Interview: Künstliche Intelligenz ist zurzeit ein Modebegriff, der auch ein wenig missbraucht wird

Interview: Künstliche Intelligenz ist zurzeit ein Modebegriff, der auch ein wenig missbraucht wird
Blue Yonder

Tatsächlich ist nicht alles toll, wo KI draufsteht. Das zu differenzieren ist für viele Firmen schwer, weil sie keine Experten auf dem Gebiet sind und auch vielleicht keine haben, sagt Prof. Dr. Michael Feindt, Strategic Advisor bei Blue Yonder.
Im Interview spricht er darüber, was KI alles kann und was nicht, wo die größten Hürden bei der Integration ins Geschäftsmodell liegen und wie KI die Lieferketten verändern wird.

Natalia Jakubowska, Trans.INFO: Corona hat die Logistik auf den Kopf gestellt. Wo liegen mittelfristig die Herausforderungen für die Logistikwelt und welche Perspektiven werden sich daraus ergeben?Welche Trends werden die Logistik in den nächsten fünf Jahren prägen?

Prof. Dr. Michael Feindt, Strategic Advisor, Blue Yonder: Natürlich hat Corona für Wirbel gesorgt und das nicht nur im Frühjahr. Auch jetzt gibt es in Europa zu wenig Container und die Transportpreise sind idiotisch in die Höhe gegangen. Es gibt momentan viele Überlegungen gerade auch in Europa vielleicht mehr auf Regionalität und mehr auf Resilienz zu setzen. Ich persönlich glaube aber, dass es zu den alten Verhaltensweisen zurückkehren wird.

Wir sehen, dass für Firmen einerseits Flexibilität und Adaptivität, aber auch Automatisierung von Routineplanung wichtig sind. Gerade in solchen Zeiten sind Menschen mit den vielen Einzelentscheidungen einfach überfordert. Das ist jetzt vielen klar geworden. Planbarkeit hieß bisher, alles so zu machen wie immer. Das hat sich im letzten Jahr nicht mehr bewährt. Momentan muss man adaptiv auf bessere Entscheidungen umschalten können. Hier kann Künstliche Intelligenz helfen, einem den Überblick über alle relevanten Daten, neue Informationen und den Ist-Zustand in der Lieferkette zu verschaffen. Dieser ist extrem wichtig, um schneller neu planen zu können und so zumindest das Schlimmste zu verhindern.

Ein weiterer Trend – gegenüber dem Firmen zumindest in Europa noch sehr zurückhaltend sind – ist Kooperation. Dabei geht es darum, dass Firmen Planung entlang der Supply-Chain ihren Partnern vorher weitergeben, damit alle beteiligten Parteien möglichst gut planen können und nicht jeder nur für sich optimiert und seine Informationen geheim hält, um eine bessere Verhandlungsposition zu haben. Wir werben seit langem für einen besseren Informationsaustausch auch über Firmengrenzen hinweg.

Sie glauben also, dass sich der Trend zur Regionalisierung langfristig nicht durchsetzen wird? Etwa aus Kostengründen?

Ja und nein. Das hängt davon ab, ob man kurz- oder mittelfristig denkt. Die Corona-Pandemie war nicht vorhersehbar und deswegen gab es so massive Verluste für viele Unternehmen, weil sie sich darauf verlassen haben, dass es mit Fernost klappt. Ich glaube, dass in vielen Firmen Denkprozesse angestoßen werden, regionaler und damit resilienter gegenüber solchen Schocks zu werden. Ich vermute aber, dass es innerhalb der nächsten zwei Jahre wieder zum Alten zurückkehren wird, weil Firmen dann doch wieder kurzfristig das Billigste haben wollen.

Wie können sich Unternehmen auf diese neuen Entwicklungen vorbereiten und reagieren?

Indem sie sich klar machen, was jetzt passiert ist und versuchen, resilienter zu sein. Wir haben jetzt gesehen, dass Automatisierung und Digitalisierung, gerade wenn man neu planen muss, von Vorteil sind. Momentan haben wir es mit einer Marktbereinigung, vor allem im Handel, zu tun. Viele kleinere Firmen werden nicht überleben und es wird zu einer Marktkonzentration kommen. Für Endverbraucher ist das natürlich nicht gut, da es für sie besser ist, wenn sie ein breiteres Angebotsspektrum haben. Aber ich vermute, dass nach der Marktbereinigung alles schnell wieder in normalen Bahnen verläuft.

Das Thema KI wird seit einiger Zeit ständig diskutiert. Philipp Hartmann, Director of AI Strategy bei appliedAI hat in einem Interview gesagt, dass KI-Lösungen oft losgelöst von konkreten Problemen entwickelt oder KI-Lösungen eingesetzt werden, weil sie vermeintlich „en vogue“ sind. Wie würden Sie das kommentieren? Ist KI ein weiteres nerviges Buzzword?

Zurzeit ist KI absolut ein Buzzword. Heute machen und nutzen alle Software-Firmen KI, aber wenn man hinter die Kulissen geht, stimmt das natürlich nicht. Künstliche Intelligenz ist zurzeit ein Modebegriff, der auch ein wenig missbraucht wird. Einerseits ist es gut, dass es momentan einen Hype gibt und Menschen und Firmen sich damit befassen, aber andererseits wird auch viel heiße Luft versprüht. Wir müssen uns jetzt immer wieder als Firma positionieren und zeigen, dass wir KI seit über 20 Jahren entwickeln und wirklich tief drin sind.

Tatsächlich ist nicht alles toll, wo KI draufsteht. Das zu differenzieren ist für viele Firmen schwer, weil sie keine Experten auf dem Gebiet sind und auch vielleicht keine haben. Deshalb sollten zumindest größere Firmen ein oder zwei solcher Experten ins Haus holen, die das beurteilen können und das Vertrauen der Geschäftsleitung haben. Den Trend, alles selbst zu entwickeln, den halte ich persönlich hingegen für falsch und nicht zielführend.

Sollten sich jetzt mit dem Thema auch zwingend alle kleinen und mittelständischen Unternehmen befassen? Wo könnten aus Ihrer Erfahrung die größten Hürden bei der Integration von KI in deren Geschäftsmodell liegen?

Die Frage ist nicht leicht. Das sind natürlich neue Technologien und somit sind sie nicht ganz billig. Die größten Hürden sind aber auch heute schon die eigene Datenanbindung und die Integration des eigenen Systems. Kleinere Unternehmen haben durchaus eine Chance, wenn sie technisch gut aufgestellt sind, ein paar gute IT-ler haben, die die eigenen Daten verstehen, und dafür sorgen, dass die Anbindung an solche Systeme funktioniert. Die neuen Systeme sind alles Software-as-a-Service- Systeme. Eine riesige Anfangsinvestition ist nicht nötig, da alles im Betrieb pro Jahr abgerechnet wird. Das größte Investment stellen die eigene Implementation und der Change-Prozess im eigenen Unternehmen dar.

Trotz allen Anscheins sind die Change-Prozesse in großen Unternehmen nicht immer einfacher. Diese haben zwar einen Vorteil in ihrer Skalierung, allerdings haben sie oft das Problem, dass sie träge sind und nicht unbedingt innovativ sind. Da muss ein absoluter Änderungswille vorhanden sein und auf jeden Fall das Commitment vom C-Level.

Wichtige Innovationstreiber sind Start-ups. Doch diese spielen in Deutschland, aber auch in Europa eine deutlich geringer Rolle als in den USA, China oder sogar Israel. Fehlt es an Risikobereitschaft? Investiert man in Deutschland Ihrer Meinung nach genug in junge Gründer?

Die Risikobereitschaft in Deutschland, aber auch in fast ganz Europa ist deutlich kleiner als in Amerika und in anderen Teilen der Welt – aber nicht nur von den Gründern selbst, sondern auch von Investoren und von den großen Firmen, die Kunden sein könnten. Große Handelsketten und Unternehmen aus dem Industriebereich sind sehr wählerisch hinsichtlich der Zulieferer und wollen, dass diese alle möglichen Zertifizierungsprozesse durchlaufen haben. Das kann ein kleines Start-up nicht leisten. Ich setzte den Vorwurf deshalb vor allem an die Industrie in Europa.
Dazu kommt, dass wir eine eine Neidgesellschaft sind. 97,5 Prozent der jungen Gründer überleben das zweite Jahr nicht und werden dann noch stigmatisiert, dass sie versagt haben. Da ist die Kultur in Amerika anders. Wenn es nicht geklappt hat, darf man es nochmal probieren. Die Lage in Europa ist in der Tat schwieriger.

In welchen europäischen Ländern ist denn die Lage besser?

Man hört manchmal von baltischen Staaten, dass sie weiter sind. In Großbritannien ist die Lage auch ein bisschen besser als in Kontinentaleuropa. Aber es passiert dort auch nicht viel Spektakuläres.

Im Frühjahr haben wir gesehen, dass KI die Versorgungsengpässe und Hamsterkäufe nicht vorhersagen konnte. Wie intelligent ist also KI eigentlich? Was kann KI nicht und wo liegen ihre Grenzen?

Was KI nicht kann, ist die Naturgesetze zu überwinden. Solche Black Swan- Events kann man nicht vorhersagen. Die Natur weiß jetzt auch noch nicht, was noch kommt. Viele Dinge kann man nicht berechnen. Sie stehen erst fest, wenn sie wirklich passieren. Wir sprechen hier von sogenannten chaotischen Systemen. Da gehört auch das Wetter dazu. Wir können ungefähr je nach Wetterlage manchmal zwei, manchmal zehn Tage gut vorhersagen, aber so nach 14 Tagen ist die Chance quasi null es richtig individualisiert und lokal zu prognostizieren. Zu chaotischen Systemen gehören auch: Wirtschaft, Pandemien, Politik und die EU. Das heißt, wir können nur kurzfristig Prognosen machen, aber die sind immer mit einer Unsicherheit verbunden. Und was wir immer machen, ist es auch die Unsicherheit vorherzusagen. Aber irgendwann wird sie so groß, da können wir nichts mehr individualisieren und müssen sagen, dass es sich langfristig im Mittel so wie immer verhalten wird.

KI kann uns aber dabei helfen, diese Prognosen automatisch und adaptiv so gut wie möglich zu machen und über die Unsicherheit und die Wahrscheinlichkeiten so gut wie möglich vorherzusagen und mit diesem Wissen dann die besten Entscheidungen treffen. Das nennt man mathematische Optimierung. KI bedeutet aber nicht, dass wir eine Glaskugel haben und wissen, wie die Zukunft genau aussehen wird. Wir wissen nicht, wie ein Fußballspiel ausgehen wird, aber wir können dank KI die Wahrscheinlichkeit für jedes Ergebnis so individuell wie möglich berechnen.

In welche Richtung wird sich die Technologie in Zukunft entwickeln?

Ein sehr wichtiger Trend ist Kausalität. Wir wollen nicht nur nur wissen, was passiert, sondern auch, warum es passiert ist. Wenn wir das wissen, können wir die Welt besser beeinflussen. Das “Warum” ist immer eine wichtige Frage, gerade wenn wir unser Verhalten ändern wollen. Dabei muss gesagt werden, dass kausale Modelle viel schwieriger sind als Korrelationen. Zurzeit sind Fairness und Diskriminationsfreiheit zwei große Themen, an denen gearbeitet wird. Wie schon erwähnt lernen Algorithmen im Wesentlichen aus vorhandenen Daten. Deshalb wird jetzt viel darüber diskutiert, wie wir aus den Daten, obwohl sie gebiased (verzerrt, mit Vorurteil versehen) waren, trotzdem lernen können, Entscheidungen ohne ein solches bias zu treffen. Das ist ein extrem wichtiges Thema, insbesondere wenn es um persönliche Daten geht.

Sie haben selbst schon erwähnt, dass KI-basierte Lösungen nicht gerade zu den billigsten gehören. Nach welchem Zeitraum rechnet sich die Investition für den Kunden wieder?

Es ist extrem schnell profitabel. Bei manchen Lösungen, zum Beispiel bei der automatischen Preissetzung im Handel, da rechnet sich die Investition oft schon während des Pilots. KI-basierte Lösungen sind teuer, aber für eine große Handelskette ist das, was sie dadurch einspart, schon gigantisch. Viele Lösungen sind deshalb schon im ersten Jahr profitabel und zweiten Jahr auf jeden Fall.

Außerdem bieten viele moderne Softwarefirmen heute Software as a Service an, so dass man nicht wie früher Millionen vorweg für die Lizenz bezahlen muss, sondern kontinuierlich. Die Anfangsinvestition besteht nur noch darin, dass man die Anbindung an die Daten in das eigene System und den eigenen Change-Prozess macht. Das ist eine Grundsatzentscheidung und die muss jedes Unternehmen für sich treffen, ob es diese Kosten tragen kann. Die Hürden sind heute so niedrig wie nie.

Wie weit ist die Nutzung von KI im Bereich der Logistik und der Lieferketten?

Wir sind auf einem guten Pfad, aber KI ist noch längst nicht ganz durchgedrungen. Für die meisten Firmen ist das doch ein großer Schritt zu gehen. Momentan wird viel an Assistenzsystemen arbeitet, damit diese graduell selbständiger werden. Das ist der Weg, den man gehen muss. Viele Menschen haben natürlich Angst, den Einfluss zu verlieren und ersetzt zu werden. Dazu kommt mangelndes Vertrauen in die Fähigkeiten der Maschinen. Zu Unrecht, denn Maschinen haben Zugriff auf die ganze Erfahrung des Menschen und können Daten besser verbinden, weil sie mit den besten mathematischen Methoden arbeiten.

Außerdem spielt auch die Freiheit von Vorurteilen eine große Rolle. Bei vielen Entscheidungen ist unser Bauchgefühl nicht richtig. Soziologen haben dazu einmal eine Untersuchung durchgeführt. Es ging um Supply Chains. Die Versuchspersonen wurden in drei Gruppen unterteilt: Professoren, die die optimale Lösung kannten, aber sie per Hand berechnen mussten, Studenten im ersten Semester und Praktiker mit über zwanzigjähriger Berufserfahrung. Das spannende Ergebnis war, dass alle drei Gruppen gleich schlecht und viel schlechter abgeschnitten haben als wenn man das automatisch machen würde. Das liegt daran, dass solche Entscheidungen nicht vom langsamen rationalen Gehirn, sondern vom schnellen emotionalen “Bauchgefühl” getroffen werden. und Menschen damit nicht in der Lage sind, alle Einflüsse gegeneinander objektiv abzuwägen. Für das Überleben in der Evolution war das sehr gut und wichtig, aber für den harten Konkurrenzkampf in der Informationsgesellschaft ist das nicht mehr gut genug.

Wie wird KI die Lieferketten in den nächsten fünf Jahren verändern?

Ich glaube, dass Lieferketten in Zukunft viel effizienter werden. Ein Trend, den ich bereits erwähnt habe, ist die Verknüpfung. Bisher wurde meistens pro Silo optimiert. Was fehlte, war eine durchgängige Optimierung und eine horizontale Integration. Wenn überall wieder gehortet wird und Sicherheitsbestände gehalten werden, ist es natürlich Blödsinn. Wenn man mit dem vor und hinter mir in der Lieferkette zusammenarbeiten würde, könnte ich mit viel weniger Ressourcen zurechtkommen. Die kollaborative Kooperation, also die sogenannte horizontale Integration, wird eins der wichtigstenen Themen in der Supply Chain.

Ein weiterer Trend ist Resilienz. Wobei ich an der Stelle sagen muss, dass es Algorithmen egal ist, was für eine Kostenfunktion oder Optimierungsfunktion wir reinsetzen, das muss das Management entscheiden, ob es kurzfristiger oder mittelfristiger Gewinn oder zum Beispiel auch Kundenzufriedenheit oder Nachhaltigkeitsziele enthalten soll. Die einzelnen operativen Entscheidungen werden dann automatisch getroffen, um die vorgegebene strategische Zielfunktion zu optimieren.

Werden wir es erleben, dass KI einmal flächendeckend eingesetzt wird?

Das glaube ich. Künstliche Intelligenz ist jetzt schon in Handys weit verbreitet. Viele Sachen merkt man kaum, zum Beispiel die Autokorrektur, die über die letzten Jahre große Fortschritte gemacht hat. Diese Entwicklung wird es selbstverständlich überall geben. Autos werden immer mehr automatisiert und irgendwann geht es wirklich in Richtung Autonomes Fahren.

Zurzeit geht es mehr ums Assistieren. KI wird immer noch von Menschen gesteuert, aber die Einzelentscheidungen werden immer häufiger automatisiert. Der Mensch hat weiterhin die Möglichkeit, diese zu überschreiben, aber wir versuchen ihn dazu zu bringen, dies nicht zu tun und mehr Vertrauen in KI zu haben.

Was kommt nach der Künstlichen Intelligenz? Ist KI der Anfang oder das Ende?

Künstliche Intelligenz ist noch ganz weit weg davon, ein Bewusstsein zu haben. Viele haben eine zu science fiction-artige Vorstellung davon. Dass KI wirklich klug ist, das würde ich nicht sagen. Ohne die Menschen, die solche Systeme designen und auch steuern, ist es saudumm. Wenn wir es aber einmal gebaut haben und es wurde damit ein Problem gelöst, dann kann KI es auch beim nächsten Kunden vollautomatisch machen, obwohl bei dem alles anders ist. Das liegt daran, dass KI sich selbständig anpassen kann.
Bisher kann Künstliche Intelligenz aber nur ganz klar definierte Probleme lösen. Mehr nicht. Wir Menschen haben ein Bewusstsein. Solche Systeme hingegen sind meilenweit davon entfernt.

Das Autonome ist nur eine Automatisierung von Prozessen. Wir können aber einen stetigen Fortschritt darin beobachten. In der Objekterkennung in Bildern sind Algorithmen mittlerweile besser als die meisten Menschen, insofern dass sie zum Beispiel Wildkatzen voneinander trennen können. Vor ein paar Jahren war das noch ganz schwierig. Das gleiche gilt für automatische Übersetzungen, die mal völlig katastrophal waren, jetzt nur mäßig katastrophal sind und irgendwann werden sie gut sein.

Ob es der Anfang oder das Ende ist? Experten sagen, es wird noch ungefähr 30 bis 60 Jahre dauern, bis ein Computer so viel Rechenpower hat wie ein menschliches Gehirn. Dann kann es sein und ich persönlich glaube es auch, dass solche Systeme ein Bewusstsein bekommen werden. Bewusstsein ist nichts, was nur wir Menschen haben können, sondern etwas was aus Emergenz entsteht. Auch der Mensch ist ein emergentes System. Biologisch kann man einzelne Zellen erklären, aber dass alle zusammenarbeiten, um einen Menschen zu formen, der Staaten und Kulturen organisiert hat, das ist gigantisch. So etwas ist nicht vorherzusagen. Man sieht in der Natur, das plötzlich was Neues entsteht, was man gar nicht vermuten würde. Und dann kann man anfangen, vom Ende zu reden. Aber bis dahin ist noch ein langer Weg.

Foto: Blue Yonder

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