Regulierungsdruck beschleunigt KI in britischen Lieferketten
Unternehmen im Vereinigten Königreich beschleunigen den Einsatz künstlicher Intelligenz in ihren Lieferketten. Ein zentraler Auslöser ist die wachsende Komplexität von Vorschriften in internationalen Märkten, wie eine unabhängige IDC-Studie im Auftrag von Kinaxis zeigt.
Mehr als ein Viertel der britischen Supply-Chain-Fachleute nennt regulatorische Komplexität als wichtigsten Grund für die schnellere Einführung von KI bei Lieferkettenentscheidungen. Damit liegt dieser Faktor hinter der Inflation auf Platz zwei. Weltweit beträgt der entsprechende Anteil 16 %, in Deutschland lediglich 10 %. Die deutlich höheren britischen Werte könnten mit den zusätzlichen Anforderungen seit dem EU-Austritt im Jahr 2020 zusammenhängen.
Mehr Automatisierung, mehr Kontrollbedarf
KI kann Industrieunternehmen dabei unterstützen, Regeländerungen auszuwerten, Szenarien zu vergleichen und operative Entscheidungen in Planung, Beschaffung und Logistik zu beschleunigen. Je stärker Systeme in kritische Abläufe eingebunden werden, desto wichtiger werden nachvollziehbare Daten, transparente Empfehlungen und eindeutig geregelte Verantwortlichkeiten.
Die globale IDC-Untersuchung „Making Supply Chain AI Accountable“ erfasste mehr als 2.000 Führungskräfte aus neun Märkten. Nur 2 % der Organisationen verfügen demnach über keinerlei KI-Fähigkeiten. Dennoch bezeichnen sich lediglich 12 % als KI-Vorreiter. Ebenfalls nur 12 % geben an, dass die Governance für KI-gestützte Entscheidungen vollständig etabliert ist.
Vertrauen als entscheidende Hürde
Für 52 % der Befragten weltweit ist Vertrauen der wichtigste Grund für die zögerliche Einführung. Justin King, Field CTO bei Kinaxis, sieht daher nicht mehr die grundsätzliche Einführung als Kernfrage, sondern die Fähigkeit, verlässliche, messbare und kontrollierte Ergebnisse zu liefern. Die Plattform Maestro soll Empfehlungen vor ihrer Umsetzung erklärbar und prüfbar machen.
Auch beim Selbstbild zeigen britische Unternehmen Zurückhaltung: 23 % stufen ihre KI-Reife als früh oder unklar ein. In den USA und Indien liegt dieser Anteil jeweils bei 16 %. Für industrielle Anwender bedeutet das, dass Investitionen in Automatisierung mit belastbaren Kontroll- und Prüfprozessen verbunden werden müssen.
