Agenten-KI: Die nächste Evolution in der Lieferkettenplanung

Die Entwicklung der KI in der Lieferkette

Im Laufe meiner Karriere in der Supply-Chain-Führung habe ich gesehen, wie sich die KI von der prädiktiven KI, die Daten aus der Vergangenheit analysiert, zur generativen KI entwickelt hat, die alternative Szenarien erstellt. Jetzt treten wir in die Ära der agentenbasierten KI ein - und das ist die bisher größte Veränderung.

Was ist agentenbasierte KI und warum ist sie wichtig?

Der KI-Vordenker Bernard Marr definiert Agenten-KI als Systeme, die autonom handeln und proaktive Schritte unternehmen, anstatt auf menschliche Eingaben zu warten. Im Gegensatz zur traditionellen KI leiten diese Systeme Aktionen ein, passen sich in Echtzeit an und lernen kontinuierlich.

Agentische KI zeichnet sich durch drei Merkmale aus:

• Autonomie - Betrieb ohne ständige menschliche Führung.

• Anpassungsfähigkeit - aus den Ergebnissen lernen und die Strategien verfeinern.

• Zielorientierung - Handeln mit klaren Zielen, um Geschäftsergebnisse zu erzielen.

Mit zunehmender Komplexität der Lieferkette und Störungen muss KI mehr tun als analysieren und vorhersagen - sie muss handeln.

Die Entwicklung der KI spiegelt das autonome Fahren wider

Der Weg zur agentenbasierten KI erinnert mich daran, wie sich das autonome Fahren entwickelt hat. Autos haben sich nicht über Nacht vom manuellen zum autonomen Fahren entwickelt. Stattdessen haben sie sich schrittweise entwickelt:

1. Assistierte KI (z. B. Early Driver Assistance) - KI liefert Erkenntnisse, aber die endgültigen Entscheidungen trifft der Mensch.

2. Teilautonome KI (vergleichbar mit adaptivem Tempomat und Fahrspurassistent) - KI übernimmt Maßnahmen unter menschlicher Aufsicht
   

3. Vollständig autonome KI (wie selbstfahrende Fahrzeuge der Stufe 4/5) - KI trifft eigenständig Entscheidungen in Echtzeit

Wir sehen bereits assistierte und halbautonome KI in der Lieferkettenplanung, mit automatischer Nachbestellung, Umleitung von Sendungen und Anpassungen in Echtzeit. Mit wachsendem Vertrauen in die KI werden diese Systeme immer komplexere Aufgaben völlig eigenständig erledigen.

Wie werden die Herausforderungen der Lieferkette mit agentenbasierter KI gelöst?

1. Verringerung der Entscheidungslatenz

Herkömmliche KI liefert zwar Erkenntnisse, aber menschliche Eingriffe verlangsamen die Ausführung. Diese Verzögerung - die Entscheidungslatenz - ist in Störungsszenarien kostspielig.

Agentische KI beseitigt diese Verzögerung, indem sie in Echtzeit eingreift. Wenn ein Lieferant ausfällt, kann die KI die Beschaffung automatisch umleiten und so Verzögerungen vermeiden. Unternehmen wie NCR und Carrier nutzen bereits KI-gestützte Planung, um die Entscheidungsfindung zu beschleunigen.

2. Proaktive Risikominderung

Generative KI kann Szenarien modellieren, aber die Entscheidungsträger müssen trotzdem handeln. Agentische KI geht noch weiter, indem sie die beste Option automatisch testet, auswählt und ausführt.

Wenn beispielsweise ein Hafenstreik die Schifffahrt unterbricht, kann KI die Fracht umleiten, den Bestand verlagern und Engpässe verhindern - ohne auf die Zustimmung von Menschen zu warten. Unternehmen, die mit in Salesforce integrierten KI-Lösungen arbeiten, können bereits schneller und intelligenter auf Störungen reagieren.

3. Anpassung an Nachfrageschwankungen

Ich habe in Branchen gearbeitet, in denen die Volatilität der Nachfrage herkömmliche Prognosen unzuverlässig macht. Agentische KI löst dieses Problem, indem sie Verschiebungen vorhersagt und Bestände, Preise und Lieferantenbestellungen dynamisch anpasst.

Unternehmen, die die KI-gesteuerte Supply-Chain-Planung von ketteQ nutzen, berichten von einer höheren Prognosegenauigkeit und Belastbarkeit, die für die Wettbewerbsfähigkeit entscheidend sind.

4. Selbstheilende Lieferketten schaffen

Widerstandsfähige Lieferketten erkennen Probleme frühzeitig und reagieren sofort.

Agentische KI baut selbstheilende Netzwerke auf, indem sie Ineffizienzen identifiziert, aus Fehlern lernt und Probleme behebt, bevor sie eskalieren. Tritt eine Verzögerung in der Produktion auf, kann die KI Arbeitslasten umplanen, Ressourcen verlagern und Teams benachrichtigen - ohne manuelle Eingriffe.

5. Menschliche Rollen erweitern, nicht ersetzen

Manche befürchten, dass die KI die Fachleute der Lieferkette ersetzen wird, doch in Wirklichkeit verbessert die KI die Arbeit der Agenten, indem sie repetitive Aufgaben eliminiert. Statt Störungen manuell zu managen, können sich die Planer auf Strategie und Innovation konzentrieren, während die KI die Ausführung in Echtzeit übernimmt.

Laut einer Gartner-Umfrage geben 67 % der Supply-Chain-Führungskräfte an, dass ihre Bemühungen um die digitale Transformation durch einen Mangel an qualifizierten Arbeitskräften gebremst werden.¹ Infolgedessen werden viele Planungsentscheidungen nicht getroffen oder verzögert, was zu Ineffizienzen, Umsatzverlusten und höheren Kosten führt. Agentische KI ändert diese Gleichung, indem sie die Tausenden von kleinen, alltäglichen Entscheidungen automatisiert, die oft unter den Tisch fallen, und es den menschlichen Planern ermöglicht, sich auf die Ausnahmen, die Grenzfälle und die strategischen Entscheidungen zu konzentrieren, die den größten Wert schaffen.

Yann LeCun, Chief AI Scientist bei Meta, betont, dass KI die Komplexität der realen Welt verstehen muss, um volle Autonomie zu erreichen. Er fragt:

"Wie können Maschinen lernen, so effizient zu denken und zu planen wie Menschen?"

Für Lieferketten bedeutet dies, dass KI mehr tun muss als nur Daten zu verarbeiten - sie muss fundierte Entscheidungen treffen und entsprechend handeln.

Die Zukunft: KI-gesteuerte Supply Chains sind im Kommen

So wie das autonome Fahren nicht über Nacht entstanden ist, wird sich auch die agentenbasierte KI schrittweise weiterentwickeln. Unternehmen, die KI nur langsam einführen, laufen Gefahr, ins Hintertreffen zu geraten, während Unternehmen, die sie früh einführen, eine unübertroffene Agilität und Effizienz erreichen.

Unternehmen, die bereits KI-gestützte adaptive Planung einsetzen, optimieren ihre Lieferketten schneller, intelligenter und präziser. Die eigentliche Frage ist: Wie schnell werden die Unternehmen diesen Wandel vollziehen?

Demnächst verfügbar: Der KI-Innovationsleitfaden

Um Supply-Chain-Führungskräfte bei der Vorbereitung auf diesen Wandel zu unterstützen, haben Chris Amet, CTO von ketteQ, und ich gemeinsam einen KI-Innovationsleitfaden verfasst. In diesem Leitfaden wird untersucht, wie prädiktive, generative und agentenbasierte KI die Zukunft der Lieferkettenplanung prägen.

Wir werden praktische Strategien für die Einführung, Fallstudien aus der Praxis und einen Rahmen für KI-gesteuerte Lieferketten vorstellen. Bleiben Sie dran!

Lassen Sie uns reden

Wie entwickelt sich die KI in Ihrer Lieferkette? Welche Herausforderungen kann Agentic AI Ihrer Meinung nach lösen?

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