Akeneo PIM einführen: Von alten Stolpersteinen zu neuen Features

Wer heute eine Akeneo PIM Einführung plant (PIM steht für Product Information Management, auf Deutsch Produktinformationsmanagement), hört oft dieselben Warnungen wie vor einigen Jahren: Die Datenmodellierung ziehe sich über Monate, Lieferantendaten kämen in Excel-Listen per E-Mail, und eine fehlende oder falsche Angabe falle niemandem auf, bevor die Kundschaft sie findet. Ein Teil dieser Warnungen ist inzwischen überholt. Nicht, weil das zugrunde liegende Problem verschwunden wäre, sondern weil Akeneo es in den vergangenen Jahren in konkrete, datierte Produktfunktionen übersetzt hat.

Kurz beantwortet: Mehrere der immer wieder genannten Stolpersteine einer Akeneo PIM Einführung sind heute durch benennbare Funktionen adressiert: die monatelange Datenmodellierung durch den Data Architect Agent (angekündigt im Juli 2025), das Chaos bei Lieferantendaten durch den KI-gestützten Supplier Data Manager (2023/2024), unsichtbare Datenqualität durch die seit 2020 schrittweise ausgebauten Data Quality Insights. Andere Stolpersteine bleiben Stolpersteine, weil sie keine Softwarefrage sind: Wer im Unternehmen für welches Datenfeld zuständig ist, entscheidet kein Feature. Dieser Artikel ordnet die Funktionen chronologisch: damals, heute, und was Akeneo selbst für die Zukunft ankündigt. Bei jeder Funktion stehen Quelle und Datum dabei, damit sich die Aussage nachprüfen lässt.

Was die Release-Historie zeigt

Akeneo veröffentlicht neue Funktionen nicht in einem einzigen jährlichen Sprung, sondern fortlaufend. Allein für 2024 verzeichnen die offiziellen Release Notes mindestens neun einzeln datierte Aktualisierungen zwischen Februar und Dezember, dazwischen liegt das saisonal benannte Hauptrelease „Spring 2024“ im März desselben Jahres. Diese Kadenz lässt sich als eine Art Protokoll lesen: Jede neue Funktion beantwortet eine Frage, die vorher offenbar noch nicht beantwortet war. Wenn ein Hersteller im Juli 2025 ankündigt, damit den grössten Schmerzpunkt im Umgang mit Produktdaten zu lösen, wie es Akeneo zum Start des Data Architect Agent formulierte, sagt das etwas über den Zustand vor Juli 2025 aus und darüber, wie ernst das Problem intern eingeschätzt wurde.

Für ein Unternehmen, das eine PIM-Einführung mit Akeneo plant, ist diese Lesart praktisch: Statt sich auf Erfahrungsberichte von vor drei oder fünf Jahren zu verlassen, lässt sich an der Release-Historie ablesen, welcher Stolperstein tatsächlich noch ein Softwareproblem ist und welcher es nie war.

Damals: Stolpersteine, die zu jeder Akeneo PIM Einführung gehörten

Bevor einzelne Funktionen betrachtet werden, lohnt der Blick auf das Ausgangsversprechen: Akeneo positioniert sich selbst durchgehend mit denselben drei Verben: Produktdaten zentralisieren, verwalten und anreichern. Als Ausgangslage nennt der Hersteller auf seiner eigenen Website verstreute Produktdaten über Tabellenkalkulationen, ERP-Systeme, E-Commerce-Plattformen und Lieferantenportale, mit der Folge uneinheitlicher Produktbeschreibungen, langsamer Markteinführungen und schwacher Kundenerlebnisse. Das erklärte Ziel dahinter ist nicht in erster Linie eine schönere Datenbank, sondern konsistente, überzeugende Produkterlebnisse über jeden Verkaufskanal hinweg. Akeneo nennt sich selbst gerne die „single source of truth“ für Produktinformationen. Die drei folgenden Stolpersteine sind aus dieser Perspektive keine Zufallsfunde, sondern die konkreten Stellen, an denen dieses Zentralisierungsversprechen in der Praxis am häufigsten brach.

Drei Probleme tauchten in Projekten regelmässig auf, lange bevor sie einen Produktnamen bekamen.

Die Datenmodellierung war ein Monatsprojekt. Attributmodelle (die Struktur der einzelnen Produktmerkmale wie Masse oder Material), Familien und Kategorien mussten von Hand aus ERP-Exporten (Enterprise Resource Planning, dem Warenwirtschaftssystem) oder Shop-Katalogen abgeleitet werden. Das Vorgehen band Fachwissen, Zeit und mehrere Abstimmungsrunden. Akeneo selbst bezeichnet dieses Problem rückblickend, im Rahmen der Ankündigung seiner eigenen Lösung dafür, als den grössten Schmerzpunkt im gesamten Umgang mit Produktdaten.

Lieferantendaten kamen unstrukturiert und verstreut an. In der Pressemitteilung zum Supplier Data Manager benennt Akeneo im Oktober 2023 drei konkrete Symptome, die Kundinnen und Kunden davor gemeldet hatten: Katalogen einzelner Lieferanten in E-Mail-Postfächern hinterherzulaufen, unstrukturierte Dateien von Hand zu korrigieren und Dutzende Einzeldateien zu verwalten, ohne ein gemeinsames Format. Dieselben drei Symptome stehen, fast wortgleich, bis heute auf der eigenen Produktseite des Supplier Data Manager. Das ist ein Hinweis darauf, dass es sich nicht um eine einmalige Launch-Formulierung handelte, sondern um die bis heute gültige Problembeschreibung. Ein Vorläuferprodukt existierte bereits: Akeneo Onboarder erlaubte es Lieferanten, Produktinformationen direkt einzureichen, blieb dabei aber auf das reine Einsammeln beschränkt.

Datenqualität bekam ein eigenes Dashboard. Im Februar 2020 führte Akeneo mit PIM 4.0 die Data Quality Insights ein. Die Funktion bewertet unter anderem Anreicherung und Konsistenz und macht Rechtschreib- und Formatierungsprobleme sichtbar. Daraus folgt nicht, dass zuvor keine Vollständigkeitsprüfung oder manuelle Qualitätskontrolle möglich war.

Diese drei Stolpersteine haben eines gemeinsam: Keiner davon war ein Randproblem einzelner Projekte. Alle drei kommen in mehreren, unabhängig voneinander verfassten Akeneo-Ankündigungen aus unterschiedlichen Jahren als Begründung für eine neue Funktion vor. Das ist ein Hinweis darauf, dass es sich um wiederkehrende, nicht um exotische Probleme handelte.

Heute: Wie Akeneo diese Probleme in Funktionen übersetzt hat

Auf einen Blick: welcher Stolperstein heute durch welche Funktion adressiert ist, was Akeneo dazu belegt, und was trotzdem Projektarbeit bleibt.

• Aufwendige Datenmodellierung wird durch den im Juli 2025 vorgestellten Data Architect Agent unterstützt. Er schlägt Familien, Attribute und Referenzentitäten aus einem Produktexport vor. Akeneo nennt eine Verkürzung von Monaten auf Tage; das ist eine Herstellerangabe, keine garantierte Projektdauer. Was bleibt: Rückfragen beantworten, das Modell fachlich prüfen und vor dem Import freigeben.
• Lieferantendaten in E-Mails und Einzeldateien lassen sich im Supplier Data Manager bündeln, klassifizieren und aufbereiten. KI-Zuordnungsvorschläge werden laut Dokumentation nur bei einem Konfidenzwert über 70 Prozent angezeigt. Der Wert beschreibt die Sicherheit des Vorschlags, keine gemessene prozentuale Übereinstimmung. Was bleibt: Vorschläge prüfen, korrigieren und passend zum Katalog konfigurieren.
• Datenqualität wird durch Data Quality Insights anhand von Anreicherung und Konsistenz bewertet. Davon zu unterscheiden ist AI-Enhanced Enrichment: Die Oktober-2025-Updates erweiterten die KI-Anreicherung um Zahlen- und Ja/Nein-Attribute sowie technische Angaben aus Assets. Pflichtfelder und fachliche Richtigkeit bleiben durch das Projektteam festzulegen und zu prüfen.

Aus Monaten wurden Tage. Der Data Architect Agent, im Juli 2025 vorgestellt, nimmt einen Produktexport im CSV- oder XLSX-Format entgegen, lässt sich optional mit einem kurzen Kontext-Prompt einordnen und generiert daraus automatisch Familien, Attribute, Referenzentitäten (verwandte Objekte wie Marken oder Materialien mit eigenen Merkmalen) und Asset-Familien. Nutzerinnen und Nutzer beantworten Rückfragen der KI und verfeinern das Ergebnis, bevor es in die produktive Umgebung importiert wird. Das eingesetzte Sprachmodell heisst laut offizieller Produktdokumentation Gemini Flash 2.5. An Google übermittelte Daten würden dort weder gespeichert noch zum Training verwendet. Das ist ein Punkt, der bei Schweizer Unternehmen mit eigenen Datenschutzanforderungen regelmässig zuerst gefragt wird. Akeneo selbst beziffert den Effekt mit einer Verkürzung von Monaten auf Tage.

Aus E-Mail-Anhängen wurde ein automatisierter Kanal. Der Supplier Data Manager, im Oktober 2023 als Weiterentwicklung des Onboarder eingeführt, bündelt Lieferantendaten in einem einzigen Portal statt in verstreuten Postfächern. Kurz zuvor, im September 2023, hatte Akeneo die KI-Plattform Unifai übernommen, spezialisiert auf das automatisierte Zuordnen, Bereinigen, Kategorisieren und Anreichern von Lieferantendaten. Zur Ankündigung nannte Akeneo Ergebnisse aus Kundenprojekten, die so nur vom Hersteller selbst berichtet und nicht unabhängig geprüft sind: Beim Grosshändler Rexel soll der manuelle Aufwand um 80 Prozent gesunken und die Markteinführungszeit auf ein Drittel verkürzt worden sein, beim Sporthändler Intersport der Zeitaufwand für die Produktdatenverarbeitung um die Hälfte. Im März 2024, beim Spring-Release auf der Kundenkonferenz PX World, wurde diese Unifai-Technologie als „Supplier Data Manager AI“ fest in das Produkt integriert, zusammen mit generativer KI für Produktbeschreibungen und einer KI-gestützten Übersetzung in mehr als 50 Sprachen.

Was in der Ankündigung nicht im Detail steht, erläutert die Produktdokumentation: Klassifizierung kann automatisiert oder mit Einzelprüfung erfolgen; bei Extraktion und Zuordnung bleiben manuelle Korrekturen möglich. Für Mapping werden nur Vorschläge mit einem Konfidenzwert über 70 Prozent angezeigt. Das ist kein Nachweis fehlerfreier Daten. Die Prüfung muss zum Geschäftsrisiko und zur Qualität des Ausgangsmaterials passen.

Qualität prüfen und Daten anreichern sind unterschiedliche Aufgaben. Data Quality Insights bewertet Produktdaten und zeigt Qualitätsprobleme. Die im Oktober 2025 erweiterten generativen Funktionen gehören zu AI-Enhanced Enrichment, nicht zu einer neuen Version des Data-Quality-Insights-Dashboards. Sie können Zahlen- und Ja/Nein-Attribute befüllen und technische Angaben aus PDFs oder anderen Assets extrahieren. Im selben Update wurde der Asset Manager in Akeneo DAM umbenannt und um KI-Verschlagwortung erweitert.

Eine Linie statt drei getrennter Features. Über die drei Stolpersteine hinweg wiederholt sich dieselbe Abfolge: Daten erfassen, normalisieren, modellieren, anreichern, prüfen, freigeben und kanalbezogen nutzbar machen. Keine der Funktionen ersetzt einen dieser Schritte vollständig, jede verkürzt oder standardisiert ihn. Das ist der Unterschied zu einer reinen Feature-Liste: Der Data Architect Agent modelliert, der Supplier Data Manager erfasst und reinigt, Data Quality Insights prüft. Dieselbe Prüf-und-Freigabe-Logik zieht sich durch alle drei, nur an unterschiedlicher Stelle im Datenfluss.

Arcmedia setzt Akeneo als primäre PIM-Plattform in Kundenprojekten ein und arbeitet dabei als Akeneo Solution Partner. Die konkrete Ausgestaltung von Funktionen wie dem Data Architect Agent oder KI-gestützter Datenanreicherung hängt im Einzelfall vom gebuchten Akeneo-Paket ab und wird nicht pauschal für jedes Projekt vorausgesetzt.

Morgen: Was Akeneo selbst als Nächstes ankündigt

Akeneo veröffentlicht eine Produkt-Roadmap, die Funktionen und Entwicklungsschwerpunkte beschreibt. Die Seite nennt unter anderem anpassbare Prompts im Supplier Data Manager und die Extraktion von Produktinformationen aus Assets. Ein „Register Interest“-Formular allein belegt aber weder einen zukünftigen Veröffentlichungstermin noch fehlende Verfügbarkeit.

Für die Verfügbarkeit zählt die konkrete Produktdokumentation. Anpassbare Prompts für Klassifizierung und Extraktion sind im Supplier Data Manager dokumentiert: unter „Workflow > Settings > Steps“ lassen sich Vorgaben hinterlegen. Die Roadmap ist daher keine ausreichende Grundlage für die Behauptung, die Funktion sei noch in Entwicklung oder die Seite sei veraltet.

Auch die Extraktion aus Assets muss je nach Datentyp und Funktionsumfang eingeordnet werden. Bereits im Oktober 2025 dokumentierte Akeneo technische Werte aus PDFs und Assets sowie die Auswahl vordefinierter Referenzwerte, etwa für Farben oder Materialien. Daraus lässt sich weder jede denkbare Extraktionsfunktion noch eine pauschale Nichtverfügbarkeit von Farbwerten ableiten. Für die Projektplanung sind aktuelle Dokumentation, gebuchtes Paket und ein Test mit eigenen Daten entscheidend.

Was das für Ihre Akeneo PIM Einführung heute bedeutet

Für ein Projektteam heisst das zunächst: Vor jeder Aussage „das kann Akeneo nicht“ oder „das dauert bei uns zwangsläufig Monate“ lohnt sich ein Blick in die aktuellen Release Notes, weil sich diese Annahme in den vergangenen Jahren mehrfach als überholt erwiesen hat. Gleichzeitig zeigt gerade der Data Architect Agent die Grenze dieser Entwicklung auf: Das Ergebnis der automatischen Modellierung wird laut offizieller Dokumentation vor dem Import ausdrücklich zur Verfeinerung vorgelegt, nicht direkt übernommen. Die KI liefert einen Entwurf, keine Entscheidung.

Das betrifft genau die Stolpersteine, die auch die schnellste Automatisierung nicht löst: Wer im Unternehmen für welches Datenfeld verantwortlich zeichnet, welche Abteilung eine Produktbeschreibung freigibt und welches System bei einem Widerspruch gewinnt, bleibt eine organisatorische Klärung, keine Funktionsfrage. Eine Akeneo PIM Einführung, die diese Zuständigkeiten vor dem Projektstart klärt, profitiert heute stärker von den neuen Funktionen als eine, die sie offenlässt und hofft, die Software werde sie nebenbei mitlösen.

Fazit

Die Release-Historie von Akeneo zeigt, wie Datenmodellierung, Lieferantendaten und Qualitätsprüfung durch konkrete Funktionen unterstützt werden. Der Data Architect Agent liefert Modellvorschläge; der Supplier Data Manager bündelt und verarbeitet Lieferantendaten; Data Quality Insights bewertet Anreicherung und Konsistenz. KI-Anreicherung ist ein ergänzender Funktionsbereich. Automatisierung erspart nicht die fachliche Prüfung und garantiert keine Projektdauer. Roadmap-Formulare sind kein Verfügbarkeitsnachweis. Entscheidend sind aktuelle Dokumentation, Paketumfang und klare Verantwortlichkeiten.

Häufige Fragen

Was ist der Akeneo Data Architect Agent?

Eine im Juli 2025 vorgestellte KI-Funktion, die aus einem hochgeladenen Produktexport automatisch ein Datenmodell mit Familien, Attributen und Referenzentitäten erstellt. Das Ergebnis lässt sich vor dem Import verfeinern. Als Sprachmodell kommt laut offizieller Dokumentation Gemini Flash 2.5 zum Einsatz.

Was ist der Unterschied zwischen Akeneo Onboarder und Supplier Data Manager?

Onboarder erlaubte Lieferanten, Produktinformationen direkt in einem Portal einzureichen. Der 2023 eingeführte Supplier Data Manager baut darauf auf und ergänzt automatisierte KI-Funktionen für Zuordnung, Bereinigung, Kategorisierung und Anreicherung dieser Daten.

Seit wann gibt es Data Quality Insights in Akeneo PIM?

Seit Februar 2020, eingeführt mit Akeneo PIM 4.0. Data Quality Insights bewertet Anreicherung und Konsistenz mit einem farbcodierten Ergebnis. KI-Anreicherung, etwa für Zahlen- und Ja/Nein-Attribute, gehört zum ergänzenden Bereich AI-Enhanced Enrichment.

Welche KI-Funktionen kündigt Akeneo für die Zukunft an?

Die Roadmap nennt unter anderem Prompts im Supplier Data Manager und die Extraktion aus Assets. Prompts und mehrere Extraktionsfunktionen sind bereits dokumentiert. Ein Interessenformular allein trennt verfügbare Funktionen nicht zuverlässig von zukünftigen Erweiterungen. Prüfen Sie deshalb die konkrete Funktion und den Paketumfang in der aktuellen Hilfedokumentation.

Löst eine Akeneo PIM Einführung mit diesen Funktionen auch Zuständigkeitsfragen im Unternehmen?

Nein. Wer für ein Datenfeld verantwortlich ist und wer eine Freigabe erteilt, bleibt eine organisatorische Entscheidung. Keine der hier beschriebenen Funktionen trifft diese Entscheidung anstelle des Unternehmens.

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Quellen

• Akeneo, Serenity-Updates 2024, Übersichtsseite (help.akeneo.com)
• Akeneo, Pressemitteilung „Akeneo Introduces First AI Data Architect Agent and New PX Insights Capabilities...“, 10. Juli 2025
• Akeneo, offizielle Produktdokumentation zum Data Architect Agent (help.akeneo.com)
• Akeneo, Pressemitteilung „Akeneo Launches New Supplier Data Manager Offering...“, 17. Oktober 2023
• Akeneo, Produktdokumentation zu Akeneo Onboarder (help.akeneo.com)
• Akeneo, Pressemitteilung „Akeneo Acquires AI Platform Unifai...“, 19. September 2023
• Akeneo, Pressemitteilung „Akeneo Unveils its Spring 2024 Release...“, 5. März 2024
• Akeneo, Pressemitteilung „Akeneo PIM 4.0 Delivers New Product Experience Management Platform“, 6. Februar 2020
• Akeneo, Serenity-Updates Oktober 2025 (help.akeneo.com)
• Akeneo, offizielle Produkt-Roadmap (akeneo.com/akeneo-product-roadmap)
• Akeneo, Supplier Data Manager: Häufige Fragen zu KI (help.akeneo.com)
• Akeneo, Supplier Data Manager: KI-Agent, erweiterte Nutzung (help.akeneo.com)
• Akeneo, Supplier Data Manager: Extraktion (help.akeneo.com)
• Akeneo, Data Architect Agent: Neuerungen 2025 (help.akeneo.com)
• Akeneo, Supplier Data Manager, Produktseite (akeneo.com)
• Akeneo, Startseite (akeneo.com)
• Akeneo, Übersichtsseite „What's new in Akeneo PIM Serenity“ (help.akeneo.com)
• Arcmedia, Serviceseite Product Information Management