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19. Jun 2024

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Wirtschaft

Gemeinsam Stark mit Open Source in der Logistik - mit Andreas Nettsträter

Journalist: Thomas Soltau

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Foto: Presse, ThisIsEngineering RAEng/unsplash

Andreas Nettsträter führt als CEO der Open Logistics Foundation die Mission an, die Digitalisierung mit Open-Source-Technologien in Logistik und Supply Chain Management voranzutreiben. Warum die gemeinsame Entwicklung von offenen Lösungen für Unternehmen so wichtig ist, erklärt der Experte im Interview.

Andreas Nettstrter.jpg Andreas Nettsträter, CEO Open Logistics Foundation

Was sind die Vorteile für Unternehmen, die sich aktiv an der Nutzung von Open-Source-Software in der Logistik beteiligen?

Die Vorteile der Nutzung von Open-Source-Software in der Logistik liegen darin, dass sie es ermöglicht, die Vielfalt der Unternehmen in der Branche zu berücksichtigen und dennoch eine gemeinsame Grundlage zu schaffen. In der Logistik gibt es eine große Heterogenität, von großen Unternehmen bis hin zu zahlreichen kleinen Speditionen. Durch die offene Zusammenarbeit können verschiedene Akteure mit unterschiedlichen Ressourcen und Kompetenzen einheitliche Lösungen entwickeln. Dabei dient Open Source als Blaupause, die es Unternehmen ermöglicht, auf einen gemeinsamen Standard aufzubauen und so die Kompatibilität untereinander zu verbessern. Das fördert eine effektivere Zusammenarbeit und ermöglicht es, komplexe logistische Prozesse zu vereinfachen.

Wie beeinflusst die Verwendung von Open-Source-Software die Innovationsfähigkeit in der Logistik?

Eine Verwendung von Open-Source-Software in der Logistik fördert nicht nur den Datenaustausch ohne Barrieren, sondern löst auch langjährige Probleme in der Branche, die durch isolierte Lösungsansätze entstanden sind. Indem Unternehmen gemeinsam an der Bewältigung dieser Herausforderungen arbeiten, schaffen sie Raum für Innovationen, insbesondere in Bereichen wie IT und Internet of Things (IoT). Die gemeinsame Entwicklung von Standardlösungen reduziert den Aufwand für individuelle Softwareentwicklung und schafft Ressourcen für die Entwicklung differenzierender Marktleistungen. Open Source ermöglicht indirekt Innovationen, indem es Unternehmen befähigt, sich auf hochwertige, marktbezogene Dienstleistungen zu konzentrieren, während gleichzeitig eine solide Grundlage für die Zusammenarbeit in der gesamten Branche geschaffen wird.

Welche Erfahrungen und welche Hürden gibt es bei der Implementierung von Open-Source-Lösungen?

Die Hürde für Unternehmen besteht hauptsächlich darin, sich von traditionellen Geschäftsmodellen zu lösen und das Konzept der gemeinsamen Zusammenarbeit zu akzeptieren. Es gibt oft Bedenken bezüglich des „Not Invented Here“-Syndroms und der Frage, warum man mit anderen zusammenarbeiten sollte, wenn man glaubt, die Lösungen selbst am besten zu kennen. In den Diskussionen mit interessierten Unternehmen wurde festgestellt, dass auf der IT-Ebene die Idee von Open Source in der Regel positiv aufgenommen wird. Allerdings können Hindernisse auftreten, wenn man andere Abteilungen wie Recht, Controlling oder Buchhaltung überzeugen muss, da das traditionelle Geschäftsmodell infrage gestellt wird. Es erfordert Investitionen und den Umgang mit fachlichen Themen, was die Akzeptanz erschweren kann. Trotz dieser Herausforderungen ist jedoch ein wachsendes Interesse an Open-Source-Lösungen in der Branche zu beobachten, da Unternehmen erkennen, dass gemeinsame Entwicklung und Zusammenarbeit die Effizienz steigern können. Und da merkt man schon den ersten Vorteil, dass die Unternehmen erkennen, dass sie nicht die einzigen mit dem Problem in der Logistikbranche sind. Das ist ja auch schon mal eine schöne Erkenntnis.

2. Apr 2026

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Business

Kein Roboter zum Gelddrucken, aber ein starker Wächter: KI bei Banken

Künstliche Intelligenz kann im Bankwesen schon ziemlich viel – aber eigenständig Geld drucken oder wundersam vermehren, das kann sie (noch) nicht. Banken setzen KI heute flächendeckend in mehreren Bereichen ein, allen voran in der Betrugsprävention, wo Fraud Detection mittlerweile Branchenstandard ist. KI-gestützte Systeme analysieren Transaktionen von Kundinnen und Kunden in Echtzeit, erkennen und stoppen auffällige Transaktionen und Zahlungsanweisungen in der Regel sofort, und reagieren innerhalb von Sekunden auf neue Angriffsszenarien. Gerade, weil sich Betrugsmaschen ständig weiterentwickeln, ist die Adaptionsgeschwindigkeit in diesem Bereich besonders hoch. Solche Systeme werden in Zukunft weiter optimiert werden, wodurch Banken Routineaufgaben mehr und mehr automatisieren können. Das eröffnet neue Möglichkeiten für personalisierte Kundenberatung, schnellere Analysen – etwa bei Kreditentscheidungen – und insgesamt bessere Kundenerlebnisse. Banken nutzen KI auch immer öfter, um internes Wissen für ihre Mitarbeitenden zu strukturieren, aufzubereiten und schneller zugänglich zu machen. Ziel ist es, Informationen effizienter zu nutzen und Entscheidungsprozesse zu beschleunigen. Im Vergleich zur Betrugsprävention befindet sich dieser Bereich jedoch noch in einer stärkeren Wachstumsphase, auch wenn die Entwicklung hier aktuell sehr dynamisch verläuft. >Der Mensch muss weiterhin die Kontrolle über kritische Prozesse behalten und klare Grenzen setzen. Es gibt unzählige Anbieter von bankenspezifischer KI. Viele davon decken nur bestimmte Anwendungsfelder ab, weshalb Banken häufig mehrere KI-Systeme parallel einsetzen. Auch, wenn Banken langjährige Erfahrung im Umgang mit sensiblen Daten haben, kann die Auswahl passender KI-Tools herausfordernd sein, denn die Lösungen müssen regelkonform sein, Change Compliance- und Datenschutzrichtlinien beachten, außerdem sollten die Daten innerhalb Europas bleiben und nicht unkontrolliert in andere Rechtsräume fließen. Erhöht KI im Bankwesen nun die Sicherheit – oder eher das Risiko für Betrug und Verlust? Grundsätzlich beides. Denn einerseits verbessert KI die Fähigkeit, Betrug frühzeitig zu erkennen und zu verhindern, andererseits entstehen neue Gefahren, insbesondere durch autonome KI-Agenten. Je mehr Entscheidungsfreiheit diese Systeme erhalten, desto größer ist das Risiko, dass sie Sicherheitsvorgaben umgehen oder manipuliert werden. Deshalb gewinnt das Prinzip „Human in the Loop“ beziehungsweise „Human in the Lead“ an Bedeutung: Der Mensch muss weiterhin die Kontrolle über kritische Prozesse behalten und klare Grenzen setzen. Auch im Finanzmarkt insgesamt sind automatisierte Prozesse kein neues Phänomen. Mechanismen wie algorithmischer Handel oder Stop-Loss-Orders können bereits heute Kettenreaktionen auslösen. KI könnte solche Effekte künftig verstärken, stellt aber nicht die ursprüngliche Ursache dar. Wohin wird sich KI im Bankwesen entwickeln? Eigenständig Geld drucken wird sie hoffentlich niemals – doch sie wird als umfassendes System im Hintergrund immer besser in den Bankenalltag integriert werden. Der Mensch wird im Bankwesen jedoch in zentralen Bereichen immer die Oberhand behalten, besonders bei der letzten Kontrolle und beim direkten Kundenkontakt – denn hier können aufmerksame Bankangestellte besser als jede KI als Sicherheitsschranke wirken, die ihre betagten Kundinnen davor schützen, auffällige Transaktionen hoher Summen vorzunehmen. >Banken nutzen KI auch immer öfter, um internes Wissen für ihre Mitarbeitenden zu strukturieren, aufzubereiten und schneller zugänglich zu machen.