Case Study: Premium-E-Commerce DACH
Anonymisiertes PIM- und KI-Content-Engine-Projekt für einen Premium-Shop in Wien. Chronologie: April–Mai 2026.
Faza 1
Erkundung — As-Is-Architektur
SSOT in Google Sheets ([PRODUKTE], [MARKEN], [AI_TUNER]). No-Code-Front (AppSheet). Beschreibungsgenerierung durch einfaches Prompt-Zusammenfügen in Cloud Functions. Problem: globale Persona kollidierte mit B2B-Markenanforderungen — Halluzinationen und gebrochener Ton (Attention Drift).
Faza 2
Technologischer Pivot
AppSheet verworfen zugunsten modularer Streamlit-App auf GCP Cloud Run. Deterministischer Kaskaden-Compiler — chirurgische JSON-Baum-Operation vor Vertex AI, Trennung von Business- und Visual-Schicht.
Faza 3
To-Be-Architektur
Python (main.py, app.py), Scale-to-zero, Local Vision Sorter für 5000+ Bilder. AGARD v4.3 mit Validierung von 7 Frontend-Sektionen. Anti-Poetry Shield und Regex-Scanner blockieren fehlerhafte Veröffentlichungen.
Faza 4
Geschäftsergebnis
Stabiles Produktionssystem auf Cloud Run. Weniger Informationsrauschen in Beschreibungen. Konsistenter Ton pro Marke ohne Halluzinationen. Beschreibungszeit um Größenordnung reduziert durch RAG und Kaskaden-Compiler.