Künstliche Intelligenz wird für die Zukunft des Handels und der Wirtschaft immer bedeutender. Es gibt aber Situationen, die auch dieser Technologie ihre Grenzen aufzeigen. Mit unwahrscheinlichen Ereignissen kann künstliche Intelligenz nicht gut umgehen. Diese Ereignisse funktionieren nicht nach Regeln und werfen kalkulierbare und prognostizierbare Szenarien deshalb über den Haufen.
„Mit etwas Unvorhersehbaren ist das System überfordert“
Ein gutes Beispiel für die Grenzen der künstlichen Intelligenz war die Covid-19-Pandemie und ist der noch immer andauernde Krieg in der Ukraine. Beides sorgte bei den Bürgern für nicht kalkulierbare Kaufentscheidungen. Einige Produkte waren und sind unglaublich gefragt, andere Produkte werden gemieden. Selbst der Onlineriese Amazon war vor beiden Extremsituationen nicht geschützt, wurde von den Verhaltensänderungen unvorbereitet getroffen und spürt die Folgen.
Bei Covid-19 und dem Krieg in der Ukraine handelt es sich um sogenannte „Black Swans“, einen sogenannten schwarzen Schwan. Ein solches Ereignis ist von Beobachtern nicht vorhersehbar und schwerwiegende Folgen. In den letzten drei Jahren wurde die Welt mit diesen beiden aufeinanderfolgenden Ereignissen gleich mit zwei Schwarzen Schwänen konfrontiert. Kunden kamen von ihrem sonst üblichen Kaufverhalten ab und durch Algorithmen erstellte Prognosen hatte so keinen Wert mehr.
Geritt Heinemann, Handelsprofessor von der Hochschule Niederrhein, beschreibt gegenüber der Lebensmittelzeitung die Situation für die künstliche Intelligenz mit einer Überforderung: „Künstliche Intelligenz kann den Schwarzen Schwan nicht greifen. Mit etwas völlig Unvorhersehbarem ist das System überfordert, da es nicht an bekannte Ereignisse andocken und daraus Rückschlüsse ziehen kann. Ihr Wissen ziehen die Systeme aus Daten, mit denen sie jahrelang gefüttert werden.“
Helge-Christian Eilers, Logistikchef beim ostfriesischen Unternehmen Bünting, hat mit der Situation in der Praxis immer wieder zu tun. Er erinnert sich auf Nachfrage der Lebensmittelzeitung, dass sowohl bei Corona als auch beim Krieg hysterische Kaufverhalten ausgelöst wurden. Die Nachfrage nach Artikeln, die normalerweise nicht so im Fokus stehen, war auf einmal extrem hoch. Auf solche Situationen können sich Prognosesysteme nicht gut einstellen.
Erfahrungen aus den Krisen sind hilfreich
Trotz der komplizierten Situation ist Eilers im Nachhinein zufrieden. Das von Bünting benutzte integrierte Auto-Dispo-System des Anbieters Relax reagiert schon direkt an der Kasse auf die aktuelle Nachfrage. Wenn der Kunde einen Einkauf tätigt, wird eine Lieferkette in Gang gesetzt. Sie verläuft von den Zentrallagern zu den Herstellern. In 95 Prozent der Fälle geschieht dieser Ablauf laut Eilers automatisch. Bei den restlichen fünf Prozent ist ein menschliches Eingreifen notwendig.
Die von der Pandemie und dem Krieg erteilten Erfahrungen sind laut Eilers kein Verlust. Sie würden nun zusätzlich in Handlungen mit einfließen: „Die Systeme und unsere Mitarbeiter haben dazugelernt und wissen jetzt, welche Artikel in Pandemie und Krieg nachgefragt werden, welche ersetzt und welche im Zusammenhang mit anderen Artikeln gekauft werden, also komplementär sind.“
Für die Zukunft sind laut Eilers die neuen Belieferungsprofile „Politische Unruhen“ und „Pandemie“ eingespeichert. Wenn es zu einer der beiden Szenarien kommt, dann muss der Mitarbeiter nur noch einen Knopf drücken. So hofft man, dass die Systeme besser auf solche Situationen vorbereitet sind.
Roman Melcher, IT-Geschäftsführer beim dm-Drogeriemarkt, baut auf die Prognosesoftware SAP Forecasting & Replenishment. Er sieht die Software positiv: „Mit Absatzprognosen haben wir bei dm in den außergewöhnlichen Situationen der vergangenen Jahre gute Erfahrungen gemacht. Künstliche Intelligenz kann uns sehr gut bei der Optimierung unserer Prozesse unterstützen, daher werden wir auch weiter investieren.“ Melcher hebt hervor, dass die Systeme einen Unterschied zwischen dem Normalmodus und Auffälligkeiten im Verkauf erkennen könnten. Die Technik entwickle sich rasend schnell und gleichzeitig werden Prozesse noch komplexer und tiefgreifender.
