LONDON (IT BOLTWISE) – Sifted startet mit „Projects“ eine neue Funktion in seinem SiftedAI-Ökosystem, die individuelles KI-Reporting aus einer Unterhaltung heraus ermöglicht. Statt für jede Netzwerk- oder Kostenfrage neue Datenanfragen oder manuelle Spreadsheets aufzubauen, beschreibt der Kunde den gewünschten Analysezweck in Klartext. Die Lösung behält dabei die Kontostruktur, Kostenstellen, Benennungsschemata und wiederkehrende Fragen über Sessions hinweg. Ergebnisse lassen sich als KPI-Views, Tabellen und Diagramme speichern und bei Bedarf aktualisieren oder als PDF beziehungsweise Excel exportieren.
Für viele Logistik- und Procurement-Teams war die „letzte Meile“ im Reporting bisher die aufwendigste: Wenn eine spezifische Paket- oder Carrier-Frage nur für ein einzelnes Netzwerk gilt, mussten Daten angefordert, bereinigt und anschließend oft in handgefertigten Tabellen wiederverwendet werden. Genau an dieser Stelle setzt SiftedAI an – jetzt mit der neuen Funktion „Projects“. Laut Anbieter können Nutzer innerhalb eines Projekts eine Analysebeschreibung per Klartext liefern, die KI in derselben Unterhaltung verfeinern und das Ergebnis anschließend so ablegen, dass es später wieder aufgegriffen werden kann.
Technisch betrachtet verschiebt „Projects“ den Schwerpunkt von einmaligen Ad-hoc-Requests hin zu wiederverwendbaren Analyse-Konfigurationen. Innerhalb eines Projekts werden „standing instructions“, Referenzdateien, die relevanten Gesprächskontexte sowie Dashboards in einer gemeinsamen Arbeitsumgebung gebündelt. Entscheidend ist dabei die Persistenz der organisatorischen Logik: SiftedAI soll laut Beschreibung die Account-Struktur, Kostenstellen (Cost Centers), Namenskonventionen und wiederkehrende Fragen über mehrere Sessions hinweg mitführen. Dadurch wird aus dem Chat-Verlauf nicht nur ein einzelnes Ergebnis, sondern eine reproduzierbare Reporting-Arbeitsweise, die bei neuen Monaten oder neuen Stichtagen sofort wieder anschlussfähig bleibt.
Im Alltag dürfte das besonders für die „Monatsroutine“ relevant werden. Projekte sind laut Hersteller vor allem für Custom Reporting geeignet, das planmäßig wiederkehrt – nicht für komplett isolierte Einzelfragen. Genannt werden unter anderem monatliche Kostenberichte, Carrier-Performance-Reviews, Analysen von Fuel-Surcharge-Trends, das Tracking von Accessorials, SKU-Level-Reports sowie Zusammenfassungen für Returns. Der praktische Effekt liegt nicht nur in der schnelleren Erstellung, sondern auch darin, dass der Aufwand für Datenaufbereitung und Formatangleichung aus früheren Iterationen weniger stark neu entsteht. Wenn zudem Gesprächsausgaben als Diagramme, Tabellen und KPI-Ansichten gespeichert werden, lassen sie sich „on demand“ aktualisieren und anschließend in gängigen Formaten weitergeben.
Für Unternehmen ist dabei die Kombination aus Export und Freigabemodell ein wichtiger Punkt. Die Ergebnisse sollen sich als PDF oder Excel exportieren lassen, was die Brücke zu typischen internen Workflows schlägt – von Controlling bis zu Einkaufsgremien, die Auswertungen oft als Dokumente dokumentieren müssen. Gleichzeitig können Projekte laut Beschreibung organisationsweit geteilt oder auf einzelne Nutzer eingeschränkt werden. Das adressiert ein klassisches Spannungsfeld: Einerseits brauchen Teams Konsistenz und eine gemeinsame Definition dessen, „was zählt“, andererseits muss der Zugriff steuerbar bleiben, etwa wenn bestimmte Carrier-Analysen nur für definierte Rollen oder Standorte bestimmt sind.
„Projects“ läuft als Teil von SiftedAI und ist nach Angaben des Anbieters ab sofort verfügbar und in SiftedAI-Subscriptions enthalten. Der Funktionsumfang bleibt zunächst in einer Beta-Phase, bis Sifted das Feedback der Kunden integriert hat. Gerade bei KI-gestütztem Reporting ist diese iterative Phase plausibel, weil die Qualität stark davon abhängt, wie Nutzer ihre Ziele formulieren, welche Referenzdateien sie einbinden und wie sich die gewünschte KPI-Logik im Zeitverlauf bewährt. Die von Sifted beschriebene Grundidee eines „always-on logistics analyst“ knüpft hier an: Das System zieht Daten aus Carrier-Konten, Systemen und Spreadsheets, normalisiert Gebühren über Carrier hinweg und soll Kosten sowie Service-Risiken früher sichtbar machen.
Für die Marktbewegung bedeutet das: Der nächste Entwicklungsschritt im Reporting wird weniger „noch ein Dashboard“ sein, sondern eine KI-gestützte, organisatorisch eingebettete Wiederverwendbarkeit von Analyseideen. Teams können damit den Erstellungsprozess standardisieren, ohne gleichzeitig auf Flexibilität zu verzichten. Wenn die Monatsauswertung, die zuvor einen ganzen Tag in Anspruch nahm, bereits beim Öffnen eines Projekts „zusammengebaut und aktuell“ ist, verlagert sich Wertschöpfung in Richtung Review, Interpretation und Entscheidungsvorbereitung. Unabhängig davon, ob die Nutzung durch Kostenstellenverantwortliche, Logistikleiter oder Analysten erfolgt: Projects zielt darauf, den organisatorischen Kontext und die wiederkehrenden Fragestellungen als dauerhafte Struktur in die KI-Arbeit zu integrieren.
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