Auf der „Logistikkdagen 2026“ in Åndalsnes stellte Marius Monsås Svenungsen, Produktmanager bei CAI | Maritech, unsere Sichtweise zum Thema KI in der Logistikbranche vor. Hier sind die wichtigsten Punkte des Vortrags für alle, die nicht dabei sein konnten.
Niemand weiß, wohin sich die KI entwickeln wird. Die Kluft ist real.
Die Prognosen zur KI reichen von „alles wird sich ändern“ bis hin zu „es wird überbewertet“. Sowohl das Tempo als auch die Richtung sind ungewiss. Sicher ist jedoch, dass eine große Lücke zwischen dem besteht, wozu Sprachmodelle heute in der Lage sind, und dem, wofür die meisten Unternehmen sie tatsächlich einsetzen.
Für jedes Unternehmen müssen sich Investitionen in KI auf eine von zwei Arten auszahlen: durch mehr Wachstum, durch geringere Kosten oder durch beides.
Zwei Wege für KI-Initiativen
Weg 1: Die Produktivität jedes einzelnen Mitarbeiters steigern. Den Mitarbeitern bessere Werkzeuge an die Hand geben, beispielsweise einen Chat-Assistenten, während die Prozesse unverändert bleiben. Die Umsetzung ist einfach, doch die Obergrenze liegt bei der menschlichen Leistungsfähigkeit.
Weg 2: Prozesse im Hinblick auf KI neu gestalten. Die Arbeitsweise so ändern, dass KI einen größeren Teil der Arbeit übernehmen kann. Das ist anspruchsvoll, zeitaufwendig und mit mehr Unsicherheit verbunden, aber das Potenzial ist weitaus größer.
Es ist kein Entweder-oder.
Du gibst die Anweisungen, Claude bedient die Systeme
Heute gibt ein Mitarbeiter Daten über einen Browser in ein TMS ein. Künftig wird der Mitarbeiter einen KI-Assistenten anweisen, der die Systeme in seinem Namen nutzt. Bei Maritech arbeiten die Mitarbeiter, die KI am häufigsten nutzen, bereits auf diese Weise: Sie beginnen die Aufgabe in Claude und rufen dabei Daten aus anderen Systemen ab.
Die Prozesse in Ihrem TMS, CMS und WMS gelten weiterhin, und der Mensch behält die Kontrolle. Sie überprüfen das Ergebnis auf dem gewohnten Bildschirm und beheben kleine Fehler, bevor es weitergeht. Was sich ändert, ist der Umfang der Routinearbeiten, die Sie manuell erledigen:
- Niedrigere Hürde, schnellere Erfassung. Man muss zwar immer noch verstehen, wie das System funktioniert, aber die KI ermittelt, wie die Daten erfasst werden sollen, und trägt sie automatisch ein.
- Daten aus verschiedenen Systemen ohne Integrationsprojekt. Die KI greift in einem einzigen Arbeitsschritt auf mehrere Systeme zu, sodass Sie keine Daten mehr zwischen verschiedenen Bildschirmen hin- und herkopieren müssen.
- Ein Assistent, der lernt, wie Sie arbeiten. Sie liefern ihm Informationen zu Ihren Arbeitsabläufen, sodass er sowohl weiß, was sich in den Systemen befindet, als auch, wie die Arbeit erledigt werden soll.
Was ist MCP und worin unterscheidet es sich von EDI und APIs?
MCP ist ein offener Standard, der es KI-Assistenten ermöglicht, Ihre Systeme zu nutzen. Das System beschreibt, was die KI leisten kann; eine einzige Verbindung reicht für alle KI-Assistenten aus, und die KI erhält dieselben Zugriffsrechte wie der Benutzer.
Eine einfache Möglichkeit, sich das vorzustellen:
- EDI ist vergleichbar mit einem Standardformular, das per Post verschickt wird. Es handelt sich um festgelegte Nachrichten in einem einheitlichen Format, die sich am besten für Bestellungen und Rechnungen zwischen Geschäftspartnern eignen.
- Eine API ist wie ein Fließband. Ein festgelegtes Schema, das von einem Entwickler erstellt wurde und sich am besten für stabile Verbindungen zwischen zwei Systemen eignet.
- MCP ist wie ein neuer Kollege. Die KI entscheidet, was zu tun ist – ideal für vielfältige, systemübergreifende Aufgaben.
MCP ersetzt weder EDI noch APIs. Es baut auf diesen auf. Verwenden Sie eine API, wenn der Ablauf bekannt ist und häufig vorkommt, und MCP, wenn die Aufgabe variiert.
Drei Beispiele aus dem Logistikalltag
Ein typischer Auftrag durchläuft die Phasen Wareneingang, Planung, Kapazitätssicherung, Kommunikation mit den Fahrern, Dokumentenabwicklung, Zollabfertigung und Rechnungsstellung, wobei die Kommunikation mit dem Kunden während des gesamten Prozesses stattfindet. Die meisten dieser Schritte werden heute manuell erledigt, und viele davon eignen sich gut für KI-Agenten. Wir haben drei davon vorgestellt:
- Bestellung per E-Mail. Die KI liest die eingehende E-Mail, extrahiert Angaben zu Kunde, Abholung und Lieferung, Waren und Datum, überprüft den Kunden und den vereinbarten Preis im TMS, erstellt den Auftrag und antwortet mit der Auftragsnummer. Sie überprüfen dies im TMS.
- Planung eines Auftrags für ein Fahrzeug. Die KI ermittelt Aufträge ohne zugewiesenes Fahrzeug, überprüft Ihre eigene Flotte, holt per E-Mail und über Portale Angebote von Spediteuren ein, vergleicht Preise, Zeitpläne und Kapazitäten und stellt die beste Option im TMS bereit. Sie genehmigen den Spediteur.
- Zollabfertigung. Die KI liest Rechnung, Packliste und Ursprungsnachweis, klassifiziert die Waren, berechnet Zölle und Mehrwertsteuer, füllt die Zollanmeldung im CMS aus und bearbeitet Rückmeldungen. Sie überprüfen die Angaben vor der Einreichung. Mit der Zeit könnte die Zollabfertigung nahezu vollständig automatisiert werden.
Wer ist am stärksten gefährdet, und wer wird Erfolg haben?
Große Sprachmodelle (LLMs) verändern zwar nicht die physische Seite der Logistik, wohl aber die wissensbezogene Seite. Je mehr Ihr Mehrwert auf Informationen und Koordination beruht, desto größer ist die Auswirkung. Terminals und Lager profitieren von einer besseren Planung. Spediteure erhalten Unterstützung bei der Routenplanung, der Buchung und dem Papierkram. Spediteure, deren Mehrwert auf Wissen, Netzwerken und Dokumenten beruht, erleben den größten Wandel.
Erfolgreich sein werden jene Unternehmen, die ihre Arbeitsweise ändern. Dazu sind drei Faktoren entscheidend: Prozessverständnis, Technologieverständnis und die Fähigkeit, Veränderungen voranzutreiben. Das Prozessverständnis ist dabei am wichtigsten. Auch die Unternehmensgröße spielt eine Rolle: Kleine Unternehmen können die Skaleneffekte verpassen, während große Konzerne Schwierigkeiten haben, die gesamte Organisation mitzuziehen.
Man sollte auch ehrlich sein, was das Ergebnis angeht. Wenn man Erfolg hat, braucht man für dieselbe Arbeit weniger Mitarbeiter, und viele Menschen bekommen eine neue Aufgabe: dafür zu sorgen, dass die KI so gut wie möglich funktioniert.
Offene Fragen
- Kaufen oder selbst entwickeln? Welche Technologie kaufen Sie von einem Anbieter wie Maritech, und was entwickeln Sie selbst? Wenn alle das Gleiche kaufen, gibt es keinen Wettbewerbsvorteil.
- Was bleibt unverändert? KI entwickelt sich rasant weiter, doch ein allgemeines Modell wird Ihr Unternehmen niemals wirklich kennenlernen. Es ist der beste Kollege der Welt, muss jedoch für jede Aufgabe speziell trainiert werden. Ihre Daten und Ihr Kontext sowie die Art und Weise, wie Sie diese im Laufe der Zeit nutzen, werden entscheidend sein.
Noch hat niemand die Antwort darauf, auch wir nicht. Der Wandel wird schrittweise erfolgen, nicht von heute auf morgen. Ein guter Ausgangspunkt ist es, sich wieder auf das Wesentliche der Logistik zu besinnen: den Transport von Gütern von A nach B im Auftrag anderer, zur richtigen Zeit, in der richtigen Qualität und so kostengünstig wie möglich. Gehen Sie von diesem Ziel aus, nicht davon, wie der Prozess heute abläuft.
Als Nächstes: vier ausführliche Einblicke
Dieser Beitrag bietet einen Überblick. In den kommenden Wochen werden wir vier Folgebeiträge veröffentlichen, die näher auf einzelne Teile des Vortrags eingehen:
- EDI, API oder MCP? Was ist der Unterschied und wann wird was verwendet?
- Drei alltägliche Logistikaufgaben, die KI übernehmen kann: Bestellung per E-Mail, Planung einer Lieferung mit einem Fahrzeug und Zollabfertigung.
- Wer ist am stärksten betroffen, und wer wird sich durchsetzen? Terminals, Reedereien und Spediteure – und die dafür erforderlichen Kompetenzen.
- Zwei Wege für KI in der Logistik: Bessere Werkzeuge für jeden Mitarbeiter oder auf KI ausgerichtete, neu gestaltete Prozesse.
Möchten Sie erfahren, welche Möglichkeiten KI für Ihre TMS-, CMS- oder WMS-Workflows bieten könnte? Nehmen Sie Kontakt mit dem Maritech-Team auf und folgen Sie uns, um die nächsten vier Beiträge nicht zu verpassen.
