01.06.2017

Pioneers 2017: „Wir brauchen weise Technologien“

Gadi Amit von New Deal Design aus San Francisco designt Objekte sowohl für Top-Konzerne als auch für Startups. Beim Pioneers 2017 sprach er darüber, welche typisch menschlichen Eigenschaften Artificial Intelligence noch erhalten muss.
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(c) New Deal Design: Der Leechbot wird waren direkt in fahrende Autos liefern.

Gadi Amit ist Designer. Und er weiß, wovon er redet, wenn er über die Herausforderungen von Produktdesign in der Digitalisierung redet. Mit seiner Firma New Deal Design zählt er Corporates wie Microsoft, Google oder Intel zu seinen Kunden. Für Fitbit wurde das Design der gesamten Produktlinie übernommen. Besonders angetan haben es Amit aber Startups und ihre Ideen. Sein Grundgedanke: Wenn künstliche Intelligenz und autonome Objekte dem Menschen dienen sollen, müssen sie auch typisch menschliche Eigenschaften verstehen und anwenden können. Daher auch das Thema seines Vortrags: „Why Humanities Need to Be Codified into Technology“.

+++ Pioneers machte München mobil +++

Maschinen sollen menschliche Intentionen verstehen

„Die Probleme mit denen wir uns bei New Deal Design beschäftigen haben zwar immer eine technische Seite. Sie haben aber auch eine psychologische, eine menschliche Seite“, erklärt Amit. Verschiedenste menschliche Bedürfnisse und Eigenheiten würden in den Designprozess hineinspielen. Und besonders entscheidend seien diese Überlegungen in den Bereichen Artificial Intelligence und Autonomous Objects. „Menschen verstehen die Intentionen anderer Menschen. Über Augenkontakt oder bestimmte Bewegungsmuster erkennen sie, was ihr gegenüber vorhat. Das müssen wir auch bei autonomen Maschinen schaffen“, sagt Amit.

„Menschen erlangen im Laufe ihres Lebens durch Erfahrung Weisheit. Wir brauchen auch weise Technologien“

„Weisheit“ statt bloße Reaktion

Menschliche Autofahrer würden etwa automatisch vorsichtiger Fahren, wenn sie Kinder am Straßenrand sehen. Sie können abschätzen, wie rational sich andere Verkehrsteilnehmer verhalten. Auch für selbstfahrende Autos sei das erkennen solcher Gefahren und die Fähigkeit, Intentionen zu erkennen, essenziell. „Menschen erlangen im Laufe ihres Lebens durch Erfahrung Weisheit. Wir brauchen auch weise Technologien“, sagt Amit. Er meint damit, dass die reine Reaktion auf Ereignisse, sei sie auch noch so schnell, nicht reicht.

Ein fahrendes Kaffeehaus und eine Blumenlieferung ins fahrende Auto

Am Ende gibt Amit einen Einblick in die Arbeit von New Deal Design im Autonomous-Bereich. Mit der Autonomisierung des Verkehrs würden sich extrem viele neue Möglichkeiten ergeben. Dazu zeigt er Anwendungsbeispiele für autonome Objekte, an denen er arbeitet. Da wäre Leechbot, ein kleines Fahrzeug, das Waren direkt in fahrende Autos liefern kann. „Wenn ich unterwegs bin und draufkomme, dass ich auf Blumen für mein Date vergessen habe, lasse ich sie mir von Leechbot direkt ins Auto liefern“, erklärt Amit. Oder Zoomroom, eine Art fahrendes Kaffeehaus. Das eigene Auto wird angehängt und man kann während man reist einen Kaffee in nettem Ambiente genießen.

(c) New Deal Design: Mobilitätsvision – Entwürfe für Leechbot (rechts oben) und Zoomroom (links unten) u.a.

+++ Mobilität: Startups als Triebwerk kommender Revolutionen +++

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Prewave
Harald Nitschinger, Gründer von Prewave | (c) Prewave

Es nennt sich Quantified Resilience und soll zeigen, was Lieferkettenrisiken tatsächlich kosten. Das neue Portfolio des Wiener Startups adressiert die Risikolandschaft für globale Lieferketten, die sich seit Covid, der Chipknappheit sowie dem Krieg im Iran und in Russland verändert hat. Unternehmen haben in den vergangenen Jahren darauf reagiert und auf mehr Transparenz gesetzt, mehr Lieferanten überwacht und mehr Signale und Warnmeldungen verfolgt. Doch Einkaufsteams wollen nicht mehr Informationen, meint Co-Founder und seit Jänner alleiniger CEO Harald Nitschinger. „Sie wollen eine belastbare Entscheidungsgrundlage“, sagt er und bezieht sich auf eine Gartner-Studie aus 2026 mit dem Titel: „Market Overview for Supplier Risk Management Solutions.“ Teams, die ihre Zeit damit verbringen, schwer fassbare Risiken bei Sub-Tier-Lieferanten zu recherchieren und zu bewerten, hätten kaum Kapazitäten, um langfristige Resilienz aufzubauen.

Prewave: KI-Agenten übernehmen Recherche

Hier soll Quantified Resilience helfen, die globalen Risikodaten von Prewave mit den eigenen Daten eines Unternehmens zu verbinden, darunter Stücklisten, Lagerbestände, alternative Bezugsquellen und Umsatzzahlen. Spezialisierte KI-Agenten würden dann die Recherche übernehmen, Risiken priorisieren und deren mögliche finanzielle Auswirkungen auf das Unternehmen bewerten.

Ein Bestandteil des neuen KI-Portfolios heißt Prewave Respond und beinhaltet KI-Agenten, die Signale aus der gesamten Plattform bündeln und Risikosituationen danach ordnen, wie dringend Handlungsbedarf besteht. Risikomanager würden so auf einen Blick sehen, welche Situationen jetzt Aufmerksamkeit erfordern und welche warten können. Die Agenten lassen sich an die eigenen Prozesse und Prioritäten des jeweiligen Unternehmens anpassen.

Plattform zeigt Betroffenheit

„Die Bewertung einer Störung hat unser Risikoteam früher einen halben Tag gekostet, plus Abstimmung mit den Konzerneinkäufern, um die Auswirkungen auf die Lieferanten zu verifizieren“, erklärt Verena Rausch, Group Risk Manager bei der Vaillant Group, wie Prewave den Aufwand bei der Bewertung einzelner Störungen reduziert. „Beim Erdbeben von Kumamoto hat Prewave rund 50 aufgezeigte Lieferanten auf 11 eingegrenzt, die geprüft werden mussten, und einen unmittelbaren Produktionsstopp aufgezeigt. Das verkürzt den Zeitaufwand für jede Bewertung.“

Der Schlüssel zu dieser Priorisierung liege darin zu verstehen, was eine Störung für das Geschäft bedeutet. Die Prewave-Plattform kombiniert Informationen zu globalen Ereignissen, Lieferantenstandorten, Tier-n-Beziehungen und Rohstoffabhängigkeiten mit den eigenen Lieferketten- und ERP-Daten des Unternehmens. Sie zeige so, welche Lieferanten, Materialien oder Produkte tatsächlich betroffen sind.

Für Nitschinger ist Quantified Resilience der nächste Schritt im Umgang mit zunehmend komplexen Lieferkettenrisiken: „Unseren Kunden fehlt es nicht an Informationen. Im Gegenteil, sie werden mit Warnmeldungen, Ratings und Lieferanten-Updates überflutet. Wir geben ihnen jetzt Werkzeuge an die Hand, die diese Signale in eine konkrete Entscheidungsgrundlage verwandeln: Was verdient meine Aufmerksamkeit? Wo bin ich tatsächlich exponiert? Was steht finanziell auf dem Spiel? Und wo sollten wir Resilienz aufbauen, um die größte Wirkung zu erzielen? Quantified Resilience macht diese Zusammenhänge messbar und damit steuerbar.“

Resilienz von Kostenfaktor soll zur Investitionsentscheidung werden

Über die Priorisierung hinaus berechnet Prewave die finanziellen Auswirkungen einer Störung anhand von Daten wie Lagerbeständen, Stücklisten und Umsatz, heißt es. Damit soll die Resilienz von einem Kostenfaktor zu einer Investitionsentscheidung werden. Unternehmen könnten Ausgaben dorthin lenken, wo sie am meisten bewirken, und sie gegenüber Geschäftsführung und Vorstand mit belastbaren Zahlen untermauern.

Künftig will Prewave diesen Ansatz nutzen, um die Lieferketten seiner Kunden ganzheitlich und proaktiv zu optimieren. Prewave Optimise, ein weiteres Tool aus der „Quantified Resilience“-Strategie, das sich derzeit in der Beta-Phase befindet, soll zeigen, wo Absicherungen über das notwendige Maß hinausgehen und wo gefährliche Lücken bestehen. Ziel ist ein Lieferantennetzwerk, das Kosten und Resilienz entsprechend der individuellen Risikobereitschaft eines Unternehmens ausbalanciert.

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