Die Krausenhöfe sind das Berliner Entwicklungszentrum von Amazon. In dieser Serie stellen wir einige seiner Mitarbeiter vor und blicken hinter die Kulissen – heute: Ed Banti und wie „Machine Learning“ komplexe Logistikprozesse bei Amazon einfacher macht.
Nur wenige Bauwerke im historischen Berliner Zeitungsviertel überdauerten den zweiten Weltkrieg, aber die Krausenhöfe sind eines davon. In diesen historischen Gemäuern forschen heute Entwickler aus der ganzen Welt an den Zukunftstechnologien von Amazon. Einer von ihnen ist Ed Banti, der als Senior Manager zusammen mit dem „Core Machine Learning Team“ an Technologien arbeitet, die Amazon helfen, die Nachfrage nach bestimmten Produkten vorherzusagen.
„Stell Dir einen Menschen vor, der jeden Tag darüber nachdenkt, wie viel wir von einem Produkt in sechs Monaten im Lager haben sollten“, erklärt Banti. Er müsse das sowohl sehr zuverlässig, als auch skalierbar planen – sprich für Millionen von Produkten. Ein Ding der Unmöglichkeit für einen Menschen. Hier unterstützt „Machine Learning“ – eine Technologie, die Daten aus der Vergangenheit nutzt, um Vorhersagen für die Zukunft zu erstellen. Damit wird es beispielsweise möglich, zu berechnen, wie viele blaue Hemden die Kunden von Amazon im kommenden September wahrscheinlich bestellen werden.
Um sich den Nutzen und die rasante Entwicklung dieser Technologie klar zu machen, hilft ein Blick in die jüngere Vergangenheit: „Vor fünf Jahren hätte sich noch niemand vorstellen können, dass man so gut wie alles bei Amazon bestellen kann“, sagt er. „Inzwischen ist das normal.“ Hinter den Lieferungen stecken viele Prozesse: Anlieferung der Ware, Lagerung, Verpackung, Versand. Ohne eine Software im Hintergrund, die vorhersagt, wann welches Produkt vorhanden sein sollte, wäre das vielfältige Angebot kaum möglich, denn es gäbe schlicht nicht genug Platz für alle Produkte.
Für Banti liegt die Innovationsfreudigkeit im Bereich Machine Learning auch an der Art, wie man bei Amazon an Probleme herangeht. „Du kannst eine Entscheidung treffen und sie später revidieren, wenn sich herausstellt, dass sie falsch war.“ Dieses Prinzip, erklärt Banti, ermöglicht es Mitarbeitern, Verantwortung zu übernehmen und Entscheidungen eigenständig zu treffen. Aktiv handeln – oder im englischen Original „Bias for Action“ – ist das Prinzip hinter dieser Freiheit. Und das treibt Banti und Amazons Innovationen an.
