Künstliche Intelligenz gehört in der Logistik längst zum Alltag. Bisher lag ihr Schwerpunkt vor allem darauf, Daten auszuwerten, Prognosen zu erstellen oder Mitarbeitende mit Handlungsempfehlungen zu unterstützen. Nun zeichnet sich jedoch der nächste Entwicklungsschritt ab: KI-Agenten sollen nicht mehr nur Hinweise liefern, sondern operative Aufgaben eigenständig übernehmen und Prozesse aktiv steuern.
Der Hintergrund ist klar. Lieferketten stehen unter wachsendem Druck. Geopolitische Unsicherheiten, schwankende Nachfrage, Fachkräftemangel und steigende Anforderungen an Transparenz verlangen nach schnelleren Entscheidungen. Klassische Software stößt dabei zunehmend an ihre Grenzen, wenn sie lediglich Informationen sammelt und visualisiert. Gefragt sind Systeme, die unmittelbar reagieren und definierte Abläufe selbstständig anstoßen können.
Ein Beispiel für diesen Trend ist die neue Plattform „Infios Archer“. Nach Angaben des Herstellers bündelt sie Daten aus unterschiedlichen Unternehmenssystemen, bewertet diese in Echtzeit und setzt Entscheidungen innerhalb festgelegter Regeln direkt in operative Prozesse um. Damit verschiebt sich der Fokus von der reinen Entscheidungsunterstützung hin zur automatisierten Prozessausführung.
Dabei greifen mehrere Bausteine ineinander. Unterschiedliche Datenquellen werden miteinander verbunden und in einen gemeinsamen operativen Zusammenhang gebracht. Anschließend koordiniert die Software Arbeitsabläufe über verschiedene Systeme hinweg und berücksichtigt dabei Vorgaben zur Dokumentation, Nachvollziehbarkeit und Unternehmenssteuerung. Ergänzt wird das Konzept durch eine Entwicklungsumgebung für agentenbasierte Workflows sowie einen KI-Assistenten, der Warnmeldungen, Empfehlungen und automatisierte Aktionen über eine Chat-Oberfläche bereitstellt.
Mehr Automatisierung – aber weiterhin unter klaren Regeln
Erste Einsatzgebiete liegen unter anderem im Transportmanagement und der Auftragsabwicklung. KI-Agenten können Informationen bei Transportdienstleistern einholen, Rückfragen automatisch verfolgen, Sendungen überwachen oder auf Prozessabweichungen reagieren. Ziel ist es, Mitarbeitende von zeitaufwendigen Routinetätigkeiten zu entlasten und gleichzeitig die Reaktionsgeschwindigkeit in der Supply Chain zu erhöhen.
Mit dieser Entwicklung verändert sich die Rolle moderner Logistiksoftware grundlegend. Systeme entwickeln sich von digitalen Dokumentationsplattformen zu aktiven Prozesssteuerern, die mehrere Anwendungen miteinander verknüpfen und operative Entscheidungen innerhalb definierter Grenzen selbst ausführen. Gleichzeitig gewinnen Themen wie Datensicherheit, Governance und Transparenz an Bedeutung, da automatisierte Entscheidungen unmittelbare Auswirkungen auf zentrale Geschäftsprozesse haben. Für Unternehmen dürfte deshalb nicht allein die Leistungsfähigkeit der KI entscheidend sein, sondern ebenso ihre kontrollierte und nachvollziehbare Einbindung in bestehende Abläufe.
Quelle: Logistra