Generative KI: Ein Quantensprung für autonome Lieferketten

In den letzten Jahren hat sich generative KI (Gen AI) zu einer der wegweisendsten Technologien für Unternehmen entwickelt – sie verändert grundlegend, wie Menschen Informationen nutzen und erleben. Eine aktuelle Studie mit HFS zeigt: 53 % der Supply-Chain- und Procurement-Entscheider verlagern Budgets, um Gen-AI-Initiativen zu finanzieren. Das macht deutlich, wie wichtig es für Unternehmen ist, über herkömmliche KI-Systeme hinauszudenken und Lieferketten zu schaffen, die lernen, sich anpassen und eigenständig Entscheidungen treffen.

Warum also das große Interesse? Gen AI kann Lieferketten grundlegend verändern und ein echtes „Network of Networks“ ermöglichen. Die Technologie analysiert riesige Datenmengen und liefert wertvolle Erkenntnisse – in Form von Text, Audio, Video oder synthetischen Daten. So lassen sich bessere Entscheidungen schneller treffen, Prozesse optimieren und Servicelevel steigern. Auch wenn es noch einige Jahre dauern wird, bis das volle Potenzial ausgeschöpft ist, können Unternehmen schon heute von Gen AI profitieren.

Fünf zentrale Anwendungsfälle zeigen, wie Gen AI die Transformation und Resilienz von Lieferketten stärkt.

Generative KI automatisiert die Auftragserfassung, Datenverarbeitung und Übermittlung – das spart Zeit, senkt Kosten und macht Abläufe effizienter. Besonders bei Abweichungen sorgt die Technologie für reibungslose Prozesse, indem sie passende Lösungen bereitstellt. Kunden erhalten automatische Benachrichtigungen zu Artikelersetzungen, Kürzungen oder anderen Änderungen, was Transparenz schafft und Vertrauen stärkt.

Durch den Einsatz von Gen AI in Self-Service-Portalen können Kunden Anfragen selbst verwalten und Bestellungen eigenständig aufgeben. Das entlastet den Kundenservice, reduziert Kosten und sorgt für eine zuverlässigere Auftragsabwicklung mit weniger Unterbrechungen.

Der Lebenszyklus eines Vertrags ist oft zeitaufwendig und komplex. Vom Entwurf über die Prüfung und Verhandlung bis hin zur Einhaltung rechtlicher Vorgaben – all das erfordert ein sensibles Gleichgewicht in der Zusammenarbeit zwischen Anbietern und Kunden. Generative KI kann diesen Prozess deutlich vereinfachen, indem sie hilft, Verträge besser zu verstehen, Risiken zu minimieren und vertragliche Auswirkungen in Echtzeit zu bewerten.

Ein Beispiel: Ein Vertrag mit einem Transportunternehmen enthält Klauseln zu Routenabweichungen in verschiedenen Landessprachen. Ohne eine präzise Routenplanung können unvorhergesehene Zusatzkosten entstehen. Einzelne Mehrkosten mögen gering erscheinen, summieren sich jedoch schnell über mehrere Lieferanten hinweg. Die manuelle Prüfung und Übersetzung jeder Rechnung auf Übereinstimmung mit den Vertragsbedingungen kostet Zeit und Geld. Gen AI kann sämtliche Verträge analysieren, deren Inhalte verstehen und sofort erkennen, welche Rechnungen nicht den vereinbarten Konditionen entsprechen.

Neben finanziellen Einsparungen stärkt diese Transparenz auch das Vertrauen zwischen Unternehmen und ihren Lieferanten – weil Erwartungen und Ergebnisse besser übereinstimmen.

Hafenstreiks, Naturkatastrophen, saisonale Nachfragespitzen und Handelskonflikte – all das sind häufige Herausforderungen, die pünktliche und vollständige Lieferungen gefährden. Da die Logistikkosten im Transport- und Logistikmarkt bis 2029 voraussichtlich 14,39 Billionen US-Dollar erreichen, ist es für Unternehmen entscheidend, ihre Routen und Logistikstrategien zu überprüfen, um zukünftiges Wachstum zu ermöglichen. Genau hier kann generative KI eine entscheidende Rolle spielen, um Störungen entgegenzuwirken.

Indem Gen-AI-Modelle mit Daten zu Klima, Verkehrsströmen, Lieferplänen, Transportarten und Fahrzeugkapazitäten trainiert werden, können Logistikteams Zusammenhänge zwischen verschiedenen Parametern erkennen und die besten Routen zur Beschleunigung von Lieferungen ermitteln. Wird das Modell um Bestandsdaten erweitert, lässt sich so auch die Anzahl an verpassten Lieferungen aufgrund von Lagerengpässen minimieren. Diese Gen-AI-Modelle können skaliert und flexibel an die Marktnachfrage angepasst werden, um Lieferungen neu zu routen – und das unter Berücksichtigung umweltfreundlicher Optionen.

Generative KI verändert die Art und Weise, wie Unternehmen heute das Risikomanagement in der Lieferkette angehen. Mithilfe fortschrittlicher Algorithmen und maschineller Lernverfahren überwacht Gen AI Nachrichtenportale, soziale Medien und andere Quellen, um bevorstehende Risiken frühzeitig zu identifizieren. Diese Risiken können politische Unruhen, Naturkatastrophen oder misslungene Handelsabkommen sein. Supply-Chain-Teams können diese Risiken mit den Standorten ihrer Lieferanten abgleichen, um potenzielle Störungsherde zu ermitteln und vorab Lösungen einzuleiten, um Engpässe oder verpasste Lieferungen zu vermeiden.

Ein zentrales Problem für Supply-Chain-Verantwortliche ist es, die Schwere von Risiken richtig einzuschätzen und zu entscheiden, wann eine Reaktion notwendig ist. Oft hat ein Vorfall eine geringe Eintrittswahrscheinlichkeit, und es reicht, abzuwarten, bis sich die Situation vollständig geklärt hat. Mit Gen AI wird die Entscheidungsfindung deutlich erleichtert – und die Betriebsabläufe werden widerstandsfähiger, da die Technologie den besten Handlungsweg empfiehlt.

Für Chief Sustainability Officers und Analysten bedeutet die Erstellung eines jährlichen ESG-Berichts oft eine Herausforderung im Umgang mit Daten – besonders wenn verschiedene ERP-Systeme miteinander kombiniert werden müssen. Eine präzise Erfassung der ESG-Ergebnisse für Investoren, Kunden, Mitarbeiter und andere Interessengruppen ist aufgrund der vielen unterschiedlichen Rahmenwerke und Standards, die unterschiedliche Indikatoren und Herangehensweisen haben, besonders schwierig. Da Supply-Chain-Teams bereits auf Hochtouren arbeiten, kann Gen AI hier erheblich entlasten.

Gen AI kann große Mengen an ESG-Daten analysieren, Muster und Trends erkennen und die Informationen in umfassenden Berichten präsentieren. Modelle können so trainiert werden, dass sie den relevanten Rahmenwerken und Standards entsprechen, um sicherzustellen, dass die Berichte den festgelegten Vorgaben entsprechen. Darüber hinaus kann Gen AI ESG-Daten kontinuierlich überwachen und analysieren, was die Echtzeit-Berichterstattung und regelmäßige Updates verbessert. Das ermöglicht es den Interessengruppen, die Nachhaltigkeitsleistung eines Unternehmens fortlaufend zu verfolgen, wodurch der Aufwand für die Erstellung jährlicher oder periodischer Berichte entfällt.

Gen AI kann ESG-Berichte sogar auf die spezifischen Anforderungen jedes einzelnen Stakeholders anpassen, indem es den gewünschten Detaillierungsgrad für die jeweiligen Interessensgebiete liefert und Sprache sowie Tonfall an das jeweilige Wissensniveau des Publikums anpasst.

Während generative KI in den richtigen Händen ein revolutionäres Werkzeug ist, sollte sie nicht als endgültige Quelle der Wahrheit betrachtet werden. Ein Gen-AI-Modell ist nicht darauf aus, die Wahrheit zu ermitteln, sondern liefert die wahrscheinlichste Antwort auf eine Frage. Da Modelle mit riesigen Datenmengen trainiert werden – sowohl intern als auch extern, einschließlich urheberrechtlich geschütztem Material – besteht die Gefahr, dass generierte Inhalte versehentlich geistige Eigentumsrechte verletzen. Organisationen müssen sich dieser Risiken sowie weiterer Herausforderungen bewusst sein, darunter unbeabsichtigte Verzerrungen und Halluzinationen.

Unternehmen müssen ein gut strukturiertes und verantwortungsbewusstes Gen-AI-Rahmenwerk entwickeln, das präzise formulierte Eingaben akzeptiert, Randfälle bei Antworten versteht und Datenstrukturen anpasst, um die erwarteten Antworten zu erhalten. Ohne diese Schritte könnten die Ergebnisse aus den großen Sprachmodellen nicht im richtigen Kontext oder in einem brauchbaren Format vorliegen. Für diejenigen, die diese Grundvoraussetzungen schaffen – ganz zu schweigen von der Notwendigkeit, Talente kontinuierlich weiterzubilden – kann Gen AI die Supply-Chain-Prozesse auf ein völlig neues Niveau heben.

Der Artikel erschien erstmals in der SupplyChain Management Review. Peter Anderson, unser globaler Supply-Chain-Leiter, und Gaurav Goel, unser globaler Leiter für Supply-Chain-Planung, haben diesen Artikel gemeinsam verfasst, mit zusätzlichen Erkenntnissen von Sebastian Urbina, unserem Leiter für Supply-Chain-Operationen.