Vom Hype zum echten Mehrwert: Wo schafft KI heute tatsächlich Wert?

Vor nicht allzu langer Zeit, als ChatGPT die Welt im Sturm eroberte, schien das Potenzial von KI grenzenlos. Begeisterung erfasste nahezu jede Branche – und die Logistik bildet hier keine Ausnahme. Denn betrachtet man es genauer, passt ein Geschäft, das von Effizienz, Skalierung und Timing geprägt ist, perfekt zu dem, was KI verspricht. Und doch zeigt sich: Während das Interesse an dieser aufstrebenden Technologie weiter wächst, bleiben die tatsächlichen Ergebnisse in der Praxis bislang eher verhalten. 

Ein Beispiel dafür ist die aktuelle Umfrage der Boston Consulting Group in Zusammenarbeit mit Alpega: Sie zeigt, dass sich die meisten Logistikunternehmen noch in der Pilot- oder Experimentierphase befinden – und dass bislang nur 13 % der Logistikdienstleister einen messbaren Einfluss feststellen konnten. 

Lesen Sie weiter, um einige der wichtigsten Ergebnisse dieser umfassenden Umfrage sowie einige der überraschenden Erkenntnisse zu entdecken, die sie offenbart. 

Der KI-Realitätscheck 

Der Konsens ist eindeutig: Derzeit liefert KI nicht überall messbaren Mehrwert. Laut dem Report berichten nur etwa 10 % der Logistikdienstleister von einem nachweisbaren finanziellen Einfluss durch KI, während sich die Mehrheit der Logistikdienstleister und Versender noch in der Erkundungs- oder Planungsphase befindet. Zudem gilt unklare Rentabilität (ROI) als eine der größten Hürden für eine großflächige Einführung. 

Der aktuelle Status quo zeigt, dass die meisten KI-Einführungsinitiativen weiterhin folgendes sind: 

• Pilotprojekte 
• Isoliert 
• Nicht skaliert 

Es wäre jedoch verfrüht, dies als Misserfolg zu bewerten. Vielmehr sollte es als fehlender Fokus und mangelnde praktische Anwendung im Tagesgeschäft eingeordnet werden. 

Wo KI tatsächlich Mehrwert schafft 

Während KI – und die Menschen, die sie einsetzen – ihren Platz finden, wird deutlich, dass bestimmte Bereiche für unternehmerischen Mehrwert besonders ergiebig sind. 

Der BCG-Report zeigt drei zentrale Bereiche auf, in denen KI Fortschritte erzielt und die Ergebnisse steigert. 

Transportplanung & -durchführung 

An der Spitze in puncto Wirkung erzielt dieser Logistikbereich bereits Erträge durch operative KI-Anwendungen. Beispiele hierfür sind: 

• Routenoptimierung 

Senkt Kosten, Verzögerungen und Emissionen. 

• Netzwerkoptimierung 

Bessere Kapazitätszuweisung sowie widerstandsfähigere Abläufe und Kostensenkungen. 

• Reduzierung von Leerfahrten 

Wie die Studie zeigt, ermöglichen prädiktive Analysen und Algorithmen dies. 64 % der Logistikdienstleister setzen diese Technologien bereits ein und liegen damit knapp vor den Versendern bei der KI-Einführung. 

Nachfrageprognose 

Dazu gehören: 

• Vorausschauende Mengenplanung (Predictive Volume Planning) 

Mithilfe von Echtzeitdaten und Informationen aus früheren Frachtsendungen kann KI genauere Prognosen liefern. 

• Kapazitätsoptimierung 

Vermeidung von Leerfahrten und ungenutzten Kapazitäten durch präzise Berechnungen und schnelle Reaktionen. 

Transparenz & Tracking 

Laut dem Report konzentrieren sich 60 % der Versender auf Transparenz und Tracking, was darauf hindeutet, dass KI derzeit vor allem als Produktivitätsinstrument wahrgenommen wird. 

Beispiele: 

• Echtzeit-Tracking 

KI bereinigt und ergänzt Live-Standortdaten, sodass Teams jederzeit genau wissen, wo sich Sendungen befinden und welche Änderungen auftreten. 

• Voraussichtliche Ankunftszeiten (Predictive ETA) 

KI prognostiziert Ankunftszeiten unter Einbeziehung von Verkehr, Mustern und Verzögerungen und liefert damit deutlich genauere ETAs als einfache GPS-Daten. 

• Anomalieerkennung 

KI erkennt ungewöhnliche Verzögerungen, abweichendes Verhalten oder Risiken sofort, sodass Teams handeln können, bevor kleine Probleme zu größeren Störungen werden. 

Wo KI bisher noch keinen Mehrwert liefert 

Wie bei jeder neuen Technologie folgt zunächst eine Phase der Entdeckung, gefolgt von Experimenten. Natürlich geht diese Phase mit viel Ausprobieren und Fehlern einher. Selbst kleine Erfolge müssen nachgewiesen und gemessen werden, bevor eine Skalierung erfolgen kann. Kurz gesagt: Wer KI einführt, sollte erst laufen lernen, bevor er rennt. Dass die breitere Anwendung von KI noch in den Kinderschuhen steckt, zeigt die Umfrage anhand dieser Bereiche, in denen KI bisher noch keinen Mehrwert liefert: 

• Vollständige End-to-End-Automatisierung 
• Vollständig autonome Logistikabläufe 
• Groß angelegte Transformationsprogramme 

Einfach ausgedrückt: Zu ambitionierte Erwartungen an KI-Einsätze und -Ergebnisse führen bislang noch nicht zu spürbarem Mehrwert. Eine sorgfältige Umsetzung scheint der Weg zu einer breiteren Skalierung zu sein. 

Nichtsdestotrotz setzen sich die 13 % der Anbieter, die KI bereits in ihre Kernprozesse integriert haben, deutlich von den 56 % ab, die sich noch in der Erkundungs- oder Testphase befinden. 

Erfolg finden bedeutet, einem Muster zu folgen 

Wie die Umfrage zeigt, weisen erfolgreiche KI-Einführungen drei gemeinsame Merkmale auf: 

• Nahe an den operativen Abläufen 
• In Workflows integriert 
• Messbarer Nutzen 

Dennoch ergibt sich in vielen dieser Ergebnisse der gemessene Nutzen vor allem aus gezielten Anwendungsfällen und nicht aus einer unternehmensweiten Transformation. Diese Fälle weisen jedoch auf den zukünftigen Weg hin. Bislang bleibt eine skalierte, durchgängige Einführung in der gesamten Branche selten. 

Aufschlussreich ist, dass frühere Bedenken rund um KI vor allem Kosten und technische Einschränkungen betrafen, während der Erfolg von KI heute vor allem eine Frage des Betriebsmodells ist. Unternehmen, die a) Integration, b) Change Management und c) Ergebnis-Messung meistern, werden sich einen Vorsprung verschaffen. Drei zentrale Punkte, auf die es zu achten gilt. 

Wie Führungskräfte darauf reagieren können 

Die Umfrage zeigt eine Branche, die sich allmählich mit KI vertraut macht und vorsichtig beginnt, daraus Nutzen zu ziehen. Hier sind einige Ansätze, wie Sie dasselbe erreichen können: 

• Derzeit gilt: Fokus schlägt Skalierung 

Versuchen Sie nicht, KI alles erledigen zu lassen. Nutzen Sie die Erkenntnisse aus zwei bis drei Anwendungsfällen mit klaren Ergebnissen und wenden Sie die Methoden und Systeme gezielt an, um diese Ergebnisse zu erzielen. 

• ROI von Anfang an im Blick behalten 

KI ist ein Werkzeug, und jedes Werkzeug sollte einen Zweck haben. Der Return on Investment sollte der leitende Maßstab sein, anstatt bestehende Prozesse unnötig zu verkomplizieren. Logistikdienstleister müssen den ROI klar und operativ greifbar machen – nicht nur konzeptionell. 

• KI in Systeme integrieren 

KI sollte nahtlos in Ihre Workflows eingebunden werden und die Ergebnisse in den Vordergrund stellen. Dazu gehört, TMS und operative Abläufe rund um KI neu zu gestalten, anstatt sie einfach auf unveränderte Prozesse aufzusetzen. 

• Innovation nicht um der Innovation willen betreiben 

Pilotprojekte ohne klare Perspektive auf die Umsetzung sind wenig zielführend. Ein Weg zur Skalierung sollte stets Teil Ihres Plans sein – idealerweise sogar innerhalb Ihrer Reichweite. 

Chancen nutzen: Alpegas KI-Fahrplan 

Wie fast jedes Unternehmen in der Logistik ist auch Alpega von den Chancen und dem Potenzial der KI begeistert. Die Zusammenarbeit bei dieser Umfrage zeigt mögliche Wege auf, wie die gesamte Branche profitieren kann. Damit dies gelingt, geht es jedoch nicht nur darum, Anwendungsfälle zu identifizieren. Entscheidend ist, die wichtigsten Erkenntnisse zu nehmen und in realen Geschäftsumgebungen anzuwenden. 

Um Alpega CEO Daniel Cohen zu zitieren: „Wir konzentrieren unsere Investitionen auf den zentralen Vorteil: eine einheitliche Plattform, die Versender und Frachtführer verbindet und auf einer soliden Basis gemeinsamer Daten aufbaut.“ 

Diese Kernstrategie ermöglicht eine F&E-Ausrichtung, die darauf abzielt, fragmentierte Logistikdaten in Echtzeit in verwertbare Signale umzuwandeln. 

Um dies zu erreichen, integriert Alpega KI direkt in die Kern-Workflows, sodass Entscheidungen automatisiert und skalierbar werden. 

Alles in allem: KI ist nur dann relevant, wenn sie täglich eingesetzt wird und manuelle Arbeit reduziert. 

Abschließend 

KI schafft bereits Mehrwert in der Logistik, allerdings nur dort, wo Unternehmen den Fokus auf die Umsetzung legen. Das bedeutet nicht, dass es einen „One-Size-Fits-All“-Ansatz gibt. Vielmehr geht es darum, die individuelle Lösung zu finden, die Ihnen, Ihren Kunden und Ihren operativen Abläufen dient.