Die Zukunft von Amazons Logistiknetzwerk wird zweifellos künstliche Intelligenz und Robotik beinhalten, aber es ist eine offene Frage, wann KI-gesteuerte Maschinen einen Großteil der Arbeit übernehmen werden. Laut Scott Anderson, dem Leiter des Bereichs Robotik-Fulfillment des Unternehmens, ist der Punkt, an dem ein Amazon-Lager vollständig automatisiert ist, noch mindestens 10 Jahre entfernt. Andersons Äußerungen, über die Reuters heute berichtete, verdeutlichen das derzeitige Tempo der Automatisierung, selbst in Umgebungen, die für Roboterarbeit reif sind, wie z. B. ein Amazon-Lagerhaus.
Heutzutage beherrschen Roboter in der Belegschaft hauptsächlich spezifische, wiederholbare Aufgaben, für die sie genau programmiert sind. Um den Roboter dazu zu bringen, etwas anderes zu tun, ist eine teure und zeitaufwändige Neuprogrammierung erforderlich. Und Roboter, die mehrere verschiedene Aufgaben ausführen und in dynamischen Umgebungen arbeiten können, die von ihnen verlangen, dass sie ihre Umgebung sehen und verstehen, befinden sich noch fest im Bereich der Forschung und der experimentellen Versuche. Selbst der einfache Prozess des Erkennens eines Objekts und des Aufnehmens desselben, ohne dass er zuvor auf dieses Objekt trainiert wurde, erfordert eine Reihe komplexer, ausgeklügelter Software und Hardware, die es noch nicht in kommerzieller Form gibt.
Ein Roboter kann zwar bei der Herstellung eines Mikrochips und der Karosserie eines Tesla-Fahrzeugs helfen, ist aber nicht in der Lage, menschliche Aufgaben zu übernehmen, die für die Lagerarbeit erforderlich sind. In den Fulfillment-Zentren von Amazon und anderen Unternehmen wird ein Großteil der Arbeit immer noch von Menschenhand erledigt, weil es schwierig ist, Roboter so zu trainieren, dass sie die Welt sehen und Robotergreifer mit der Geschicklichkeit menschlicher Arbeiter benutzen können.
Als Teil der laufenden Deep-Learning-Revolution, die den Fortschritt der KI-Forschung in den letzten zehn Jahren beschleunigt hat, beginnen Roboter jedoch, ein Niveau an Sehkraft und Motorsteuerung zu erreichen, das sich dem menschlichen Niveau nähert. Amazon ist eines der Unternehmen, die mit solchen Robotern Pionierarbeit leisten, und veranstaltet jährlich eine so genannte „Picking Challenge“ (nach dem Lagerhausbegriff für das Aufnehmen eines Objekts, um es zu einem anderen Teil der Logistikkette zu bringen), um Fortschritte auf diesem Gebiet zu fördern.
Eine Reihe anderer Unternehmen und Forschungslabors haben ebenfalls Fortschritte auf diesem Gebiet gemacht. Die UC Berkeley verfügt über ein Robotiklabor, das auf diesem Gebiet beträchtliche Fortschritte erzielt hat. Sein neuer kostengünstiger Roboter, ein Paar humanoider Arme, die von einem zentralen System namens Blue gesteuert werden, kann dank eines KI-gestützten Sichtsystems komplexe manuelle Aufgaben wie das Falten eines Handtuchs ausführen. Das Forschungslabor OpenAI hat in ähnlicher Weise eine KI-Trainingstechnik, das so genannte Reinforcement Learning, eingesetzt, um einer Roboterhand präzisere und elegantere Bewegungen beizubringen – die Art von Bewegungen, die ein Roboter ausführen müsste, um einen Menschen in einem Lagerhaus zu ersetzen. Kindred, ein in San Francisco ansässiges Startup-Unternehmen, stellt einen Roboterarm namens Kindred Sort her, der in Lagern des Einzelhändlers Gap eingesetzt wird und eine Mischung aus menschlicher Steuerung und Automatisierung verwendet, um eine dynamische Produktkommissionierung durchzuführen.
Nach Angaben von Reuters verfügt Amazon in den USA über 110 Lagerhäuser, 45 Sortierzentren und etwa 50 Auslieferungsstationen, in denen mehr als 125.000 Vollzeitlagerarbeiter beschäftigt sind. Aber nur ein Bruchteil der gesamten Arbeit wird von Robotern erledigt. Derzeit sind Roboter einfach zu unpräzise und ungeschickt und erfordern zu viel Training, um außerhalb sehr enger Anwendungsfälle in Fabrikhallen eingesetzt zu werden.
Amazon beispielsweise verwendet kleine, Roomba-förmige Roboter, die einfach „Drives“ genannt werden, hauptsächlich, um große Produktstapel an menschliche Arbeiter auszuliefern, indem sie festgelegten Pfaden im Lager folgen. „In ihrer jetzigen Form ist die Technologie sehr begrenzt. Die Technologie ist sehr weit von einem vollautomatischen Arbeitsplatz entfernt, den wir brauchen würden“, sagte Anderson gegenüber Reuters, die heute ein Amazon-Lager in Baltimore besichtigte.