Die kleinen Helfer sind überall und die künstliche Intelligenz werden gerade überall als die nächste industrielle Revolution angekündet. Bei der ganzen Euphorie bleibt jedoch oft die Frage, wann die Pferdestärken jetzt genau auf den Boden gebracht werden. Dies interessiert insbesondere im Bereich Logistik- und Transport. Denn während sich die einen Bilder in der Superlative - von Drohnen und selbst fahrenden Fahrzeugen - ausmalen, kämpfen andere mit sinkenden Margen, Fachkräftemangel und zunehmenden Regulierungen.

Wer mag sich noch an Karl Klammer erinnern? Die kleine, animierte Büroklammer aus Microsoft Office, die mit gut gemeinten Ratschlägen mehr für Belustigung als für Produktivitätssteigerung sorgte. Wer früher mit Word arbeiten wollte, machte nach ein paar wenigen Tastenschlägen Bekanntschaft mit Karl Klammer, dem kleinen, animierten Büroutensil. Karl bietet umgehend seine Dienste an: „Brauchen Sie Hilfe?“ fragt Karl. Eigentlich nett, aber man wollte ja gerade einen Brief schreiben und klickte die Meldung weg. Was war gerade noch der nächste Satz? Achja... kaum hat man den Satz beendet, meldete sich Karl erneut. Und nochmals. Und nochmals.

Karl wirkte mit seiner ungefragten Hilfestellung eher etwas wie eine aufdringliche Nervensäge. Er bot sein Hilfe an, egal ob man sie wollte oder nicht. Er zappelte so lange am Bildschirmrand herum, bis man auf ihn reagierte oder ihn zumindest genervt wegklickte. Strafte man ihn mit Nichtachtung, verwandelte er sich gelegentlich in ein Velo. Damit brachte er wenigstens einen geringen Nutzen für alle Velo-Begeisterten, die sowieso lieber nach draussen wollten, als den Brief zu Ende zu schreiben.

Karl ist kaum vergleichbar damit, was ChatGPT heute zu leisten vermag. Doch die Lektion, die er uns lehrt, ist heute relevanter denn je. Besonders im Kontext mit dem aktuellen Hype rund um die künstliche Intelligenz. Wie Karl Klammer einst zeigte, hängt der wahre Wert dieser Technologien nicht nur von ihrer Existenz ab, sondern davon, wie gut sie in den Arbeitsalltag der Nutzer integriert werden können.

Echte Produktivitätssteigerung wird erreicht, wenn der digitale Assistent nicht nur als ein weiteres Tool gesehen wird, sondern als integraler Bestandteil des täglichen Arbeitslebens. Die Herausforderung besteht darin, Lösungen zu entwickeln, die intuitiv, benutzerfreundlich und vor allem nützlich sind. Es geht darum, Technologien zu schaffen, die nicht nur existieren, um der Technologie willen, sondern die konkret auf die Bedürfnisse und Abläufe der Anwender abgestimmt sind.

Ein digitaler Assistent in der Logistikbranche, der diesen Anforderungen gerecht wird, könnte beispielsweise in Echtzeit Daten analysieren, um Lieferverzögerungen vorherzusagen und proaktiv Lösungen vorzuschlagen. Stellen Sie sich vor, dieser Assistent könnte die Effizienz Ihrer Lieferkette transparent machen, Optimierungsvorschläge unterbreiten und administrative Aufgaben automatisieren. Das ist der Mehrwert, den künstliche Intelligenz (KI) heute bringen kann - aber dies erfordert spezialisierte, integrierte KI, die direkt beim Problem entwickelt wird.

Wir bei der TransformWerkstatt haben einen ersten Schritt gemacht und einen GPT (Generative Pre-trained Transformer) speziell für die Bedürfnisse der Logistik kreiert. Passend zur Spezialisierung wurde er LogistikGPT genannt. Der GPT hat die Anweisung, sich jeweils eher kurz zu halten und sich bei der Wortwahl am Logistik-Umfeld zu orientieren. Ausserdem soll er angeben, wie zuverlässig seine Aussage ist. Wir möchten wissen, wie viele Paletten in einem LKW Platz haben. Klassischerweise würden wir hier die Antwort "34 Euro-Paletten" erwarten. LogistikGPT erklärt uns erst einmal, dass es zweierlei Arten Paletten gibt: nämlich die Euro-Paletten und auch die Industrieplatten. LogistikGPT liefert uns auch gleich die Masse der jeweiligen Paletten und sowie die Masse eines Standard-Sattelaufliegers. Er scheint unsere Erwartungen übertreffen zu wollen, denn das wollten wir ja gar nicht wissen. LogistikGPT ist wohl einfach ein kleiner Streber.

Zumindest wenn es präzise Antworten geht, scheint die verschachtelte Denkweise von LogistikGPT etwas hinderlich zu sein. Er teilt mir nämlich mit, dass es offenbar möglich ist, 34 Paletten in einer Reihe zu laden , was dann zu 68 Paletten auf einer Ebene führen würde. Bei einer Doppelstockverladung können somit bis zu 136 Paletten geladen werden. Da ist LogistikGPT wohl etwas übers Ziel hinausgeschossen. Zumindest relativiert er seine Antwort noch etwas und weist darauf hin, dass die Anzahl „von weiteren Faktoren“ abhängen können, wie das Gesamtgewicht, die Art der Ware und die Art der Beladung. Trotzdem stuft LogistikGPT die Vertrauenswürdigkeit seiner Aussage als sehr hoch ein, da sie offenbar auf „gängiger Praxis in der Logistikbranche“ basiert. Danke für nichts!

Zum Glück gibt es in der Logistik-Welt viele erfahrene, menschliche Profis, die sich mit der Materie auskennen. Wenn künstliche Intelligenz heute die Koordination von Warenbewegungen übernehmen würden, dann wäre die Regale in den Läden wohl morgen wohl leer. Damit sind wir wieder bei der Frage, in wie weit künstliche Intelligenz wirklich einen Unterschied macht – fast könnte man meinen, dass Karl im Hintergrund die Fäden spannt und getarnt als künstliche Intelligenz versucht uns weiterzuhelfen. Im Unterschied zu Karl, hat LogistikGPT allerdings zugriff auf eine grosse Menge an Daten und da sehen wir auch seine Stärke. Zum Beispiel hat er uns bei der Recherche für diesen Artikel eine grosse Menge an Information beschafft und gleichzeitig auch Texte vorgeschrieben. Dank der ‚logistischen Denkweise‘ von LogistikGPT waren die Inhalte präziser und näher beim Gesuchten. Auch wenn der Text angepasst werden musste, scheint LogistikGPT für die Recherche ein nützliches Hilfsmittel zu sein.

Wer gerne selbst etwas mit LogistikGPT experimentieren möchte, der findet bei uns in der Projekt-Toolbox ein Handout in dem beschrieben wird, wie LogistikGPT verwendet werden kann. Wer selbst weitere Anwendungsfälle von künstlicher Intelligenz in der Logistik sieht ist eingeladen, direkt mit uns Kontakt aufzunehmen.