Die Rolle von KI für die Zukunft Ihrer Lieferkette: Chancen und Risiken

Es mangelt nicht an Medienberichten über das generationenprägende Investment, das Unternehmen auf das Wertversprechen von Künstlicher Intelligenz setzen. Weniger detailliert wurde bislang analysiert, welche Unternehmen ihr Investitionsbudget tatsächlich in diese entstehenden Plattformen lenken und für welche konkreten Geschäftsprozesse. Während klar ist, dass Tech-Giganten wie Meta, Alphabet und Microsoft mit Milliardeninvestitionen mit Nachdruck auf die Technologie setzen, erfordert die Einschätzung des Wachstums künstlicher Intelligenz jenseits der Fortune 500 eine differenziertere Betrachtung. 

Ein Geschäftsprozess, in dem die KI-Akzeptanz 2024 deutlich zugenommen hat, ist das Lieferkettenrisikomanagement (Supply Chain Risk Management, SCRM). Laut einer Umfrage von Gartner zu Beginn dieses Jahres setzen bereits 40 % der leistungsstärksten Lieferkettenorganisationen entweder KI oder Machine Learning (ML) für die Bedarfsprognose ein. Fast ein Drittel nutzt die Technologie zudem für die Lieferkettenplanung. Ein Bericht des Forschungsunternehmens Zero100 verdeutlicht im Sommer eine noch weitere Verbreitung: Das Unternehmen für Lieferketten-Intelligenz fand heraus, dass etwa 9 von 10 großen Unternehmen bereits mit der Nutzung von KI in ihren Lieferketten experimentieren. 

Ungeachtet dieser hohen Zahlen ist es jedoch noch zu früh, mit Gewissheit zu erklären, dass KI in den kommenden Jahren zu einem unverzichtbaren Bestandteil des Lieferkettenrisikomanagements wird. Aber dass es bislang keinen einheitlichen Konsens über die Rolle künstlicher Intelligenz in den Lieferketten der Zukunft gibt, heißt nicht, dass sich Hersteller nicht bereits heute mit diesen Tools vertraut machen sollten. Denn selbst wenn sich die Unternehmenswelt noch mitten im „KI-Kindergarten“ befindet – also noch auf die von vielen erhofften, lukrativen Erträge wartet – können Firmen sich schon jetzt strategisch aufstellen, um in zwei, drei oder fünf Jahren einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil zu erzielen. Dieser Vorsprung beginnt damit, zu verstehen, wie diese dynamischen Technologien in Ihr Geschäftsmodell und Ihre strategischen Ziele passen – und welche Bandbreite an Ergebnissen sie bieten können.  

Wie KI die Resilienz der Lieferkette verbessert 

Obwohl Künstliche Intelligenz weiterhin als experimentelles Produkt präsentiert wird, dessen Nutzen eher hypothetisch erscheint, haben prädiktive KI, Machine Learning und andere KI-Tools bereits nachweisliche Anwendungsfälle für das SCRM geschaffen. Wie IBM formuliert: „Mit KI ausgestattete Lieferkettensysteme helfen Unternehmen, Routen zu optimieren, Abläufe zu straffen, die Beschaffung zu verbessern, Engpässe zu minimieren und Prozesse vollständig zu automatisieren.“

Dank ihrer Fähigkeit, enorme Mengen an Daten zu durchforsten und große Mengen an Dokumenten und Dateien zu analysieren, können diese Plattformen Fachkräften wertvolle Dienste leisten – etwa beim Aufbau von Lieferkettentransparenz, bei der Weiterentwicklung der Strategie oder der Risikominderung. Unter idealen Bedingungen kann KI diesen Prozessen erheblichen Mehrwert verleihen, indem sie Einkaufsprofis erlaubt, Lieferketten mit gesteigerter Präzision einzusehen und daten- sowie kontextbasierte Entscheidungen zu treffen. 

Stärkt die Lieferkettentransparenz

Einer der wirksamsten Hebel für belastbare Lieferketten ist Transparenz. Sourcing- und Beschaffungsteams, die sowohl direkte Lieferanten als auch Tier-2-, Tier-3- und weitere Unterlieferanten abbilden können, sind besser in der Lage, Hersteller zu prüfen, Risiken zu analysieren, Transparenz zu erreichen und regulatorische Vorgaben einzuhalten. Lieferkettentransparenz ist somit im Risikomanagement praktisch ein unschätzbares Gut. 

Wie wir bei Z2Data ausführlich behandelt haben, stellt die für echte Transparenz notwendige präzise Lieferkettenkartierung für die meisten Unternehmen seit jeher eine große Herausforderung dar (nur etwa 20 Prozent der Hersteller verfügen über durchgängige Transparenz bis zu Tier-2-Lieferanten). Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, diesen Zustand zu ändern und jahrzehntelange Rückstände der Industrie gegenüber immer komplexeren Lieferketten aufzuholen. KI-Plattformen können Dateien, Dokumente und das Internet durchforsten, um Schlüsseldokumente wie Auftragsbestätigungen, Belege, Frachtbuchungen oder Chain-of-Custody-Nachweise zu beschaffen. Nach Sicherung dieser Dokumente extrahieren die Tools relevante Daten und liefern Unternehmen die Infos für eine umfassende Lieferkettenkartierung. Die entstandenen Karten dringen tiefer in die Lieferantentiers der Hersteller ein und machen bisher unbekannte Partner sichtbar. 

Diese Fähigkeiten sind noch nicht ausgereift, da KI-Anbieter ihre Plattformen derzeit durch die Frühphase der Entwicklung steuern. Doch kleinere Startups trainieren bereits spezialisierte KI-Modelle, um die Lieferkettenkartierung mit öffentlichen, privaten, strukturierten und unstrukturierten Daten durchzuführen.

Erhöht die Lieferketten-Diversifizierung 

Auf den ersten Blick scheint die effektive Identifizierung von Alternativlieferanten nicht unbedingt eine klassische Stärke einer KI-Plattform zu sein. Schließlich ist die Auswahl neuer Lieferanten und das Aufsetzen von Partnerschaften ein vielschichtiger Prozess, der Recherche, Analyse, Bewertung und – zumindest teilweise – menschliches Urteilsvermögen erfordert. 

Doch tatsächlich unterstützen KI-Tools seit Jahren die schnelle und gezielte Suche nach Lieferanten. Eine Studie von McKinsey & Co. aus 2021 belegt, dass mit Machine-Learning-Algorithmen Lieferantensuchen, die früher einen Monat oder länger dauerten, in rund einer Woche erledigt werden konnten. Einkaufsexperten speisten das KI-Tool mit Suchkriterien und zusätzlichen Anforderungen wie geografischen Einschränkungen. Basierend auf einem großen Lieferantendatensatz aus öffentlichen und privaten Quellen sowie etablierten Datenbanken analysierte das ML-Tool die Kandidaten und reduzierte die Auswahl auf unter 100. McKinsey schreibt: „Dieser iterative Ansatz ermöglicht Suchtools eine bislang unerreichte Geschwindigkeit und Präzision, sodass sie in wenigen Stunden aus Millionen Einträgen eine Shortlist möglicher Lieferanten finden.“

Wer das Potenzial einer KI-Plattform für diese weitreichenden Lieferantensuchen in wenigen Tagen oder Stunden ausschöpft, stärkt die Resilienz der eigenen Lieferkette. Die Effizienz dieser Tools versetzt Hersteller in die Lage, Dual Sourcing auf vielen Ebenen der Lieferkette zu praktizieren – etwas, das mit manuellen Methoden für Dutzende oder Hunderte Direktlieferanten praktisch unmöglich wäre. Durch den schnellen und umfassenden Suchprozess können Unternehmen diese zentrale SCRM-Maßnahme umsetzen, ohne ihre Ressourcen auszureizen. 

Ermöglicht präzisere Bedarfsprognosen

Während Experten für Lieferkettenresilienz in den letzten Jahren verschiedene Einsatzfelder für KI-Modelle geprüft haben, kommt die Technologie wahrscheinlich am häufigsten bei der Bedarfsprognose zur Anwendung. Wie bereits in einem früheren Beitrag erläutert, ist die Bedarfsprognose seit jeher ein kritischer Aspekt im Lieferkettenmanagement, da Hersteller mittels historischer und Echtzeit-Verkaufsdaten den Bedarf an bestimmten Produkten und Beständen vorherzusagen versuchen.

Die von Menschen generierte Bedarfsprognose war jedoch stets durch die Menge der berücksichtigten Daten und Analysekompetenz begrenzt. Begrenzte Bandbreite führt häufig zu Prognosen, die auf unvollständigen Datensätzen oder fehlerhaften Analysen beruhen. Prädiktive KI ist für genau diese Aufgaben besonders geeignet: Solche Plattformen können riesige Verkaufsdatenmengen analysieren, Muster und Trends erkennen und umsetzbare Bedarfsschätzungen liefern. Mithilfe künstlicher Intelligenz im Lieferkettenkontext können Hersteller optimalere Bestandsniveaus sichern; so sinkt das Risiko von Fehlmengen und Überschüssen, was die betrieblichen Abläufe vor kostspieligen Schwankungen schützt. 

Risiken für die Resilienz der Lieferkette durch KI 

Die neue Generation der KI-Tools wird häufig als revolutionäre Technologie gefeiert, die Produktivität drastisch steigert und Unternehmen Millionen an zusätzlichem Umsatz bescheren soll. Die Realität ist allerdings, dass der Einsatz von künstlicher Intelligenz auch neue Risiken mit sich bringt. Diese Gefahren sind Lieferkettenprofis bewusst: In Lehigh Universitys aktuellem Business Supply Chain Risk Management Index für das vierte Quartal 2024 wurde KI mehrfach als bedeutende aufkommende Bedrohung benannt. Brancheninsider äußerten Sorgen, wie KI- und ML-Lösungen Cybersecurity-Risiken verstärken, große Umbrüche auslösen oder sogar von Kriminellen missbraucht werden könnten. Insgesamt zeigt der Bericht einmal mehr die zwei Seiten der KI: Während die Technologie Disruptionen mindern kann, führt ihr großflächiger Einsatz bei geringer Aufsicht zu neuen, teils unerwünschten Unwägbarkeiten. 

Modelle, die auf mangelhaften Daten trainiert werden

Nach beinahe zwei Jahren breiter Nutzung und massiver Medienpräsenz sind die Schwächen generativer KI-Modelle wie ChatGPT allgemein bekannt. Trotz enormer Rechenleistung und der Fähigkeit, riesige Datenmengen zu verarbeiten, bestehen zu Wahrheit und Faktenlage oft nur lose, wenig verlässliche Beziehungen. Die Ursache liegt auf der Hand: Da die Modelle mit Gigabytes an Daten aus Wikipedia, Onlinepublikationen und unzähligen Webquellen trainiert werden, spiegeln sie deren Inkonsistenz und Unzuverlässigkeit wider. 

Diese Faktenfehler und sogenannten „Halluzinationen“ mögen bei Bagatellaufgaben wie E‑Mails, Zusammenfassungen oder Schulaufsätzen meist harmlos sein. Doch beim Einsatz von KI für komplexere Projekte – etwa für die Lieferkettenkartierung oder die Suche potenzieller Lieferanten – können Ungenauigkeiten gravierende Folgen haben. Hersteller und Einkaufsverantwortliche können es sich nicht leisten, basierend auf Fehl- oder Fantasiedaten zu handeln, da dies Zeit und Ressourcen vergeudet. Im schlimmsten Fall können durch KI‑generierte Fehler sogar regulatorische Probleme entstehen. Deshalb gilt derzeit: Sämtliche von diesen Tools erzeugten Inhalte – von Text bis Lieferkettenkarten, Sub-Tier-Lieferanten und Lieferantenlisten – sollten stets von erfahrenen Experten geprüft werden.

Anstieg der Cybersecurity-Risiken 

In einer Pressemitteilung zur Veröffentlichung eines aktuellen Supply Chain Risk Management Index wies Professor Zach. G. Zacharia von der Lehigh University darauf hin, wie viele Brancheninsider einen Zusammenhang zwischen KI und zunehmenden Cyber-Bedrohungen befürchten: „Die Lieferketten-Profis sind besorgt über Cyberangriffe, Datenmanipulation, Datendiebstahl, Computerviren und insbesondere darüber, wie generative KI die Angriffsflächen ihrer Unternehmen erhöhen könnte“, mahnt er. 

Lehighs Branchenumfrage könnte sich als sprichwörtlicher „Kanarienvogel in der Kohlenmine“ erweisen, der auf eine bevorstehende Krise bei Cyberangriffen durch KI hinweist. Die Befragten befürchteten, dass die neuen Tools Cyberkriminellen neue Möglichkeiten eröffnen, mit steigender Frequenz ausgefeiltere und schädlichere Angriffe zu orchestrieren. Und wie Zacharia zudem andeutet, könnte die zunehmende Nutzung künstlicher Intelligenz im Lieferkettenrisikomanagement auch interne Risiken begünstigen – indem die KI-Systeme selbst als Ziel von Datenmanipulation oder -missbrauch durch Angreifer fungieren. 

Umgang mit dem durch KI transformierten SCRM-Landschaft 

Auch wer noch mit Vorsicht, Diskretion und sorgfältiger Planung vorgeht, wird als Unternehmen im Lieferkettenmanagement in naher Zukunft immer stärker unter Druck geraten, eine unternehmensweite Strategie für die Integration und Nutzung von KI zu entwickeln. Die Risiken, in diesem dynamischen Feld den Anschluss zu verlieren, sind schlicht zu groß, die Chancen für Frühstarter zu attraktiv. Wie es ein Kommentator im Lehigh University Supply Chain Risk Management Index pointiert zusammenfasst: „Die Anpassung an die sich wandelnde KI-Landschaft und das Nutzen von KI werden zukünftig über den Geschäftserfolg entscheiden.“

Hersteller, die sich für die Potenziale von KI interessieren, aber noch nicht sicher sind, ob sich der Aufwand lohnt, finden einen Großteil desselben Nutzens in einer praxisbewährten Resilienz-Lösung für die Lieferkette. Die branchenführende Plattform Z2Data bietet zahlreiche SCRM-Funktionen wie Part-to-Site-Mapping, umfangreiche Daten zu Tier-1-, 2- und 3-Lieferanten sowie detaillierte Risikoanalysen für einzelne Produktionsstandorte. Darüber hinaus werden die Datenbanken von Z2Data von erfahrenen Profis gepflegt und geprüft, die seit Jahren in der Lieferkette für elektronische Bauelemente tätig sind – wodurch das Risiko fehlerhafter Daten oder schädlicher Fehlinformationen nahezu ausgeschlossen ist. 

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