Folge 21: Künstliche Intelligenz (KI) in der Außenwirtschaft

In dieser Folge von WELTMARKT sprechen wir über die jüngsten KI-Trends. Dabei erhalten sowohl Neueinsteiger als auch KI-Erfahrene Inspirationen, wie und wo sie Artificial Intelligence in ihrem Unternehmen einsetzen können.

Ein Bereich, in dem KI bereits besonders große Erfolge feiert, ist die Logistik. Nicht nur bei der Vorhersage von Verkehrsflüssen und in der Lagerhaltung, wenn zum Beispiel selbstlernende Roboter Container entleeren. Sondern auch beispielsweise im Backoffice und beim Handling von Dokumenten. WELTMARKT unterhält sich deshalb mit einem Vertreter des deutschen Logistikkonzerns DHL über die vielseitigen Möglichkeiten, die KI bietet. Und warum der Einsatz von KI nicht nur für große Konzerne, sondern auch für kleine und mittelgroße Unternehmen viele Vorteile bringen kann.

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Gäste in dieser Folge

Bastian Schaeffer | © (C) Lennart Bader

Bastian Schäffer

Bastian Schäffer ist als “Head of Global Operational IT Products & Solutions“ bei DHL Supply Chain weltweit verantwortlich für Betrieb und Weiterentwicklung aller operativen IT-Systeme, die für Kern-Logistikleistungen gebraucht werden. Er ist seit mehr als 12 Jahren bei der DHL Group in verschiedenen Positionen tätig, darunter Partner bei DHL Consulting und CIO für Deutschland und Österreich bei DHL Supply Chain. Schäffer hat einen Abschluss als Diplom-Geoinformatiker und promovierte im Bereich Informatik an der Universität Münster mit Stationen unter anderem in den Vereinigten Staaten. Ihm geht es bei DHL Supply Chain darum, neue Ideen mit einem Fokus auf datengetriebene Innovationen und KI zu entdecken und umzusetzen.
 

KI-Porträt | © Software Stable Diffusion 3 von StabilityAI

ChatGPT-4

Als Expertin in eigener Sache interviewte WELTMARKT den wohl bekanntesten Chatbot ChatGPT selbst, und zwar die Version ChatGPT-4, in deutscher Sprache. ChatGPT ist ein Large Language Model des US-Unternehmens OpenAI und wurde im November 2022 vorgestellt. Die Version 4.0 erschien im März 2023. Die WELTMARKT-Interviews fanden am 11.6. und 5.7.2024 statt. 

Gepromptet wurde folgendermaßen: „Interview im Stil eines Experteninterviews, das etwa im Wirtschaftsressort von Der Spiegel erscheinen könnte. Die Antworten dürfen sich aufeinander beziehen. Bitte nutze keine Aufzählungslisten und halte die Antworten kurz, maximal 800 bis 1.000 Anschläge inklusive Leerzeichen. Falls es Beispiele gibt, kannst du die gern nennen, musst aber nicht.“ Da ChatGPT zuerst ein komplettes Interview erfand, musste WELTMARKT hinzufügen, dass der Chatbot nur die Antworten geben soll und wir die Fragen stellen.

Die Antworten haben wir von der KI-Stimmsoftware Eleven Labs einsprechen lassen. Das Portrait generierte die KI-Software Stable Diffusion 3 von StabilityAI am 8.7.2024 mit folgendem Prompt: „Head Portrait, female, artificial intelligence in its human appearance“. 

Weiterführende Informationen

DHL Supply Chain

Chatbot ChatGPT von OpenAI

Bildgenerierungs-KI Stable Diffusion von Stability AI

DHL Supply Chain nutzt Entlade-Roboter von Boston Dynamics, wie von Bastian Schäffer (DHL) angesprochen

Indien-Podcast von Germany Trade and Invest (GTAI) inklusive Interview mit SAP zum IT-Standort Indien

Zum AI Act der EU: Künstliche Intelligenz: EU-Regulierung tritt stufenweise in Kraft

GTAI-Bericht zu KI-Investitionen in den USA

GTAI berichtet laufend zu weltweiten aktuellen Trends im Bereich Künstliche Intelligenz (KI)

Transkript der Folge 

Künstliche Intelligenz, oder auf Englisch „Artificial Intelligence“: Das war lange etwas, das nur im Science Fiction-Film vorkam – irgendwo erschreckend und faszinierend zugleich. In den vergangenen Jahren aber wurde Künstliche Intelligenz, abgekürzt KI, real. Und zwar auch in der Außenwirtschaft. Unternehmen weltweit versuchen Abläufe mit KI effizienter zu machen und somit Zeit und Geld zu sparen. 

Die Logistik ist ein Bereich, in dem Künstliche Intelligenz bereits große Erfolge feiert. WELTMARKT unterhält sich darum heute mit Bastian Schäffer von DHL. Er ist im DHL-Unternehmensbereich Supply Chain für operative IT-Produkte und -Lösungen verantwortlich. Der KI-Experte verrät WELTMARKT viele konkrete Anwendungsbeispiele von Artificial Intelligence und gibt auch Tipps für KI-Einsteiger. 

Bastian Schäffer: Also wenn ich doch gar nicht damit angefangen haben sollte, dann würde ich mir erst mal überlegen, wo habe ich denn am größten Optimierungspotenzial? Oder Ineffizienzen oder was auch immer ich damit lösen will. Das sollte ich mir vielleicht als allererstes überlegen. Was möchte ich damit überhaupt machen? Möchte ich irgendwie Effizienzen treiben? Möchte ich Qualität treiben? Möchte ich neue Informationen gewinnen und Einsichten, die ich vorher nicht hatte? 

Viele kennen KI vor allem als Chatbot. Die zweite Gesprächspartnerin für diese Folge musste WELTMARKT demnach nicht lange suchen. Der wohl berühmteste Chatbot, ChatGPT, war sofort für einen Chat mit uns zu haben: 

ChatGPT: Hallo! Das klingt spannend, ich bin bereit für das Interview. Lass uns loslegen.

Im Gespräch mit WELTMARKT zeigt sich ChatGPT übrigens erstaunlich selbstkritisch. Das volle Interview hören Sie im zweiten Teil dieser Folge. 
Doch jetzt zu unserem leibhaftigen Interviewpartner. Herr Schäffer, seit wann ist KI bei Ihnen ein Thema? 

Bastian Schäffer: Ich glaube, wir befassen uns da schon im größeren Sinne mit seit dem Jahr 2018/2019, wo die Technologien das erste Mal richtig populär wurden. Und es gibt dort in so einem großen Konzern natürlich viele Bereiche, die sich damit befassen in der Supply Chain sind das denke mal so um die 100 Leute, die sich im Bereich KI und Datenanalyse damit befassen.

Könnten Sie uns erst mal einen kurzen Überblick geben? Wo kommt bei Ihnen KI zum Einsatz? 

Bastian Schäffer: Also KI ist ja ein weites Feld, das dann von Technologien wie Machine Learning, mit den wir angefangen haben, sich entwickelt hat und dann auch in den Bereich geht, wie das, was wir jetzt mit ChatGPT sehen. Wir haben dieses Jahr ungefähr 150 Projekte abgeschlossen in dem ersten halben Jahr. Und das machen wir in ganz unterschiedlichen Bereichen. Das machen wir in der Transportoptimierung zum Beispiel. Wir machen das in der Inventur, wo uns KI hilft zu sagen, wo wir denn genauer nachschauen sollten, wo wir nicht genauer nachschauen sollten. Wir machen das bei so was wie die ABC-Analyse im Lagerbereich. Wir machen das bei so was wie Forecasting. Aber wir machen das natürlich auch für unsere Roboter, die man im weitesten Sinne, sofern sie denn autonom unterwegs sind, auch KI-gesteuert bezeichnen kann. Aber wir machen das auch für zum Beispiel Dokumentengenerierung. Da haben wir verschiedene Testfälle, die wir derzeit ausprobieren mit den neuesten Technologien im Rahmen dessen, was man jetzt so als ChatGPT kennt.

Sie haben eben die ABC-Analyse im Lager angesprochen. Was genau ist das? 

Bastian Schäffer: Wir wollen natürlich die Güter, die sich schnell drehen, die wollen wir möglichst dort unterbringen, wo die Menschen, die dort arbeiten, geringe Wegstrecken haben. Da nutzen wir auch KI für, die dann natürlich Vorhersagen trifft darüber, mit welcher Wahrscheinlichkeit welche Güter nachgefragt werden müssen in der Zukunft. Und da das Ganze dann selbstlernend ist, guckt sich die KI dann auch die Ergebnisse daraus an. Also die guckt sich an, wenn wir jetzt Gut A einlagern, ob das jetzt richtig war oder ob das nicht so optimal war und lernt dann daraus, beim nächsten Mal das gleiche oder ein ähnliches Gut woanders zu lagern. 

Kann die KI denn reagieren, wenn sich kurzfristig was ändert, zum Beispiel, wenn eine Lieferkette plötzlich unterbrochen ist?

Bastian Schäffer: Also da sprechen wir natürlich über die komplette Supply Chain, wo es Control Tower gibt und Lösungen unsererseits, wo man dann die verschiedenen Elemente, die dort diese Lieferkette ausmachen, überwachen kann. Und das kann man natürlich mit externen Daten verknüpfen, wie zum Beispiel ein Streik in einem Hafen, dass der nicht passierbar ist oder nicht anlaufbar ist oder dass eine Autobahn gesperrt ist und die nicht befahren werden kann und deswegen ein Umweg gefahren werden muss. 

Was die KI dahinter machen kann, ist halt Vorhersagen für die Zukunft treffen und kann zum Beispiel sagen, mit welcher Wahrscheinlichkeit ist jetzt freitags nachmittags die A3 in Köln verstopft? Und fährt man lieber einen anderen Weg? Und das macht man nicht auf den aktuellen Daten, ist die schon verstopft, sondern wird sie in zwei Stunden verstopft sein. Und das kann man dann mit weiteren Daten korrelieren.

 Mit den Wetterdaten kann man das korrelieren, mit dem Ferienkalender kann man das korrelieren, mit allen möglichen Daten kann man das korrelieren und das dort dann in das Modell hereingeben. Und je mehr Daten man da rein gibt, die relevant sind für das Modell, desto bessere Vorhersagen gibt es dann. Und je besser die Vorhersagen sind, desto mehr Einfluss hat das dann auf das Ergebnis, das man haben möchte.

Wo Sie schon so lange so viel mit KI zu tun haben: Was haben Sie gelernt? 

Bastian Schäffer: Also ich brauche viele Daten und ich brauche gute Daten. Je besser die Datenqualität ist, die ich hereingebe, desto besser ist das Ergebnis, was ich herausbekomme. Man muss halt nicht alles selbst entwickeln. Wir machen viele Sachen, die haben wir selbst entwickelt. Aber gerade in letzter Zeit ist halt jeder größere Anbieter schreibt sich KI auf die Fahne und entwickelt dort auch aktiv Features. Die Voraussetzung dafür ist dann natürlich, dass man auch dieses Tool nutzt und dass man dann mehr oder weniger auf den letzten Versionen bleibt von diesem Tool, damit man diese Features dann auch nutzen kann. Aber da gibt es einige Anbieter, die dort auch viel investieren in diesem Bereich. 

Sicher kann ich als kleines Unternehmen auch klein anfangen und mich langsam rantasten?

Bastian Schäffer: Genau. Man muss jetzt keine Truppe von 100 Leuten einstellen, von Data Scientists, die dann alle Experten in ihrem Feld sind und dort eigene Modelle entwickeln und Daten sammeln und Daten aufbereiten. Man kann dort halt auch zu Anbietern gehen, die das schon für einen gemacht haben. Das ist dann natürlich weniger spezifisch für den eigentlichen Bereich, aber man kann dort in dem Umfeld auch die dann nutzen. Man muss natürlich häufig eigene Daten hereinbringen und die Datenqualität muss man dann selber managen. Da braucht man jetzt aber keine KI-Experten für um die Daten zu managen.

Sie sind ja weltweit unterwegs. Gibt es denn länderspezifische Besonderheiten, die Sie berücksichtigen müssen? 

Bastian Schäffer: Ja, natürlich. Es gibt gewisse Regularien, die wir natürlich beachten müssen, die länderspezifisch sind, also gerade jetzt im EU-Umfeld, da kommen wir jetzt auf den EU Act zu sprechen. Das ist natürlich eine Gegebenheit, die sich hier für Europa gibt und die muss man berücksichtigen. Es gibt andere Länder, da darf man die Daten halt nicht außerhalb des Landes bringen oder ähnliche Sachen. Das muss man halt alles berücksichtigen. 

Und die Anforderungen? Sind die auch verschieden? 

Bastian Schäffer: Die Anforderungen sind gleich, da unser Geschäft mehr oder weniger gleich ist. Ich glaube, wenn man den Faktor Mensch noch mit reinnimmt und sich überlegt, wie offen manche Kulturen und Länder gegenüber Datenschutz sind und andere Länder und Kulturen weniger, dann muss man das ausbalancieren und muss dort eigene Standards definieren, nach denen man handeln möchte. Das haben wir getan und nach den handeln wir dann global.

Welche Länder sind denn lockerer? 

Bastian Schäffer: Ganz offen gesprochen: Wir nutzen ganz häufig die Niederlande als Testfeld für viele neue Anwendungen, weil sich herausgestellt hat, a) die Niederlande sind relativ überschaubar in der Größe und b) vom menschlichen Faktor her sind die Niederländer sehr offen gegenüber Neuerungen und das hilft uns dann, neue Systeme auszuprobieren. 

Wenn ein Unternehmen noch gar keine Erfahrung im KI-Bereich hat, was würden Sie raten?

Bastian Schäffer: Also wenn ich doch gar nicht damit angefangen haben sollte, dann würde ich mir erst mal überlegen, wo habe ich denn am größten Optimierungspotenzial?Oder Ineffizienzen oder was auch immer ich damit lösen will. Das sollte ich mir vielleicht als Allererstes überlegen. Was möchte ich damit überhaupt machen? Möchte ich irgendwie Effizienzen treiben? Möchte ich Qualität treiben? Möchte ich neue Informationen gewinnen und Einsichten, die ich vorher nicht hatte? 

Wenn man das einmal herausgefunden hat, wo man ansetzt und was man damit erreichen will. Muss man da den menschlichen Faktor nicht außen vorlassen. Man muss gucken, wie offen sind dann der Bereich, der damit konfrontiert wird und wie beschäftigt ist er mit anderen Dingen? Und wenn man da auch den richtigen Bereich gefunden hat, dann kann man gucken und glaube ich, klein anfangen und sich einmal auf dem Vendorenmarkt umschauen. Was gibt es dort? Copilots - das ist, glaube ich, der letzte Schrei im Bereich KI. Nutzern wird dort Hilfestellung geleistet mit einem Künstliche Intelligenz Assistenten, der einem hilft Probleme zu lösen. 

Sie arbeiten ja für einen sehr großen Konzern. Wie sinnvoll und bezahlbar ist es denn auch für kleinere Unternehmen, KI-Lösungen einzusetzen? 

Bastian Schäffer: Das hängt natürlich davon ab, was man damit erreichen will. Wie groß ist das Potenzial dahinter? Und je größer das Potenzial ist, desto höher sind dann vermutlich auch die Investition, die man da tätigen möchte. Aber wie gesagt, es gibt mit diesen Copilots glaube ich eine niedrigschwellige Lösung, um schon Effizienzen zu generieren. 

Die gibt es im Office-Bereich, die gibt es im Programmierbereich und ich kann mir gut vorstellen, dass es die auch in Zukunft für zum Beispiel Transportplaner oder ähnliche Dinge gibt. Dann gibt es nicht nur den kommerziellen Bereich, sondern auch den Open-Source Bereich, wo halt freie Software zumindest lizenzfreie Software angeboten wird. Die ist gerade in das, was man jetzt so mit ChatGPT gesehen hat. Dort gibt es viele Anbieter, die jetzt auch im Open Source Umfeld unterwegs sind und das Ganze halt erst mal ohne Lizenzkosten anbieten. 

Aber wo genau man anfängt, ist für jedes Unternehmen anders?

Bastian Schäffer: Das kommt sehr individuell drauf an, wo halt die Potenziale am größten sind und was man, was man erreichen möchte, wo der Schmerz am größten ist. Für die DHL Supply Chain haben wir in der Lagerhaltung angefangen, weil das der größte Bereich ist bei uns, wo der größte Umsatz drüber kommt, wo die meisten Menschen arbeiten, wo die meisten Roboter arbeiten und das ist einfach unser Kerngeschäft. Und wir haben in unserem Kerngeschäft angesetzt. Was wir jetzt machen ist, wir gucken uns jetzt so ein bisschen den Backoffice Bereich an, wo wir mit dem was so ChatGPT bietet, was können wir da optimieren, besser machen, effizienter machen in der Richtung? So und da muss man entscheiden, will man eher sein operatives Kerngeschäft zuerst, dann gucken, wo das Geld verdient wird? Oder möchte man den Backoffice Bereich angucken mit administrativen Tätigkeiten? 

Viele dieser KI-Lösungen sind ja darauf angewiesen, dass das Internet funktioniert und dass es da keine Ausfälle gibt. Wenn es jetzt aber mal dazu kommt. Wie gehen Sie damit um? Sind Sie darauf vorbereitet? 

Bastian Schäffer: Ja, das Internet ist schon fundamental für viele dieser Modelle, weil man natürlich mit einer Komponente, die nicht bei einem selber liegt, kommuniziert. Gerade diese Open Source Modelle sind auch offline verfügbar, wenn man sich darauf vorbereiten möchte. Darauf setzen wir aber nicht, sondern wir setzen auf schon Modelle, die im Internet verfügbar sind oder die wir über das Internet ansprechen. Wir haben es darauf vorbereitet in dem Sinne, dass wir zum Beispiel in die Cloud gehen und dort auf große Cloudanbieter setzen, die Rechenzentren betreiben, die Ausfallsicherheit bieten. Und damit können wir gut arbeiten. 

Und damit sind wir erst mal vor der Gefahr, dass Rechenzentren ausfallen. Sind wir da geschützt. Oder kann das Netzwerk an sich ausfallen, da kann man Bagger kommen und das Kabel kappen oder ähnliche Dinge tun. Das kann immer passieren. Unsere großen Niederlassungen haben häufig einen doppelten Anschluss, sodass, wenn der Bagger auf der einen Seite was weggebaggert, dann immer noch der Anschluss auf der anderen Seite genutzt werden kann. Ich habe auch schon Ansätze gesehen, dass man Mobilfunk dafür nutzt, wenn halt dann das Kabel nicht mehr funktioniert, dass man dann auf Mobilfunk umstellen kann, Das gibt es auch. Und wir haben auch unser eigenes Netzwerk, unseren eigenen Backbone, wo wir uns zwischen Datenzentren Centern austauschen können. Das heißt, wir sind nicht notwendigerweise auf das öffentliche Internet angewiesen, in vielen Fällen. 

Aber man hört ja jetzt in letzter Zeit auch von immer mehr Einrichtungen, die mit Hackerangriffen zu tun haben...

Bastian Schäffer: Hackerangriffe sind natürlich eine Gefahr. Ja, gerade so Ransomware Angriffe, wo dann Daten verschlüsselt werden. Da haben wir eigene Programme, die wir aufgesetzt haben, wo wir alle unsere Kernapplikationen, unsere Kernprozesse auf den Prüfstand gestellt haben, wo wir für alle Applikationen, alle Prozesse, Back up Prozesse und Applikationen dargestellt haben und das auch getestet haben. Also wir machen eine Menge Dinge, dass so was überhaupt nicht passiert. Sollte das eintreten haben wir das trainiert in der Richtung und wir haben dann auch Mechanismen, um das möglichst schnell wiederherzustellen, so, das ist bisher noch nie eingetreten, dieser Fall und ich glaube, der wird auch nicht eintreten. Nichtsdestotrotz sind wir vorbereitet. 

Seit kurzem ist der Artificial Intelligence Act der EU, kurz AI Act, in Kraft. Wie ist da Ihre Meinung? 

Bastian Schäffer: Ja, also erst mal, wenn so ein Act aus der EU kommt, dann denkt man nur: Oh Gott, was kommt denn jetzt um die Ecke? Ja, was müssen wir da tun? Aber dann hat man da reingeguckt. Und wenn man sich das durchliest, dann denkt man, da haben sich schon Leute Gedanken gemacht dazu. Das ist jetzt gar nicht so schlecht ist, was da drinsteht, im Gegenteil. 

In vier unterschiedliche Bereiche werden KI-Anwendungen klassifiziert und es gibt dort einen Hochrisikobereich, den will man auch nicht anwenden. Da sind dann Social Scoring Elemente mit da drin. Wir wollen niemand bewerten mit einem Social Score, wir wollen keine biometrische Identifizierung machen von Leuten. Das macht schon alles sehr viel Sinn und das entspricht auch unserer Firmenpolitik, was dort drinsteht und das ist ethisch durchdacht und ist nicht kontrovers zu dem, was wir jetzt tun und ist auch kein dramatisch höherer bürokratischer Aufwand. 

Und wenn wir jetzt zum Abschluss noch mal in die Zukunft schauen, haben Sie bereits weitere Pläne und Ideen, wo man KI noch einsetzen könnte? 

Bastian Schäffer: Ich glaube, gerade das, was wir jetzt so mit dieser generativen AI, ChatGPT und ähnlichem gesehen haben im Backoffice-Bereich, das werden wir weiter vorantreiben. Aber ich sehe auch, dass wir mit Roboteranbietern kooperieren. Kann man mal bei Google eingeben, Boston Dynamics, DHL. Da sieht man, wie ein Roboter autonom einen Container entlädt, und zwar mit Paketen, die nicht alle standardisiert und gleich groß sind. Und das ist glaube ich etwas, was wir in Zukunft weiter explorieren werden. 

Im Logistikumfeld kann man natürlich sagen, das, was wir jetzt schon sehen in einigen Automobilen, die können selbstfahrend fahren. Wenn ich mir so einen Tesla anschaue, dann hat der in einigen Ländern da eine Zulassung, das zu tun und er kann dann selbstständig zumindest auf der Autobahn von A nach B fahren. So was kann man sich natürlich auch für größere Fahrzeuge vorstellen in der Zukunft. Das überlassen wir aber eher den Fahrzeugherstellern, sowas zu machen.  Ich glaube für uns, für die DHL intern werden wir weiter nach Optimierungspotenzialen suchen und nach Bereichen suchen, die uns helfen, effizienter und effektiver zu werden und teilweise Arbeiten, die weniger interessant sind, eher an die Maschine zu geben und die Mitarbeiter auf höherwertigere, interessantere Tätigkeiten zu fokussieren. 

So als Beobachter hat man den Eindruck, dass sich die Technik unglaublich schnell entwickelt...

Bastian Schäffer: Ja, der Markt bewegt sich ja sehr schnell im Moment. Im Jahr 2018 oder so hat es angefangen, dass Machine Learning Thema aufgekommen, was man jetzt auch als KI bezeichnet, einen Unterbereich der KIs. Das hat jetzt noch mal neue Fahrt aufgenommen mit dem, was ChatGPT gezeigt hat. Und diese Entwicklung ist gerade sehr rasant und alle, die in diesem Umfeld unterwegs sind, haben Schwierigkeiten, da mitzuhalten und das alles, was dort jede Woche passiert, irgendwie nachzuvollziehen, weil sich so so viel entwickelt in dieser Richtung. 

So, ich glaube, das galoppiert gerade sehr stark und das wird vielleicht noch für die weitere Zukunft, für die nächsten 6 bis 12 Monate vielleicht noch weiter so galoppieren. Ich kann mir gut vorstellen, dass man dann so eine Maschine zu Maschine Interaktion hat in der Zukunft. Also man heute bei uns im Einkauf arbeitet, dann arbeitet man typischerweise mit einem Dokument, was man von einer Verkaufsorganisation bekommen hat, und im Moment machen das dann Menschen miteinander aus. 

Ich glaube in der Zukunft könnten sowas dann auch Maschinen miteinander ausmachen. Also nicht nur die Erstellung von solchen Ausschreibungsdokumenten zum Beispiel und die Bewertung von solchen Dokumenten, dann aber auch die Verhandlungsphase, könnte ich mir vorstellen, dass am Ende des Tages dann eine KI mit einer anderen KI interagiert und dort zu einem Ergebnis kommt. Ich glaube, das ist noch etwas weitere Zukunftsmusik. Das werden wir nicht in den nächsten 24 Monaten erleben. Aber vielleicht, wenn man in die ganz ferne Zukunft guckt, dann wird es mehr und mehr von diesem Bereich geben. 

Haben Sie einen abschließenden Tipp, ein Plädoyer?

Bastian Schäffer: Wenn wir uns die Strategie von der DHL Supply Chain angucken, auch für die nächsten Jahre und die ist immer so fünf Jahre im Voraus geplant, dann sieht man, dass dort datengetriebene Ansätze, und dazu zählt KI, auch ein Element sind, was uns helfen wird, uns weiterzuentwickeln und weiter zu wachsen. Und ich glaube, das geht nicht nur uns so, das wird dem gesamten Bereich der Logistik so gehen. Von daher kann ich nur empfehlen, sich diesem Thema anzunehmen und dort tiefer hinein zu schauen. Weil die Potenziale sind doch immens. 

Vielen Dank, Bastian Schäffer, für den Ausflug in die digitale Logistikwelt, in Lagerhallen und auf Autobahnen, zu Robotern und selbstlernenden Systemen, aber auch ins Backoffice und zu Dokumenten, die vielleicht irgendwann direkt miteinander kommunizieren werden. Der AI Act der EU, also die KI-Verordnung, die am 21. Mai 2024 in Kraft getreten ist, war für unseren ersten Interviewpartner gar nicht so ein Schreckgespenst. Selbst unsere zweite Gesprächpartnerin kann dem Gesetz, das weltweit erstmals Künstliche Intelligenz reguliert, viel Positives abgewinnen. Und bedroht sieht sie sich auch nicht:

ChatGPT: Als KI selbst mache ich mir keine Sorgen, da ich kein Bewusstsein habe.

Mehr von unserer zweiten Interviewpartnerin dann gleich. Was in der KI-Verordnung der EU genau drinsteht, hören Sie jetzt. 

Drei Fakten zum AI Act der EU:

Erstens. Der AI Act der EU teilt KI-Systeme nach ihrem Gefahrenpotenzial in vier Klassen ein: in solche mit minimalem, begrenztem, hohem oder inakzeptablem Risiko. KI der höchsten Risikoklasse ist entsprechend verboten und damit unter anderem das „social scoring“, also das Belohnen oder Bestrafen menschlicher Verhaltensweisen durch Computersysteme oder die technische Emotionserkennung am Arbeitsplatz. Die nächste Klasse, Hochrisiko-KI, ist prinzipiell erlaubt, aber streng reguliert. Hierzu könnte beispielsweise KI zählen, die in Personalabteilungen genutzt wird, um Bewerbungen vorzusortieren. Auch selbstfahrende Autos fallen darunter. Generell gilt: Je geringer das Risiko für die Grundrechte der Betroffenen, desto weniger Anforderungen stellt das Gesetz an die KI und diejenigen, die sie einsetzen. Chatbots sind zum Beispiel eine Anwendung mit begrenztem Risiko. Hier kommt es vor allem darauf an, dass es für die Nutzenden klar erkennbar ist, dass sie mit einer Maschine und nicht mit einem Menschen kommunizieren. Die niedrigste Kategorie sind KI-Systeme mit minimalem Risiko wie KI-gestützte Videospiele oder Spamfilter. Unter diese Kategorie, für die der AI Act keine Regulierung vorsieht, fällt die große Mehrheit der KI-Systeme. 

Zweitens. Der AI Act verpflichtet nicht nur Hersteller, sondern auch Nutzende. Wer KI einsetzt, muss sich auch ums Risikomanagement kümmern, Datenqualität und technische Dokumentation sicherstellen, proaktiv informieren und während des Betriebs rechtzeitig eingreifen, sollte das nötig werden. Die Strafen sind hart, unterscheiden sich nach KI-Klasse: Der Einsatz verbotener KI kann bis zu 7% des weltweiten Jahresumsatzes oder bis zu 40 Millionen Euro kosten, der fehlerhafte Einsatz von Hochrisiko-KI 3% vom Umsatz beziehungsweise bis zu 20 Millionen Euro.

Drittens. Der AI Act reguliert nicht nur KI, er fördert sie auch. Es muss Reallabore geben, in denen Unternehmen KI-Systemen vor der Markteinführung trainieren und testen können. Außerdem sollen die Behörden die Entwickler aktiv dabei unterstützen, mögliche Risiken zu erkennen und zu minimieren. 

Und nun zu unserem Chatbot. Hallo ChatGPT, ich würde dich gerne als digitale Expertin interviewen.

ChatGPT: Hallo! Das klingt spannend, ich bin bereit für das Interview. Lass uns loslegen. Und … ich kann natürlich auch so reden wie du. 

Das ist nett von dir. Vielen Dank. Dann kommt hier meine erste Frage:  Ist denn der Einsatz von KI auch für kleinere Unternehmen sinnvoll und bezahlbar?

ChatGPT: Der Einsatz von KI ist durchaus auch für kleinere Unternehmen sinnvoll und zunehmend bezahlbar. KI kann kleinen Unternehmen helfen, Prozesse zu automatisieren, Kunden besser zu verstehen und gezielter anzusprechen sowie betriebliche Effizienz zu steigern. Beispielsweise können Chatbots den Kundenservice verbessern und Datenanalysen wertvolle Einblicke in Markttrends bieten.

Verstehe, danke! Wenn KI schon so vieles kann, brauche ja kaum noch Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter. Oder?

ChatGPT: KI kann viele Aufgaben automatisieren und Prozesse effizienter gestalten, aber sie ersetzt nicht vollständig die Notwendigkeit für Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter. Statt Routineaufgaben zu übernehmen, kann KI den menschlichen Arbeitskräften mehr Zeit für komplexere und kreativere Tätigkeiten verschaffen. Mitarbeiter können sich auf strategische Entscheidungen, Innovation und Kundeninteraktionen konzentrieren, während KI repetitive Aufgaben erledigt. So entsteht ein Zusammenspiel, bei dem KI menschliche Arbeit ergänzt und verbessert, anstatt sie komplett zu ersetzen. Zudem erfordert der Einsatz von KI selbst Fachkräfte, die diese Technologien implementieren und überwachen können. 

Gibt es denn Beispiele, bei denen sich Unternehmen zu sehr auf KI verlassen haben?

ChatGPT: Ja, es gibt Beispiele, bei denen sich Unternehmen zu sehr auf KI verlassen haben und dadurch Probleme entstanden sind. Ein bekanntes Beispiel ist Amazon, das 2018 ein KI-gestütztes Rekrutierungstool einsetzte. Die KI zeigte jedoch eine deutliche Voreingenommenheit gegenüber weiblichen Bewerbern, weil sie auf historischen Daten basierte, die männliche Bewerber bevorzugten. Ein weiteres Beispiel ist das britische Bildungssystem, das 2020 während der COVID-19-Pandemie eine KI-basierte Bewertungssoftware einsetzte, um Abschlussnoten zu berechnen. Die Resultate waren stark umstritten, da viele Schüler benachteiligt wurden. Diese Beispiele verdeutlichen, dass eine kritische Überprüfung und menschliche Aufsicht bei der Nutzung von KI unerlässlich sind. 

Was genau, würdest du denn sagen, sind die Gefahren von KI?

ChatGPT: Die Gefahren von KI sind vielfältig und reichen von ethischen Bedenken bis hin zu Sicherheitsrisiken. Eine zentrale Gefahr ist die Verzerrung und Diskriminierung, wie bei Amazon, wo KI-Systeme voreingenommene Entscheidungen treffen können, basierend auf fehlerhaften oder einseitigen Daten. Ein weiteres Risiko ist die Arbeitsplatzverdrängung durch Automatisierung, was soziale und wirtschaftliche Ungleichheiten verschärfen kann.

Datenschutz und Sicherheit sind ebenfalls kritische Aspekte, da KI-Systeme große Mengen an personenbezogenen Daten verarbeiten und bei unzureichendem Schutz ein Ziel für Cyberangriffe sein können. Zudem gibt es das Risiko von Fehlentscheidungen in sicherheitskritischen Bereichen, wie der Medizin oder dem autonomen Fahren. Letztlich besteht auch die Gefahr, dass KI-Systeme in falsche Hände geraten und für schädliche Zwecke, wie Überwachung oder Kriegsführung, genutzt werden. Eine verantwortungsvolle Entwicklung und Nutzung von KI ist daher entscheidend, um diese Gefahren zu minimieren.

Das finde ich persönlich auch. Es gibt ja jetzt den AI Act der EU. Machst du dir als ChatGPT da Sorgen, schränkt dich das ein? 

ChatGPT: Als KI selbst mache ich mir keine Sorgen, da ich kein Bewusstsein habe. Der AI Act der EU zielt darauf ab, den Einsatz von KI-Systemen zu regulieren und sicherzustellen, dass sie sicher und ethisch genutzt werden. Für Entwickler und Betreiber von KI-Systemen, wie OpenAI, bedeutet dies, bestimmte Standards und Vorschriften einhalten zu müssen, um Transparenz, Fairness und Sicherheit zu gewährleisten.

Diese Regulierung kann als Einschränkung gesehen werden, bietet aber auch klare Rahmenbedingungen, die das Vertrauen der Nutzer in KI-Systeme stärken und Missbrauch verhindern sollen. Langfristig kann dies dazu beitragen, das Potenzial von KI verantwortungsvoll zu nutzen und gesellschaftlichen Nutzen zu maximieren.

Was würdest du sagen, welche Vorteile hat denn ein lebender, menschlicher Experte gegenüber dir als Maschine? 

ChatGPT: Ein lebender, menschlicher Experte hat mehrere Vorteile gegenüber einer Maschine wie mir. Erstens verfügen menschliche Experten über emotionale Intelligenz und Empathie, was besonders in zwischenmenschlichen Interaktionen und bei der Lösung komplexer sozialer Probleme wichtig ist. Sie können Kontext und Nuancen besser verstehen, was in der Kommunikation und Entscheidungsfindung oft entscheidend ist.

Zweitens bringen menschliche Experten Erfahrungen und Intuition mit, die auf jahrelanger Praxis und Lernen basieren. Sie können kreative und innovative Lösungen entwickeln, die über das hinausgehen, was auf historischen Daten basierende KI-Modelle bieten können.

Drittens haben Menschen die Fähigkeit, ethische und moralische Überlegungen in ihre Entscheidungen einzubeziehen. Während KI auf Algorithmen und Daten angewiesen ist, können Menschen komplexe ethische Dilemmata durch ihr Urteilsvermögen und ihre Werte navigieren.

Schließlich sind Menschen flexibel und anpassungsfähig, was in dynamischen und unvorhersehbaren Situationen von großem Vorteil ist. Sie können sich auf neue Informationen und veränderte Umstände einstellen, während KI-Systeme oft auf spezifische Aufgaben und vorhersehbare Umgebungen beschränkt sind.

Okay. Dann bedanke ich mich für das nette Gespräch und deine durchaus selbstkritischen Antworten. Das war mal eine ganz neue und erhellende Perspektive. 

Parallel den Kopf angeschaltet lassen – das macht natürlich weiterhin Sinn, egal ob bei Chatbots, Künstlicher Intelligenz generell oder überhaupt im Leben. 

Wenn Sie noch mehr wissen wollen, schauen Sie gern in unsere Shownotes. Dort lesen Sie auch, wie wir ChatGPT gepromptet und welche Version wir genutzt haben – und wie unsere digitale Expertin aussehen könnte, wenn eine Bildgenerierungs-KI sie portraitiert. 

Vielleicht haben Sie auch Lust, noch mal in unsere Indien-Folge (Folge 19) reinzuhören: In der spricht Clas Neumann von SAP darüber, was für eine Riesenchance der KI-Boom für den Subkontinent bedeutet. 

Doch nun will ich Sie nicht länger festhalten, lieber wieder bei der nächsten Folge begrüßen, wenn uns drei GTAI-Korrespondentinnen und Korrespondenten von ihrer Arbeit auf drei unterschiedlichen Kontinenten erzählen.