Die Grundlage erfolgreicher KI ist Kohärenz
Was wie ein über Nacht erfolgender KI-Erfolg aussieht, ist meist das Ergebnis jahrelanger, in denen man die richtigen Grundlagen gelegt hat.
Ein klares Beispiel findet sich in der Lieferkettentechnologie. Im März 2022 kündigten wir unsere Partnerschaft mit Snowflake an, Monate bevor ChatGPT generative KI in die Mainstream-Debatte einführte. Damals stellten einige die Bedeutung der einheitlichen Datenwolke infrage, die Snowflake ermöglichte.
Heute erscheint diese Entscheidung bemerkenswert vorausschauend: Die gleichen Datenstoff-Fähigkeiten, die Sichtbarkeit und Interoperabilität über die gesamte Lieferkette hinweg ermöglichen, sind zu den wesentlichen Bausteinen für prädiktive, generative und agentische KI geworden.
KI-Erfolg beginnt mit Datenkonsistenz
Trotz aller Begeisterung um KI und Machine-Learning-Modelle bleiben Daten die wichtigste Komponente jeder KI-Strategie. Unternehmensdaten existieren oft in isolierten Silos, wobei verschiedene Systeme unterschiedliche Definitionen derselben Geschäftskonzepte pflegen.
Ein einheitliches, semantisch kohärentes Datenmodell verändert diese Dynamik. Wenn Lieferkettendaten zu einer gemeinsamen Ontologie zusammengeführt werden, schaffen Organisationen eine konsistente, vertrauenswürdige Sicht auf die Abläufe: Lagerbestände, Ressourcenprognosen, Transportereignisse, Arbeitskennzahlen und Kundennachfrage lassen sich im gesamten Unternehmen verstehen. Interoperabilität wird dramatisch einfacher: Daten können domänenübergreifend abgefragt werden, ohne benutzerdefinierte Connectors, Schema-Abstimmung oder widersprüchliche Definitionen. Am wichtigsten ist, dass KI Zugang zu einem kohärenten Bild der Lieferkette erhält, sodass sie über verschiedene Bereiche hinweg argumentieren kann, statt in isolierten operativen Silos.
Erweiterbarkeit: Innovation ohne Neuerfindung liefern
Moderne Organisationen erkennen zunehmend, dass Wettbewerbsvorteil daraus resultiert, Geschäftskompetenzen über eine gemeinsame Plattform zu verbinden. Durch die Kombination von Datenmanagement, Analytik, Arbeitsabläufen, maschinellem Lernen, Integration, Governance und Sicherheit in einer einzigen Blue Yonder Plattform gewinnen Unternehmen eine Grundlage für kontinuierliche Innovation.
Ebenso wichtig ist Offenheit: Kunden benötigen Zugang zu ihren eigenen Daten und die Möglichkeit, Funktionalitäten zu erweitern, um ihre einzigartigen Geschäftsprozesse zu unterstützen. Die erfolgreichsten Plattformen sind keine geschlossenen Ökosysteme; sie sind Innovationsfabriken, die Differenzierung und Wert vorantreiben. Datenpipelines, Validierungsframeworks, Analysedienste, Workflow-Orchestrierung, Machine-Learning-Studios und Datenanreicherungsfunktionen können kombiniert werden, um neue Herausforderungen zu lösen, ohne komplett neue Anwendungen zu benötigen. Organisationen kaufen nicht mehr nur Software; sie investieren in eine Plattform für kontinuierliche Innovation
Demokratisierung des maschinellen Lernens
Maschinelles Lernen erforderte früher spezialisierte Teams, komplexe Infrastruktur und erheblichen operativen Aufwand. Cloud-native Plattformen verändern dieses Modell: Integrierte Machine-Learning-Umgebungen ermöglichen es Organisationen, Modelle mit eigenen Betriebsdaten zu entwickeln, zu trainieren, bereitzustellen und auszuführen, während die Plattform Versionierung, Sicherheit, Skalierung und Promotion übernimmt. Dadurch können Data Scientists mehr Zeit mit der Lösung von Geschäftsproblemen verbringen und weniger Zeit mit der Wartung der Infrastruktur verbringen.
Ein überzeugendes Beispiel ist das Phantom-Inventar – ein Phänomen, das auftritt, wenn Systeme den Bestand als verfügbar melden, der Bestand aber gestohlen, beschädigt, gestohlen, verloren oder anderweitig nicht zum Verkauf verfügbar ist. Das Ergebnis sind Lagerbestände, verlorene Verkäufe und schlechte Entscheidungen zur Auffüllung.
Probabilistisches maschinelles Lernen bietet einen anderen Ansatz. Anstatt ein einzelnes Ergebnis vorherzusagen, bewerten diese Modelle die Wahrscheinlichkeit mehrerer Ergebnisse – einschließlich der Wahrscheinlichkeit von null Verkäufen. Wenn Produkte trotz hoher erwarteter Nachfrage wiederholt keine Verkäufe haben, kann das Modell sie als potenzielle Phantom-Lagerbestandskandidaten markieren. Durch die Kombination von maschinellem Lernen, Workflow-Automatisierung, Analysen und Datenanreicherung können Organisationen Phantom-Inventar schnell bewältigen, ohne eine völlig neue Anwendung entwickeln zu müssen. Entdecken Sie weitere reale Ergebnisse in den Kundenerfolgsgeschichten von Blue Yonder.
Die eigentliche Lehre der KI-Revolution
Die wichtigste Lehre aus der aktuellen KI-Welle ist, dass erfolgreiche KI-Strategien nie wirklich ausschließlich auf KI ausgerichtet waren. Es ging darum, das entscheidende Gerüst zu schaffen, das moderne KI-Initiativen erfordern: einheitliche Daten, interoperable Systeme, erweiterbare Plattformen und offene maschinelle Lernfähigkeiten. Organisationen, die früh in diese Fundamente investiert haben, sind nun in der Lage, prädiktive, generative und agentische KI auf eine Weise zu nutzen, die schwer über Nacht nachzubilden ist.
Daher jagen die heutigen KI-Führungskräfte nicht einfach nur dem neuesten Trend hinterher. Sie profitieren von den Fundamenten, die sie Jahre vor dem Errichtung des restlichen Marktes begonnen haben, wie wichtig diese Fundamente werden würden.