Unilever modelliert Produktentwicklung mit KI auf Basis von 50 Millionen Verbraucherdatenpunkten

Produktentwicklung in der Konsumgüterindustrie ist traditionell aufwändig: Formeln werden physisch getestet, Iterationszyklen dauern Monate. Unilever beschreibt diesen Zustand für die eigene Laborarbeit vor fünf Jahren so, dass 80 Prozent der Arbeit physisch geleistet werden musste. Das Unternehmen verfügt inzwischen über einen Datensatz aus mehr als 50 Millionen Datenpunkten, die in Verbraucherlabors erhoben wurden, eine Grundlage, die systematische Modellierung in einem neuen Maßstab ermöglicht.

Laut CEO Fernandez hat sich das Verhältnis in der Laborarbeit inzwischen umgekehrt: 80 Prozent entfallen heute auf Modellierung, nur noch 20 Prozent auf physische Arbeit. Mit dem Verbraucherlabordatensatz kann Unilever nach eigenen Angaben tausende von Szenarien in Sekundenschnelle modellieren. Fernandez ordnet das strategisch ein: „Im Grunde genommen besteht die große Veränderung durch die KI darin, dass sie die Entdeckung unserer Marken und die Auswahl unserer Marken unterstützen wird."

Parallel dazu setzt Unilever Foods KI in der Produktentwicklung und im digitalen Marketing ein. Olivia Kirby, Director of Integrated Demand Generation bei Unilever Foods, beschreibt, wie Marken wie Knorr und Hellmann's KI-Sichtbarkeitstools nutzen, um Lücken in der digitalen Präsenz zu identifizieren und Inhalte für KI-gestützte Suchsysteme zu optimieren. Als konkretes Beispiel nennt das Unternehmen den Zeitraum vor dem Super Bowl 2026: Hellmann's stellte fest, dass die Marke bei der Suchanfrage „Game Day sandwich recipes" kaum sichtbar war, identifizierte das Fehlen von listicle-förmigem Content als Ursache und aktualisierte die Website entsprechend mit optimierten Inhalten und AI-freundlichen Formaten.

Die Modellierungsarbeit basiert auf dem beschriebenen Datensatz aus Verbraucherlabors. Über die konkrete Technologie oder die eingesetzten Systeme hinter der Szenario-Modellierung machen die vorliegenden Quellen keine näheren Angaben.

Ergänzend plant Unilever ein neues Global Innovation Center in New Haven, Connecticut, das auf KI-gestützte und quantenbasierte Forschung für Personal-Care-, Beauty- und Wellbeing-Produkte ausgerichtet sein soll. Die Quellen nennen eine Investition von rund 270 Millionen Euro und 300 Mitarbeiter für diesen Standort. Das Zentrum soll Formulierung, Duftentwicklung, Verpackung und Consumer Insights unter einem Dach vereinen.

Im Bereich Fertigung läuft seit Juni 2026 ein Programm mit Accenture zum Ausbau KI-gestützter digitaler Zwillinge in der globalen Produktion. Dieser Strang betrifft primär Fertigungssteuerung und Qualitätssicherung, nicht die Produktentwicklung im Labor. Dokumentierte Ergebnisse daraus: In Raeford, North Carolina, prognostiziert ein digitaler Zwilling 95 Prozent der Prozessflussrestriktionen in der Deodorant-Produktion, mit 20 Prozent weniger Ausschuss und 10 Prozent mehr Kapazität. In Posen, Polen, reduzierte ein digitaler Zwilling Produktionsstopps um bis zu 20 Prozent und Abfall um knapp 30 Prozent bei der Mayonnaise-Herstellung. In Gandhidham, Indien, sanken Qualitätsdefekte bei Dove-Seife über vier Jahre um 30 Prozent.

Die zentrale belegte Kennzahl zur Produktentwicklung ist der Wandel im Laborbetrieb: von 80 Prozent physischer Arbeit zu 80 Prozent Modellierung innerhalb von fünf Jahren. Belastbare Zahlen zu verkürzten Entwicklungszyklen, Kosteneinsparungen oder Markteinführungszeiten im F&E-Bereich nennen die vorliegenden Quellen nicht.

Unilever kommuniziert den Einsatz von KI in der Produktentwicklung als strategische Priorität, die direkt mit Markenentscheidungen verknüpft ist. CEO Fernandez hebt hervor, dass kräftige Vorabinvestitionen der Schlüssel seien. Das Unternehmen tritt damit in direkte technologische Konkurrenz zu L'Oréal, Procter & Gamble und Estée Lauder, die im Beauty- und Personal-Care-Bereich ebenfalls stark auf datengetriebene F&E setzen. Ob und wie sich die Investitionen in Produktzyklen und Marktanteile niederschlagen, lässt sich aus dem vorliegenden Material nicht beurteilen.