#232: Die KI-Transformation: Herausforderungen und Chancen für die Logistik (Miriam Kröger, Thomas Schnur, PwC)
49 Minuten
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Beschreibung
vor 2 Monaten
Heute widmen wir uns noch einmal dem Thema Künstliche Intelligenz
in der Logistik. Denn der Wirtschaftsbereich Logistik steckt voller
Herausforderungen und Problemstellungen, die heute oder in naher
Zukunft mit Hilfe von KI gelöst werden können und sollten. Wir
haben uns zwei Gäste ins Studio geladen, die Unternehmen bei der
Nutzung von KI-Anwendungen in der Logistik beratend zur Seite
stehen. Miriam Kröger ist Partnerin Digital Transformation,
Transportation & Logistics bei PwC und Thomas Schnur ist
Director, Logistics Strategy und Transformation bei PwC. Gemeinsam
mit unserem Host Boris Felgendreher diskutieren die beiden unter
anderem folgende Themen: - Der aktuelle Hype um Künstliche
Intelligenz - Der Einfluss von Gen-AI und die Bedeutung des Themas
Machine Learning für die Logistik - Der Bedarf von Unternehmen, KI
zu verstehen und die richtige Technologie zu wählen -
Herausforderungen und Chancen von KI, einschließlich
regulatorischer, kultureller und ethischer Aspekte - Die Bedeutung
der Wahl der richtigen KI-Lösung für die spezifischen Probleme
eines Unternehmens - Die hohe Fehlerquote von KI-Projekten und die
Notwendigkeit einer neuen Herangehensweise an Technologie - Die
drei wesentlichen Hebel von KI: Zugang zu Wissen, schnelle
Datenverarbeitung und Automatisierung - Wichtige Anwendungsfelder
für KI in der Logistik: Bestandsplanung, Logistikplanung,
Auftragsmanagement, Risikomanagement - Der Vergleich der
KI-Entwicklung in der Logistikbranche mit anderen Sektoren - Das
Beispiel des Claims Managements als Anwendungsbereich für KI. - Die
zunehmende Bedeutung von unstrukturierten Daten und die Fähigkeit
von KI, diese zu verarbeiten - AI-Powered Hyper-Automation - Die
Herausforderungen bei der Integration verschiedener Datenquellen
und die Bedeutung von Cloud-basierten Systemen. - Die
Zusammensetzung von Teams für KI-Projekte und die Notwendigkeit
eines Top-Down-Ansatzes - Die Herausforderungen für den Mittelstand
bei der Implementierung von KI - Konkrete Ratschläge für
Unternehmen, die KI einsetzen möchten - Beispiele für einfache
KI-Anwendungen für den Mittelstand - Die Wahl der richtigen Partner
für KI-Projekte: interne Entwicklung, Startups, etablierte
Anbieter, branchenfremde Lösungsanbieter - Praktische Demonstration
von KI-Anwendungen auf der Supply Chain CX - und vieles mehr
Hilfreiche Links: BVL Supply Chain CX: https://www.bvl.de/cx PwC:
https://www.pwc.de/de/transport-und-logistik.html Miriam Kröger auf
LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/miriamkroeger/ Thomas Schnur
auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/thomas-schnur-bb58b011/
in der Logistik. Denn der Wirtschaftsbereich Logistik steckt voller
Herausforderungen und Problemstellungen, die heute oder in naher
Zukunft mit Hilfe von KI gelöst werden können und sollten. Wir
haben uns zwei Gäste ins Studio geladen, die Unternehmen bei der
Nutzung von KI-Anwendungen in der Logistik beratend zur Seite
stehen. Miriam Kröger ist Partnerin Digital Transformation,
Transportation & Logistics bei PwC und Thomas Schnur ist
Director, Logistics Strategy und Transformation bei PwC. Gemeinsam
mit unserem Host Boris Felgendreher diskutieren die beiden unter
anderem folgende Themen: - Der aktuelle Hype um Künstliche
Intelligenz - Der Einfluss von Gen-AI und die Bedeutung des Themas
Machine Learning für die Logistik - Der Bedarf von Unternehmen, KI
zu verstehen und die richtige Technologie zu wählen -
Herausforderungen und Chancen von KI, einschließlich
regulatorischer, kultureller und ethischer Aspekte - Die Bedeutung
der Wahl der richtigen KI-Lösung für die spezifischen Probleme
eines Unternehmens - Die hohe Fehlerquote von KI-Projekten und die
Notwendigkeit einer neuen Herangehensweise an Technologie - Die
drei wesentlichen Hebel von KI: Zugang zu Wissen, schnelle
Datenverarbeitung und Automatisierung - Wichtige Anwendungsfelder
für KI in der Logistik: Bestandsplanung, Logistikplanung,
Auftragsmanagement, Risikomanagement - Der Vergleich der
KI-Entwicklung in der Logistikbranche mit anderen Sektoren - Das
Beispiel des Claims Managements als Anwendungsbereich für KI. - Die
zunehmende Bedeutung von unstrukturierten Daten und die Fähigkeit
von KI, diese zu verarbeiten - AI-Powered Hyper-Automation - Die
Herausforderungen bei der Integration verschiedener Datenquellen
und die Bedeutung von Cloud-basierten Systemen. - Die
Zusammensetzung von Teams für KI-Projekte und die Notwendigkeit
eines Top-Down-Ansatzes - Die Herausforderungen für den Mittelstand
bei der Implementierung von KI - Konkrete Ratschläge für
Unternehmen, die KI einsetzen möchten - Beispiele für einfache
KI-Anwendungen für den Mittelstand - Die Wahl der richtigen Partner
für KI-Projekte: interne Entwicklung, Startups, etablierte
Anbieter, branchenfremde Lösungsanbieter - Praktische Demonstration
von KI-Anwendungen auf der Supply Chain CX - und vieles mehr
Hilfreiche Links: BVL Supply Chain CX: https://www.bvl.de/cx PwC:
https://www.pwc.de/de/transport-und-logistik.html Miriam Kröger auf
LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/miriamkroeger/ Thomas Schnur
auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/thomas-schnur-bb58b011/
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