Künstliche Intelligenz in der Lieferkette: Zwischen Begeisterung und Umsetzungsproblemen

Die Lieferkette ist das Rückgrat moderner Unternehmen und wird durch technologische Innovationen zunehmend transformiert. Künstliche Intelligenz spielt dabei eine zentrale Rolle. Obwohl ein Großteil der Supply-Chain-Verantwortlichen den hohen Nutzen von KI anerkennt und entsprechende Technologien bereits nutzt, zeigt sich in der Praxis eine Lücke zwischen der Vision und der erfolgreichen Implementierung. Diese Diskrepanz ist ein zentrales Thema, das Experten, Führungskräfte und Technologieanbieter gleichermaßen beschäftigt. Die jüngsten Erkenntnisse eines Berichts von Logility, einem führenden Anbieter von KI-gesteuerten Supply-Chain-Management-Lösungen, unterstreichen diese Herausforderungen eindrucksvoll.

Laut der Studie, die 500 Führungskräfte aus wichtigen Wirtschaftsregionen wie den USA, Großbritannien, DACH-Staaten, Australien und Indien befragte, geben 63 Prozent der Teilnehmer an, ihre Lieferketten seien bereits „vollständig optimiert“ mit moderner Technologie. Doch die Durchschnittswerte von wesentlichen Leistungsmetriken widersprechen dieser Aussage: Prognosegenauigkeit beträgt lediglich 48 Prozent, die Lieferung „On Time In Full“ liegt bei 52 Prozent und die Bruttomarge bei bemerkenswert niedrigen 18 Prozent. Dieses Bild zeigt klar, dass trotz hohem Optimismus viele Unternehmen noch deutlich hinter den Erwartungen zurückbleiben. Ein gewichtiger Punkt in der Untersuchung ist die Nutzung von generativer KI. Nahezu 97 Prozent der befragten Führungskräfte setzen irgendeine Form von generativer KI ein.

Doch nur rund ein Drittel nutzt diese Technologie tatsächlich für bereichsspezifische Aufgaben innerhalb der Lieferkette. Die Schwerpunkte, auf die sich die Nutzung konzentriert, liegen vor allem auf Transport und Logistik, Risikomanagement sowie der Optimierung von Lagerbeständen. Bereiche wie Auftragsabwicklung und Szenarioplanung bleiben dagegen vergleichsweise selten von KI-Anwendungen erfasst. Die Studie benennt mehrere Kernursachen, warum der technologische Fortschritt nicht in vollem Maße umgesetzt wird. Die Qualität der Daten ist für 57 Prozent der Unternehmen eine erhebliche Hürde.

Ohne hochwertige, aktuelle und konsistente Daten sind KI-Systeme kaum in der Lage, ihre Potenziale auszuschöpfen. Hinzu kommt für über ein Drittel der Befragten, dass es schwerfällt, die Investition in KI-Technologie innerhalb des Unternehmens überzeugend zu begründen. Der Mangel an klaren Business Cases und messbaren Erfolgskennzahlen verlangsamt die Akzeptanz und Finanzierung solcher Projekte. Ein weiterer hemmender Faktor ist der Umgang mit veralteten Systemumgebungen. Mehr als die Hälfte der Unternehmen sieht in On-Premise-Systemen eine Bremse für Fortschritte, und nur ein Drittel plant innerhalb des nächsten Jahres den Umstieg auf Cloud-Technologien.

Altsysteme erschweren die Integration moderner Analysewerkzeuge und behindern eine nahtlose Automatisierung von Prozessen. Interessanterweise nutzen 55 Prozent der Befragten weiterhin manuelle Tools wie Excel, was einstimmig als Rückschritt im digitalen Wandel gewertet wird. Die Zukunft der Lieferkette wird nach Einschätzung von Experten stark von der Cloud-Technologie und der weiteren Verbreitung von generativer KI geprägt sein. Die Möglichkeit, große Datenmengen in Echtzeit zu analysieren und flexibel zu reagieren, eröffnet neuartige Chancen im Bereich der Szenarioplanung, Risikobewertung und der Entscheidungsunterstützung. Führungskräfte sind aufgerufen, bestehende Denkweisen infrage zu stellen und die Implementierung technologiegestützter Prozesse mutig voranzutreiben.

Allan Dow, Präsident von Logility, weist in diesem Zusammenhang darauf hin, dass „die Vergangenheit die Zukunft nicht länger bestimmen muss.“ Die Zeit sei gekommen, die Kluft zwischen ambitionierter Vision und Tatkraft zu schließen. Nur so könne die transformative Kraft von generativer KI voll ausgeschöpft werden. Er betont, dass die Wettbewerbsfenster nach wie vor offen seien, aber sich rasch schließen würden. Mit den richtigen Werkzeugen, einer Portion Mut und Engagement ließen sich innovative Geschäftsmodelle schaffen, die weit über reaktive Lösungen hinausgehen.

Die Implementierungsproblematik adressiert auch die Notwendigkeit, Unternehmenskulturen an den digitalen Wandel anzupassen. KI ist nicht nur ein technisches Thema, sondern auch eine Herausforderung für interne Prozesse, Personalentwicklung und Change Management. Viele Unternehmen müssen neue Kompetenzen aufbauen und agiler werden, um technologische Innovationen effizient und nachhaltig in den Arbeitsalltag zu integrieren. Während KI bereits viele Vorteile bringt, zeigt sich, dass reine Technologieinvestitionen ohne begleitende organisatorische Veränderungen häufig nicht den gewünschten Effekt erzielen. Die Verzahnung von Technik, Datenqualität und Kulturwandel ist entscheidend für eine erfolgreiche Digitalisierung der Lieferkette.

Mit Blick auf die Kernanwendungsfelder der generativen KI fällt auf, dass Transport und Logistik führend sind, da hier eine Vielzahl von Daten anfallen und kurzfristige Anpassungen oft erforderlich sind. Risikomanagement gewinnt ebenfalls stark an Bedeutung, da globale Lieferketten durch geopolitische Unsicherheiten, Naturkatastrophen oder pandemiebedingte Störungen massiv unter Druck stehen. Die Optimierung von Lagerbeständen zielt darauf ab, Kosten zu senken und gleichzeitig Versorgungssicherheit zu gewährleisten – ein klassisches Spannungsfeld, in dem KI mit präziseren Prognosen neue Wege öffnen kann. Dennoch bleiben auch wesentliche Anwendungsfälle wie die Auftragsabwicklung oder detaillierte Szenarioplanungen hinter den Möglichkeiten zurück. Gerade hier bieten KI-Systeme mit ihrer Fähigkeit zur automatischen Anpassung an Veränderungen und Simulation verschiedener Zukunftsszenarien enormes Potenzial, um schnellere Entscheidungen zu treffen und Reaktionszeiten zu verkürzen.

Die bisher geringe Nutzung könnte auf eine Kombination aus technischer Komplexität, mangelndem Know-how und fehlenden Schnittstellen zurückzuführen sein. Abschließend ist die Modernisierung veralteter Prozesse und Beschleunigung der Cloud-Migration essenziell. Der Umgang mit legacy-systemen muss kritisch überprüft und wo nötig radikal ersetzt werden, um eine digitale Infrastruktur zu schaffen, die flexibel, skalierbar und zukunftssicher ist. Unternehmen, die sich dieser Herausforderung stellen, schaffen eine solide Basis, um KI-Technologien gewinnbringend einzusetzen und so ihre Wettbewerbsfähigkeit nachhaltig zu steigern. Der Weg zur vollständig optimierten, KI-gestützten Lieferkette ist also noch lang, aber er ist unumgänglich.

Ein klarer Fokus auf Datenqualität, technologische Innovationen und kulturellen Wandel wird dabei zum entscheidenden Erfolgsfaktor. Diejenigen, die diesen Spagat meistern, gestalten nicht nur ihre Prozesse effizienter, sondern schaffen zugleich strategische Wettbewerbsvorteile in einem zunehmend dynamischen globalen Umfeld.