Es ist Ihnen wichtig, nicht nur wirtschaftlich erfolgreich zu sein, sondern dabei auch ethische Überlegungen zu berücksichtigen? Sie fragen sich, wie Sie unter Berücksichtigung ethischer Grundsätze und eigener Werte unternehmensrelevante Entscheidungen treffen können? Dafür haben wir einen Leitfaden für Führungskräfte im digitalen Unternehmensalltag entwickelt: den Ethik-Kompass. Dieses Management-Tool hilft, ethische Handlungsorientierung zu finden. Die dazu gehörigen Worksheets umfassen gebündelt alle hilfreichen Schritte zur systematischen Herangehensweise an komplexe ethische Fragestellungen im Unternehmensalltag. Was darüber hinaus noch hilfreich sein kann, ist die Orientierung an einem konkreten Use-Case, der diese Schritte beispielhaft durchläuft. In einen solchen möchten wir mit Ihnen in diesem Beitrag eintauchen. Es geht um die FleetLogiServe AG und den Einsatz Künstlicher Intelligenz im Logistikbereich.
Das Unternehmen
Die FleetLogiServe AG ist seit 2001 ein etablierter Anbieter von Transport- und Logistikdienstleistungen am Rand von Berlin. Das Unternehmen ist in den letzten Jahren auf eine Größe von 150 Mitarbeitenden gewachsen. Der Fuhrpark der FleetLogiServe AG umfasst eine vielfältige Flotte aus LKW, Lieferwagen und Spezialfahrzeugen, die es dem Unternehmen ermöglicht, eine breite Palette verschiedener Dienstleistungen anzubieten.
Das Unternehmen wird von Kathrin Schwabe und Peter Hansen geführt und deckt verschiedene Bereiche ab, darunter nationale und internationale Frachttransporte, Lagerhaltung und Distribution, Spezialtransporte und Expresslieferungen. Mit dem großen Team erfahrener Fachkräfte arbeitet das geschäftsführende Duo daran, maßgeschneiderte Lösungen zu entwickeln, die den individuellen Anforderungen der Kunden gerecht werden.
Recherche zum Einsatz Künstlicher Intelligenz in der Logistik
Kathrin Schwabe und Peter Hansen besuchen jeden zweiten Mittwoch im Monat einen Stammtisch für Unternehmerinnen und Unternehmer aus der Logistikbranche in ihrer Region. Dort können sie sich untereinander vernetzen, Erfahrungen austauschen und über aktuelle Themen in der Logistik diskutieren. Immer wieder geht es auch um Einsatzmöglichkeiten Künstlicher Intelligenz. Bei diesem Thema wird häufig hitzig diskutiert.
Beim letzten Treffen hat ein befreundeter Unternehmer von der erfolgreichen Einführung eines KI-Systems zur Routenoptimierung berichtet, mit dem er seither viel Geld spart, Nachhaltigkeitsanforderungen erfüllt und die Belastung seiner Fahrer*innen reduziert.
Das ist für die beiden Geschäftsführenden der Auslöser, um Franz-Xaver Ferdinand, einen ihrer Disponenten, zu beauftragen, sich vertieft mit dem konkreten Einsatz von Künstlicher Intelligenz in ihrer Firma zu befassen. Herr Ferdinand beginnt mit einer gründlichen Recherche zu den Einsatzmöglichkeiten von KI in der Logistik. Dafür liest er Fachmagazine, besucht Online-Kurse und nutzt Berichte von Technologiepartnern. Er fasst die gewonnenen Erkenntnisse in einer Präsentation zusammen, in der er Frau Schwabe und Herrn Hansen die vielfältigen Einsatzmöglichkeiten vorstellt. Gemeinsam diskutieren sie, was sie genau erreichen wollen, wie eine sinnvolle Umsetzungsstrategie aussehen könnte und worauf sie dabei achten müssen. Es wird schnell deutlich, dass eine Einführung von KI-Systemen breite Auswirkung auf das Unternehmen hat und nahezu alle Arbeitsbereiche und die gesamte Belegschaft betreffen wird.
Schritt 1: Fragestellung zur Einführung von KI im Logistikunternehmen
Kathrin Schwabe und Peter Hansen sind sich einig: Sie wollen im Wettbewerb mithalten können und gleichzeitig einen Beitrag zur ökologischen Transformation leisten, indem sie umweltfreundlicher agieren. Dafür wollen sie eine oder mehrere KI-Lösungen einsetzen. Sie stehen nun vor folgenden Fragestellungen:
- Was genau wollen wir mit KI erreichen?
- In welchen Bereichen lässt sich KI bei der FleetLogiServe AG einsetzen und welche davon wollen wir bespielen?
- Wie genau lässt sich das dann umsetzen, worauf müssen wir achten?
Peter Hansen hatte vor einiger Zeit an einem Workshop zum Thema „Verantwortungsvolles Unternehmertum“ teilgenommen und hat dort u.a. etwas zu den ethischen Implikationen des Technologieeinsatzes erfahren. Er findet es sinnvoll, diese Dimensionen in die Entscheidungsfindung einzubeziehen und braucht nicht lange, um auch Kathrin Schwabe davon zu überzeugen.
Schritt 2: Diskurs gestalten
Die beiden Geschäftsführenden überlegen nun gemeinsam, wer Teil der Diskussionen um den Einsatz von KI im Unternehmen sein soll.
Klar ist, dass sie Mitarbeitende aus allen Abteilungen einbeziehen wollen. Die Geschäftsführung arbeitet zudem seit dessen Gründung auch sehr gut mit dem Betriebsrat zusammen, der sich immer wieder auch mit der Strategie des Unternehmens befasst. Dieser soll also auch an den Diskussionen beteiligt sein.
Außerdem sind ihnen fundierte und differenzierte Meinungen wichtig. Sie möchten also auch mindestens eine KI-Expertin oder einen KI-Experten an Bord haben, der oder die eine umfassende Perspektive, auch zu ethischen Fragestellungen, einbringt. Peter Hansen erinnert sich an den Experten Holger Schneider. Dieser hatte einen Workshop zu verantwortungsvollem Unternehmertum geleitet, den Herr Hansen vor einigen Monaten aus Interesse besucht hatte. Holger Schneider erklärt sich gerne bereit, das Unternehmen bei einer Entscheidungsfindung zum Einsatz von KI zu unterstützen.
Auch die Kundenperspektive soll mit einbezogen werden. Dafür fragen die beiden Geschäftsführenden drei langjährige Auftraggeber an. Um einen Anreiz für die Beteiligung mit ca. einem Tag Zeitaufwand zu schaffen, sichern sie den Kunden einen Erlass von 1.000 € auf den nächsten Auftrag zu.
Außerdem legen sie Wert auf die Erfahrungen und Meinungen aus ihrem Branchenökosystem. Zu Stephan Herzberg aus ihrer Stammtischrunde haben sie ein langjähriges Vertrauensverhältnis und laden ihn daher mit ein.
Zudem überlegen die beiden, auch die Anbieterperspektive einzubinden, um Erfahrungen aus der praktischen Umsetzung nutzen zu können. Sie haben beim Stammtisch von einem Startup aus der Region gehört, das Unternehmen bei der Einführung von KI unterstützt. Die erfahrene und gleichzeitig frische und dynamische Perspektive finden sie ansprechend. Gleichzeitig können sie sich vorstellen, den Auftrag zur Implementierung einer oder mehrerer KI-Lösungen an das Startup zu vergeben, wenn es sie überzeugen kann.
Folgende Personen sollen also neben den Geschäftsführenden in die Entscheidungsfindung einbezogen werden:
Interne:
- Lukas Meier, LKW-Fahrer im Bereich nationale Frachttransporte
- Lena Becker, Lagerleiterin
- Franz-Xaver Ferdinand, Disponent
- David Richter, Personalleiter
- Sophia Wagner, Leiterin der IT-Abteilung
- Timo Schneider aus der Abteilung Vertrieb & Kundenservice
- Mia Fischer, die Datenschutzbeauftrage
- Emma Schmidt aus dem Qualitätsmanagement
- Peter Backhaus aus dem Kundenservice
- Thomas Hofmann, Leiter Finanzen & Controlling
- Ute Wagner, Vorsitzende des Betriebsrats
Externe:
- Fabian Wegener, Vertreter des Kunden AutoPart Innovations GmbH
- Stephan Herzberg, Geschäftsführer des Logistikunternehmens TransportExcellence GmbH
- Holger Schneider, Experte für verantwortungsvolles Unternehmertum und Corporate Digital Responsibility
- Mael Lichtwald, Key Account Manager bei CogniLogic Solutions, einem Startup für KI-Lösungen
Da im Entscheidungsfindungsprozess etliche interne und zum Teil auch sensible Informationen des Unternehmens besprochen werden sollten, beschließen die beiden Geschäftsführenden, für die einbezogenen Externen eine Verschwiegenheitserklärung aufzusetzen.
Kathrin Schwabe und Peter Hansen laden diejenigen Personen, die sie am Entscheidungsfindungsprozess beteiligen wollen, zu einem eintägigen Workshop ein, in dem zunächst die Einsatzmöglichkeiten von KI bei der FleetLogiServe AG identifiziert und diskutiert werden sollen.
Schritt 3: Handlungsoptionen/Gestaltungsalternativen identifizieren
Peter Hansen hat einen Raum in einem Seminarhotel im Grünen in der Nähe des Unternehmens gebucht. Dort kommen die eingeladenen Akteure in einer störungsfreien und neutralen Umgebung für den Workshop zusammen.
Zunächst stellt Franz-Xaver Ferdinand auch in dieser Runde die Ergebnisse seiner Recherche zu den Einsatzmöglichkeiten für KI im Logistikunternehmen vor. Ergänzt werden diese durch Mael Lichtwald von CogniLogic Solutions, dem Startup für KI-Lösungen.
Gesammelt stehen nun folgende Einsatzmöglichkeiten auf dem Flipchart:
1. Routenoptimierung und Flottenmanagement
Dynamische Routenplanung: KI-Algorithmen können Echtzeit-Daten zu Verkehr, Wetter und Baustellen analysieren, um die effizientesten Routen für Lieferungen zu berechnen. Das reduziert nicht nur die Fahrzeit, sondern auch Kraftstoffverbrauch und CO2-Ausstoß.
Vorhersage von Wartungsbedarf: Predictive Maintenance verwendet KI, um den Zustand der Fahrzeuge in Echtzeit zu überwachen. Dies hilft, Ausfallzeiten zu minimieren und die Lebensdauer der Fahrzeuge zu verlängern, indem Wartungen proaktiv geplant werden.
2. Lager- und Bestandsmanagement
Automatisierte Lagerbestandsführung: KI-gestützte Systeme können den Bestand in Echtzeit überwachen, Nachschubbedarf vorhersagen und automatische Bestellungen auslösen, um Überbestände oder Stockouts zu vermeiden.
Robotergestützte Kommissionierung: KI-gesteuerte Roboter können die Effizienz bei der Kommissionierung erhöhen, Fehler reduzieren und Mitarbeitende von repetitiven Aufgaben entlasten.
3. Nachfragevorhersage und Kapazitätsplanung
KI-basierte Nachfrageprognosen: Durch die Analyse historischer Daten und Markttrends können KI-Modelle zukünftige Nachfrageschwankungen vorhersagen. Dies ermöglicht eine bessere Kapazitätsplanung und hilft, Leerfahrten zu vermeiden.
4. Optimierung der Lieferketten
Lieferketten-Transparenz: KI kann Daten aus verschiedenen Quellen integrieren, um eine End-to-End-Sicht auf die Lieferkette zu bieten. Dies hilft, Engpässe zu identifizieren und proaktiv zu adressieren.
Intelligente Vertragsmanagement-Systeme: Durch den Einsatz von KI für die Analyse und das Management von Lieferantenverträgen können Unternehmen bessere Konditionen aushandeln und Compliance sicherstellen.
5. Reduktion des CO2-Ausstoßes
Analyse und Optimierung des Kraftstoffverbrauchs: KI-Tools können Fahrverhalten analysieren und Empfehlungen geben, um den Kraftstoffverbrauch zu minimieren.
CO2-Fußabdruck-Tracking: KI-gestützte Plattformen ermöglichen es Unternehmen, ihren CO2-Ausstoß präzise zu berechnen und Reduktionsziele zu setzen.
6. Kundeninteraktion und Serviceverbesserung
Chatbots und virtuelle Assistenten: KI kann zur Automatisierung von Kundenserviceaufgaben eingesetzt werden, um schnelle und effiziente Antworten auf Kundenanfragen zu bieten.Personalisierte Angebote: Durch die Analyse von Kundendaten können KI-Systeme maßgeschneiderte Lösungen und Angebote erstellen, die den Bedürfnissen und Anforderungen der Kunden entsprechen.
Im nächsten Schritt geht es darum, eine Auswahl an Einsatzmöglichkeiten zu treffen, die für die FleetLogiServe AG mit ihren Mitarbeitenden und Kunden sinnvoll sind.
Schnell wird klar, dass v.a. die Aspekte Umweltfreundlichkeit und Effizienz im Vordergrund stehen sollen.
Im Diskurs werden nun auf dem Flipchart diejenigen Möglichkeiten rot hervorgehoben, die die zukünftig eingesetzte(n) KI-Lösung(en) bieten soll(en). Daraus lässt sich auch gut ein Anforderungskatalog für potenzielle Anbieter ableiten.
1. Routenoptimierung und Flottenmanagement
Dynamische Routenplanung: KI-Algorithmen können Echtzeit-Daten zu Verkehr, Wetter und Baustellen analysieren, um die effizientesten Routen für Lieferungen zu berechnen. Das reduziert nicht nur die Fahrzeit, sondern auch Kraftstoffverbrauch und CO2-Ausstoß.
Vorhersage von Wartungsbedarf: Predictive Maintenance verwendet KI, um den Zustand der Fahrzeuge in Echtzeit zu überwachen. Dies hilft, Ausfallzeiten zu minimieren und die Lebensdauer der Fahrzeuge zu verlängern, indem Wartungen proaktiv geplant werden.
2. Lager- und Bestandsmanagement
Automatisierte Lagerbestandsführung: KI-gestützte Systeme können den Bestand in Echtzeit überwachen, Nachschubbedarf vorhersagen und automatische Bestellungen auslösen, um Überbestände oder Stockouts zu vermeiden.
Robotergestützte Kommissionierung: KI-gesteuerte Roboter können die Effizienz bei der Kommissionierung erhöhen, Fehler reduzieren und Mitarbeitende von repetitiven Aufgaben entlasten.
3. Nachfragevorhersage und Kapazitätsplanung
KI-basierte Nachfrageprognosen: Durch die Analyse historischer Daten und Markttrends können KI-Modelle zukünftige Nachfrageschwankungen vorhersagen. Dies ermöglicht eine bessere Kapazitätsplanung und hilft, Leerfahrten zu vermeiden.
4. Optimierung der Lieferketten
Lieferketten-Transparenz: KI kann Daten aus verschiedenen Quellen integrieren, um eine End-to-End-Sicht auf die Lieferkette zu bieten. Dies hilft, Engpässe zu identifizieren und proaktiv zu adressieren.
Intelligente Vertragsmanagement-Systeme: Durch den Einsatz von KI für die Analyse und das Management von Lieferantenverträgen können Unternehmen bessere Konditionen aushandeln und Compliance sicherstellen.
5. Reduktion des CO2-Ausstoßes
Analyse und Optimierung des Kraftstoffverbrauchs: KI-Tools können Fahrverhalten analysieren und Empfehlungen geben, um den Kraftstoffverbrauch zu minimieren.
CO2-Fußabdruck-Tracking: KI-gestützte Plattformen ermöglichen es Unternehmen, ihren CO2-Ausstoß präzise zu berechnen und Reduktionsziele zu setzen.
6. Kundeninteraktion und Serviceverbesserung
Chatbots und virtuelle Assistenten: KI kann zur Automatisierung von Kundenserviceaufgaben eingesetzt werden, um schnelle und effiziente Antworten auf Kundenanfragen zu bieten.
Personalisierte Angebote: Durch die Analyse von Kundendaten können KI-Systeme maßgeschneiderte Lösungen und Angebote erstellen, die den Bedürfnissen und Anforderungen der Kunden entsprechen.
Die klaren Vorteile der potenziellen KI-Lösungen wie Effizienzsteigerung und mehr Umweltfreundlichkeit liegen für alle Beteiligten auf der Hand. Rasch fallen bei der Diskussion um die Möglichkeiten zum KI-Einsatz aber auch Sätze wie:
Alle diese Einwürfe werden gemeinsam besprochen. Daraus leitet sich schnell ab, was den verschiedenen Stakeholdern in der Runde wichtig ist. Mael Lichtwald von CogniLogic Solutions, dem Startup für KI-Lösungen, bringt immer wieder die Erfahrungen aus anderen Unternehmen ein, in denen CogniSolutions bereits KI-Systeme integriert hat.
Holger Schneider, der Experte für verantwortungsvolles Unternehmertum, übersetzt einige der Bedenken in Themengebiete, die zu beachten sind, z.B. Grundlagenthemen wie Transparenz oder Datenschutz. Er empfiehlt, in einem nächsten Schritt zunächst eine Wertegrundlage für den Einsatz von KI bei der FleetLogiServe zu schaffen, die als Leitbild bei der Umsetzung dienen soll.
Schritt 4: Wertebasis finden
In der Diskussion rund um die Einsatzmöglichkeiten von KI sind schon viele Werte angeklungen, die den versammelten Personen für den Einsatz wichtig sind.
Peter Hansen regt an, diese zu sammeln, um sie als Grundlage für den KI-Einsatz bei der FleetLogiServe zur Hand zu haben.
Alle Beteiligten schreiben nun die Aspekte, die ihnen wichtig sind, auf Moderationskarten. Im Anschluss werden diese grob geclustert auf einer Pinnwand dargestellt :
Es ist also klar: Die FleetLogiServe will KI-Lösungen einsetzen, um die oben aufgeführten Vorteile nutzen zu können. Das aber nicht um jeden Preis: Die gemeinsam geschaffene Wertebasis bietet die Grundlage für eine ethisch reflektierte Nutzung von KI im Unternehmen.
Holger Schneider empfiehlt nun, in einem abschließenden Schritt systematisch zu betrachten, welche Auswirkungen die gesammelten Einsatzmöglichkeiten von KI auf verschiedene Personengruppen und die identifizierten Werte haben. Dafür eignet sich eine Matrix, damit man alle zu beachtenden Aspekte auf einen Blick beisammen hat.
Schritt 5: Folgenabschätzung der Einsatzmöglichkeiten vornehmen
| Einsatz-möglichkeiten | Betroffene Stakeholder | Nutznießer | Geschädigte | Auswirkungen auf Werte (+/-) |
| Dynamische Routenplanung | Fahrer*innen, Flotten-management, GF, Kunden, Partner-unternehmen, Wettbewerber | Fahrer*innen: Unterstützung, Verantwortungs-abnahme Flotten-management: Unterstützung, Verantwortungs-abnahme GF: Kostensenkung Kunden: potenzielle Kostensenkung, schnelle Lieferungen | Fahrer*innen: möglicherweise Arbeitsplatzverlust Flotten-management: möglicherweise Arbeitsplatzverlust Partner-unternehmen: Anpassung ihrer Prozesse Wettbewerber: weniger effizient, schnell und pünktlich als die FleetLogiTech | Zuverlässigkeit (+) Qualität (+) Transparenz (+) Gerechtigkeit (+) Umwelt-freundlichkeit (+) Ökonomische Effizienz (+) Vertrauen (+/-) Menschliche Kontrolle (-) Selbst-bestimmtheit (-) Flexibilität (-) |
| Vorhersage von Wartungsbedarf | MA Wartung, Partner-werkstätten, GF, Kunden | MA Wartung: Entlastung bei der Wartung Partner-werkstätten: gezieltere und planbarere Aufträge GF: Kostensenkung und Planbarkeit Kunden: zuverlässiger Service | MA Wartung: Anpassung der Prozesse, möglicher Arbeitsplatzverlust Partner-werkstätten: möglicherweise geringeres Auftragsvolumen | Zuverlässigkeit (+) Qualität (+) Umwelt-freundlichkeit (+) Ökonomische Effizienz (+) Arbeitsplatz-sicherung (-) |
| Automatisierte Lagerbestands-führung | MA Lager, GF, Partner-unternehmen, Kunden | MA Lager: Entlastung, neue Entwicklungs-möglichkeiten durch Schulungen GF: Kostensenkung und Planbarkeit Kunden: Kostensenkung und Planbarkeit | MA Lager: potenzieller Arbeitsplatzverlust Partner-unternehmen: fehlende Anpassungs-möglichkeiten und Auftragsverlust | Zuverlässigkeit (+) Qualität (+) Umwelt-freundlichkeit (+) Ökonomische Effizienz (+) Arbeitsplatz-sicherung (-) |
| Analyse und Optimierung des Kraftstoff-verbrauchs | Kraftstoff-lieferanten, GF | GF: Kostensenkung | Kraftstoff-lieferanten: Rückgang der Nachfrage nach Kraftstoff | Umwelt-freundlichkeit (+) Ökonomische Effizienz (+) |
| CO2-Fußabdruck-Tracking | MA, GF, Partner-unternehmen, Kunden | MA/GF: Image-verbesserung und Vertrauensgewinn | MA: potenziell neue Aufgaben und Belastungen zur Reduktion des Fußabdrucks Kunden: potenziell höhere Kosten Partner-unternehmen: Anpassung ihrer Prozesse | Umwelt-freundlichkeit (+) Vertrauen (+) Transparenz (+) Ökonomische Effizienz (+/-) |
| Personalisierte Angebote für Kunden | MA Kundenservice, MA Vertrieb, GF, Kunden | MA Kundenservice und Vertrieb: Entlastung GF: Umsatz-steigerung durch mehr Aufträge Kunden: Personalisierte Leistungen, Gleich-berechtigung aller Kunden, Transparenz über Angebote | MA Kunden-service und Vertrieb: potenzieller Arbeitsplatz-verlust, möglicherweise geringere Kundenbindung Kunden: geringerer menschlicher Faktor | Vertrauen (+/-) Transparenz (+) Ökonomische Effizienz (+) Gerechtigkeit (+) |
Kathrin Schwabe und Peter Hansen haben nun einen guten Überblick über die Bereiche und Ziele, in und zu denen sie KI einsetzen wollen sowie die Auswirkungen der Einsatzgebiete. Alle Beteiligten haben außerdem ein recht umfassendes Verständnis für die ethischen Aspekte, die dabei zu berücksichtigen sind, gewonnen.
Aus den erarbeiteten Unterlagen und der Diskussion lässt sich außerdem ein solider Anforderungskatalog für den Einsatz von KI bei der FleetLogiServe AG erstellen.
Schritt 6: Entscheidungsfindung: Auswahl der Handlungs- oder Gestaltungsoption
Entwicklung und Implementierung der KI-Lösung
Die beiden Geschäftsführenden beschließen, dem Startup CogniLogic Solutions den Auftrag für die Entwicklung und Implementierung der KI-Lösungen zu geben. Sie waren vom Auftreten und dem Know-how sowie dem Erfahrungswissen von Mael Lichtwald überzeugt. Dieser wiederum hat einen umfassenden Einblick in die Herausforderungen bei der FleetLogiServe AG gewonnen und weiß, was den beiden Geschäftsführenden und den weiteren Beteiligten bei der Umsetzung wichtig ist. Sophia Wagner, die Leiterin der IT-Abteilung bei der FleetLogiServe, ist ebenfalls überzeugt davon, dass die Zusammenarbeit gut funktionieren wird. Am Rande des Workshops hat sie auch schon mit Mael Lichtwald zum weiteren Vorgehen gesprochen.
Begleitung im Implementierungsprozess
Holger Schneider, der Experte für verantwortungsvolles Unternehmertum und Corporate Digital Responsibility, wird die FleetLogiServe und die CogniLogic Solutions beim Implementierungsprozess begleiten. In dem Zusammenhang wird es auch darum gehen, die weiteren Mitarbeitenden des Unternehmens gut mitzunehmen. Dabei fungieren die am Diskurs beteiligten Kolleginnen und Kollegen als Multiplikatoren, die den Prozess in ihren jeweiligen Abteilungen begleiten. Unterstützend wirkt ebenfalls der Betriebsrat. Einige Mitglieder haben u.a. auch Schulungen zum Thema Unternehmenskultur besucht und sind damit bestens geeignet, um den Beteiligungsprozess auch auf Mitbestimmungsebene zu begleiten.
Regelmäßige Reviews im langfristigen Prozess
Kathrin Schwabe und Peter Hansen ist außerdem bewusst geworden, dass die Implementierung von KI und deren Nutzung in ihrer Firma ein langfristiger Prozess sein wird. Sie beschließen, sich ein halbes Jahr nach Einführung der KI-Lösungen wieder mit einigen Personen aus der Runde zusammenzusetzen, um den Einsatz von KI in ihrem Unternehmen zu überprüfen und ggf. Anpassungen vorzunehmen. Dabei wollen sie sich bspw. anschauen, wieviel CO2 und Kraftstoff sie im Vergleich zum letzten halben Jahr eingespart haben, ob die Auslastung in der Beladung optimiert werden konnte und, welche – auch emotionalen – Auswirkungen der Einsatz von KI auf die Mitarbeitenden hatte.
Klar ist, dass bei der FleetLogiServe der Mensch Entscheidungsträger bleiben soll. KI-Systeme sollen unterstützen und unkritische Prozesse optimieren, aber steuerbar bleiben. Also: Der menschliche Faktor soll bei der FleetLogiServe bestehen bleiben.
