KI ist jedoch nicht gleich KI, nicht nur in Bezug auf die Fähigkeiten, sondern auch auf die Funktionalität.
Dies wurde vor kurzem in einem Gespräch mit Louisa Loran von Google, besonders deutlich.
Da der KI-Hype derzeit auf Hochtouren läuft, ist es höchste Zeit, dass viele von uns etwas über die verschiedenen Formen der KI erfahren und darüber, wie sie am besten im Zusammenhang mit Logistik und Lieferkette genutzt werden können. Daher sind Lorans Erkenntnisse zu diesem Thema ebenso zeitgemäß wie wertvoll.
Generative KI
Ein logischer Ausgangspunkt, wenn es um künstliche Intelligenz geht, ist natürlich die generative KI, mit der viele Verbraucher bereits herumgespielt haben. Millionen von Menschen auf der ganzen Welt haben inzwischen mit dieser Technologie experimentiert und eine Vielzahl von Videos, Audios, Bildern und Texten erstellt. Aber wir haben gerade erst die ersten kleinen Schritte ihrer Anwendung in Unternehmen gesehen.
Wie kann diese Technologie also für die Logistik und die Lieferkette von Nutzen sein?
Sie wird auch eine Rolle spielen, wenn Chat-Schnittstellen genutzt werden, um Fragen zu stellen und gut formulierte Antworten zu erhalten. Außerdem können solche Schnittstellen genutzt werden, um Fragen an Systeme und Datenbanken zu stellen. Loran stellt fest, dass einige Kunden von Google bereits eine solche Datengrundlage geschaffen haben.
Doch wie sieht es mit dem Einsatz von generativer KI in einem praktischen, alltäglichen Logistikkonzept aus?
Loran erklärte gegenüber Trans.INFO, dass die Technologie dazu genutzt werden kann, die Mitarbeiter an vorderster Front auf eine Art und Weise zu unterstützen, die bisher nicht möglich war.
In den ersten Tagen werden wir dies wahrscheinlich vor allem in Bereichen wie Konversation und Suche sehen. Über diese Schnittstelle auf menschlicher Ebene können Sie zum Beispiel jemanden in einer Fabrik oder einem Hafen oder was auch immer sehen, der in der Lage ist, zum Beispiel über sein Telefon Einblicke in die Folgen von Entscheidungen zu erhalten. Mehrere Ebenen des mittleren Managements können sich zudem auf wertschöpfende Aufgaben konzentrieren, die über die Verwaltung der Berichterstattung hinausgehen. Dies ermöglicht es den Unternehmen, ihre Mitarbeiter an vorderster Linie zu befähigen, schnellere Entscheidungen zu treffen, und führt zu einer stärkeren Ausrichtung auf erforderliche Änderungen.
Wie Loran erklärt, hätte eine solche Person in der Vergangenheit entweder keinen Zugang zu diesen Informationen gehabt oder sie hätte nicht verstanden, warum diese Informationen an sie weitergegeben wurden, da es sich eher um eine Richtlinie als um eine Verpflichtung handelte.
Gleichzeitig kann die Person, die fragt, ob ein Container bewegt werden soll oder nicht, auch den Menschen in der Schleife informieren, um zu verstehen, wo die Schwierigkeiten liegen.
Um das Beste aus der KI herauszuholen, betont Loran auch, dass wir sicherstellen müssen, die richtigen Fragen zu stellen:
Wenn die Person am Hafen nach dem schnellsten Weg nach Hause fragen würde, würde das System ebenfalls eine Antwort geben. Das kann die richtige Antwort für das Unternehmen sein oder auch nicht, aber es ist eine legitime Frage, die von dieser Person gestellt wird, und das System würde ihr eine Antwort geben. Diese Modelle werden eingestellt, und man kann sie beliebig abstimmen – und Sie wollen sicher nicht, dass Ihre Mitarbeiter sie auf die Frage einstellen ‚Wie mache ich meinen Arbeitstag so kurz wie möglich?‘. Ich denke, dass der Wunsch, Kunden zu bedienen und ein profitables Unternehmen aufzubauen, größer sein sollte, nicht wahr?
Verschiedene Formen von AI verstehen und die Vermeidung von Verallgemeinerungen
Eine wenig hilfreiche Angewohnheit vieler Menschen ist die Verallgemeinerung von KI, wie Loran feststellt.
Sie betont, dass es verschiedene Arten von KI gibt, darunter traditionelle KI wie KI für Dokumente sowie KI für die Bildverarbeitung, die bei der Digitalisierung von Inhalten hilft.
Darüber hinaus gibt es auch prädiktive KI für Vorhersagen sowie regelbasierte KI, die im Bereich des Operations Research zur Optimierung, Zuteilung und Planung innerhalb bestimmter Grenzen eingesetzt wird.
Schließlich gibt es noch die bereits erwähnte generative KI, die Sätze vervollständigen oder über mehrere Modi hinweg übersetzen kann.
Wie Loran erklärt, ist es nicht so, dass man alle auf die gleiche Weise einsetzen würde.
Eine Version ist eher 1:1, eine ist natürlich generativ, und eine andere ermöglicht es beispielsweise einem Unternehmensleiter, den Teams bestimmte Vorgaben zu machen, innerhalb derer sie dann optimieren können.
Herausforderungen und Chancen, die sich durch die Integration künftiger KI-affiner Generationen in die Arbeitswelt ergeben
Ein weiterer Faktor, den Unternehmen beim Einsatz von KI berücksichtigen müssen, ist die Frage, wie sie die Kompetenz über die Generationen hinweg fördern können.
Während viele von uns gerade erst anfangen, sich mit KI-Plattformen auseinanderzusetzen, sind viele junge Talente der Generation Z, die ins Berufsleben eintreten, bereits sehr versiert, insbesondere wenn es um generative KI geht. Die nächste Generation, die Generation Alpha, verspricht, noch besser mit KI umgehen zu können.
Ein solch hohes Maß an KI-Kompetenz wird zweifellos ein nützlicher Vorteil für Unternehmen sein. Allerdings gibt es auch hier Gefahren und mögliche schlechte Angewohnheiten zu beachten.
Wie also können diese jungen, aufstrebenden Talente zum Nutzen des gesamten Unternehmens eingesetzt werden, ohne dass sie das Unternehmen in eine falsche Richtung treiben, weil sie den Gesamtzusammenhang nicht sehen?
Loran ist der Ansicht, dass eine offene Denkweise, sowohl von oben nach unten als auch von unten nach oben, absolut entscheidend sein wird.
Insbesondere für die jungen Arbeitskräfte der Zukunft wird es wichtig sein, die Ergebnisse der generativen KI genauso kritisch zu hinterfragen, wie wir es heute mit den Medien tun:
Ich liebe die Neugierde und die kritische Art der kommenden Generationen. Ich denke jedoch, dass die Gefahr besteht, dass sie, wenn sie ein LLM (Großes Sprachmodul) fragen und dieses eine Antwort gibt, diese Antwort als die einzige Wahrheit ansehen. In Wirklichkeit hängt die Antwort vom zugrundeliegenden Modell ab, vom Datensatz, auf den die KI abgestimmt wurde, von der Art, wie die Frage gestellt wurde, und so weiter. Dadurch erhalten sie nur eine Sichtweise – so wie die Medien uns oft eine Sichtweise vermitteln, sagte Loran.
Daher ist es wie in vielen anderen Bereichen auch wichtig, sich der eigenen Perspektive bewusst und bereit zu sein, die Sichtweise der anderen zu berücksichtigen – so Loran.
Auch die Führungskräfte müssen auf der Hut sein und bei Bedarf interessiert sein:
Gleichzeitig müssen die leitenden Angestellten, die wahrscheinlich weniger über ein bestimmtes Thema wissen, aber einen viel breiteren Kontext sehen, neugierig sein, um zu verstehen, warum diese Person einen neuen Input liefert. Ich denke also, dass es ein Gefühl geben wird, wie langsamer zu sein, um schneller zu werden, und dass man Zeit für das Reverse Mentoring aufwenden wird, sagt Loran gegenüber Trans.INFO.
Erfolgreiche Führungskräfte, betont Loran, sind diejenigen, die einen Sinn für die Richtung behalten und gleichzeitig offen für Neues sind:
Wenn wir uns nicht bewusst sind, wohin wir gehen, dann drehen wir uns im Kreis. Wir werden nicht wissen, wohin wir gehen. Wenn Sie aber nicht bereit sind, zu erforschen, auszuwählen und – was wichtig ist – zu verwerfen, werden Sie wahrscheinlich am Bahnhof stehen bleiben.