Ist Ihr Unternehmen diszipliniert genug, um echten Mehrwert aus KI zu schöpfen?
Bis vor kurzem war die Geschichte der künstlichen Intelligenz (KI) eine Geschichte der Disruption, da diese bahnbrechenden neuen Technologien versprachen, die Abläufe in der Lieferkette zu verändern. Die Verantwortlichen in den Lieferketten haben mit einer Mischung aus Begeisterung und Vorsicht reagiert und versuchen, KI-Tools nach Möglichkeit einzusetzen und gleichzeitig das Risiko zu begrenzen.
In diesem Kontext lag es für Organisationen nahe, auf das Fachwissen von Early Adopters zurückzugreifen – auf Enthusiasten, die als Experten für die optimale Nutzung von KI galten.
Doch nun hat sich das Blatt gewendet.
KI-Werkzeuge sind mittlerweile so weit ausgereift, dass für ihre erfolgreiche Implementierung und Anwendung keine Expertenkenntnisse mehr erforderlich sind.
Zukünftig wird organisatorische Disziplin der wichtigste Erfolgsfaktor für KI sein. Unternehmen, die eine sorgfältige, methodische und konsequente Umsetzung gewährleisten, werden den größten Nutzen aus ihren KI-Investitionen ziehen.
Das sind aufregende Neuigkeiten, denn es bedeutet, dass Unternehmen der Lieferkette im Bereich KI endlich die Führung übernehmen. Die globale Logistik steht am Rande eines tiefgreifenden Wandels, und Unternehmen, die sich der KI-Strategie verschreiben, werden in der zukünftigen Welt bestens aufgestellt sein.
In diesem Blog haben wir drei Kernkompetenzen skizziert, bei denen ein diszipliniertes Vorgehen den Erfolg von KI ermöglicht: Daten, Prozesse und Strategie.
Datendisziplin
Einer der größten Vorteile von KI ist ihre Fähigkeit, große Datenmengen zu verwalten, Muster zu erkennen, die bessere Prognosen ermöglichen, und Lösungen für Probleme und Herausforderungen viel schneller zu finden, als es einem Menschen allein möglich wäre.
Im Kontext einer Lieferkette nutzen diese KI-Modelle Daten, um die Nachfrage vorherzusagen, Geräteausfälle zu antizipieren oder Lieferungen umzuleiten, um Verzögerungen zu vermeiden. Doch ihre Leistung bei diesen Aufgaben ist nur so gut wie die Daten, mit denen sie gefüttert werden – die Qualität der KI-Ergebnisse hängt von der Qualität der Eingangsdaten ab. Und im Umgang mit Lieferkettendaten kann das eine Herausforderung darstellen.
Aufgrund der Breite und Komplexität moderner Unternehmenslieferketten erzeugen diese Netzwerke enorme Datenmengen. Diese Daten stammen oft aus unterschiedlichen, nicht standardisierten Systemen, was häufig zu Lücken, Fehlern und Redundanzen führt, die die KI verlangsamen und ihre Ergebnisse deutlich unzuverlässiger machen.
Tatsächlich stellt die Dateninfrastruktur oft das größte Hindernis für eine erfolgreiche KI-Implementierung dar. Eine aktuelle Umfrage von PwC ergab beispielsweise, dass 44 % der Technologieinvestitionen aufgrund von Datenproblemen die Erwartungen nicht erfüllten.
Um ihre Dateninfrastruktur für KI vorzubereiten, sollten Lieferketten zunächst eine Datenprüfung durchführen, um Anomalien, Duplikate, fehlende Werte und inkonsistente Formatierungen aufzudecken. Da Lieferkettendaten häufig über lokale Systeme, mehrere Clouds und Edge-Standorte verteilt sind, kann die Einführung einer einzigen Integrationsplattform für alle Daten dazu beitragen, viele dieser Probleme zu lösen.
Sobald die Daten in einem zentralen Hub zusammengeführt sind, kann eine gute Datenverwaltung dazu beitragen, die Datenqualität im Laufe der Zeit zu erhalten. Eine klare Zuordnung der Datenquellen fördert die Verantwortlichkeit und eine bessere Datenpflege und trägt zu einer besseren Datensicherheit bei.
Sobald eine solide Datendisziplin etabliert ist, wird das Unternehmen Vertrauen in die Kernfunktionalität der KI-Tools haben und bereit sein, mit der Prozessausführung zu beginnen.
Prozessdisziplin
Ein gutes Änderungsmanagement ist bei der Einführung jeder neuen Technologie wichtig, aber bei KI kann es eine besondere Herausforderung darstellen. Die Debatte um KI in den Medien konzentrierte sich in den letzten Jahren auf die Vorstellung, dass sie umfangreiche Umschulungen erfordern oder viele Arbeitsplätze gänzlich vernichten wird. Es überrascht daher nicht, dass dies bei vielen Arbeitnehmern eine Atmosphäre der Angst, des Misstrauens und des Widerstands gegen Veränderungen geschaffen hat.
Selbst ohne diese psychologischen Herausforderungen birgt die erfolgreiche Einführung von KI in den täglichen Betrieb Schwierigkeiten. Künstliche Intelligenz ist keine Technologie, die still im Hintergrund arbeitet, noch automatisiert sie (in den meisten Fällen) menschliche Aufgaben vollständig. Vielmehr integriert sich KI tief in menschenzentrierte Arbeitsabläufe, was von den Mitarbeitern ein proaktives Engagement mit der Technologie erfordert.
Diese menschliche Auseinandersetzung mit KI ist notwendig, um sowohl ihren potenziellen Nutzen zu maximieren als auch ihre Grenzen zu definieren.
Um diese Herausforderungen zu bewältigen, müssen Lieferketten Prozesse entwickeln, die es den Mitarbeitern ermöglichen, sich voll und ganz mit KI auseinanderzusetzen und gleichzeitig einen Feedback-Kreislauf zu schaffen, um die KI-Einführung kontinuierlich zu steuern.
Kontinuierliche Schulungs- und Mentoringprogramme können sowohl neuen als auch bestehenden Mitarbeitern helfen, voneinander zu lernen und mit diesen sich schnell verändernden Technologien Schritt zu halten. Diese Initiativen sollten mit einem offenen Kommunikationskanal zur Führungsebene sowie zu anderen Interessengruppen einhergehen, um bei den Mitarbeitern ein Gefühl der „Verantwortung“ für die KI-Tools zu fördern.
Die Implementierung eines disziplinierten, alltäglichen Ansatzes für diese Prozesse wird wesentlich dazu beitragen, die Motivation hoch zu halten und gleichzeitig den Wert von KI-Investitionen zu maximieren.
Strategische Disziplin
KI funktioniert am besten, wenn sie zur Erreichung unternehmensspezifischer Ziele eingesetzt wird. Mit anderen Worten: KI sollte nicht eine Lösung sein, die nach einem Problem sucht. Ohne strategische Disziplin kann KI zu einer teuren Ablenkung werden.
Dies ist besonders relevant für Organisationen entlang der Lieferkette, von denen viele (verständlicherweise) im Krisenmodus gefangen sind und von einem Problem ins nächste geraten. Man könnte es den Verantwortlichen in der Lieferkette verzeihen, wenn sie KI lediglich als Mittel zur Steigerung der Agilität des Betriebs betrachten. Das Problem ist, dass KI ein so einzigartig anpassbares Werkzeug ist, dass sie viel besser funktioniert, wenn sie mit Blick auf spezifische strategische Ziele entwickelt wird.
Um KI effektiv einzusetzen, sollten Führungskräfte in der Lieferkette ihr strategisches Nordziel festlegen, bevor sie mit deren Einsatz beginnen. Der KI-Implementierungsprozess besteht aus mehreren zentralen Entscheidungspunkten; deren Bewältigung wird wesentlich einfacher, wenn sie auf der Grundlage einer definierten Strategie getroffen werden.
Versucht Ihre Lieferkette, den Arbeitskräftemangel zu beheben? Bessere Transparenz der Lieferantenbeziehungen erreichen? Intelligenz und Entscheidungsgeschwindigkeit verbessern? Dies sind alles Aufgaben, die KI bewältigen kann, die endgültige Lösung wird jedoch je nach Anwendungsfall etwas unterschiedlich ausfallen.
Durch die Anwendung eines konsequenten und disziplinierten Ansatzes bei der Entwicklung KI-gestützter Strategien können Lieferketten sicherstellen, dass KI tatsächlich einen messbaren Einfluss auf die Geschäftsziele hat und einen echten ROI liefert.
Schnell und stetig gewinnt das Rennen
Künstliche Intelligenz wird die globale Logistik revolutionieren und die Fähigkeiten von Fachkräften in der Lieferkette erweitern, damit diese schneller auf sich ändernde Bedingungen reagieren und mithilfe von mehr Daten ein tieferes Verständnis ihrer Abläufe entwickeln können. Für all das braucht man weder einen Doktortitel in Informatik noch das Genie eines Tech-Gründers. Es erfordert lediglich Disziplin und einen klaren Plan für Daten, Prozesse und Strategie, der sich an Ihren Geschäftszielen orientiert. Dies ist ein Fall, in dem Beständigkeit den Erfolg tatsächlich beschleunigt – dank KI!
