Custobots werden Wirtschaft und Alltag verändern Wenn Maschinen zum Shoppen kommen

Maschinenkunden (Custobots) werden sich zu wichtigen und zunehmend autonomen Einkäufern und Auftraggebern entwickeln – dank KI, IoT und maschinellem Lernen. Bei erheblichen Effizienzpotenzialen gehören die Zugriffsrechte auf sensible Daten, aber auch die emotionale Distanz der Custobots zu den Risiken.

Wird in ein paar Jahren der wichtigste Kunde eines Unternehmens keine Person mehr sein, sondern eine Maschine? Was heute noch nach Science-Fiction klingt, könnte dank immer weiter fortschreitender Technik bald Realität werden. Maschinenkunden oder sogenannte „CustoBots“ (Customer Robots) sind Algorithmen, die selbständig Lösungen verwalten und Dienstleistungen ausführen. Ein Beispiel sind Logistiksysteme, die eigenständig Lagerbestände auffüllen, wenn diese zu Neige gehen.

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Gartner-Analysten über Maschinen als Kunden

Die fortschreitende Entwicklung von Maschinenkunden könnte zu einem grundlegenden Wandel in vielen Bereichen der Wirtschaft führen, der sich mit der zunehmenden Verbreitung von datengestützter Automatisierung weiter beschleunigen wird. Laut dem Forschungsunternehmen Gartner wird es bis 2028 circa 15 Milliarden Maschinenkunden geben. Besonders stark zunehmen wird die Bedeutung von Custobots im Handel und in der Industrie.

Maschinenkunden versprechen Effizienz und fordern Anpassungen

Das wirtschaftliche Potenzial von Maschinenkunden ist enorm. Dank fortschrittlicher Technologien wie dem Internet of Things, der Künstlichen Intelligenz (KI) und dem maschinellen Lernen können Unternehmen nicht nur große Datenmengen effizienter verarbeiten, sondern auch anhand dieser Daten Markttrends und Kundenbedürfnisse präziser vorhersagen. Genau diese Daten können auch Custobots nutzen, um selbstständig mit Anbietern und Dienstleistern zu interagieren und Bestellungen zu tätigen. So können Maschinenkunden operative Prozesse straffen und die Unternehmenseffizienz erhöhen.

Der Unterschied zwischen Menschen und Custobots besteht darin, dass letztere stärker von Logik und weniger von Gefühlen geleitet werden. Ihre Entscheidungen stützen sich primär auf Daten und Auswertungen. Aus diesem Grund sind Unternehmen gefordert, eigenständige Strategien für die Integration maschineller Kunden und die Arbeit mit ihnen zu entwickeln. Dabei sind nicht nur rechtliche und technische Aspekte zu berücksichtigen. Eventuell müssen auch operative Prozesse weitgehend angepasst werden.

Gebundene Kunden: der Mensch legt Regeln für die Maschine fest

Die Tendenz bei der Entwicklung von Maschinenkunden weist in Richtung größerer Autonomie: gebundene Agenten sollen erst zu anpassungsfähigen und letztlich zu autonomen Kunden werden. Derzeit erleben wir die erste Phase der Entwicklung von Maschinenkunden, die in verschiedenen Diensten zu beobachten ist. In dieser Entwicklungsstufe sind die Custobots an vorprogrammierte Funktionen gebunden und folgen bestimmten, klar vom Menschen definierten Regeln. Man bezeichnet diese Art von Custobots als eng an Vorgaben „gebundene Kunden“.

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Solche Systeme sind bereits verbreitet. Ein Beispiel dafür ist der „HP Instant Ink“-Drucker, der den Tintenstand überwacht und Nachschub bestellt, bevor die Tinte leer ist. Dahinter liegt eine eindeutige Aufgabenzuweisung, die der Maschine vorschreibt, bei welchem Ereignis sie welche genauen Schritte ausführen soll. Auch in der maschinellen oder chemischen Fertigung kann dieses Prinzip gut zum Einsatz kommen, zum Beispiel wenn Rohstofftanks mit Füllstandsmessern versehen werden, die ab einem bestimmten Füllstand eine Nachbestellung in Auftrag geben.

Die Integration von gebundenen Maschinenkunden fordert in der Regel keine grundlegende Anpassung bei den Menschen. Ein Unternehmen, das immer wieder benötigte Verbrauchsgüter wie Druckerpatronen oder Rohstoffe für die Produktion automatisch nachbestellen lässt, bietet eine Erleichterung für Office Manager und Einkäufer. Sie müssen das System lediglich einmal aufsetzen und profitieren dann von den automatisierten Abläufen. Besonders für Unternehmen, die noch am Anfang ihrer Digitalisierungs- und Automatisierungsprozesse stehen, ist die Integration gebundener Maschinenkunden ein vielversprechender Einstieg.

Anpassungsfähige Kunden: der Mensch definiert Regeln, die Maschine denkt mit

Bereits die zweite Phase der Entwicklung sieht größere Autonomie und Entscheidungsfreiheit für Maschinen vor. Zwar legt der Mensch weiterhin Regeln fest, doch die Maschinenkunden handeln mithilfe von KI zunehmend eigenständiger. Dabei werden Daten und Algorithmen genutzt, um Entscheidungen zu treffen. Der menschliche Eingriff beschränkt sich auf ein Minimum.

Exemplarisch hierfür sind moderne Einkaufsysteme, die ihre Bestellstrategien je nach Verbrauchsmustern und weiteren Variablen anpassen. In der Lebensmittelproduktion wäre das etwa ein Einkaufssystem in einem Bäckereibetrieb, das automatisch erkennt, welche Zutaten regelmäßig nachgekauft werden müssen, und diese bei Bedarf eigenständig nachbestellt. Im Vorfeld legt der Manager fest, welche Produkte er produzieren möchte und dass das System Zutaten nachbestellen soll, sobald sie nötig werden.

Der Roboter muss dann selbstständig den Lagerbestand einschätzen, den Bestellprozess einleiten und ein benötigtes Produkt zu den besten Kaufkonditionen auswählen. Was er jedoch noch nicht kann, ist anhand der häufig gekauften Backwaren Essgewohnheiten, Lieblingsbackwaren der Kunden oder Trends zu erkennen und seine Einkaufspraktiken nach diesen auszurichten. Das wäre eine Aufgabe für die dritte Phase der Automatisierung.Die Phase der anpassungsfähigen Maschinenkunden markiert zwar größere Autonomie und Selbständigkeit, der Mensch spielt aber weiterhin eine Schlüsselrolle bei der Definition der Anforderungen.

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Um das System erfolgreich zu trainieren, ist dabei eine solide Datengrundlage wichtig. In dem Beispiel der Bäckerei geben Daten über Zulieferer, Preise und Mengen bestimmter Rohstoffe wertvolle Einblicke. Doch auch die Erfahrungswerte der Fachkräfte im Unternehmen sind unersetzlich, um die Richtigkeit des Systems zu prüfen, die Qualität zu kontrollieren und gegebenenfalls Anpassungen vorzunehmen.

Auch wenn neue Varianten von Backwaren erstellt oder die Rezeptur abgeändert wird, muss das System diese Umstellung erst lernen, was wiederum menschlich überprüft werden sollte. Für eine gelungene Integration von anpassungsfähigen Maschinenkunden ist demnach auch entscheidend, dass die Fachkräfte, die mit dem System arbeiten, sehr gut um die Möglichkeiten und um die Grenzen des Custobots Bescheid wissen und ihre Erfahrungswerte einbringen können.

Autonome Kunden werden weitgehend selbstständig

In der dritten Phase sollen Custobots in der Lage sein, selbständig zu handeln, indem sie Entscheidungen treffen und dafür große Mengen an Daten analysieren. Der Mensch gilt dabei nicht mehr als Hauptakteur, sondern eher als Richtungsvorgeber. Mithilfe von Algorithmen, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz sollen Maschinenkunden dann in der Lage sein, komplexe Probleme eigenständig zu lösen.

War es bisher der Mensch, der einen Bedarf angegeben hat und damit eine Maschine mit mehr oder wenig selbstständigen Funktionen beauftragt hat, ist es dann die Maschine, die anhand der Daten vielleicht schon vor dem Menschen einen Bedarf erkennt, sich in Echtzeit an neue Informationen anpasst und dementsprechend handelt.

Definition „Bot“

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Ein Beispiel sind autonome Fahrzeuge, die selbständig Wartungen durchführen lassen können. Durch eine Vielzahl an Sensoren an den Fahrzeugteilen wird der Zustand des Fahrzeugs genau überwacht. Basierend auf den Auswertungen werden Bestellungen durchgeführt. Dieser Schritt kann auch einem Menschen zur Freigabe vorgelegt werden, sodass dann die letzte Entscheidung bei einem menschlichen Akteur bleibt.

Lieferengpässe und Trends vorhersehen

Ein großes Potenzial haben auch intelligente Logistiksysteme, die Lagerbestände mithilfe von Custobots verwalten und optimieren. So könnte etwa ein Anbieter von Datacenter-Infrastruktur mithilfe solcher Bots Marktentwicklungen frühzeitig erkennen und benötigte Komponenten wie Server-Racks, Netzwerktechnik, Kühlaggregate oder USV-Anlagen rechtzeitig zu optimalen Konditionen bestellen.

Die Grundlage dafür liefern dann aktuelle Geschäftszahlen, Kundenprojekte in Planung oder Umsetzung, technologische Entwicklungen, typische Konfigurationen von Kunden, Wartungszyklen, aber auch Preisentwicklungen bei Zulieferern und Komponentenherstellern. Bereits kleine Veränderungen bei der Nachfrage – im Datacenter-Bereich etwa durch steigenden Bedarf an KI-Servern, Hochleistungsnetzwerken oder energieeffizienten Kühlungslösungen – werden dann von Custobots erkannt, so dass diese Systeme im Idealfall in der Lage sind, sowohl einsetzende Trends als auch potenzielle Lieferengpässe frühzeitig zu erkennen und entsprechend einzukaufen.

Besonders bei der Überwachung solcher Systeme wird menschliche Kompetenz und Erfahrung dennoch immer gefragt sein, um stichprobenartig das System zu überprüfen – besonders in unvorhergesehenen Szenarien wie Pandemien oder Kriegen. Jedoch zeigen uns die Fortschritte bei Big Data und KI-basierter Auswertung bereits heute die Vorteile autonom agierender Custobots. Sie sind schnell, brauchen weder Schlaf noch Urlaub und können jeden Tag eine Menge an Entscheidungen treffen, die weit über das menschlich Mögliche hinausgeht. Dies verspricht Unternehmen einen deutlichen Effizienzgewinn und Wettbewerbsvorteil.

Gleichzeitig bedeutet dieser Fortschritt auch, dass die Lieferkette noch komplexer wird. Unternehmen müssen damit rechnen, dass sie immer wieder auf Akteure treffen, die nicht nach „menschlichen“ Regeln spielen. Früher oder später werden sich Zulieferer und Großhändler anpassen und mit eigenen automatisierten Systemen darauf reagieren, was den Wettbewerb nochmal verschärfen wird.

Risiken: Datenzugriff und zu wenig Emotionen

Prognosen zeigen, dass Maschinenkunden in den nächsten Jahren eine relevante Rolle in der Wirtschaft übernehmen werden. Viele Unternehmen werden ihren Fokus verstärkt auf Automatisierung und Kundeninteraktionen legen. Big Data, KI, maschinelles Lernen sowie weitere technologische Fortschritte können Maschinenkunden zum Durchbruch verhelfen.

Neben Chancen birgt diese Entwicklung wesentliche Risiken. Ein bedeutendes Risiko ist die Befugnisreichweite der Custobots ebenso wie ihr Zugang zu sensiblen und geschäftskritischen Daten. Um vertrauliche Informationen nicht zu gefährden, müssen daher von Beginn an Vorkehrungen zum Datenschutz getroffen werden. Zudem wird eine Integration mit der Blockchain-Technologie erwartet, was noch sicherere Lösungen ermöglichen könnte.

Ein anderes Risiko besteht darin, dass Custobots im Gegensatz zu Menschen Entscheidungen ausschließlich auf rationaler Ebene treffen. Menschliche Faktoren werden bei datenbasierten Entscheidungen meist nicht berücksichtigt. Oft ist der Faktor Mensch mit all seiner Erfahrung, Intuition und Empathie jedoch unverzichtbar für weitreichende Entscheidungen.

Mit weiterentwickelten KI-Modellen und erweiterten maschinellen Lerntechniken könnten Custobots auf lange Sicht lernen, diese Faktoren ebenso zu berücksichtigen und somit noch effektivere Entscheidungen zu treffen. Gelingt es, diese Herausforderungen zu meistern, werden Custobots eine bedeutende Rolle im Leben vieler Menschen spielen.

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