02.12.2022 - Planerinnen und Planer von Lieferketten haben die Möglichkeit, Vorhersagen intelligenter und selbst lernender Software zu ändern. Bringt dies einen Mehrwert? Und auf welche Prognose ist mehr Verlass - die der Software oder die des Menschen? Eine aktuelle Studie geht diesen Fragen auf den Grund.
von Dominik Grollmann
Für die Studie analysierte das Team um die Wissenschaftler Naghmeh Khosrowabadi
, Kai Hoberg
und Christina Imdahl
Daten von 30 Millionen Prognosen von einem führenden KI-Anbieter und einem großen europäischen Lebensmittel-Händler.
Die Ergebnisse zeigen, dass Planer - im Durchschnitt - nicht zur Genauigkeit der Vorhersage beitragen. "Stattdessen neigen die PlanerInnen sogar dazu, Effekte wie das Wetter oder einen Rabatt zu überkompensieren, die bereits vom KI-System berücksichtigt wurden", sagt Khosrowabadi. In der Studie führten nur 50 Prozent der menschlichen Eingriffe zu besseren Ergebnissen.
Ein genauer Blick in die Daten zeigt, dass etwa fünf Prozent der von KI erstellten Prognosen durch die Fachkräfte angepasst werden. "Wir wollten wissen, warum sich die Zuständigen für eine Anpassung der KI-generierten Prognosen entschieden haben", erklärt Naghmeh Khosrowabadi. "Unsere Ergebnisse zeigen, dass Produkteigenschaften wie Preis, Frische oder Rabatte ausschlaggebend für die Häufigkeit der Anpassungen von KI-Prognosen sind."
Wird beispielsweise vom KI-System eine Prognose für ein besonders teures Produkt erstellt, neigen die Planer*innen zu besonderer Aufmerksamkeit und greifen häufiger selbst ein. "Außerdem zeigen unsere Ergebnisse, dass große Steigerungen der KI-Prognose durch Planer häufiger vorkommen, zum Beispiel wenn die menschliche Prognose für die an einem bestimmten Tag in einem bestimmten Geschäft zu verkaufenden Artikel doppelt so hoch ist wie die KI-Prognose. Zu viel Optimismus auf Seiten der Planer scheint hier ein Problem zu sein", sagt Kai Hoberg. Eine Reduzierung der KI-Prognose war dagegen weniger wahrscheinlich, aber genauer.
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