Podcast: Grundlagen & Use Cases – so verändert KI das Global Trade Management

Künstliche Intelligenz ist auf dem Vormarsch. Wie weit diese wirklich ist, warum sie nur mit uns Menschen ihr volles Potenzial entfalten kann und wie sich das auf das Global Trade Management auswirkt, erklären die KI-Experten Jonas Weichert und Daniel Schüler im Podcast.

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Beim Thema Künstliche Intelligenz im AEB Global Trade Management führt an Jonas Weichert und Daniel Schüler kein Weg vorbei. Bereits im Jahr 2017 gewannen Sie gemeinsam einen Hackathon der Bundesvereinigung Logistik zum Thema Machine Learning. Damals setzten sie sich gegen Teams von namhaften Mitbewerbern wie Fraunhofer Institut, DB Schenker und BASF durch.

Heute beschäftigt sie das Thema intensiver denn je: Daniel als Produktmanager für KI-basierte Tarifierungslösungen, Jonas als Leiter des Maschine-Learning-Teams. Gemeinsam mit unseren Hosts Ana und Janine schlauen sie uns über Künstliche Intelligenz und deren Bedeutung für das Global Trade Management auf.

Wie funktioniert KI?

KI funktioniert und lernt anhand der Daten, die sie aufnimmt. Während des Trainingsprozesses wird die KI mit großen Datenmengen versorgt, aus denen sie Muster, Zusammenhänge und Regelmäßigkeiten ableitet. „Die KI ist nur so gut wie die Daten, die sie erhält“, erklärt Jonas. Denn: KI lernt das, womit man sie füttert – die Qualität, Vielfalt und Menge der Daten bestimmen, was sie lernt und wie gut sie es lernt. Und damit kommt es beispielsweise auch auf die Region an, aus der die Daten stammen – ebenso wie auf den sozialen Hintergrund der Menschen, die die KI trainieren.

KI im Global Trade Management

Daniel und Jonas schilden Vorreiter-Branchen und zeigen auf, was bereits möglich ist und wo uns KI – manchmal auch unbewusst – im Alltag beeinflusst. Allerdings geben sie auch offen zu: „Im Global Trade Management stehen wir noch ganz am Anfang“, sagt Daniel. Es gibt allerdings bereits Anwendungsfelder, in denen KI nützlich sein kann, wobei eines besonders hervorsticht: die Tarifierung – ein äußerst komplexer Prozess, der höchste Präzision erfordert. Und für den viele Daten vorliegen, um die KI darauf zu trainieren. Hier liegt großes Effizienz-Potenzial, um den oftmals aufwändigen Prozess zur richtigen Warennummer deutlich zu vereinfachen und zu beschleunigen.

Werkzeug, aber keine Konkurrenz

Wer jetzt befürchtet, Künstliche Intelligenz wird sich zum Job-Killer entwickeln, den kann Jonas beruhigen. Für ihn ist „KI ein Werkzeug und keine Konkurrenz zu den Mitarbeitern.“ Sie diene dazu, die Effizienz zu steigern und den Arbeitsalltag zu erleichtern.

Monotone und einfache Aufgaben können an die KI übertragen werden, sodass mehr Zeit bleibt, sich komplexeren und anspruchsvolleren Themen zu widmen. Und auch die Verantwortung nimmt die Technologie einem nicht ab. Jonas betont: „Mit KI werden viele Prozesse verbessert, doch am Ende muss der Mensch entscheiden, was gut ist und was nicht.“

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