Mensch, Maschine und Verantwortung: KI-Governance in der Logistik
Wenn KI-Projekte in der Logistik scheitern, liegt das nur selten an der Technologie. Modelle funktionieren, Algorithmen liefern plausible Ergebnisse, Pilotanwendungen zeigen Potenzial. Und dennoch bleibt der erwartete Nutzen aus. In der Praxis zeigt sich immer wieder: Nicht fehlende Rechenleistung oder unzureichende Modelle sind das Problem, sondern unklare Grundlagen.