Interview mit Kamil Rodoper, Forto: „Generative künstliche Intelligenz kann nur ein Teil der Lösung sein“

Wie lässt sich generative künstliche Intelligenz nutzen, um Prozesse in der Logistik effizienter zu machen? Kamil Rodoper, Chief Product Officer bei der Digitalspedition Forto, erprobte die Potenziale mit Anwendungen im eigenen Haus. 

Kamil Rodoper ist Chief Product Officer der Digitalspedition Forto. (Bild: Forto)
Kamil Rodoper ist Chief Product Officer der Digitalspedition Forto. (Bild: Forto)
Therese Meitinger

LOGISTIK HEUTE: Welche Rolle spielt künstliche Intelligenz für die Produktstrategie von Forto?

Kamil Rodoper: Dank ChatGPT und generativer künstlicher Intelligenz ist KI gerade in aller Munde, tatsächlich ist die Technologie nicht neu. Bei Forto investieren wir seit 2018 in künstliche Intelligenz, haben sie vor allem genutzt, um auf unserer Plattform Prognosen zu treffen – zum Beispiel dazu, bei welchen Ladungen oder Accounts wahrscheinlich Ansprüche auf Gutschriften entstehen. Diese Fälle werden dann geflaggt und von einem Operator bearbeitet, sodass der Grund für die Credit Notes adressiert werden kann, bevor der Anspruch entsteht. Seit 2022 kam bei uns das Thema generative Künstliche Intelligenz immer wieder auf – und wir haben uns überlegt, wie wir uns dem Thema strukturiert widmen sollen.

Wie haben Sie Anwendungsfälle von generativer KI ausgemacht, die zu Forto als digitaler Spedition passen?

Uns war wichtig, dass wir die Technologie nutzen, um konkrete Probleme anzugehen, die Kunden, Operations, Zulieferer oder unsere interne Geschäftsstruktur betreffen. Was kann die Technologie dafür leisten und wie können Lösungen aussehen? Wir haben Vordenker mit Domänenauswissen aus den verschiedenen Abteilungen – Operations, Beschaffung, Marketing und Finanzen –, aus unterschiedlichen europäischen Ländern sowie China zu einem Workshop eingeladen. Bei diesem hat unser Tech-Team über die Technologie informiert und wir haben gemeinsam nach möglichen Use Cases Ausschau gehalten. Von 46 definierten Use Cases wurden die drei priorisiert, die sich mit dem geringsten Aufwand umsetzen lassen und die einen direkten Einfluss auf das Geschäft haben.


Welche Use Cases haben Sie identifiziert?

Wie die Logistik selbst ist auch die Datenstruktur dahinter sehr fragmentiert. Es wird viel über E-Mails kommuniziert, an die viele unterschiedliche Dokumente, Bilder oder Screenshots angehängt sind. Ein digitaler Vorgang, der aber einer analogen Logik folgt. Wir wollten so ein System aufbauen, das den Kontext der E-Mails und der Anhänge versteht, die Information anstelle des Operators extrahiert und sie in ein System einträgt. Wir haben mit der Arrival Notice – Eingangsbestätigung – angefangen, da sie bei jeder Ladung ausgestellt wird und damit ein hohes Volumen ausmacht. 20 Dokumenttypen fallen in diese Kategorie. Wir haben mittlerweile einen Dokumenttyp integriert und damit unsere operative Effizienz um vier Prozent verbessert. 2024 sollen die anderen Dokumenttypen folgen.

Was steckt technologisch dahinter?

Generative KI ist mit Blick auf Logistik noch restriktiv und kann nur Teil der Lösung sein. Wir mussten also einige KI-Technologien zusammennähen, um den Prozess von Anfang bis Ende automatisieren zu können. Sobald die E-Mail im Postfach eingeht, liest ein System den Inhalt der E-Mail und der Anhänge aus, extrahiert den Kontext und die Datenfelder. Wenn die Information aus einem Bild extrahiert werden soll, braucht es OCR. Die Datenfelder, die aus den E-Mails extrahiert wurden, sind womöglich nicht dieselben, die wir in unserem TMS nutzen. Um die Datenfelder zueinander zu matchen, nutzen wir Fuzzylogik. Um die gemappten Datenfelder automatisiert zu aktualisieren, haben wir eine Robotic-Process-Automation-Anwendung gebaut, die das TMS öffnet und die Daten einträgt.

Wie sehen weitere Anwendungen aus?

Eine Anwendung bezieht sich darauf, den ganzen Buchungsprozess zu automatisieren. Sie ist quasi eine Erweiterung des ersten Cases, an deren Ende ein ausgelöster Auftrag steht. Eine andere greift den Impuls unserer Sales-Abteilung auf, dass es immer aufwendiger wird und immer detailliertere Informationen benötigt, um Abschlüsse zu erzielen. Wenn der Vertriebler vor dem Kundenbesuch zahlreiche Dokumente und Notizen durchgehen muss, frisst das Zeit. Wäre eine kurze Zusammenfassung je nach Bedarf nicht sinnvoller? Wir haben dann OpenAIs Schnittstellen an unser System angedockt und ein Slack-basiertes Nachrichtensystem aufgebaut, das es erlaubt, Zusammenfassungen oder konkrete Details zum Kundenbesuch abzufragen. Auch Informationen über Wettbewerber können so abgefragt werden. Die Informationen werden dann als Sprachnachricht ausgegeben, damit der Vertrieb sie unterwegs im Auto abhören kann.

Wo sehen Sie Begrenzungen bei der Anwendung von generativer KI?

Die Technologie entwickelt sich mit enormer Geschwindigkeit. Probleme wie das Fabulieren von ChatGPT, in denen Large Language Models Informationen erfinden zu scheinen, lassen sich durch eine Begrenzung des Anwendungsgebiets umgehen. Die größere Herausforderung liegt jedoch darin, dass Menschen ein Verständnis davon entwickeln, welche Art von Geschäftsproblemen die Anwendung lösen kann. Deswegen war es mir so wichtig, konkrete Lösungen in die Anwendung zu bringen. Natürlich kann man einen Chatbot bauen und damit ein Problem lösen. Aber hilft das wirklich, um sich effizient in einem dokumentenintensiven und fragmentierten Wirtschaftsfeld wie der Logistik zu bewegen?

Die Fragen stellte Therese Meitinger.

Über Kamil Rodoper

Nach 18 Jahren im Silicon Valley schloss sich Kamil Forto an, um die strategische Ausrichtung seiner Produktsuite festzulegen. Aufgrund seiner Erfahrungen bei Lyft, Glassdoor und Microsoft ist Kamil kein Unbekannter für Unternehmen, die durch Technologie und Innovation den Verlauf traditioneller Märkte verändert haben. Bei Lyft
bekleidete Kamil die Position des Vice President of Product für Fleet Technologies und war der General Manager für das Express Drive-Geschäft, in dem er die Teams für Technologie, Betrieb und Fahrzeug-Lieferkette leitete. Auf persönlicher Ebene ist Kamil stolz auf seine Vinylsammlung, liebt die Natur und praktiziert Jiu-Jitsu.