Künstliche Intelligenz KI entscheidet bei Logstikfragen besser als der Mensch

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Forscher von der KLU empfehlen, dass man als Mensch manchen KI-Prognosen durchaus mehr Vertrauen schenken sollte. Vor allem wenn es um Entscheidungen bei komplexen Problemen geht.

Planer von Lieferketten haben heute die Möglichkeit, Vorhersagen „intelligenter“ und selbst lernender Software zu ändern. Bringt das aber einen Mehrwert, und kann man sich auch auf die Qualität der Prognosen verlassen? Sind die Entscheidungen der Software oder die des Menschen zweckdienlicher? Nun, Antworten auf diese Fragen will eine aktuellen Studie der KLU unter der Ägide der Wissenschaftler Naghmeh Khosrowabadi, Prof. Kai Hoberg und Prof. Christina Imdahl (Eindhoven University of Technology) liefern. Eins vorab: Es hat sich gezeigt, dass menschliche Eingriffe die Präzision der Vorhersagen nicht wesentlich verbessern, weshalb man auf die smarten Helfer durchaus vertrauen kann. Für die Studie analysierte das Team Daten von 30 Millionen Prognosen von einem führenden KI-Anbieter (KI = Künstliche Intelligenz) und einem großen europäischen Lebensmittelhändler. Die Ergebnisse, versprechen die Forscher, sparen den Unternehmen einst Zeit und Geld.

Menschlicher Optimismus vermurkst KI-Prognosen

Die Ergebnisse zeigen also, dass Manipulationen von Logistikplanern im Durchschnitt betrachtet nicht zur Genauigkeit der Vorhersage beitragen. Stattdessen neigen die Fachleute sogar dazu, Effekte wie das Wetter oder einen Rabatt zu überkompensieren, die bereits vom KI-System berücksichtigt wurden. Rund 5 Prozent der von KI erstellten Prognosen wurden verändert, wobei es nur bei 50 Prozent der menschlichen Eingriffe zu besseren Ergebnissen kam.

Warum, wollten die Forscher wissen, haben sich diese wenigen für eine Anpassung der KI-generierten Prognosen entschieden? Das Ergebnis: Impulse für einen Eingriff gaben Parameter, wie Produktpreis, Frische oder Rabatte.

Wird beispielsweise vom KI-System eine Prognose für ein besonders teures Produkt erstellt, neigen die Planungsexperten eher zu besonderer Aufmerksamkeit und greifen häufiger selbst ein. Außerdem zeigten die Ergebnisse, dass große Steigerungen der KI-Prognose durch Planer häufiger vorkommen, wenn etwa die menschliche Prognose für die an einem bestimmten Tag in einem bestimmten Geschäft zu verkaufenden Artikel doppelt so hoch ist wie die KI-Prognose. Zu viel Optimismus auf Seiten der Planer scheint hier ein Problem zu sein, bringen es die Forscher auf den Punkt. Eine Reduzierung der KI-Prognose war dagegen weniger wahrscheinlich, aber genauer.

Zusammenarbeit von Mensch und KI könnte besser sein

Menschen werden nach Ansicht der KLU-Forscher zu Recht weiterhin eine wichtige Rolle in KI-gestützten Prognoseprozessen spielen. In manchen Fällen verfügen sie nämlich über Wissen, dass für das KI-System nicht verfügbar ist, wie zum Beispiel lokale Events oder Maßnahmen der Mitbewerber, was sie in die Lage versetzt, die Chancen für eine bessere Prognose auf 70 Prozent zu erhöhen. Deshalb müsse man die Zusammenarbeit von Mensch und KI verbessern.

Um das zu schaffen, empfiehlt das KLU-Team mehr Austausch zwischen Einzelhändlern und KI-Anbietern. Denn je besser das Planungspersonal verstehe, wie das System zu Prognosen komme, desto einfacher könnten sie entscheiden, wann sie eingreifen müssten. Der Schlüssel liege also darin, den Planern klar zu machen, wann sie eingreifen sollten, und wann das System alleine zurechtkomme.Dieser Artikel stammt von unserem Partnerportal Industry of Things.

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