den Produktdetektor startet, der die Produkte im Foto findet, wann es ein Detail vergr\u00f6\u00dfert und wann es noch einmal hinsieht. Erst dann antwortet es. Das Projekt hei\u00dft Vantage.<\/p>\n  <\/div>\n<\/section>\n\n\n\n<section class=\"cs-sec cs-sec--white alignfull\">\n  <div class=\"cs-wrap\">\n    <h2>Warum das <span class=\"gradient-text\">schwer<\/span> ist<\/h2>\n    <p>Ein Mensch mit Checkliste entscheidet subjektiv, und mehr Gesch\u00e4fte lassen sich nur mit mehr Personal abdecken. Ein KI-Modell ohne Tools, also mit nichts als einem guten Prompt, reicht aber auch nicht. Bei einfachen Pr\u00fcfpunkten, etwa ob eine Marke \u00fcberhaupt im Regal steht, schneidet das Modell gut ab: In unserem Test mit 100 Fotos waren 93,6&nbsp;% der Entscheidungen richtig. Bei schwierigen Pr\u00fcfpunkten bricht es ein. Eine 71-Gramm-Packung von einer 39-Gramm-Packung unterscheiden, Puddingpulver von G\u00f6tterspeisepulver, und das auf einem Foto aus zwei bis drei Metern: Dabei f\u00e4llt die Genauigkeit auf 71&nbsp;% bis 77&nbsp;%. Falsch ist damit ungef\u00e4hr jede dritte bis vierte Entscheidung.<\/p>\n    <p>Der Fehler hat ein Muster. Das Modell antwortet \u201eja, ist da\u201c, ohne dass das Foto einen Beleg daf\u00fcr zeigt. Bei den Pr\u00fcfpunkten zur Verf\u00fcgbarkeit ist das bei 49 Fotos 17-mal passiert: Produkte wurden als vorhanden gemeldet, die auf dem Foto nicht zu sehen waren. Ein Bericht mit dieser Fehlerquote schickt den Au\u00dfendienstmitarbeiter zum Nachpr\u00fcfen zur\u00fcck ins Gesch\u00e4ft, und damit hat die Automatisierung nichts gespart.<\/p>\n  <\/div>\n<\/section>\n\n\n\n<section class=\"cs-sec cs-sec--gray alignfull\">\n  <div class=\"cs-wrap\">\n    <h2>Das Modell ist eine <span class=\"gradient-text\">Variable<\/span> im Versuchsaufbau<\/h2>\n    <p>Den Versuchsaufbau haben wir so angelegt, dass sich jeder KI-Anbieter (Google, Anthropic, OpenAI) mit einer einzigen Einstellung anbinden l\u00e4sst, ohne dass wir Code neu schreiben. Jeder Durchlauf nutzt denselben Prompt, dieselben Fotos und dieselben Referenzantworten. Erst das erlaubt es, Genauigkeit und Kosten der Anbieter direkt zu vergleichen.<\/p>\n    <p>Diesen Weg haben wir gew\u00e4hlt, weil sich der Markt f\u00fcr Vision-Modelle etwa im Quartalstakt verschiebt und weil sich der Listenpreis als irref\u00fchrend erwiesen hat. Die beiden Modelle, die wir verglichen haben, lagen beim Listenpreis weniger als 20&nbsp;% auseinander. Eines davon war in der Praxis pro Foto sechsmal so teuer und neunmal so langsam. Der Grund sind Reasoning-Tokens, also der Text, den ein Modell f\u00fcr sich selbst schreibt, bevor es antwortet. Diesen Text bezahlt man mit.<\/p>\n  <\/div>\n<\/section>\n\n\n\n<section class=\"cs-sec cs-sec--dark alignfull\">\n  <div class=\"cs-wrap\">\n    <h2>Tools schlagen den besseren Prompt<\/h2>\n    <p>Den gr\u00f6\u00dften Unterschied machte es, dem Modell Tools zu geben. Unser Agent entscheidet Schritt f\u00fcr Schritt, welches Tool er einsetzt. Das eine ist der Produktdetektor. Das andere arbeitet wie eine Lupe. Sie schneidet einen Ausschnitt heraus und liest das Etikett aus der N\u00e4he. Bei 49 Fotos und den sechs schwierigsten Pr\u00fcfpunkten (Dessertpulver) ergaben sich diese Werte:<\/p>\n    <div class=\"cs-stats\">\n      <div class=\"cs-stat\"><div class=\"n gradient-text\">75&nbsp;%<\/div><div class=\"l\">nur der Prompt<\/div><\/div>\n      <div class=\"cs-stat\"><div class=\"n gradient-text\">89&nbsp;%<\/div><div class=\"l\">plus Produktdetektor<\/div><\/div>\n      <div class=\"cs-stat\"><div class=\"n gradient-text\">96&nbsp;%<\/div><div class=\"l\">plus Lupe<\/div><\/div>\n    <\/div>\n    <p>Das sind 21&nbsp;Prozentpunkte. Die falschen Ja-Antworten zur Verf\u00fcgbarkeit gingen von 17 auf 2 zur\u00fcck. Eine Einschr\u00e4nkung: Die 96&nbsp;% gelten f\u00fcr genau diese 49 Fotos und diese sechs schwierigen Pr\u00fcfpunkte, nicht f\u00fcr den gesamten Test.<\/p>\n    <p>Diese Genauigkeit kostet Geld. Pro Foto liegt der vollst\u00e4ndige Agent bei etwa dem Sechsfachen dessen, was das Modell ohne Tools kostet, und braucht viermal so lange. Das g\u00fcnstigere Bildformat ist dabei schon ber\u00fccksichtigt.<\/p>\n  <\/div>\n<\/section>\n\n\n\n<section class=\"cs-sec cs-sec--white alignfull\">\n  <div class=\"cs-wrap\">\n    <h2>Vertrauen braucht <span class=\"gradient-text\">Belege von au\u00dfen<\/span><\/h2>\n    <p>Ein Modell kann bewerten, f\u00fcr wie sicher es seine eigene Antwort h\u00e4lt. Naheliegend w\u00e4re, ihm bei hoher Sicherheit zu glauben und den Rest an einen Menschen zu geben. Wir haben das gemessen. Die Annahme tr\u00e4gt nicht. Antworten, die als sicher markiert waren, stimmten beim Modell ohne Tools in 62&nbsp;% bis 64&nbsp;% der F\u00e4lle, beim Agenten in 74&nbsp;%. Auch bei 74&nbsp;% ist rund jede vierte \u201esichere\u201c Antwort ein Fehler. Ein Filter, der auf der Selbsteinsch\u00e4tzung des Modells aufbaut, w\u00fcrde diese Fehler unbemerkt durchwinken.<\/p>\n    <p>Deshalb ist die Selbsteinsch\u00e4tzung f\u00fcr uns nicht das einzige Signal. Besser funktioniert der Abgleich mehrerer unabh\u00e4ngiger Signale: Stimmen zwei verschiedene Modelle \u00fcberein? Was haben die Tools zur\u00fcckgeliefert? Wie gut hat dieser Pr\u00fcfpunkt bisher abgeschnitten? Unsichere F\u00e4lle geben wir noch nicht automatisch an einen Menschen weiter. Das ist einer der n\u00e4chsten Schritte.<\/p>\n  <\/div>\n<\/section>\n\n\n\n<section class=\"cs-sec cs-sec--gray alignfull\">\n  <div class=\"cs-wrap\">\n    <figure class=\"cs-fig\" style=\"margin:0 0 34px;\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/assecoplatform.com\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/asseco-platform-lab-01-vision-agents-inline-1.webp\" alt=\"Langer Supermarktgang mit einem einzelnen Au\u00dfendienstmitarbeiter, der das Regal mit dem Smartphone fotografiert\" width=\"1600\" height=\"960\" loading=\"lazy\"\/><figcaption>Im Test einige Dutzend Fotos. Im Produktivbetrieb Zehntausende Gesch\u00e4fte.<\/figcaption><\/figure>\n    <h2>Was das <span class=\"gradient-text\">wirklich kostet<\/span><\/h2>\n    <p>Wie das Bild zum Modell kommt, ver\u00e4ndert die Kosten. Ein Ausschnitt, der als Text in die Anfrage codiert wird, kostet deutlich mehr Tokens als derselbe Ausschnitt als natives Bild, und er l\u00e4uft zweimal statt einmal durch den Kontext des Modells. Mit der Umstellung auf das native Format sanken die Kosten pro Foto auf etwa ein Viertel, ohne Qualit\u00e4tsverlust.<\/p>\n    <p>In unserem Test, also bei einigen Dutzend Fotos, f\u00e4llt dieser Betrag nicht ins Gewicht. Regalerkennung im Produktivbetrieb arbeitet mit anderen Mengen: Zehntausende Gesch\u00e4fte, mehrere Fotos pro Besuch, jeden Monat aufs Neue. Bei diesen Mengen wird auch ein kleiner Betrag pro Foto zu einer echten Budgetposition. Damit das in dieser Gr\u00f6\u00dfenordnung tr\u00e4gt, m\u00fcssen wir entweder weiter optimieren oder auf eigene Modelle wechseln.<\/p>\n  <\/div>\n<\/section>\n\n\n\n<section class=\"cs-sec cs-sec--white alignfull\">\n  <div class=\"cs-wrap\">\n    <h2>Wo das Projekt <span class=\"gradient-text\">heute steht<\/span><\/h2>\n    <p>Vantage ist eines unserer internen Forschungsprojekte, ein Proof of Concept: Wir wollten wissen, ob die Idee \u00fcberhaupt funktioniert. Es ist kein Produkt, und kein Kunde setzt es ein. Die gesamte Kette vom Foto bis zur fertigen Entscheidung haben wir End-to-End getestet, auf Daten von drei Herstellern aus den Bereichen alkoholfreie Getr\u00e4nke, Spirituosen und Dessertpulver.<\/p>\n    <p>Auch die Technik dahinter unterscheidet sich von dem, was wir verkaufen. <a href=\"https:\/\/assecoplatform.com\/retail-image-recognition\/\">Retail Image Recognition<\/a> arbeitet mit Modellen, die vorab auf vielen Fotos jedes Produkts trainiert wurden, und l\u00e4uft offline auf dem Ger\u00e4t des Au\u00dfendienstmitarbeiters. Vantage nutzt allgemeine Modelle ohne Training pro Marke, gibt ihnen Tools und l\u00e4sst sie Schritt f\u00fcr Schritt arbeiten. Noch wissen wir nicht, wie gut das in Kategorien funktioniert, die wir noch nicht getestet haben.<\/p>\n  <\/div>\n<\/section>\n\n\n\n<section class=\"cs-sec cs-sec--gray alignfull\">\n  <div class=\"cs-wrap\">\n    <div class=\"cs-eyebrow\" style=\"text-align:center\">\u00dcber den Autor<\/div>\n    <div class=\"cs-author\">\n      <div><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/assecoplatform.com\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/Wojciech-Koziej.jpg\" alt=\"Wojciech Koziej, System Architect, Asseco Platform\" width=\"533\" height=\"800\" loading=\"lazy\"\/><\/div>\n      <div>\n        <h3>Wojciech Koziej<\/h3>\n        <p class=\"role\">System Architect, Asseco Platform<\/p>\n        <p>Arbeitet an Bilderkennung f\u00fcr die Regalausf\u00fchrung. Vantage ist sein Forschungsprojekt im Asseco Platform Lab.<\/p>\n      <\/div>\n    <\/div>\n  <\/div>\n<\/section>\n\n\n\n<section class=\"cs-sec cs-cta alignfull\"><div class=\"cs-wrap\">\n  <h2>Sie evaluieren Regalerkennung f\u00fcr Ihre Kategorien?<\/h2>\n  <a class=\"cs-btn\" href=\"https:\/\/assecoplatform.com\/de\/kontaktieren-sie-uns\/\">Sprechen Sie mit uns &#8594;<\/a>\n<\/div><\/section>\n\n\n\n<script type=\"application\/ld+json\">\n{\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\n  \"@type\": \"Article\",\n  \"headline\": \"Wir haben eine KI f\u00fcr das Regal-Audit gebaut. 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