#241: Warum GenAI, Advanced Reasoning und KI-Agenten für die Logistik so spannend sind. Mit KI-Experte Sascha Sambale
Feb 27, 2025
auto_awesome
Sascha Sambale, KI-Experte bei einem führenden Automobilzulieferer, gibt spannende Einblicke in die Welt der generativen KI und KI-Agenten. Er erläutert, wie diese Technologien Prozesse in der Logistik revolutionieren können, indem sie Aufgaben automatisieren und Daten in Echtzeit verwalten. Das Gespräch behandelt auch den Unterschied zwischen GenAI und traditionellem Machine Learning sowie die Herausforderungen bei der Einführung in Europa. Zudem skizziert Sambale seine Pläne für ein neues KI-Beratungsgeschäft und die Entwicklung personalisierter Assistenten für Unternehmen.
Generative KI optimiert Prozesse in der Logistik und im Supply Chain Management, indem sie manuelle Aufgaben automatisiert und die Effizienz erhöht.
Die Entwicklung von Advanced Reasoning und leistungsstarken KI-Modellen führt zu intelligenteren, kontextbezogenen Antworten und verbessert die Benutzerfreundlichkeit.
KI-Agenten revolutionieren Arbeitsabläufe, indem sie komplexe Aufgaben übernehmen und die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine neu definieren.
Deep dives
Potenzial der Generativen KI in Unternehmen
Generative KI bietet Unternehmen insbesondere im Bereich Logistik und Supply Chain Management enormous Potenziale. Diese Technologie ermöglicht es, Prozesse zu optimieren, die früher manuell und zeitaufwendig waren, und Verbesserungen in Bereichen wie Kundenservice und Datenmanagement zu realisieren. Der Unterschied zwischen herkömmlichen Chatbots und generativer KI besteht darin, dass letztere in der Lage ist, Kontext zu verstehen und flexibler auf Fragen oder Anforderungen zu reagieren. Dies führt zu einer erhöhten Effizienz und besseren Nutzung von Ressourcen im Unternehmen.
Fortschritte und Herausforderungen der KI-Technologie
Die Entwicklung generativer KI und ihrer Anwendung hat in den letzten Jahren eine rasante Geschwindigkeit erreicht, die sich von früheren Technologien wie Machine Learning abhebt. Diese Modelle sind so konzipiert, dass sie die Wahrscheinlichkeit des nächsten relevanten Wortes basierend auf dem gegebenen Kontext berechnen, was ihre Antworten intelligenter und relevanter macht. Dennoch gibt es Herausforderungen, wie Halluzinationen, die auftreten können, wenn Modelle falsche Informationen generieren oder nicht kontextgerecht antworten. Die Verbesserungen der Modelle und der Implementierungsprozesse im Unternehmenskontext sind entscheidend für den erfolgreichen Einsatz.
KI-Agenten und deren Rolle in Unternehmen
KI-Agenten stellen eine revolutionäre Entwicklung dar, da sie Aufgaben in Teams übernehmen können, die früher Menschen vorbehalten waren. Diese Agenten sind in der Lage, komplexe Aufgaben zu analysieren, zu zerlegen und in kleinere, manageable Schritte zu delegieren, was die Effizienz steigert. Ihre Fähigkeit, miteinander zu kommunizieren und Feedback auszutauschen, ermöglicht eine Zusammenarbeit, die zu qualitativ besseren Ergebnissen führt. Unternehmen können ihre Arbeitsabläufe mit diesen Systemen erheblich verbessern und die Leistung ihres Personals unterstützen, indem sie den Agenten spezifische Aufgaben anvertrauen.
Datenqualität und ihre Verbesserung durch KI
Eine zentrale Herausforderung für Unternehmen in der Anwendung von KI ist die Qualität ihrer Daten, die oft unzureichend ist. KI-Agenten können hierbei helfen, indem sie Daten sammeln, bereinigen und validieren, wodurch die Qualität und Verfügbarkeit von Informationen in Unternehmenssystemen erhöht wird. Durch dialogbasierte Ansätze, wie sie für Außendienstmitarbeiter vorgeschlagen werden, kann sichergestellt werden, dass die gesammelten Daten genau und relevant sind. Dies verbessert nicht nur die Datenqualität, sondern erhöht auch die Produktivität der Mitarbeiter, indem sie von repetitiven Aufgaben entlastet werden.
Die Zukunft der KI-Agenten im Unternehmen
Die Zukunft der KI-Agenten wird durch ihre Integration in Unternehmensprozesse bestimmt sein. Diese Technologien ermöglichen es, größere Aufgaben effizient zu delegieren und die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine neu zu definieren. Innerhalb von ERP-Systemen könnten spezialisierte Agenten sogar Aufgaben autonom erledigen, was den Anforderungen und Herausforderungen in Bereichen wie der Logistik gerecht wird. Das Potenzial dieser Technologien wird Unternehmen nicht nur helfen, ihre Effizienz zu steigern, sondern auch die Flexibilität und Anpassungsfähigkeit im sich ständig verändernden Markt zu erhöhen.
Sascha Sambale ist KI-Experte bei einem der größten Automobilzulieferer der Welt. Unserem Host Boris Felgendreher erklärt er in dieser Folge des BVL Podcasts das Potential, das generative KI, Advanced Reasoning und KI-Agenten für Prozesse in Unternehmen im Allgemeinen und für den Bereich Logistik und Supply Chain im Besonderen haben.
Unter anderen geht es dabei um folgende Themen:
GenAI vs. Machine Learning: KI-Hype durch praktische Anwendbarkeit; Durchbruch durch bessere Nutzerfreundlichkeit.
KI-Modelle & Advanced Reasoning: Entwicklung von Transformer-Modellen, RAG zur besseren Datenintegration, Fortschritt durch Advanced Reasoning (O1, O3 Mini).
