Transparente KI So optimieren erklärbare Bilderkennungssysteme die Lieferketten

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Künstliche Intelligenz (KI, AI) kann Unternehmen an vielen Stellen der Lieferlogistik unterstützen. Ein wichtiger Faktor ist dabei allerdings die Nachvollziehbarkeit der Entscheidungen und Ergebnisse. Wie lässt sich hier Transparenz herstellen?

Ein Bilderkennungssystem im Logistikzentrum übersieht Beschädigungen an einem Paket, obwohl identische Systeme an anderen Standorten solche Schäden zuverlässig erkennen. Die KI gibt grünes Licht für den Versand – doch warum? Die Frage der Nachvollziehbarkeit von KI-Entscheidungen beschäftigt Logistikverantwortliche zunehmend. Die deutsche Logistikbranche erwirtschaftete 2023 rund 327 Milliarden Euro und zählt damit zu den größten Wirtschaftssektoren des Landes. Gleichzeitig nimmt der KI-Einsatz in Unternehmen branchenübergreifend spürbar Fahrt auf: Laut Bitkom beschäftigt sich erstmals mehr als die Hälfte aller deutschen Unternehmen mit künstlicher Intelligenz.

Doch trotz hoher Investitionen in die KI-Technologien bleibt Erklärbarkeit der KI-Entscheidungen die größte Hürde: Logistikmitarbeitende brauchen nachvollziehbare Begründungen, warum ein System Schäden übersieht oder einwandfreie Barcodes fälschlich als defekt markiert. Diese Transparenz entscheidet letztlich über die Korrektheit der Trainingsdaten, die praktische Akzeptanz und den Nutzen der Technologie. Hier setzt Explainable AI (XAI) an: Methoden, die sichtbar machen, warum ein Modell eine bestimmte Entscheidung trifft. Nur wenn Mitarbeitende diese Gründe nachvollziehen können, steigt die Akzeptanz – und Unternehmen können Fehlerquellen erkennen, die Genauigkeit erhöhen und Verzerrungen in den Trainingsdaten aufdecken.