Agentische KI Warum Agenten in der Logistik nicht am Modell scheitern, sondern an der operativen Realität

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Agentische KI soll in der Logistik nicht nur Daten auswerten, sondern im laufenden Prozess bewerten, was als Nächstes geschehen muss, Entscheidungen vorbereiten und im besten Fall direkt handeln. Ob das gelingt, hängt jedoch weniger von der Leistungsfähigkeit des Modells ab als von der Qualität der Daten, auf die es zugreift.

Gerade für Logistikunternehmen ist der Einsatz von Agenten naheliegend: Sie müssen täglich Bestände prüfen, Aufträge priorisieren und auf Lieferabweichungen reagieren. Viele dieser Entscheidungen wiederholen sich, stehen aber unter hohem Zeitdruck. Das wirkt sich direkt auf Kosten und Servicequalität aus. Laut einer aktuellen BCG-Befragung zählen Kostensenkung und operative Effizienz für fast 80 Prozent der Befragten zu den wichtigsten Treibern für den KI-Einsatz. Viele Unternehmen erkennen dieses Potenzial, doch im Alltag fehlt oft die Grundlage, um Agenten richtig in Prozesse einzubinden. Informationen zu Beständen, Aufträgen oder Abweichungen liegen zwar vor, kommen aber nicht schnell genug oder nicht im richtigen Zusammenhang dort an, wo Entscheidungen fallen. Diese Lücke lässt sich nicht durch agentische KI allein schließen. Zuerst braucht es einen digitalen Backbone, der Daten, Prozesse und Entscheidungen in einen konsistenten operativen Zusammenhang bringt. Analysten sprechen hier von „converged workflows“.

Wo KI in der Praxis scheitert

Für Logistikunternehmen heißt das vor allem, verteilte Informationen nicht nur technisch zu verbinden, sondern in eine gemeinsame operative Realität zu übersetzen. Genau das leisten „converged workflows“. Barc, ein europäisches Analystenhaus für Daten, Analytics und KI, beschreibt sie in einem gemeinsamen Report mit Intersystems als Abläufe, in denen Analysen, Anwendungen, verteilte Daten und menschliche Entscheidungen im Arbeitsfluss zusammenkommen. Eine solche gemeinsame operative Realität fehlt aktuell noch in vielen Unternehmen. Die Daten liegen häufig in mehreren Systemen, lokalen Silos oder Kopien vor. Häufig ist auch nicht sauber dokumentiert oder verbindlich festgelegt, wie Daten zwischen diesen Systemen fließen und welcher Status an welcher Stelle gilt. So entsteht eine Mehrdeutigkeit, die zumindest Mitarbeiter mit ihrer Erfahrung einordnen und bewerten können. Erfahrene Mitarbeitende wissen, welchem System sie im Zweifel eher trauen, wie sie widersprüchliche Statusmeldungen einordnen und wann eine Abweichung tatsächlich kritisch ist. Ein Agent kann das nicht.