„Personalisiert, ohne aufdringlich zu wirken: So entsteht Vertrauen“, sagt Kevin McCurdy, Global CPG Partner Lead bei AWS

11. März 2026

Kevin McCurdy, Global Partner Lead, Consumer Goods bei AWS, erläutert, wie Generative AI, verlässliche Daten und risikobasierte Leitplanken aus Pilotprojekten skalierbaren Mehrwert für Konsumgüterunternehmen machen. Im Fokus stehen die Fähigkeiten von AWS und seinen Partnern, etwa Amazon Bedrock, SageMaker und sichere Integrationen, ergänzt durch konkrete Anwendungsbeispiele: Bedarfsprognosen, automatisierte Planogramme und Adastras Lösung für die Mark Anthony Group, die die Sortimentsoptimierung skaliert und Verkaufsskripte automatisch erstellt. Außerdem zeigt er, wie sich mit schnell umsetzbaren Assistenten erste Erfolge erzielen lassen, wie Kosten kontrollierbar bleiben und wie ein unternehmensweites KI-Programm mit klaren Budgets, Verantwortlichkeiten und Rechenschaft über Produkt-, Mitarbeiter- und Kundenanwendungsfälle hinweg aufgebaut wird. 

• Was braucht es, um von schnellen Erfolgen mit Amazon Q zu maßgeschneiderten, domänenspezifischen Agenten auf Bedrock zu kommen, die sich im gesamten Unternehmen skalieren lassen? 
• Wann sind Daten „gut genug", um zu starten, und wie können KI-Assistenten Lücken sichtbar machen und gleichzeitig die Datenqualität im Laufe der Zeit verbessern?  
• Welches Betriebsmodell und welche Governance-Regeln helfen Führungskräften dabei, Kosten und Compliance zu steuern und die Einführung zu beschleunigen?

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(Das Interview wurde mithilfe von ChatGPT gekürzt und bearbeitet.) 

Mark Kohout: Hallo und willkommen zum Adastra Podcast. Ich bin Mark Kohout und leite die Governance Practice bei Adastra, einem globalen Systemintegrator für KI, Daten und Cloud. Wir sind hier in Las Vegas auf der AWS re:Invent 2025. Mein heutiger Gast ist Kevin McCurdy, Global CPG Segment Lead im AWS Partner Network. Kevin bringt AWS mit strategischen Software- und Servicepartnern zusammen, um Innovationen in der Konsumgüterbranche voranzutreiben. Er verfügt über mehr als 25 Jahre Erfahrung in den Bereichen Supply Chain, Category Management und Demand Signal Management und hatte Führungspositionen bei E2open inne. Außerdem war er Mitgründer von Orchestra und Mercari. Im Laufe seiner Karriere hat er mit Marken wie Coca-Cola, General Mills, Kellogg's, PepsiCo, Unilever und Kraft Heinz zusammengearbeitet. Kevin, danke, dass du heute dabei bist. 

Kevin McCurdy: Ich freue mich, hier zu sein, Mark. Danke für die Einladung. 

Mark Kohout: Steigen wir direkt ein. Das große Thema heute ist der Weg der Konsumgüterbranche hin zu Generative AI und zunehmend auch zu Agentic AI. Welche Muster und Transformationschancen beobachten Sie? Und was begeistert Sie an Technologie und Partnerschaften in der Konsumgüterbranche derzeit am meisten? 

Kevin McCurdy: Wir sehen, dass Generative AI und AI/ML inzwischen in den zentralen Bereichen der Konsumgüterbranche ankommen: in der Supply Chain, im Vertrieb, im Marketing und in der Fertigung. Sie automatisieren wiederkehrende Aufgaben und verbessern datenbasierte Entscheidungen, zum Beispiel bei der Bedarfsprognose und der Planung der Lieferkette. AI/ML ist dabei nichts Neues. Unternehmen setzen diese Technologien seit Jahrzehnten ein. Doch mit dem Zusatz „generative" hat sich die Diskussion verändert. Vor zwei Jahren drehte sich vieles noch um mögliche Auswirkungen auf Arbeitsplätze. Heute ist die Tonalität eine andere: Es handelt sich eher um Begeisterung und um die Frage, wo sich die Technologie konkret einsetzen lässt. Viele wollen Routinearbeiten automatisieren, um mehr Zeit für höher – wertige Aufgaben zu haben. 

Mark Kohout: Die anfängliche Verunsicherung macht also zunehmend Platz für Neugier und echte Anwendung. 

Kevin McCurdy: Genau. 

Mark Kohout: Wie hilft AWS Konsumgüterunternehmen dabei, ihre dringendsten KI-Herausforderungen anzugehen? Und wo schaffen Sie dabei den größten Mehrwert? 

Kevin McCurdy: Auf Plattformseite bilden Services wie Amazon SageMaker und Amazon Bedrock die technologische Grundlage. Unsere Aufgabe ist es, diese Möglichkeiten mit konkreten Geschäftsanwendungen zu verbinden. In der Konsumgüterbranche und im Handel betrachten wir dabei drei Bereiche: erstens das Produkt, also alles rund um Produktsuche, Empfehlungen und Optimierung, zweitens die Mitarbeitenden, etwa in den Bereichen Wissensmanagement, Zusammenfassung von Berichten und speziell in der Konsumgüterbranche auch bei der Automatisierung von Planogrammen, und drittens den Kunden, also die Interaktion von Verbraucherinnen und Verbrauchern mit Marken, etwa über Suche, virtuelles Anprobieren oder Kundenservice mit konversationsbasierten Assistenten. Wir unterstützen unsere Kunden dabei, geeignete Anwendungsfälle in jedem dieser Bereiche zu identifizieren und zu priorisieren. 

Mark Kohout: Aus meiner Governance-Perspektive denke ich dabei sofort an Stammdaten und ihre enge Verbindung zur Wertschöpfungskette. 

Kevin McCurdy: Absolut. Governance ist auf zwei Ebenen entscheidend: zum einen bei Produktstammdaten, also bei der Frage, wie Hersteller und Händler Produkte einheitlich definieren, zum anderen beim Umgang mit personenbezogenen Daten für hochgradig personalisierte Erlebnisse. Die regulatorischen Anforderungen unterscheiden sich je nach Region, in EMEA, in den USA und sogar von US-Bundesstaat zu US-Bundesstaat, und das müssen wir berücksichtigen. Gleichzeitig geht es darum, Personalisierung sinnvoll zu gestalten, ohne dass sie aufdringlich und seltsam wirkt. Gerade Gen Z erwartet das, aber es braucht die richtige Balance. 

Mark Kohout: Können Sie ein konkretes Beispiel nennen, in dem AWS-Lösungen zusammen mit einem Partner wie Adastra für eine globale Konsumgütermarke spürbare Ergebnisse gebracht haben? 

Kevin McCurdy: Die Arbeit von Adastra für die Mark Anthony Group ist dafür ein sehr gutes Beispiel. Das Unternehmen stand vor einer typischen Herausforderung: Vertriebs-, Sortiments- und Preisdaten zusammenzuführen, die oft in Tabellen und getrennten Systemen vorlagen, um fundiert zu entscheiden, was wo und zu welchem Preis verkauft werden soll. Adastra hat dafür zunächst ein belastbares Datenfundament geschaffen, mit Produkt-, Vertriebs- und Syndicated Data sowie den passenden Sicherheitsmechanismen. Darauf aufbauend kamen AI/ML für Prognosen und Vorhersagen zum Einsatz. Im nächsten Schritt wurde Generative AI ergänzt: ein Vertriebsassistent, der nicht nur optimale Sortimente für einzelne Märkte und Filialen empfiehlt, sondern auch automatisch passgenaue Verkaufsskripte erstellt, im Ton des jeweiligen Vertriebsmitarbeiters und abgestimmt auf lokale demografische Merkmale sowie das Profil des Käufers. Das Ergebnis: mehr Automatisierung, höhere Produktivität und mehr Zeit für wertvollere Kundengespräche und bessere Verkaufschancen. 

Mark Kohout: Das ist eine starke End-to-End-Geschichte, von der Datengrundlage bis hin zu individualisierten Botschaften am Point of Sale, sogar in der passenden Tonalität. 

Kevin McCurdy: Und sie lässt sich skalieren. Man ist nicht auf ein oder zwei Top-Verkäufer angewiesen, sondern kann die gesamte Vertriebsorganisation auf ein neues Niveau heben. Dieses Muster lässt sich in vielen Bereichen der Konsumgüterbranche anwenden, etwa in den Segmenten Bekleidung, Schuhe, Lebensmittel, Getränke, Home, Health and Beauty sowie langlebige Konsumgüter. Gleichzeitig kann jedes Unternehmen seine eigenen Daten gezielt nutzen. 

Mark Kohout: Lassen Sie uns über Partner sprechen. Ich habe gesehen, dass vier von fünf AWS-Kunden mit Partnern arbeiten, um die Einführung von KI zu beschleunigen. Wie ergänzen validierte Partner die Builder-Kultur von AWS, wie schaffen sie schnelle Erfolge, ohne dass Unternehmen die Kontrolle verlieren, und wo stiften sie den größten Mehrwert? 

Kevin McCurdy: Erstens durch Aufklärung: Sie machen Generative AI, Foundation Models und LLMs verständlicher und greifbarer. Zweitens durch Datenfundament, Governance und Sicherheit: Partner wie Adastra schaffen die technischen und organisatorischen Voraussetzungen, damit Lösungen im Unternehmen sinnvoll adaptiert werden. Drittens bei Rollout und Skalierung, also beim Übergang von Pilotprojekten in den produktiven Einsatz. Und schließlich beim Change Management und bei Schulungen, beides entscheidend für Akzeptanz und Vertrauen. Das ist eine neue Art zu arbeiten, und Partner helfen Unternehmen dabei, das dafür nötige Vertrauen und die erforderlichen Fähigkeiten aufzubauen. 

Mark Kohout: Wir erleben, dass Change Management heute viel früher ansetzt: Menschen werden schon in der Experimentierphase abgeholt, informiert und geschult, damit sie zum Go-live bereit sind. Außerdem unterstützen wir bei der Entwicklung von Use Cases, bei POCs, der Datenbereitschaft, der Auswahl passender Anbieter und beim Monitoring. Was zeichnet aus Ihrer Sicht die wirksamsten Partnerschaften in der Konsumgüterbranche aus? 

Kevin McCurdy: Entscheidend ist Branchenkenntnis. Partner, die das Geschäft ihrer Kunden wirklich verstehen, ob Food oder Apparel, Supply Chain oder Fertigung, schaffen Vertrauen und erzielen bessere Ergebnisse. Genauso wichtig ist ein tiefes Verständnis der Daten: Vieles ist ähnlich, aber jede Branche hat ihre eigenen Merkmale, zum Beispiel bei demografischen Daten. Hinzu kommt fundiertes Wissen über Governance, Sicherheit und sich verändernde regulatorische Vorgaben. Die besten Partner bringen genau diese drei Dinge zusammen: Branchenwissen, Datenkompetenz und Governance. 

Mark Kohout: Auch wenn Generative AI noch neu ist, bleiben die Grundlagen entscheidend: Das Business muss eingebunden sein, genauso wie ein sauberes Datenmanagement und klare Governance. Sind Unternehmen bei Compliance und Regulierung aus Ihrer Sicht bereits gut vorbereitet, oder besteht noch deutlicher Handlungsbedarf? 

Kevin McCurdy: Wir stehen noch relativ am Anfang. Die erfolgreichsten Vorhaben beginnen mit einem konkreten Anwendungsfall aus dem Business, bei dem Fachbereich und IT gemeinsam arbeiten. Viele starten mit einem POC, aber das eigentliche Ziel ist der Schritt in die Produktion und anschließend die Skalierung. Genau dort wird Governance besonders wichtig. Gleichzeitig sehen wir, dass Unternehmen Regeln und Vereinbarungen für den Einsatz von Modellen definieren. Wenn zum Beispiel zunächst Claude oder Nova genutzt wird und später ein anderes Modell wie Haiku dazukommt, sollte vorher klar sein, welche Auswirkungen das hat. Erklärbarkeit und Model Governance sind derzeit zentrale Themen. 

Mark Kohout: Manche GenAI-Modelle funktionieren wie eine Blackbox. Das macht die Frage nach der Erklärbarkeit umso wichtiger. Bei Adastra orientieren wir uns am Leitgedanken „so viel Governance wie nötig", also an einem ausgewogenen Verhältnis zwischen langfristiger Tragfähigkeit und zusätzlichem Aufwand, ohne den nächsten Schritt aus dem Blick zu verlieren. 

Kevin McCurdy: Da stimme ich zu. 

Mark Kohout: Letzte Frage: Wo sollten Konsumgüterunternehmen anfangen, die noch zögern, aber als Fast Follower bereit sind zu investieren, wenn sie mit AWS starten wollen? 

Kevin McCurdy: Am besten mit einem klar definierten Anwendungsfall, der unmittelbar an den Geschäftsnutzen gekoppelt ist, etwa in der Supply Chain, im Vertrieb und Marketing oder in der Fertigung. Generative AI sollte kein Selbstzweck sein. Wichtig ist außerdem, dass die richtigen Daten vorhanden sind, genau hier liegt oft die größte Lücke. Partner können dabei helfen, isolierte Datenbestände zusammenzuführen und die Grundlage für einen wirkungsvollen POC zu schaffen. Anschließend begleiten sie den Weg in die Produktion und in die Skalierung, sodass sich das, was einmal aufgebaut wurde, auch für weitere Anwendungsfälle nutzen lässt. Wenn der Anwendungsfall einmal klar definiert ist, sollte man zügig ins Handeln kommen. 

Mark Kohout: Das heißt: strategisch denken, taktisch handeln, auf einem soliden Fundament aufbauen und den POC von Anfang an mit Blick auf Produktion und organisatorischen Wandel planen. 

Kevin McCurdy: Genau, und Partner gezielt nutzen. Sie haben solche Projekte schon vielfach umgesetzt, bringen Know-how in Daten, Sicherheit, Governance und Regulierung mit und helfen dabei, schneller zu Ergebnissen zu kommen. Wie Sie bereits gesagt haben, arbeitet die überwältigende Mehrheit der AWS-Kunden nicht ohne Grund mit Partnern. 

Mark Kohout: Kevin, das war ein starkes Gespräch. Ich hatte auf ein paar wertvolle Impulse gehofft, und Sie haben deutlich mehr geliefert. Vielen Dank für Ihre Einblicke, wie AWS und Partner Konsumgüterunternehmen bei ihrer KI-Transformation unterstützen. Und an unser Publikum: Danke, dass Sie dabei waren. Wenn Ihr Team einen risikoarmen ersten Schritt gehen möchte, sprechen Sie Adastra an, dann setzen wir diesen schnellen Erfolg gemeinsam um. Wenn das Gespräch hilfreich war, freuen wir uns über ein Like und ein Abo. Viele Grüße aus Las Vegas.