AI-Powered Ports: Unlocking Efficiency, Sustainability, and Innovation

Chancen für KI und ML in der maritimen Industrie

KI und maschinelles Lernen (ML) haben das Potenzial, sowohl operative als auch administrative Funktionen in Häfen und Terminals zu revolutionieren. Die transformative Wirkung dieser Technologien liegt in ihrer Fähigkeit, Entscheidungen zu automatisieren, die betriebliche Effizienz zu steigern und vorausschauende Einblicke zu ermöglichen.

• Operative Optimierung: KI-gestützte Tools können wesentliche Abläufe wie Containerstapeln, Kranplanung und Liegeplatzzuweisung erheblich optimieren. Beispielsweise kann KI unproduktive Bewegungen reduzieren, den Treibstoffverbrauch senken und Emissionen verringern, was zu nachhaltigeren Hafenbetrieben führt. KI verbessert auch die Anpassung an Echtzeit-Betriebsänderungen. Durch die Integration von KI mit IoT-Sensoren und 5G-Konnektivität erhalten Häfen sofortiges Feedback zu Geräteleistung, Wetterbedingungen und Warenbewegungen. Diese Konnektivität ermöglicht dynamische, datenbasierte Anpassungen, die die Produktivität steigern.
• Vorausschauende Instandhaltung: KI-Modelle können vorhersagen, wann Geräte wahrscheinlich ausfallen, was die Planung proaktiver Wartungen ermöglicht. Dies verringert das Risiko ungeplanter Ausfallzeiten und verlängert die Lebensdauer wichtiger Anlagen wie Kräne, Lkw und Schiffe. Diese prädiktiven KI-Wartungslösungen sind besonders wertvoll in Häfen mit hoher Geräteauslastung. Durch die Analyse historischer Daten und Nutzungsmuster sowie externer Faktoren wie Wetterbedingungen können ML-Modelle Wartungsintervalle optimieren, Kosten senken und Betriebsunterbrechungen minimieren.
• Verbesserte Entscheidungsfindung: KI-Systeme bieten einen erheblichen Vorteil in der Entscheidungsfindung, da sie datenbasierte Entscheidungen für Routenplanung, Ladungssequenzierung und Personalmanagement ermöglichen. Diese Entscheidungen, basierend auf Echtzeitanalysen, führen zu besser informierten Strategien, die Arbeitsabläufe straffen und Engpässe reduzieren. Zusätzlich unterstützt KI die Krisenbewältigung, indem verschiedene Szenarien simuliert werden, um die effizientesten Strategien zur Überwindung von Störungen zu identifizieren, z. B. bei extremen Wetterereignissen oder unerwarteten Verzögerungen in der Lieferkette.
• Sicherheit und Compliance: KI spielt eine wichtige Rolle bei der Verbesserung der Arbeitssicherheit, indem potenzielle Gefahren erkannt und Sicherheitsüberprüfungen automatisiert werden. Außerdem hilft KI Häfen, die Einhaltung zunehmend strenger Umwelt- und Betriebsauflagen zu gewährleisten. Durch die Echtzeit-Überwachung der Umwelt kann KI Häfen dabei unterstützen, Nachhaltigkeitsziele zu erreichen. Indem Emissionen, Energieverbrauch und Abfallmanagement überwacht werden, trägt KI zu globalen Umweltzielen bei und stellt sicher, dass Häfen innerhalb der regulatorischen Rahmenbedingungen arbeiten und gleichzeitig Nachhaltigkeit fördern.
• Automatisierung administrativer Aufgaben: Das Potenzial der KI ist nicht nur auf die betriebliche Effizienz beschränkt, sondern erstreckt sich auch auf administrative Prozesse. Aufgaben wie die Rechnungsverarbeitung, Schadensbearbeitung und Kundenanfragen können mit KI-gestützten Bots automatisiert werden, sodass sich Mitarbeiter auf komplexere und strategische Aufgaben konzentrieren können.

Herausforderungen bei der KI-Einführung in Häfen

Obwohl das Potenzial von KI in der Hafenindustrie groß ist, müssen verschiedene Hindernisse überwunden werden. Diese Herausforderungen reichen von technologischen Einschränkungen bis hin zu organisatorischen und kulturellen Problemen.

• Veraltete Systeme: Viele Häfen verwenden veraltete Systeme, die nicht die erforderliche Kompatibilität für die Integration von KI aufweisen. Das Nachrüsten oder Ersetzen dieser Systeme stellt eine große finanzielle und operative Herausforderung dar.
• Datenfragmentierung und -qualität: Die maritime Industrie leidet häufig unter fragmentierten Daten, die bei verschiedenen Akteuren gespeichert sind, sowohl intern (Abteilungen) als auch extern (Hafenbetreiber, Zoll, Reedereien). Zudem ist die Datenqualität oft unvollständig und inkonsistent, was es KI-Modellen erschwert, optimal zu funktionieren.
• Regulatorische Bedenken: Häfen müssen sich in einem komplexen regulatorischen Umfeld zurechtfinden, insbesondere in Bezug auf Datenschutz und Datenbesitz. Die sich entwickelnde Gesetzgebung zu Datenschutz und KI, wie etwa der EU AI Act, erhöht die Komplexität zusätzlich und sorgt für Unsicherheit, wie Daten innerhalb der gesetzlichen Rahmenbedingungen genutzt werden können.
• Mangel an qualifiziertem Personal: Eine der größten Hürden für die Einführung von KI ist der Mangel an Fachkräften in den Bereichen KI, Data Science und fortgeschrittene IT-Systeme. Die maritime Industrie hat Schwierigkeiten, junge Talente in diesen Bereichen anzuziehen, was es erschwert, KI vollständig zu nutzen.
• Widerstand der Belegschaft: KI-gestützte Automatisierung stößt häufig auf Widerstand bei den Mitarbeitern, die um ihre Arbeitsplätze fürchten. Der Übergang zu KI erfordert ein sorgfältiges Change-Management, um sicherzustellen, dass sich die Mitarbeiter gestärkt und nicht bedroht fühlen.
• Cybersecurity-Risiken: Mit der zunehmenden Digitalisierung bringt die Einführung von KI erhöhte Sicherheitsbedenken mit sich. Häfen müssen sensible Daten und betriebliche Systeme vor Cyberbedrohungen schützen.

Lerneffekte aus anderen Branchen

Während die maritime Industrie die Einführung von KI und maschinellem Lernen untersucht, können wertvolle Erkenntnisse aus anderen Branchen wie der Luftfahrt, der Fertigung und der Logistik gewonnen werden. Diese Industrien haben bereits von den Vorteilen der KI profitiert und viele der Herausforderungen gemeistert, denen sich die Hafenindustrie derzeit gegenübersieht.

• Schrittweise Implementierung: Eine wichtige Erkenntnis aus Branchen wie der Luftfahrt ist die Bedeutung einer schrittweisen Implementierung. Anstatt von Anfang an eine umfassende KI-Einführung anzustreben, ermöglicht der Fokus auf Pilotprojekte in bestimmten Bereichen Organisationen, Vertrauen in die Technologie aufzubauen, ihren Wert zu demonstrieren und schrittweise zu skalieren.
• Datenstrategie: Branchen, die KI erfolgreich implementiert haben, betonen die Bedeutung einer robusten Datenstrategie. KI erfordert hochwertige, zuverlässige Daten, um sinnvolle Erkenntnisse zu liefern. In der maritimen Branche wird die Sicherstellung der Datenverfügbarkeit, -genauigkeit und -integration über Systeme hinweg entscheidend sein.
• Kultureller Wandel und Schulung: Die Luftfahrt und Fertigungsindustrie haben gezeigt, dass die Einführung von KI nicht nur ein technischer, sondern auch ein kultureller Wandel ist. Unternehmen müssen in Change-Management- und Schulungsprogramme investieren, um den Mitarbeitern den Nutzen der KI zu vermitteln. Durch frühzeitige Ansprache von Bedenken und das Angebot von Umschulungsmöglichkeiten können Unternehmen Widerstände überwinden und eine reibungslosere KI-Integration gewährleisten.
• Zusammenarbeit: Die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Akteuren, wie Technologieanbietern und Industriepartnern, kann die Einführung von KI beschleunigen. Andere Branchen haben erfolgreich Partnerschaften genutzt, um auf externes Fachwissen zuzugreifen und fortschrittliche KI-Lösungen zu nutzen – ein Ansatz, den Häfen übernehmen können, um die Lernkurve zu verkürzen und Risiken zu mindern.

Überwindung von Hürden bei der Einführung

Um das volle Potenzial der KI zu erschließen, muss die Hafenindustrie strategische Maßnahmen ergreifen, um die technologischen, organisatorischen und kulturellen Herausforderungen zu bewältigen.

• Schrittweises Vorgehen bei veralteten Systemen: Die Modernisierung veralteter Systeme ist erforderlich, doch ein schrittweiser Ansatz kann Risiken mindern. Häfen können zunächst offene APIs und skalierbare Datenplattformen einführen, die eine schrittweise Einführung von KI ermöglichen, ohne die gesamte Infrastruktur umgestalten zu müssen. Dieser modulare Ansatz gewährleistet betriebliche Kontinuität, während schrittweise KI-Lösungen integriert werden. Durch die Fokussierung auf Bereiche mit hoher Wirkung—beispielsweise die prädiktive Wartung—können Häfen erste Erfolge erzielen und Schwung aufbauen.
• Standardisierung von Daten und Zusammenarbeit: Die Überwindung von Datensilos durch standardisierte Protokolle zum Datenaustausch ist entscheidend für den Erfolg von KI. Zusammenarbeit zwischen Hafenbetreibern, Reedereien und Zollbehörden ermöglicht eine bessere Datenintegration und optimiert die Nutzung KI-gestützter Erkenntnisse. Die Bildung von Datenallianzen und Governance-Rahmenwerken sorgt für genaue, zugängliche und sichere Daten. Zentrale „Data Lakes“ können ebenfalls dazu beitragen, unterschiedliche Daten zu harmonisieren und KI-bereit zu machen, sodass die Zusammenarbeit über Systeme hinweg reibungslos funktioniert.
• Einhaltung sich entwickelnder Vorschriften: Häfen müssen sich proaktiv an veränderte Vorschriften anpassen, indem sie KI-Lösungen mit Blick auf Datenschutz und Compliance entwickeln. Eine enge Zusammenarbeit mit Regulierungsbehörden stellt sicher, dass die Einführung von KI den gesetzlichen Rahmenbedingungen entspricht und gleichzeitig Innovation fördert. Die Entwicklung von KI-Modellen, die mit globalen Vorschriften wie dem EU AI Act übereinstimmen, ist unerlässlich. Durch klare Richtlinien zu Datenschutz, Eigentum und Nutzung können Häfen das komplexe regulatorische Umfeld besser meistern.
• Talententwicklung und Schulungsprogramme: Um dem Talentmangel zu begegnen, sollten Häfen in die Weiterbildung ihrer Mitarbeitenden investieren und neue Talente anziehen. Kooperationen mit akademischen Einrichtungen und die Schaffung spezialisierter Ausbildungsprogramme in den Bereichen Data Science, KI und IT können helfen, die Qualifikationslücke zu schließen. Die Förderung einer Innovationskultur innerhalb der Hafenindustrie macht den Sektor auch für junge Fachkräfte attraktiver. Durch wettbewerbsfähige Anreize und die Präsentation der maritimen Industrie als technologiegetrieben können Häfen qualifizierte Mitarbeiter besser gewinnen und binden.
• Mitarbeiterengagement und Change-Management: Widerstände lassen sich durch transparente Kommunikation und die frühzeitige Einbindung der Beschäftigten überwinden. KI als Werkzeug zur Unterstützung statt als Ersatz zu positionieren, hilft den Mitarbeitenden, die Vorteile der Automatisierung zu erkennen. Durch die Einbindung der Belegschaft in die Implementierung von KI und das Angebot von Weiterbildungsprogrammen können Häfen Ängste vor dem Verlust des Arbeitsplatzes mindern. Die Verlagerung der Rollen hin zu Aufsicht und Analyse anstelle von Routinetätigkeiten kann den Übergang ebenfalls attraktiver machen.
• KI-gestützte Cybersicherheitslösungen: Mit zunehmender KI-Nutzung steigt auch das Risiko von Cyber-Bedrohungen. Häfen müssen KI-gestützte Cybersicherheitssysteme implementieren, die Bedrohungen in Echtzeit erkennen, vorhersagen und abwehren können. Prädiktive KI-Modelle helfen dabei, Schwachstellen in Hafensystemen zu identifizieren und bieten proaktive Verteidigungen gegen Cyberangriffe. Die Einführung robuster Verschlüsselungsmethoden und Sicherheitsprotokolle gewährleistet die Integrität sensibler Daten und betrieblicher Systeme.

Erkenntnisse aus erfolgreichen Implementierungen in Häfen

Einige Häfen haben bereits erfolgreich KI- und ML-Technologien implementiert und sowohl positive Ergebnisse als auch wichtige Erkenntnisse für zukünftige Anwendungen gewonnen. Diese Fallstudien veranschaulichen praktische Einblicke und Herausforderungen bei der Einführung von KI.

Fallstudien:

• Vorhersage der Verweildauer: Durch die Identifizierung verborgener Muster in Containereigenschaften mithilfe von KI konnten Terminals die Stapelvorgänge optimieren, was die unproduktiven Bewegungen von Kränen um 25 % reduzierte.
• Vorhersage der Hinterland-Belastung: KI-Modelle prognostizieren die Ankunft von Lkw und Zügen und tragen so zur Optimierung der Personalplanung bei. Dies hilft, Engpässe und Überbesetzungen in den kommenden Schichten zu vermeiden.
• Automatisierung im Büro: KI-gestützte Chatbots und Automatisierungstools wurden zur Bearbeitung von Abrechnungsanfragen und Kundenanfragen eingesetzt, wodurch die administrative Belastung der Mitarbeitenden verringert und die Reaktionszeiten verbessert wurden.

Erkenntnisse:

• Die Bedeutung maßgeschneiderter Lösungen: Jeder Hafen ist einzigartig, mit individuellen Betriebsabläufen und Datensystemen. Standardisierte KI-Lösungen von externen Anbietern berücksichtigen diese Unterschiede oft nicht ausreichend. Häfen, die in interne, auf ihre speziellen Anforderungen zugeschnittene Lösungen investiert haben, konnten häufig bessere Ergebnisse erzielen, einschließlich einer mindestens genauso hohen Vorhersagegenauigkeit, schnellerer Entwicklung, geringerer Kosten, einfacherer Implementierung und höherer Akzeptanz.
• Herausforderungen mit externen Anbietern: Häfen, die mit Technologieunternehmen oder Startups für KI-Projekte zusammenarbeiten, stoßen oft auf Integrations- und Anpassungsprobleme. Externe Anbieter verfügen möglicherweise nicht über tiefes Branchenwissen, was zu weniger effektiven Lösungen führt. Auch die große Vielfalt an IT-Landschaften und die weit verbreitete Nutzung älterer Systeme erschweren die Entwicklung und Integration standardisierter KI-Tools, was komplex und kostenintensiv sein kann.
• Der Wert von Inhouse-Expertise: Der Aufbau interner KI-Kompetenzen gibt Häfen mehr Kontrolle über ihre Betriebsabläufe. Interne Teams verstehen die Feinheiten des Hafenbetriebs und können KI-Lösungen entwickeln, die gezielt auf spezifische Herausforderungen eingehen. Dies bietet eine höhere Flexibilität und langfristig einen Wettbewerbsvorteil.

Auswirkungen von KI und ML auf die Arbeitskräfte in der Hafenindustrie

Mit der Einführung von KI- und ML-Technologien wird es in der Hafenindustrie erhebliche Veränderungen in den Aufgaben, Verantwortlichkeiten und den erforderlichen Qualifikationen der Belegschaft geben. KI verspricht, die Effizienz und Entscheidungsfindung zu verbessern, bringt jedoch auch Herausforderungen mit sich, insbesondere in Bezug auf den Verlust von Arbeitsplätzen, den Bedarf an Umschulungen und die kulturelle Umstellung hin zu datenbasierten Entscheidungen. Ein gründliches Verständnis und Management dieser Auswirkungen ist entscheidend für einen reibungslosen Übergang zu stärker automatisierten und KI-gestützten Betriebsabläufen.

• Verschiebung von manuellen zu überwachenden Aufgaben: KI und ML werden zunehmend Routineaufgaben automatisieren, die traditionell von Hafenarbeitern ausgeführt wurden, wie etwa Dateneingabe, administrative Bearbeitung und vorausschauende Entscheidungen in Bereichen wie Containerstapelung und Ausrüstungseinsatzplanung. Dies führt dazu, dass menschliche Arbeitskräfte sich von manuellen Tätigkeiten wegbewegen und mehr überwachende Rollen übernehmen. Während KI-Systeme etwa den Kranbetrieb oder die Planung von Lkw-Transporten steuern können, sind weiterhin Menschen erforderlich, um diese Systeme zu überwachen und bei komplexen, unvorhersehbaren Situationen einzugreifen.
• Umschulung für überwachende Rollen: Da KI operative Entscheidungen übernimmt, muss die Belegschaft umgeschult und weitergebildet werden, um KI-gestützte Prozesse zu verwalten und zu überwachen. Mitarbeitende müssen lernen, wie sie mit KI-Systemen interagieren, Dateninterpretationen vornehmen und kontextbezogene Entscheidungen auf Basis von KI-Empfehlungen treffen können. Dazu werden Schulungen in technischen Fähigkeiten (z. B. Datenkompetenz, KI-Systemverwaltung) sowie bspw. soft Skills wie kritisches Denken und Problemlösung in komplexen Situationen benötigt.
• Auswirkungen auf operative Rollen und Effizienzgewinne: In traditionellen Hafenbetrieben basieren viele Entscheidungen auf Erfahrung und Intuition. Mit der Einführung datengestützter KI-Systeme wird die Industrie jedoch zunehmend dateninformierte Entscheidungen treffen. Die Fähigkeit von KI, große Mengen an Echtzeitdaten zu verarbeiten, bedeutet, dass Mitarbeitende vermehrt auf diese Erkenntnisse vertrauen müssen, was die Abhängigkeit von menschlicher Intuition in alltäglichen Abläufen potenziell verringert.
• Widerstand der Belegschaft und Change-Management: Kultureller Widerstand gegen KI-gesteuerte Entscheidungen stellt eine erhebliche Herausforderung dar. Viele Beschäftigte könnten sich unwohl dabei fühlen, dass KI Aufgaben übernimmt, die zuvor auf ihrem Urteil und ihrer Erfahrung basierten. Daher müssen Häfen robuste Change-Management-Programme einführen, die sich auf Transparenz und die schrittweise Integration von KI konzentrieren, um die Akzeptanz der Belegschaft zu fördern. Eine frühzeitige Einbindung des Personals in die KI-Implementierung sowie eine klare Kommunikation über die Vorteile (z. B. erhöhte Sicherheit, reduzierte Arbeitsbelastung) können helfen, Widerstand zu mindern.
• Reduktion der Arbeitskräfte in bestimmten Bereichen: Die Einführung von KI wird in einigen Bereichen, insbesondere in der Administration und im operativen Bereich, zu einem Rückgang der Arbeitskräfte führen. Die Automatisierung administrativer Prozesse wie der Rechnungsbearbeitung, Schadensabwicklung und Kundenbetreuung durch KI-gestützte Chatbots reduziert den Bedarf an Büropersonal. Ebenso verringert die prädiktive Wartung und KI-optimiertes Gerätemanagement die Abhängigkeit von manuellen Eingriffen und routinemäßigen Inspektionen.
• Bewältigung des Arbeitsplatzabbaus: Häfen müssen sich mit den potenziellen Arbeitsplatzverlusten durch KI-gestützte Automatisierung auseinandersetzen. Eine Möglichkeit besteht darin, die Belegschaft schrittweise durch natürliche Fluktuation (z. B. Pensionierungen) zu reduzieren, anstatt plötzliche Entlassungen vorzunehmen. Zudem sollten Häfen darauf abzielen, betroffene Mitarbeitende nach einer geeigneten Umschulung in anderen Bereichen einzusetzen, etwa in der Systemüberwachung, Kundenbetreuung oder der Optimierung der Logistik. Dieser allmähliche Wandel kann helfen, abrupte Übergänge zu vermeiden, die Widerstand oder Unsicherheit bei der Belegschaft hervorrufen könnten.
• Schaffung neuer Berufskategorien: Obwohl KI einige traditionelle Rollen verdrängt, entstehen auch neue Chancen. Die maritime Industrie wird neue Rollen schaffen, die sich auf das KI-Management, die Datenanalyse und die IT-Sicherheit konzentrieren. Beispielsweise werden Datenwissenschaftler, KI-Spezialisten und Cybersecurity-Experten entscheidend dafür sein, dass KI-Systeme reibungslos laufen, Daten korrekt interpretiert werden und die Hafenbetriebe vor Cyber-Bedrohungen geschützt sind.
• Gewinnung und Bindung von Talenten: Die Herausforderung für Häfen wird darin bestehen, qualifizierte Fachkräfte für diese neuen Rollen anzuziehen und zu halten. Historisch gesehen hat sich die maritime Industrie schwergetan, junge, technologieaffine Talente anzulocken. Um dies zu überwinden, sollten Häfen eine innovative Kultur fördern, die auf Technologie, Nachhaltigkeit und datengetriebene Abläufe setzt. Partnerschaften mit akademischen Einrichtungen sowie die Bereitstellung von Ausbildungs- und praxisnahen Lernprogrammen können auch helfen, eine Pipeline qualifizierter Kandidaten aufzubauen.
• Entwicklung der Entscheidungsfindung und Zusammenarbeit: Da mehr Entscheidungen an KI-Systeme delegiert werden, wird die Rolle der menschlichen Arbeitskräfte sich von direkten Entscheidungsträgern zu Kooperationspartnern mit der KI verschieben. Beispielsweise könnte sich die Planungsabteilung von der detaillierten operativen Planung hin zur Überwachung von KI-generierten Plänen entwickeln und sich auf Ausnahmen oder komplexe Szenarien konzentrieren, die KI möglicherweise nicht bewältigen kann.
• Balance zwischen menschlicher Expertise und KI-Erkenntnissen: Das Gleichgewicht zwischen menschlicher Expertise und KI-generierten Erkenntnissen wird entscheidend sein. Obwohl KI viele Entscheidungen optimieren kann, fehlen ihr das kontextuelle Verständnis und die Erfahrung, die Menschen in unvorhergesehenen oder Notsituationen einbringen. Häfen müssen daher sicherstellen, dass KI-Systeme dazu konzipiert sind, die menschliche Entscheidungsfindung zu ergänzen und nicht vollständig zu ersetzen.

Die Einführung von KI und ML in der Hafenindustrie wird erhebliche Veränderungen in der Belegschaft mit sich bringen. Während die Automatisierung den Bedarf an bestimmten Rollen reduzieren wird, schafft sie gleichzeitig neue Chancen und verlagert den Fokus auf überwachende Tätigkeiten und strategische Entscheidungsaufgaben. Häfen, die diese Veränderungen proaktiv angehen – durch Upskilling, Umschulungen und ein sorgfältiges Change-Management – werden besser darauf vorbereitet sein, KI erfolgreich zu integrieren und die Mitarbeitermotivation aufrechtzuerhalten.

Indem die Hafenindustrie eine Innovationskultur fördert und die Zusammenarbeit zwischen menschlichen Arbeitskräften und KI-Systemen unterstützt, kann sie das volle Potenzial von KI ausschöpfen und gleichzeitig sicherstellen, dass die Mitarbeitenden im Übergang nicht zurückgelassen werden.

Schlussfolgerung und Ausblick

Die Integration von KI und maschinellem Lernen in die Hafenindustrie ist keine ferne Zukunftsvision mehr, sondern zunehmend eine Notwendigkeit für Häfen, die wettbewerbsfähig, effizient und nachhaltig bleiben wollen. Trotz der erheblichen Herausforderungen – von veralteten Systemen und fragmentierten Daten bis hin zum Widerstand der Belegschaft – können diese Hürden durch strategische Planung, schrittweise Einführung und den Fokus auf Zusammenarbeit und Talententwicklung überwunden werden.

Da immer mehr Häfen auf KI setzen, wird sich die Branche voraussichtlich zu einem stark automatisierten, datengesteuerten Ökosystem entwickeln, in dem intelligente Technologien die betriebliche Effizienz, Sicherheit und Nachhaltigkeit verbessern. KI wird eine zentrale Rolle in den Hafenbetrieben der Zukunft einnehmen, doch menschliche Aufsicht und Fachwissen bleiben besonders in komplexen und unvorhersehbaren Situationen entscheidend.

Mit Blick auf die Zukunft werden Häfen, die über eine klare Datenstrategie verfügen, in den Aufbau eigener KI-Kompetenzen investieren und ihre Belegschaft weiterbilden, besser aufgestellt sein, um die Vorteile der KI zu nutzen. Die maritime Industrie steht am Beginn eines tiefgreifenden Wandels, und diejenigen, die jetzt entschlossen handeln, werden die Zukunft des Welthandels maßgeblich mitgestalten.