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Wie Trumps Zölle AI zum geschäftlichen Rettungsanker machten

Donald Trumps aggressive Handelspolitik erhöhte die Kosten für die Einfuhr von Waren und komplizierte Handelsregeln, was sie unberechenbar machte. Unternehmen weltweit

hatten keine andere Wahl, als schnell zu ändern, wie sie Lieferketten verwalten, Preise planen und globale Partner auswählen.

Unternehmen, die auf Übersee-Fabriken angewiesen waren, mussten die neuen Kosten an Kunden weitergeben, neue Lieferanten in anderen Ländern finden oder herausfinden, wie sie mit einem verwirrenden und ständig wechselnden Zollsystem umgehen sollen, das jede Sendung teurer und schwieriger zu verfolgen machte.

Viele Unternehmen erkannten, dass ihre alten Systeme nicht schnell oder intelligent genug waren, um all die Veränderungen zu bewältigen, da Zollgesetze nun über Nacht wechseln und ihre Operationen Risiken aussetzen konnten, die sie nicht vorhersagen konnten.

AI ist zum Rettungsanker für Unternehmen geworden, um ihre Lieferketten zu verstehen, ihre Zollbelastung zu reduzieren und neue Wege zur Kostensenkung zu finden.

Trump begann einen Handelskampf, und Unternehmen wandten sich an AI

Die Trump-Zölle betrafen Elektrofahrzeuge und Batterien, während andere Rohstoffe, Maschinen, Unterhaltungselektronik und einfache Waren wie Textilien und Möbel zielten.

Da das US-Zollsystem mehr als 20.000 Produktkategorien hat, könnte jede davon einen anderen Satz oder eine andere Regel je nach Herkunftsland und Handelsstatus haben. 

Diese Unsicherheit zwang Unternehmen, zurückzugehen und Tausende von Produktkategorien zu analysieren, lange Harmonized Tariff Schedule-Codes zu verfolgen und herauszufinden, welche Teile ihres Inventars nun betroffen waren.

Unternehmen brauchten schnell intelligentere Tools, um Zolltarife zu lesen, Produktcodes zu verfolgen, Kosten zu analysieren und sofort auf Updates der Zollämter zu reagieren. Also wandten sie sich an künstliche Intelligenz, um eine neue Ära schneller, tiefer und unberechenbarer Zölle zu überleben.

Unternehmen wandten sich an AI, um mit Zöllen Schritt zu halten

Unternehmen stellten fest, dass AI riesige Mengen komplexer Dokumente lesen, die Punkte zwischen Abteilungen verbinden und schneller reagieren konnte als menschliche Teams es je konnten.

Salesforce schuf einen leistungsstarken AI-Agenten der sofort den US-Harmonized Tariff Schedule (4.400 Seiten) scannen und verstehen konnte, damit Unternehmen jede mögliche Produktkategorie und damit verbundene Abgabe identifizieren konnten. 

Kinaxis nutzte KI, um Unternehmen Live-Simulationen der Lieferkette zu ermöglichen, die zeigten, was passieren würde, wenn sie einen Teil ihres Betriebs ändern. Auf diese Weise wissen Unternehmen, wie sie die Produktion aufrechterhalten, Kosten senken und neue Zölle vermeiden können.

Wipro kombinierte traditionelles maschinelles Lernen mit neuen generativen KI-Systemen, um globale Handelsrouten, Lieferantenstandorte, Schifffahrtsrouten und Zollrisiken schnell zu analysieren. Das System empfahl dann, wie Fracht umgeleitet, auf günstigere Anbieter umgestiegen oder Beschaffungsstrategien angepasst werden sollten, damit Unternehmen flexibel und wettbewerbsfähig bleiben konnten, auch wenn sich die Regeln ständig änderten.

Diese KI-Systeme übernahmen Aufgaben, die für menschliche Teams allein zu groß, zu schnell und zu komplex waren. Dazu gehören die Verfolgung neuer Handelsrichtlinien in Echtzeit, das Scannen globaler Lieferantendaten auf Schwachstellen, das Modellieren von Was-wäre-wenn-Szenarien für die Kostenauswirkung und das Vorschlagen besserer Entscheidungen, die Geschwindigkeit, Einsparungen und Compliance in Einklang bringen.

Ein Rettungsanker für große Unternehmen, aber was ist mit allen anderen?

Große Konzerne haben das Geld, das Talent und die Daten, um KI-Tools richtig zu trainieren. KI machte sie flexibel und intelligent genug, um sofort auf sich ändernde Handelsregeln zu reagieren und ihre Gewinnmargen auf eine Weise zu schützen, die ältere Systeme oder manuelle Prozesse einfach nicht erreichen konnten.

Viele kleine Unternehmen haben jedoch nicht genug Geld, um KI-Tools zu kaufen, Experten für die Entwicklung benutzerdefinierter Modelle einzustellen oder die sauberen, Echtzeit-Daten zu sammeln, die KI-Systeme für ein ordnungsgemäßes Funktionieren und die Bereitstellung nützlicher Erkenntnisse benötigen. 

KI wird oft als Magie dargestellt, aber die Wahrheit ist, dass sie nur so gut ist wie die Daten, mit denen sie arbeitet. Wenn ein Unternehmen sich keine sauberen, aktualisierten und gut organisierten Daten über seine Produkte, Lieferanten, Logistik und Kosten leisten kann, wird selbst das beste KI-System nicht die Ergebnisse liefern können, die große Unternehmen bereits sehen.

KI ist in diesem Kontext zu einem Rettungsanker geworden, der Unternehmen hilft, unvorhersehbare Richtlinien zu navigieren. Die tiefere Frage in der Zukunft ist jedoch, ob dieser Rettungsanker auch als Leiter fungieren wird, die kleineren Unternehmen und unterversorgten Akteuren einen Weg gibt, in die Zukunft aufzusteigen, oder ob er nur ein Krückstock für die Mächtigsten bleibt, um ihren Vorsprung zu wahren, während andere weiter zurückfallen.