Im Thema Künstliche Intelligenz im AEB Global Trade Management führt an Jonas Weichert und Daniel Schüler kein Weg vorbei. Bereits im Jahr 2017 gewannen Sie gemeinsam mit einem weiteren Kollegen einen Hackathon der Bundesvereinigung Logistik zum Thema Machine Learning und setzten sie sich gegen Teams von namhaften Mitbewerbern wie Fraunhofer Institut, DB Schenker und BASF durch.

Heute beschäftigt sie das Thema intensiver denn je: Daniel als Produktmanager für KI-basierte Tarifierungslösungen, Jonas als Leiter des Maschine-Learning-Teams. Gemeinsam mit unseren Hosts Ana und Janine schlauen sie uns über Künstliche Intelligenz und deren Bedeutung für das Global Trade Management auf.

Grundlagen verständlich erklärt

Dabei fangen sie - zum Glück für alle Nicht-Techniker - einfach und verständlich bei den Grundlagen an. Sie schildern, wie KI anhand der Daten lernt, die sie aufnimmt: Während des Trainingsprozesses wird die KI mit großen Datenmengen versorgt, aus denen sie Muster, Zusammenhänge und Regelmäßigkeiten ableitet. „Die KI ist nur so gut wie die Daten, die sie erhält“, erklärt Jonas. Denn: KI lernt das, womit man sie füttert – die Qualität, Vielfalt und Menge der Daten bestimmen, was sie lernt und wie gut sie es lernt.

KI im Global Trade Management

Ausführlich diskutieren die beiden KI-Experten auch, wie sich Künstliche Intelligenz auf Prozesse in Zollmanagement und Exportkontrolle auswirkt - und welche Use Cases es hier gibt. „Im Global Trade Management stehen wir noch ganz am Anfang“, sagt Daniel. Es gibt bereits Anwendungsfelder, in denen KI nützlich sein kann, wobei eines besonders hervorsticht: die Tarifierung. Der Grund dafür ist, dass die Tarifierung ein äußerst komplexer Prozess ist, der höchste Präzision erfordert. Dabei muss für jeden Artikel die passende Zolltarifnummer aus rund 16.000 Möglichkeiten ermittelt werden.

Zusammenarbeit zwischen KI und Menschen

Für Jonas ist „KI ein Werkzeug und keine Konkurrenz zu den Mitarbeitern.“ Sie dient dazu, die Effizienz zu steigern und den Arbeitsalltag zu erleichtern. Monotone und einfache Aufgaben kann an KI übertragen werden, sodass mehr Zeit bleibt, sich komplexeren und anspruchsvolleren Themen zu widmen. Jonas betont: „Mit KI werden viele Prozesse verbessert, doch am Ende muss der Mensch entscheiden, was gut ist und was nicht.“

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