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Konsumgüter & FMCG

KI für Konsumgütermarken.

Kampagnen laufen schneller, als die IT dafür bauen kann. Statt jede Anfrage in eine Warteschlange zu stellen, bauen Marken-, Marketing- und Operations-Teams ihre eigenen KI-Agenten. Ein über hundert Jahre altes Unternehmen macht das Bauen von Agenten zur unternehmensweiten Fähigkeit.

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KUNDENBEISPIEL

Ein über hundert Jahre alter Konsumgüterkonzern (Japan): Agenten bauen als unternehmensweite Fähigkeit

Ein über hundert Jahre alter japanischer Konsumgüterkonzern nutzt Dify, um bis Ende des Geschäftsjahres 2025 in seinen Fachbereichen 100 interne Entwickler für KI-Agenten auszubilden, mit dem parallelen Ziel von über 30 abteilungsspezifischen Agenten im täglichen Einsatz.

Diese Agenten laufen auf dem internen Dienst für generative KI des Konzerns. Die Agenten, die Workflows automatisieren, gehören den Fachabteilungen selbst und werden von ihnen verwaltet, nicht von der IT.

Die Unternehmensführung ist in der Botschaft bewusst klar: Agenten zu bauen gilt als Fähigkeit, die alle Mitarbeitenden erlernen sollen, nicht als Spezialistenwissen, das die IT verwaltet.

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100
Dify-Agentenentwickler aus den Fachbereichen
30+
Abteilungsagenten im täglichen Einsatz
130
Jahre altes Unternehmen, das Agenten bauen zur unternehmensweiten Fähigkeit macht
8.346
Mitarbeitende mit Zugang zu Agenten aus den Fachbereichen

Quelle: Dify-Deployment bei einem über hundert Jahre alten Konsumgüterkonzern

“Wir vermitteln nicht die Botschaft, Zeit zu kürzen oder Personal abzubauen. Wir vermitteln die Botschaft, mit generativer KI neue Zeit zu schaffen.”
Executive Officer für Corporate Digital Strategy des Konzerns

Warum diese Branche, warum jetzt

Die Rahmenbedingungen

Konsumgüterunternehmen leben vom operativen Tempo. Markenteams bringen laufend Kampagnen heraus, Marketingkalender haben feste Termine, und die Zahl der Artikel, Märkte und Kanäle wächst weiter.

Gleichzeitig ist die IT-Kapazität begrenzt, und die KI-Anfragen aus den Fachbereichen übersteigen dauerhaft das, was Entwicklungsteams bauen und bereitstellen können.

Das Ergebnis ist eine wachsende Lücke zwischen dem, was Marketing- und Operations-Teams tun wollen, und dem, was sie tatsächlich umsetzen können.

Die Rolle der KI

Für diese Branche liegt der Wandel nicht in einem weiteren Assistenten. Er liegt darin, wer bauen darf. Fachanwender ohne Entwicklerhintergrund in Marken-, Marketing- und Operations-Teams können auf Dify ihre eigenen KI-Agenten bauen und betreiben, ohne auf die IT zu warten und ohne dass die IT die Kontrolle über die zugrunde liegende Plattform verliert.

Muster, die wir sehen

Fachbereiche bauen ihre eigenen Agenten: Statt jede KI-Anfrage über die IT zu leiten, bauen Fachanwender in Marke, Marketing und Operations ihre eigenen Dify-Agenten. Sie definieren die Eingaben, binden die benötigten Datenquellen an und stellen die Agenten ihren Teams bereit. Die IT verwaltet die Plattformebene und die Governance-Regeln. Die Fachbereiche verwalten ihre eigene Anwendungslogik.
Workflows für Marketinginhalte: Mehrstufige Dify-Workflows beginnen bei einer Zielpersona, ziehen historische Leistungsdaten heran, erzeugen Inhaltsvarianten über Formate und Märkte hinweg und liefern prüffertige Ergebnisse. Ein Prozess, der früher mehrere Runden Briefing und Content-Produktion brauchte, wird zu einem Workflow, den die Teams selbst ausführen.
Interne Produktivität in großem Umfang: E-Mail-Entwürfe, Besprechungsprotokolle, Dokumenten- und Richtliniensuche, einfache OCR-Pipelines: All das bauen die Teams, die es brauchen, selbst auf Dify. Ein kleines Plattformteam kann viele solcher Anwendungen unterstützen, ohne dass jede ein eigenes Entwicklungsprojekt braucht.

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