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Nach dem theoretischen Startschuss in Folge 1 wird es im LogTechLab heute ernst: Zeit für den Reality-Check! Wir schauen uns mit Dominik (Hellmann Worldwide Logistics) und Erik (Zauber) an, was in den letzten Wochen wirklich auf die Straße gebracht wurde.
Im Fokus stehen zwei konkrete Use-Cases: Status-Updates (Milestones), die mittlerweile fast zu 100 % im "Autopilot" direkt in CargoWise gebucht werden, und die Spot Quotation (Preisanfragen). Bei Letzterem zeigt sich die wahre Stärke, aber auch die Herausforderung der KI. Wir diskutieren, wie der KI-Agent aus unstrukturierten, 15-fach weitergeleiteten E-Mail-Threads mit Zip-Anhängen erfolgreich die relevanten Daten extrahiert und so heute schon ca. 80 % der Erfassungsarbeit automatisiert.
Doch was passiert mit den restlichen 20 %? Hier besprechen wir das Problem des "Kontextverständnisses". Wie bringt man einer KI bei, dass Kunde X immer "EXW" bucht, auch wenn es nicht in der E-Mail steht? Wir sprechen über die Grenzen von LLMs, warum das "Gedächtnis" (Memory) der KI der nächste große Hebel ist und wie man "Edge Cases" in den Griff bekommt, ohne wieder in alte Wasserfall-Entwicklungsmuster zurückzufallen.
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Wenn du Fragen, Ideen oder Anregungen hast, freuen wir uns sehr über deine Nachricht!
By Der Podcast über die Zukunft der LogistikNach dem theoretischen Startschuss in Folge 1 wird es im LogTechLab heute ernst: Zeit für den Reality-Check! Wir schauen uns mit Dominik (Hellmann Worldwide Logistics) und Erik (Zauber) an, was in den letzten Wochen wirklich auf die Straße gebracht wurde.
Im Fokus stehen zwei konkrete Use-Cases: Status-Updates (Milestones), die mittlerweile fast zu 100 % im "Autopilot" direkt in CargoWise gebucht werden, und die Spot Quotation (Preisanfragen). Bei Letzterem zeigt sich die wahre Stärke, aber auch die Herausforderung der KI. Wir diskutieren, wie der KI-Agent aus unstrukturierten, 15-fach weitergeleiteten E-Mail-Threads mit Zip-Anhängen erfolgreich die relevanten Daten extrahiert und so heute schon ca. 80 % der Erfassungsarbeit automatisiert.
Doch was passiert mit den restlichen 20 %? Hier besprechen wir das Problem des "Kontextverständnisses". Wie bringt man einer KI bei, dass Kunde X immer "EXW" bucht, auch wenn es nicht in der E-Mail steht? Wir sprechen über die Grenzen von LLMs, warum das "Gedächtnis" (Memory) der KI der nächste große Hebel ist und wie man "Edge Cases" in den Griff bekommt, ohne wieder in alte Wasserfall-Entwicklungsmuster zurückzufallen.
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