Künstliche Intelligenz (KI) ist einer der bestimmenden Technologie-Trends des Jahres 2024 in fast allen Bereichen unseres Lebens, aber der Software-Sektor wird sich durch diese Technologie ganz besonders wandeln. Tatsächlich nutzen nach einer Studie von Tech Jury bereits über ein Drittel der SaaS-Unternehmen (35 %) bereits KI in ihren Angeboten und weitere 42 % planen, KI in naher Zukunft einzusetzen.
In einer anderen Studie der SaaS Academy heißt es, dass bis Ende nächsten Jahres in fast jedem neuen Softwareprodukt und jeder Dienstleistung KI stecken wird – und dabei stellt Global Trade Management-Software keine Ausnahme dar.
Clemens Kriechbaumer, der bei MIC für den Bereich Data Science und die KI-Entwicklung verantwortlich ist, erläutert, was diese Trends für die Global Trade Management-Software bieten können und wie MIC diese Technologie in sein Angebot integrieren will.
Wichtigste Anwendungsfälle für KI inm Bereich von Global Trade Management-Software
Einige der faszinierendsten Anwendungsfälle für diese Technologie stützen sich auf generative KI (GenAI), die laut Clemens in den letzten Monaten immense Popularität erlangt hat. Dies wurde durch Tools wie ChatGPT von OpenAI vorangetrieben, die viel Stärkung des öffentlichen Bewusstseins für die Möglichkeiten von KI beigetragen hat.
Zwar existieren Technologie und Architektur, auf der diese Systeme beruhen, schon seit einiger Zeit, aber dank der Leistungsfähigkeit von Large Language Models (LLM) lassen sie sich jetzt so anpassen, dass sie spezifische Aufgaben wie die Klassifizierung von Zolltarifen übernehmen oder den Nutzern allgemeineren Support bieten können.
Clemens ergänzt: „Eine interessante Anwendung ist der Einsatz solcher Modelle als Agent oder Assistent für verschiedene Anwendungsfälle im Zollwesen und im globalen Handel.“ Er merkt an, dass Fortschritte in der generativen KI auch besonders nützlich für die Vereinfachung von Suchfunktionen sein werden. Dadurch könnte die Software von der herkömmlichen schlagwortbasierten Suche zu Lösungen übergehen, die tiefere semantische Bedeutungen erkennen.
Wenn Suchmuster verwendet werden, die LLM als „Dolmetscher“ einbeziehen, wird dies einen viel besseren Umgang mit Dokumenten und Daten ermöglichen. Clemens fügt hinzu, dass dies wohl eher früher als später zum Standard für die Suche werden wird.
Mit Blick auf andere Anwendungen stellt Clemens außerdem fest: „Denkbar sind auch KI-gestützte Co-Piloten für Zollanmeldungen, die mit der Bereitstellung von Vorschlägen und Anleitungen für verschiedene Felder bei der Abwicklung einer Zollanmeldung unterstützen.“ Er stellte jedoch fest, dass der Erfolg auch davon abhänge, ob diese Modelle und Technologien als Open Source verfügbar bleiben und nicht von wenigen großen Technologieunternehmen wie OpenAI/Microsoft oder Google kontrolliert werden.
Was sind die Herausforderungen bei der Einführung von KI?
Es ist natürlich klar, dass sich KI noch in der Entwicklung befindet und es gibt eine Reihe von Herausforderungen für die vollständige Akzeptanz der Technologie zu bewältigen gilt, insbesondere in regulierten Branchen, in denen die Strafen für die Nichteinhaltung von Vorschriften hoch sind.
Clemens stellte beispielsweise fest, dass die Verwendung von generativer KI, die ja auf Statistiken basiert, für Compliance- und gesetzliche Aufgaben problematisch sein kann, wenn hinter den Ergebnissen keine auf festen Gesetzen beruhende Begründung steht. Diese Details sind unerlässlich wenn es darum geht, Behörden eine Entscheidungsfindung oder Ergebnisse zu erklären. Wenn also ein KI-Tool nicht begründen kann, warum es eine bestimmte Vorgehensweise vorschlägt, kommt es für manche Situationen gar nicht infrage.
Ebenso besteht nach wie vor ein Mangel an Wissen darüber, was die tatsächlichen Fähigkeiten der KI sind, bei Usern zu unrealistischen Erwartungen führen. Clemens erklärt: „Das Verständnis von KI ist bei gewerblichen Anwender:innen und Entscheider:innen immer noch nicht sehr ausgeprägt, was den Hype um die generative KI fördert. Die eigentliche Herausforderung wird darin bestehen, die generative KI zur Schaffung nachhaltiger Geschäftswerte und Produkte einzusetzen.“
Angesichts der rasanten Fortschritte bei der KI, wird es jedoch sicher nicht mehr lange dauern, bis das Versprechen dieser Technologie Wirklichkeit wird. Erfahren Sie demnächst hier mehr darüber, wie das Data-Science-Team von MIC KI in ihre Produkte integriert.