KI: Mehr als nur ein Mythos?

Für viele ist es nur ein Modewort, das in ein paar Jahren genauso in der Versenkung verschwunden sein wird wie der Begriff Volatilität, von dem heute kaum noch jemand spricht. Für andere wiederum wird Künstliche Intelligenz (KI) die Zukunft prägen, alle Wirtschaftszweige nicht nur erfassen, sondern revolutionieren. Für die bisherigen Geschäftsmodelle in der Spedition könnte KI - noch so eine Modewort - eine Disruption, frei übersetzt also eine Zerschlagung, bedeuten. Nun ist zunächst mal zu klären, was KI überhaupt ist und was nicht. Längst nicht jedes Digitalisierungsprojekt ist schon gleich KI. Gerne wird auch das Thema Blockchain im Zusammenhang mit KI genannt - doch bei Blockchain geht es grob gesagt darum, verschiedene Akteure mit Datenblöcken zu vernetzen und jedem den Zugang zu gewähren, den er benötigt. Bei KI hingegen sollen Maschinen menschenähnliche Intelligenzleistungen erbringen (sieht zur Definition Seite 32). Der Hype um KI rührt auch daher, dass die Politik das Thema momentan stark treibt. Erst vergangene Woche hat die Bundesregierung beschlossen, noch in diesem Jahr eine halbe Milliarde Euro zusätzlich in Maßnahmen zur KI-Förderung zu investieren. Dabei soll auch der Mittelstand nicht zu kurz kommen: "Zentral ist, dass insbesondere kleine und mittlere Unternehmen Künstliche Intelligenz tatsächlich nutzen und anwenden. Daher freue ich mich, dass fast die Hälfte der zusätzlichen KI-Mittel in diesen Transfer von der Forschung in die Praxis fließen wird", sagt Bundeswirtschaftsminister Peter Altmaier (siehe auch Kasten Seite 35). Doch noch gibt es durchaus eine gehörige Portion Skepsis in der Wirtschaft, was nicht zuletzt auch daran liegt, dass die Zahl der Praxisbeispiele, in denen KI zur Anwendung kommt, überschaubar ist. Viele Unternehmer sind daher noch unschlüssig, welche Bedeutung KI in der Transport- und Logistikbranche mal erlangen wird. Experten wie Professor Michael ten Hompel oder Tim Schneider vom Bundesverband Spedition und Logistik (DSLV) sind sich hingegen sicher: KI wird Einfluss nehmen auf die Prozesse in der Transport und Logistik und die Unternehmen müssen sich daher mit KI befassen (sieht Kästen Seite 24). Ein Thema, dass auch eng mit KI zusammenhängt und vor allem den Transport stark beeinflussen wird, ist das automatisierte Fahren. Die Nutzfahrzeughersteller forschen intensiv an entsprechenden Assistenz- und Steuersystemen. Verdrängt also die Maschine den Lkw-Fahrer? So weit wird es nicht kommen, jedenfalls nicht so schnell: "Lkw-Fahrer werden aber noch auf lange Sicht fester Bestandteil der Lieferketten bleiben", sagt Wolfgang Inninger vom Fraunhofer Institut für Materialfluss und Logistik. Mehr zum Thema finden Sie im Dossier Innovationen www.verkehrsrundschau.de/dossiers In Kürze Künstliche Intelligenz (KI) wird einer der Trends auf der Messe Transport Logistic 2019 Anfang Juni in München sein. Dazu wird es auch eine Reihe von Veranstaltungen geben. Zumindest die Experten sind sich einig: KI wird auf die Prozesse im Transport- und Speditionsgewerbe Einfluss nehmen. Nur wann und in welchem Ausmaß, das steht noch in den Sternen. Was ist KI? Rund 30 Prozent der deutschen Unternehmen wollen sich im kommenden Jahr intensiv mit Künstlicher Intelligenz (KI) beschäftigen, lautet eine der Erkenntnisse einer aktuellen Studie von IDG Research Services. Die Vorstellung, was sich hinter dem Begriff KI genau verbirgt, dürfte allerdings von Unternehmen zu Unternehmen höchst unterschiedlich ausfallen. Oder wie Ron Brandt, Vice President Consulting bei CGI Deutschland, es treffend formuliert:"KI gibt es nicht'out of the box', sondern nur individuell." Auf eine Definition von KI dürften sich allerdings die meisten grob einigen: KI bildet den Überbegriff zu Methoden, bei denen Maschinen menschenähnliche Intelligenzleistungen wie Lernen und Probleme lösen erbringen. Die beiden zentralen KI-Disziplinen sind:- Machine Learning: IT-Systeme erkennen anhand vorhandener Datenbestände und Algorithmen Muster und Regeln, lernen daraus und finden so eigenständig Lösungen für Probleme. Wenn der Algorithmus anhand von zuvor bereitgestellten Trainingsdaten lernt, spricht man vom überwachten Lernen. Beim unüberwachten Lernen versucht der Algorithmus Daten nach gewissen Merkmalen selbst zu strukturieren.- Deep Learning: Bei dieser fortgeschrittenen Disziplin des Machine Learning spielen künstliche neuronale Netze eine tragende Rolle. Dabei werden neuronale Netze, die grob von der Struktur des menschlichen Gehirns inspiriert sind, künstlich simuliert. Bei vielen Modellen werden die Neuronen in hintereinander liegenden Schichten angeordnet. mh

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