Unter der Leitung von Walter Brenner (Universität St. Gallen) und mit Unterstützung von Klaus Haake (HSP Consulting AG) haben Studierende unterschiedliche Algorithmen ausprobiert und eine durchschnittliche Verbesserung der Prognose für den Abverkauf von verderblichen Backwaren von 10% voraussagen können.

Zwei Bäckereien aus St. Gallen und im Thurgau (Lichtensteiger AG und Mohn AG) haben die Verkaufsdaten zur Verfügung gestellt. Die Studierenden der Lehrveranstaltung „Künstliche Intelligenz in kleinen und mittleren Betrieben“ konnten mit Algorithmen die Prognosen berechnen. Mit präziseren Voraussagen von verderblichen Backwaren kann Foodwaste reduziert und die Wirtschaftlichkeit der Bäckereien verbessert werden.

Das Lehrprojekt an der Universität St. Gallen konnte aufzeigen, dass die Prognose um etwa 10% verbessert werden kann. Somit kann Künstliche Intelligenz eingesetzt werden, um die Prognosen der Filialleiterinnen und Filialleiter zu verbessern. Das bedeutet nicht, dass diese Arbeitsplätze wegfallen müssen. Es zeigt, wie sich durch bessere Prognosen Ökologie und Ökonomie ergänzen. Sinnvolle Einsatzszenarien von Künstlicher Intelligenz ersetzen keine Arbeitsplätze, sie können uns sinnvoll unterstützen.