Logistikentscheider stehen vor einer Mammutaufgabe: Mit Hilfe von KI sollen Effizienz und Performance ihrer Teams in den nächsten drei bis fünf Jahren signifikant gesteigert werden. Gleichzeitig verschärfen sich die Rahmenbedingungen – Fachkräftemangel, steigende Kosten, wachsende Serviceansprüche und immer komplexere Netzwerke.

In vielen Führungsetagen entsteht dabei die Hoffnung, KI könne diese Herausforderungen quasi automatisch lösen. Schnell fallen große Begriffe wie „Automatisierung“ oder „Autonomie“. Doch was bedeutet eine gute KI-Lösung konkret im Alltag von Logistikteams? Statt über Hype-Begriffe zu sprechen, lohnt sich ein Blick auf die realen Probleme, die KI sinnvoll adressieren sollte. Drei Herausforderungen tauchen in nahezu jeder Logistikorganisation auf.

1. Gutes Personal beschäftigt sich mit vielen unnötigen Dingen

Gut ausgebildetes Fachpersonal ist eine der knappsten Ressourcen in der Logistik. Dennoch verbringen viele Planer und Disponenten einen Großteil ihres Tages mit Tätigkeiten wie:

• Suchen und Pflegen von Daten in unterschiedlichen Systemen
• Manuelle Abstimmung per E-Mail und Telefon
• Kopieren, Konsolidieren und Kontrollieren von Informationen in Excel

Eine gute KI-Lösung sollte hier ansetzen und Kontext schaffen:

• Wie können Informationen automatisch zusammengeführt werden, statt mühsam manuell zusammengesucht zu werden?
• Wie lassen sich Standardabfragen und wiederkehrende Aufgaben gezielt teil- oder vollautomatisieren?
• Wie kann Kommunikation strukturiert ablaufen, sodass die richtigen Informationen zur richtigen Zeit bei den richtigen Personen landen?

Werden diese Themen schrittweise gelöst, können sich Planer und Disponenten auf das konzentrieren, wofür sie ausgebildet sind: Entscheidungen treffen und Prozesse steuern – statt als Datendrehscheibe oder E-Mail-Organisationstalent zu fungieren.

2. Vom reaktiven Alltag zur proaktiven Steuerung

Viele Logistikorganisationen kennen vor allem eines: Dauerfeuer im Tagesgeschäft. Ad-hoc-Störungen, Eskalationen und „Feuerwehreinsätze“ bestimmen den Alltag. Typische Beispiele sind:

• Unvorhergesehene Verschiebungen im Transportnetzwerk
• Verspätete oder unvollständige Anlieferungen
• Engpässe auf dem Hof oder in der Verladung
• Hohe Belastung des Lager- und Rampenpersonals durch ständige Umplanung

Eine gute KI-Lösung hilft, diesen reaktiven Modus zu durchbrechen und einen proaktiven Steuerungsmodus zu etablieren:

• Relevante Risiken werden frühzeitig erkannt und priorisiert.
• Eskalationen werden nicht nur dokumentiert, sondern aktiv gesteuert.
• Wiederkehrende Muster in Störungen werden sichtbar – und systematisch adressierbar.

Wenn KI dabei unterstützt, Routinen zu stabilisieren, wo heute noch manuelle Ad-hoc-Entscheidungen dominieren, wirkt sie strukturgebend. Sie liefert Hinweise, welche Fälle besondere Aufmerksamkeit benötigen – und welche Prozesse automatisiert abgewickelt werden können.

Versteckte Kosten sichtbar machen

Aus Intransparenz und reaktiver Steuerung entstehen versteckte Kosten, die in keinem Budget explizit auftauchen – die Organisation jedoch erheblich belasten. Dazu zählen unter anderem:

• Transportschäden und Fehlverladungen
• Sonderfahrten und Expresslösungen
• Ungeplante Lager- und Standzeiten
• Kurzfristiger Einsatz von Zeitarbeit

Diese Kosten entstehen an unterschiedlichen Stellen und werden häufig nicht sauber zugeordnet. Dadurch bleiben sie unsichtbar – und schwer steuerbar.

Hier kann KI ihre Stärke ausspielen:

• Konsolidierung von Daten aus Transport, Lager, Hof und Kommunikation
• Sichtbarmachung von Zusammenhängen: Wo entstehen systematisch Mehrkosten? Unter welchen Bedingungen häufen sich Eskalationen?
• Bereitstellung belastbarer Fakten für Management, Controlling und Audits

Statt auf Bauchgefühl oder Einzelfälle angewiesen zu sein, erhalten Logistikteams eine datenbasierte Sicht auf ihre operative Realität.

Was gute KI-Lösungen in der Logistik gemeinsam haben

Unabhängig vom Anbieter lassen sich einige Prinzipien ableiten, die eine tragfähige KI-Lösung auszeichnen:

Fokus auf operative Realität
Kein Elfenbeinturm-Algorithmus, sondern Modelle, die mit echten Prozessdaten, realen Störungen und praktischen Restriktionen umgehen können.

Schneller, spürbarer Impact
Relevante Verbesserungen sollten innerhalb von Wochen sichtbar sein – nicht erst nach jahrelangen Transformationsprojekten.

Nutzung vorhandener Datenquellen
Eine gute Lösung startet mit dem, was vorhanden ist: E-Mails, ERP-Daten, Excel, bestehende Tools – statt perfekte Datenwelten vorauszusetzen.

Transparenz und Nachvollziehbarkeit
Entscheidungen der KI müssen für Fachpersonal nachvollziehbar sein: Welcher Prozess wurde ausgelöst? Mit welchem Ergebnis? Wo kann eingegriffen werden?

Der Mensch bleibt im Driver Seat
Gute KI ersetzt keine Fachkräfte. Sie entfernt die unnötigen, administrativen Teile ihrer Arbeit. Die Kontrolle bleibt beim Menschen.

Wer KI in der Logistik einführen möchte, sollte nicht mit der Technologie beginnen, sondern mit einer ehrlichen Analyse der Kernprobleme:

• Wo geht heute wertvolle Zeit verloren?
• Wo treiben Intransparenz und Ad-hoc-Entscheidungen die Kosten nach oben?
• Wo würde eine durchgängige, belastbare Sicht auf die operative Realität den größten Unterschied machen?

Genau dort beginnt der Weg zu einer wirklich guten KI-Lösung in der Logistik. Gern natürlich auch mit TradeLink ;)