Künstliche Intelligenz wird die Schifffahrt erst dann wirklich verändern, wenn Daten, Kontext, Konnektivität und fragmentierte Workflows endlich zusammengeführt werden — das ist die zentrale Erkenntnis aus der SplashTech-Umfrage unter Führungskräften der Maritimtechnologie, veröffentlicht als Einführung des brandneuen SplashTech-Magazins.

Wenn eine Antwort die Umfrage dominiert, dann ist es Künstliche Intelligenz. Die aufschlussreichere Erkenntnis ist jedoch, wie wenige Befragte es dabei bewenden lassen wollen.

KI wird in den nächsten fünf Jahren nahezu jeden Bereich der Schifffahrt berühren: Reiseplanung, Wartung, Beschaffung, Ladungsoperationen, Compliance, Sicherheit, kommerzielle Entscheidungen und die tägliche Verwaltung, die See und Land außergewöhnlich viel Zeit kostet. Doch ein Beitragender nach dem anderen fügt dieselbe Einschränkung hinzu: Intelligenz ist nur so gut wie die Daten, der Kontext, die Konnektivität, die Architektur und das maritime Wissen darunter.

Diese Einschränkung trifft auf eine Branche zu, die historisch ungleichmäßig digitalisiert hat. Das regulatorische Umfeld der Schifffahrt verändert sich jedoch inzwischen so, dass bessere Daten belohnt werden: Das Carbon Intensity Indicator-Bewertungssystem der IMO für Schiffe und die Einbindung der Seeschifffahrtsemissionen in das Emissionshandelssystem der EU haben genaue, überprüfbare Betriebsdaten zu einer Compliance-Anforderung gemacht – nicht mehr zu einem optionalen Effizienzprojekt. Die Befragten kommen immer wieder auf diesen praktischen Druck zurück – KI zahlt sich nur aus, wenn die Daten, die sie speisen, einer Prüfung standhalten.

Kontext als fehlender Baustein

Matthew Talbot, Co-CEO von Complexio, liefert eine der klarsten Versionen dieses Arguments. Seine Wahl für die transformativste Technologie ist die Fähigkeit, die unstrukturierte Koordinationsschicht der Schifffahrt — E-Mails, Chats, Dokumente und Anhänge — zu lesen und in ein governed Modell davon zu verwandeln, wie ein Unternehmen tatsächlich arbeitet.

„Das Wort, auf das es dort ankommt, ist Kontext“, sagt Talbot gegenüber SplashTech.

Jedes Allzweckmodell könne eine E-Mail zusammenfassen, argumentiert er. Das schwierigere Problem sei zu verstehen, was diese Nachricht innerhalb eines bestimmten Schifffahrtsunternehmens bedeutet: mit welchem Schiff, welcher Ladung, welchem Vertragspartner, welcher Person und welcher früheren Entscheidung sie verbunden ist und wie die Arbeit tatsächlich fließt. Der operative Nachweis der Schifffahrt liegt oft im Posteingang statt im ERP. Solange Maschinen diese Geschichte nicht intelligent lesen können, arbeiten die darauf aufbauenden Anwendungen nur mit einem Teil des Bildes.

Manish Singh von Maris Investments nähert sich demselben Problem aus einer anderen Richtung. Auf die Frage nach der einzigen transformativsten digitalen Technologie nennt er gar keine Technologie. Seine Wahl ist „die Plattform of Record, die die Silos in unserem maritimen Workflow beseitigt“.

„Bis das geschieht, fügen viele neue Werkzeuge eher Komplexität als Fähigkeiten hinzu“, sagt Singh.

Zusammen deuten die Antworten auf den größeren Wettbewerb hin, der sich abzeichnet. Der Schifffahrt fehlt es nicht an Anwendungen. Ihr fehlt das Bindegewebe, das Anwendungen, Kommunikation, Daten und Menschen zu einem einheitlichen Betrieb zusammenführt.

KI, aber unter Vorbehalt

Gert-Jan Panken, General Manager und Vizepräsident bei Inmarsat Maritime, erwartet die breiteste Wirkung von KI, sagt jedoch, dass ihr Wert vollständig von der Qualität der Eingaben und der digitalen Grundlagen abhängt, die sie stützen. KI braucht verlässliche Daten und eine sichere Schiff-Land-Integration, bevor sie Wartung, Reiseoptimierung, Sicherheit, Emissionsleistung und kommerzielle Effizienz verbessern kann. Ohne dieses Fundament droht sie zu einer weiteren Komplexitätsschicht zu werden.

Auch Nico Lehtinen, Director of Digital Transformation bei Elomatic, nominiert KI, betont jedoch, dass die Schifffahrt die Oberfläche kaum zerkratzt hat. Die Technologie wird allmählich zu einer natürlichen Erweiterung des Ingenieurwesens und des Betriebsmanagements, statt etwas, das Nutzer als separate Anwendung aufrufen. Die Gewinner werden seinen Worten nach kaum die Unternehmen mit dem sichtbarsten Chatbot sein. Es werden diejenigen sein, die Intelligenz still in die Workflows einbetten, in denen bereits Entscheidungen getroffen werden.

Maayan Castel, Vice-President of Product bei Agwa, beschreibt die Chance als „domänenspezifische KI, die die Schleife zwischen Erfassung, Entscheidung und Aktion schließt“.

„Die Schifffahrt braucht keine weiteren Dashboards, die Daten anzeigen, die jemand interpretieren muss“, sagt sie.

Janani Yagnamurthy, Senior Vice-President für Produkt und strategisches Wachstum bei Marcura, konzentriert sich auf eine weitere große Chance: KI-Agenten, die organisationales Wissen institutionalisieren können. Mit der Pensionierung erfahrener Fachkräfte werden Unternehmen, die Jahrzehnte kommerzieller Entscheidungen, Arbeitspraktiken und Vertragsauslegung erfassen können, einen Vorteil besitzen, der sich später nicht leicht zurückkaufen lässt.

Talbot macht einen ähnlichen Punkt. Die Schifffahrt behandelt vieles operative Wissen noch als Privateigentum: der Supervisor, der sich erinnert, warum eine Maschine früh ausgetauscht wurde, oder der Operator, der weiß, welcher Agent in einem bestimmten Hafen Dinge erledigt bekommt. Wenn diese Person geht, zahlt das Unternehmen oft dafür, die Lektion erneut zu lernen.

Der gemeinsame Faden ist nicht einfach intelligentere Software. Es ist die Verkürzung der Distanz zwischen Wissen und Handeln.

Die Grundlagen kommen zuerst

Joy Basu, Chief Executive von Smart Ship Hub, liefert womöglich die bewusst unfashionableste Antwort der Umfrage. Gezwungen, die wirklich transformative Technologie zu wählen, nennt er den Borddatenlogger.

Die Schifffahrt stützt sich weiterhin stark auf AIS, Mittagsberichte und fragmentierte Bordsysteme. Wenn Hochfrequenzinformationen von Motoren, Kesseln, Durchflussmessern, Wellenleistungsmessern, Navigationsausrüstung und Ladungssystemen günstig und zuverlässig erfasst werden können, verfügt die Branche plötzlich über den Rohstoff, den KI, digitale Zwillinge, automatisiertes Reporting und vorausschauende Wartung benötigen.

„Ein KI-Modell, das nie einen bewachsenen Rumpf, einen herabgestuften Motor oder eine gefälschte AIS-Position berücksichtigt hat, liefert Ihnen selbstbewussten Unsinn“, sagt Basu.

Generische KI entwickelt sich außergewöhnlich schnell, aber Schiffe sind keine generischen Umgebungen. Sensoren driften. Maschinen verschleißen. Konnektivität verschwindet. Rümpfe bewachsen. Besatzungen improvisieren. Das Wetter ändert sich. Kommerzielle Prioritäten geraten in Konflikt.

Talbot weitet das Argument über die Telemetrie hinaus aus. Ein Sensordatensatz kann einem Betreiber zeigen, dass eine Pumpe heiß lief. Verbindet man dieses Signal mit den E-Mails des Supervisors, früheren Anwesenheitsberichten und dem, was die Besatzung tatsächlich tat, kann eine Maschine beginnen zu verstehen, warum. Strukturierte Daten und menschlicher Kontext sind zusammen wertvoller als jeweils für sich.

David Evans, Chief Technology Officer bei Idwal, argumentiert daher, dass die Transformation mit verifizierten Betriebsdaten und standardisiertem Reporting beginnt, mit KI und Analyse darüber. Adam Dennett, Chief Executive von SpecTec, wählt ebenfalls standardisierte, interoperable Daten als Fundament, das bestimmt, wer tatsächlich von Künstlicher Intelligenz profitiert. KI könnte endlich den kommerziellen Grund liefern, digitale Probleme zu beheben, die die Schifffahrt jahrelang geduldet hat.

Nicht jeder akzeptiert, dass Künstliche Intelligenz selbst den ersten Platz verdient. Bjørn Kristian, Director bei NAVTOR, wählt S-100, das Framework der nächsten Generation für maritime Daten, das unter der E-Navigationsstrategie der IMO entwickelt wurde und Navigationsprodukte einschließlich elektronischer Karten, Bathymetrie, Wasserstände und Oberflächenströmungen unter eine gemeinsame Struktur bringt.

„S-100 führt reichhaltigere, dynamische und interoperable Navigationsebenen ein“, sagt Kristian, mit dem Potenzial, Lagebewusstsein, Routenüberwachung und Reiseplanung zu verbessern.

Seine Antwort ist gerade deshalb nützlich, weil sie das breitere Umfrageergebnis bestätigt: Vieles der nächsten Generation maritimer Intelligenz hängt davon ab, dass reichhaltigere Informationen strukturiert und interoperabel werden, bevor clevere Anwendungen sie nutzen können. Technologie unter der Oberfläche könnte letztlich bestimmen, was die Schlagzeilen-Technologie erreichen kann.

Von Anwendungen zu einer Betriebsschicht

Hier wird Singhs Argument der Plattform of Record besonders wichtig. Maritime Technologie wurde traditionell Abteilung für Abteilung und Problem für Problem beschafft. Die Crewing-Abteilung bekommt ein System, die technische ein anderes, das Charterwesen ein anderes, die Beschaffung ein anderes und die Leistung ein weiteres. Der Mensch wird dann zur Integrationsschicht und bewegt Informationen über Tabellen, E-Mails, erneute Dateneingabe und Gedächtnis zwischen den Produkten.

Singh glaubt, dass diese Architektur sich dem Ende ihrer Nutzungsdauer nähert. Sein Ziel ist ein gemeinsamer Betriebsdatensatz für das Schiff und die Menschen darum, der es verschiedenen Funktionen erlaubt, auf denselben zugrunde liegenden Informationen zusammenzukommen.

„Segmente sind die Art, wie Anbieter sich selbst organisieren“, sagt er. „Betreiber erleben keine Segmente. Sie erleben einen Workflow, der mehrere Plattformen und Anwendungen überschreitet.“

Talbots Betonung der Korrespondenz erklärt, warum es nicht genügt, nur die Anwendungsschicht zu lösen. Jedes nachgelagerte System muss wissen, was passiert ist, wer es entschieden hat und auf welcher Grundlage. Vieles dieser Nachweise steckt weiterhin in Gesprächen und Anhängen statt in Datenbanken.

Christoffer Svard, Chief Commercial Officer bei Sea, erwartet, dass KI-Agenten zunehmend direkt mit anderen Systemen verbunden werden, statt Menschen ständig zur Anmeldung bei separaten Plattformen zu zwingen. Software wird Teil eines Workflow-Ökosystems statt eines Ziels.

Kris Vedat, Chief Executive von SmartSea, kommt von der Flottenseite zu einem vergleichbaren Schluss. Er erwartet autonome Entscheidungsökosysteme, die Schiffe, Landteams und maritime Infrastruktur verbinden. Der Durchbruch ist nicht die Automatisierung einzelner Aufgaben, sondern dass Flotten als verbundene operative Netze agieren.

Menschliche Urteilskraft bleibt im Prozess

Bei aller Begeisterung für Agenten und Automatisierung sehen nur wenige Befragte die nächsten fünf Jahre als Marsch in eine menschenfreie Schifffahrt. Mikko Kuosa, Chief Executive von NAPA, argumentiert, dass KI vorschlagen sollte, während Menschen entscheiden. Garry Noonan, Director of Innovation bei Ardmore Shipping, betont gleichermaßen, dass Technologie ihren größten Wert liefert, wenn sie menschliche Entscheidungsfindung verstärkt statt ersetzt.

Talbot hebt eine weitere Schwelle hervor: Kann das Ergebnis hinterher verteidigt werden? Eine Entscheidung kann Monate später von einem Eigner, Charterer, Vermesser, Versicherer oder Schiedsgericht angefochten werden. Genauigkeit allein genügt nicht. Das System muss bewahren, woher die Information stammt, welche Version verwendet wurde und die Begründungskette hinter der Empfehlung. Das könnte sich als eine der Unterscheidungen zwischen maritimen KI-Produkten erweisen, die über Demonstrationen hinauskommen, und solchen, die es nicht tun.

In fünf Jahren wird KI mit hoher Wahrscheinlichkeit deutlich tiefer in die Schifffahrt eingebettet sein. Doch die SplashTech-Umfrage legt nahe, dass die größere Transformation das sein könnte, was der KI-Boom die Branche zu reparieren zwingt: Datenqualität, Kontext, Interoperabilität, Konnektivität, Identität, institutionelles Wissen und Workflow. Der Durchbruch kommt nicht, wenn jedes Schiff einen KI-Assistenten bekommt. Er kommt, wenn Schiff, Landbüro und Technologiestack endlich mit derselben operativen Realität arbeiten — und zeigen können, wie sie dorthin gelangt sind.

Quelle: Splash247