Paretos-Gründer Heilig: „Jede Technologie muss zum Anwendungsfall passen“

Artikel von Patrick Schlereth

• 2 Std. • 5 Minuten Lesezeit

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„Unser Ansatz läuft nicht auf einen KI-Autopiloten hinaus“, sagt Thorsten Heilig.© Friedemann Hertrampf

Herr Heilig, was ist Decision Intelligence überhaupt?

Decision Intelligence ist die Art, wie KI dem Menschen helfen kann, regelmäßig wiederkehrende Entscheidungen in Unternehmen zu verbessern. Das lässt sich in drei Stufen unterteilen, in denen die Technologie unterschiedlich stark eingreift: Support, Augment, Automate. In der ersten Stufe werden etwa Prognosen zur Verfügung gestellt, die mir als Unternehmer einen Überblick darüber geben, was und wie viel ich morgen verkaufen werde, und damit zu besseren Entscheidungen führen. Augmentation, die zweite Stufe, funktioniert ungefähr so wie Netflix. Man bekommt mehrere Vorschläge, etwa zur Nachbestellung von Artikeln, und kann diese dann beliebig anpassen. In der dritten Stufe läuft alles automatisiert, die Maschine entscheidet selbständig, wie viele Artikel nachbestellt werden – und der Mensch muss nur noch das Monitoring im Blick haben und kann sich auf Anomalien und Anpassungen konzentrieren.

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Wie funktioniert das technisch?

Wir bei Paretos sind große Verfechter des Gedankens, dass jede Technologie zum Anwendungsfall passen muss. Das ist der wesentliche Unterschied zu den Large Language Models, die sich auf vielfältige Weise nutzen lassen. In der ersten KI-Welle gab es genau ein Modell, auf das alles draufgeworfen wurde, jetzt geht der Trend zu differenzierten Modellen für differenzierte Anwendungen. Als Nutzer merkt man dabei nicht, dass unter der Haube mehrere Modelle arbeiten, die ihre Arbeitsschritte am Ende zu einem Ergebnis zusammenführen. So ist es auch bei uns: Wir arbeiten mit Transformer-Modellen, aber auch mit linearen Modellen, die dann automatisiert dem Anwendungsfall oder sogar einzelnen Produktgruppen zugewiesen werden. Language Models kommen bei uns somit höchstens ergänzend im Maschinenraum zum Einsatz, um ähnliche Produkte zu finden oder Bilder auszulesen.

Sie arbeiten mit Traditionsunternehmen wie Otto und Edeka zusammen. Ist das nicht ein massiver Veränderungsprozess?

Genau. Das ist auch der Grund, warum unser Tool sehr iterativ aufgebaut ist. Wir glauben, dass es nicht mehr modern ist, in ewig langen Projekten zu denken, bei denen man nach zwei Jahren sagt: ‚Können wir jetzt endlich anwenden, was wir da entwickelt haben?‘ Dafür hat sich die Dynamik zu stark verändert. Es sind nicht nur große Einflüsse wie die Situation im Suezkanal, die sich auf die Lieferketten auswirken, sondern auch Tagtägliches. Die Produktvielfalt nimmt zu, das Kundenverhalten wird durch Marketingaktionen beeinflusst, die Produktion ist verschiedenen Störfaktoren ausgesetzt. Wir haben das mal für einen Kunden genau durchgerechnet: Da gab es mehr Optionen, die Lager zu bestücken, als es Sterne im Universum gibt. Insofern stellt sich die große Transformation natürlich nicht auf einen Schlag ein, sondern Stück für Stück. Wenn wir den Unternehmen mit unserem Ansatz schnell einen finanziellen Mehrwert liefern können, kommt damit oft die Lust auf mehr.

Ist Decision Intelligence der Ansatz, der die Arbeitswelt in den nächsten Jahren umkrempeln wird?

Zumindest glaube ich, dass Unternehmen ein existenzielles Risiko eingehen, wenn sie sich das Thema nicht anschauen. Anfangs haben wir mit Vorbehalten und Ängsten gerechnet, weil sich der Mensch möglicherweise entmachtet fühlt, aber das hat sich nicht bewahrheitet. Im Gegenteil: Überall gibt es so viel zu tun, die Firmen sind froh um jeden Kollegen, auch wenn er eine Maschine ist. Die Zusammenarbeit mit den Vorteilen der KI gibt den Unternehmen die Möglichkeit, den Menschen strategischere Rollen zuzuteilen.

Fühlt sich mancher Konzernchef dadurch nicht trotzdem entmachtet?

Klar, die Gefahr besteht. Deswegen ist Decision Intelligence auch mit Kulturarbeit verbunden, für viele Unternehmen ist das neu. Wichtig ist erstens: Unser Ansatz läuft nicht auf einen KI-Autopiloten hinaus, der das Unternehmen ganz allein lenkt. Die Entscheidungsgewalt bleibt beim Menschen. Zweitens zeigt der Einsatz von Decision Intelligence den Unternehmen, wie ineffizient sie vorher waren und wie effizient sie werden können. In einer angespannten Marktlage ist das umso wichtiger.

Können ihre Kunden einsehen, wie die KI zu ihren Lösungsvorschlägen kommt?

Generell nehmen wir das Thema Transparenz sehr ernst: Wir müssen als Gesellschaft lernen, mit neuen Technologien umzugehen. Auch mit unserem Tool sehen wir uns da in der Verantwortung. In der Debatte wird oft über Transparenz auf technologischer Ebene gesprochen, was für Fachkundige sicher interessant ist. In unserem Fall ist es vor allem wichtig, dass die Unternehmen einsehen können, welche Daten genau verwendet wurden – und ob z.B. auch regionale Feiertage mit eingepreist sind.

Können Sie ein Beispiel geben, wie Sie den Unternehmen konkret helfen?

Im Fashionbereich arbeiten wir etwa mit Armedangels und Lascana zusammen und helfen bei der Prognoseplanung. Hier gilt es, viele Faktoren zu berücksichtigen: verschiedene Kleidungsgrößen, Saisonalität, Retouren, Verkaufsspitzen zum Black Friday und ähnliches. Mithilfe dieser Daten können wir individualisierte Prognosen für den Abverkauf der nächsten Wochen oder Monate erstellen, je nachdem, wie der Kunde es wünscht. Aus dieser Prognose ergibt sich die Frage: Was und wie viel muss ich nachbestellen? Auch hier kann die Lage komplex sein: Das Unternehmen hat möglicherweise Mindestbestellmengen bei den Zulieferern oder ein geschichtetes Lagersystem mit Zentrallager und mehreren Versandlagern. Hier kommen unsere Optimierungsalgorithmen zum Einsatz und sagen voraus, wie sich das Inventar optimal verwalten lässt.

Inwiefern ist Paretos in seinem Geschäftsmodell von den Regularien des europäischen AI Acts betroffen?

Der betrifft uns nicht so sehr, weil wir in einem anderen Umfeld arbeiten als die großen Sprachmodelle, die alle Daten auf Verdacht abschöpfen. Unser Prinzip hingegen ist ‚privacy by design‘: Wir suchen uns spezifische Daten anhand der konkreten Anwendungsfälle. Insofern sind wir auch gut vorbereitet auf Szenarien in der Zukunft, in denen sich möglicherweise die Frage stellt, welche Technologien sich angesichts angespannter wirtschaftlicher Verhältnisse überhaupt noch nutzen lassen.

Müssen wir umdenken, weg vom Hype um ChatGPT und hin zu konkreteren Anwendungsfällen, in denen KI zum Einsatz kommt?

Es geht nicht nur um die Linie der Politik, sondern auch um die Unternehmen selbst. Eine internationale Studie der Boston Consulting Group zeigt, dass 60 Prozent der Unternehmen kein strategisches Monitoring über die eigenen KI-Initiativen hat. Natürlich ist es mutig, neue KI-Lösungen schnell einzusetzen, aber man sollte auch anhand klarer Zielvorgaben messen, was die neue Technologie genau bewirkt. Vor zwei Jahren dachte ich noch, das seien die Geburtsschwierigkeiten, mittlerweile wundert es mich ein wenig.

Was würden Sie sich von der Politik wünschen?

Sie sollte kein Negativbild malen darüber, wie weit Europa bei den großen Sprachmodellen abgehängt ist, sondern den Blick darauf richten, wo wir jetzt schon stark sind. Es gibt so viele großartige Unternehmen und Technologie in Europa, mit der wir riesigen Mehrwert schaffen können, was sich wiederum positiv auf unsere Wettbewerbsfähigkeit auswirkt. Die Frage ist: Wie gut können vielversprechende Geschäftsideen skalieren? Amerikanische Anbieter sind vielleicht nicht technisch besser, haben aber immer einen Wettbewerbsvorteil, weil sie um das X-fache gefördert werden. Um da ansatzweise mitzuhalten, braucht es jede Unterstützung, die wir kriegen können.