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Kaum ein Technologiethema wird in der Logistik derzeit so intensiv diskutiert wie KI-Agenten: Software, die Aufgaben nicht nur beantwortet, sondern selbstständig plant und in Systemen ausführt. Gartner zählt „Agentic AI“ und kollaborative Multiagentensysteme zu den wichtigsten Technologietrends für die Supply Chain 2026.[1] Für Supply-Chain-Software mit Agentenfunktionen erwartet das Analystenhaus einen Anstieg der Ausgaben von unter 2 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025 auf 53 Milliarden US-Dollar im Jahr 2030. Der Anteil der Unternehmen, die solche Funktionen in ihrer Supply-Chain-Software nutzen, soll von 5 Prozent auf 60 Prozent steigen.[2]
In derselben Analyse steht jedoch eine Einschränkung: Die Einführung in den Unternehmen werde der technischen Verfügbarkeit hinterherlaufen. Als Grund nennt Gartner die Lücke zwischen der Technologie und den übrigen Ebenen des Betriebsmodells, nämlich Datenmanagement, operative Steuerung, KI-Reife der Belegschaft, Veränderungswillen und die Vernetzung mit Partnern.[2] Für Deutschland zeigt sich ein ähnliches Bild:
Das deckt sich mit einer typischen Praxissituation. Im Lager und im Transport arbeiten Lagerverwaltung (WMS), ERP, Transportmanagement (TMS), Yard-Management, Carrier-Portale, Excel-Listen und E-Mail-Postfächer nebeneinander. Menschen überbrücken die Medienbrüche mit Erfahrung, Telefon und manueller Nacharbeit. Ein KI-Agent kann diese Rolle nicht einfach übernehmen, wenn er die Daten nicht zuverlässig lesen und die Systeme nicht kontrolliert bedienen kann.
Aus unserer Sicht entsteht der dauerhafte Nutzen von KI-Agenten weniger durch den Agenten selbst als durch das, was seine Einführung erzwingt. Ein Agent arbeitet nur so verlässlich wie die Daten, Schnittstellen und Regeln, auf die er zugreift. Wer ihn einführen will, muss deshalb bei Daten, Schnittstellen, Berechtigungen, Standards und Prozesswissen nacharbeiten – und genau diese Arbeit zahlt sich auch ohne Agenten aus.
Die entscheidende Frage lautet damit nicht mehr, welchen Agenten man einsetzen kann, sondern: Was muss im eigenen Prozess- und Systemumfeld gegeben sein, damit ein Agent verlässlich arbeiten kann?
Für einen international tätigen Hersteller von Stall- und Fütterungstechnik für die Nutztierhaltung haben wir den Prozess des Angebotsvergleichs in Transportausschreibungen mit einem KI-Agenten neu aufgesetzt.
Ausgangssituation:
Auf jede Ausschreibung antworten mehrere Frachtführer, jeder im eigenen Format: als PDF-Anhang, als Tabelle oder mit Preisen direkt im Mailtext. Die Disposition musste jedes Angebot der richtigen Ausschreibung zuordnen, Preise und Konditionen herausziehen, Vollständigkeit und Plausibilität prüfen und alles in eine Vergleichsübersicht übertragen. Je nach Umfang dauerte die Aufbereitung eines einzelnen Angebots 30 bis 60 Minuten, pro Ausschreibung kamen so teils mehrere Stunden zusammen.
Ein Muster, das viele Unternehmen kennen: Unter diesem Zeitdruck bleibt für den Blick auf die bisherige Leistung der Frachtführer wenig Raum, und unvollständige Angebote fallen zu spät auf.
Mit Agenten- und Workflowsystem:
Was dafür nötig war:
Der Agent funktioniert, weil zuvor die Grundlagen geschaffen wurden:
Schon diese Vorarbeit macht den Ausschreibungsprozess transparenter, mit oder ohne Agent.
Wie ein sinnvoller Einstieg aussieht
KI-Agenten in der Logistik leisten dort einen spürbaren Beitrag, wo heute Menschen Informationen aus vielen Quellen zusammentragen, um zu entscheiden. Das Praxisbeispiel zeigt die Größenordnung: Aus 30 bis 60 Minuten Aufbereitung je Angebot wird weniger als eine Minute. Möglich wurde das jedoch erst durch saubere Daten, klare Kriterien und eine eindeutige Rollenverteilung.
Unternehmen, die diese Grundlagen schaffen, profitieren doppelt: Ihre Prozesse werden bereits heute stabiler, und sie sind für die nächste Technologiegeneration vorbereitet, gleich wie sie heißt.
Welcher Prozess bindet in eurer Logistik die meiste Zeit? Wir unterstützen Unternehmen dabei, geeignete Anwendungsfälle zu identifizieren, Prozesse und Datenbasis zu bewerten und KI-Agenten strukturiert in den Betrieb zu bringen. Sprecht uns gerne an.