Künstliche Intelligenz (KI) in der mittelständischen Logistikbranche: Ein weiter Weg

Die rasante Entwicklung der Digitalisierung und Technologieinnovationen hat die Künstliche Intelligenz (KI) in den Mittelpunkt der Umgestaltung zahlreicher Industriezweige gerückt. Auch der Logistiksektor bleibt von diesem Wandel nicht unberührt. Dennoch gibt es speziell für mittelständische Logistiker einige Herausforderungen, die derzeit die breite Anwendung von KI im Tagesgeschäft einschränken oder gar verhindern.

Digitalisierung und Automatisierung

Nicht alle Prozesse sind automatisierbar
Viele logistische Abläufe sind nach wie vor komplex und erfordern menschliche Expertise. Beispielsweise die individuelle Abstimmung von Lieferungen mit Kunden, die Berücksichtigung von Sonderwünschen oder die Lösung unvorhergesehener Probleme. Solche Prozesse sind schwer zu automatisieren, da sie oft auf situativem Urteilsvermögen und zwischenmenschlicher Kommunikation basieren.

Dazu kommt die Datenqualität und -verfügbarkeit. KI-Modelle benötigen (noch) qualitativ hochwertige Daten, um effektiv zu arbeiten. Im Mittelstand sind jedoch nicht immer ausreichend strukturierte und saubere Daten verfügbar. Die Integration von KI erfordert daher eine umfassende Datenbereinigung und -aufbereitung, was einen erheblichen Aufwand bedeutet.

Guckt man sich die Abläufe in den Unternehmen an, sind oft noch analoge Prozesse vorhanden und häufig treffe ich auf eine Tabellenkalkulation als Standardwerkzeug. Hier hilft nur eine Transformation der Prozesse auf eine andere technologische Grundbasis. Aus meiner Sicht bieten sich hier webbasiert Technologien nahezu an, da diese auch nachträglich noch KI-Ready gemacht werden können.

Der Weg ist das Ziel

Investitionskosten und Ressourcen
Unumstritten erfordert die Implementierung von KI-Lösungen Investitionen in Technologie, Schulungen und Expertise. Auch wenn letzteres durch Bytealign ergänzt werden kann, bleibt die Frage nach der Liquidität. Für mittelständische Logistikunternehmen stellen diese Investitionen eine echte Hürde dar. Durch die stark gestiegenen Preise, die Unsicherheiten durch aktuelle Krisen und den neuen Gesetzen zeigen sich viele Unternehmen sehr zurückhaltend. Es gibt in Deutschland durchaus Förderprogramme, die auch intensiv genutzt werden, wie bspw. von der NBank in Niedersachsen oder dem Digitalbonus in Bayern, doch reichen diese meistens nicht aus, um einen großflächigen Hebel zu haben.

Der wichtigste Schritt wird in Zukunft sein, veraltete Prozesse aufzulösen (Stufe 1) und alle relevanten Daten in digitale (Stufe 2) oder teilautomatisierten Strukturen (Stufe 3) zu führen. Trotz dieser Herausforderungen bieten die neuen Technologien auch für mittelständische Logistiker enorme Potenziale und können repetitive Aufgaben automatisieren und die Effizienz von Prozessen erhöhen.

Fazit

Obwohl KI im Moment noch wenigen mittelständischen Logistikern im Tagesgeschäft hilft und nicht alle logistischen Prozesse revolutioniert, sollten Unternehmen die Potenziale erkennen und schrittweise ihre Prozesse optimieren oder transformieren (4-Stufen-Modell). Der beste Schritt ist meiner Meinung nach eine stufenweise Annäherung. Eine kluge Strategie und die richtige Balance zwischen Automatisierung und menschlicher Expertise wird dabei auch in naher Zukunft entscheidend bleiben.