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PSI Software, Tata Consultancy Services & Tieto Tech Consulting

Phillip Korzinetzki – Director Marketing & Communications bei der PSI Software SE BU Logistics 

In einer Umfrage von PSI und Civey gab etwa ein Drittel der deutschen Mittelständler an, künstliche Intelligenz bis Jahresende in der Intralogistik einsetzen zu wollen. Das größte Potenzial sehen die Unternehmen in den Bereichen Lageroptimierung und Bestandsverwaltung. 

Diese Einschätzung erscheint optimistisch, denn noch immer wird KI auch in der Industrie vor allem für administrative Zwecke genutzt, beispielsweise um Informationen auszuwerten oder Dokumente zu analysieren. Die Steuerung geschäftskritischer Logistikprozesse wird hingegen nur in eingeschränktem Maße durch KI unterstützt.

KI-Skepsis: Viele Unternehmen stehen künstlicher Intelligenz noch immer skeptisch gegenüber. Letztlich scheitern viele Ansätze, ohne jemals produktiv im Einsatz gewesen zu sein. Denn gerade im Mittelstand gilt: So innovativ eine Idee auch sein mag – am Ende zählen nur greifbare Vorteile für klar definierte Einsatzzwecke und eine reibungslose Integration.

Um künstliche Intelligenz als wirklichen Helfer im operativen Alltag zu verankern, hat PSI seine KI-Lösungen jahrelang bei Kunden in anspruchsvollen Lagerumgebungen getestet und optimiert. Daraus ist mit Batch AI ein erstes KI-Modul im WMS-Standard hervorgegangen. Batch AI ermöglicht es, Kommissionierprozesse um bis zu 20 Prozent effizienter zu gestalten.

Nach diesem Muster werden PSIwms in den kommenden Monaten weitere KI-Bausteine hinzugefügt, die Anwendern operative Mehrwerte für spezifische Anwendungsbereiche bieten und damit dazu beitragen, den KI-Einsatz in der Logistik voranzutreiben.

KI-Strategie

KI im Mittelstand: Integration und Governance bremsen die Ausweitung

Dr. Kay Müller-Jones – Managing Partner & Head of Consulting bei Tata Consultancy Services Deutschland

Viele Statistiken zeigen oft nur die halbe Wahrheit, weil sie in erster Linie formelle, strategische Großprojekte erfassen. In der Praxis ist der deutsche Mittelstand in Sachen KI-Nutzung deutlich besser als sein Ruf. Längst nutzt eine große Zahl an Betrieben – vom Handwerk bis zum Unternehmen mit tausenden Mitarbeitern – KI im Arbeitsalltag, etwa zur Angebotserstellung, zur Analyse von Lagerbeständen oder im Kundenservice. Nicht zu vergessen die nützliche Schatten-KI, die zwar informell, aber bereits hochproduktiv läuft.

Angebrochene Pilotprojekte – kein Scheitern: Dass viele Initiativen in der Pilotphase stecken bleiben oder nicht in den Produktivbetrieb übergehen, sehe ich pragmatisch. Ein abgebrochenes Pilotprojekt muss kein Scheitern bedeuten, sondern kann ein wertvoller Erkenntnisgewinn im agilen Prozess sein. Vorausgesetzt, Unternehmen lernen daraus schnell, was für sie funktioniert.

Die eigentliche Hürde liegt beim Übergang in den skalierbaren Regelbetrieb. Hier scheitern viele an einer falschen Herangehensweise. Sie agieren „Technology First“ statt „Purpose First“. Welche Entscheidungen beziehungsweise Prozesse soll die Technologie in welcher Weise verbessern? Die KI definiert diesen Zweck nicht selbst, sondern folgt den Prioritäten, die Führungskräfte setzen – oder eben nicht setzen. Fehlt das klare Zielbild, verstärkt sie lediglich bestehende Muster, statt strategischen Wert zu erzeugen.

Die Brücke zur erfolgreichen Skalierung ruht auf drei Säulen: Ein klarer Business Case, Datenqualität als strategisches Asset und eine Governance, die als Tempomacher statt als Bremse wirkt. Erst wenn der Zweck die Technologie bestimmt, wird aus dem Proof-of-Concept echter, wertschöpfender Regelbetrieb.

KI-Strategie

KI-Boom am Ende: Erste Warnsignale aus den USA

Lukas Keller – Head of Business Development CE bei Tieto Tech Consulting

Tieto hat kürzlich mehr als 200 KI-Verantwortliche und Führungskräfte aus deutschen Unternehmen befragt – mit mehr als 250 sowie mehr als 500 Mitarbeiter, aus Branchen wie produzierender Industrie, Finanzwirtschaft, Telekommunikation und Energie. Das Ergebnis offenbart eine bemerkenswerte Wahrnehmungslücke: 60 Prozent der Befragten stufen sich als „fortgeschritten“ ein und berichten, mehrere KI-Piloten erfolgreich in den Produktivbetrieb überführt zu haben. Weitere 17 Prozent beurteilen sich als „sehr weit fortgeschritte“ und sehen KI bereits umfassend in ihre Kernprozesse integriert.

Selbstbild – und Wirklichkeit: Die Realität sieht nüchterner aus: Tatsächlich haben erst 7 Prozent der befragten Unternehmen KI vollständig in ihre Kernprozesse integriert und zum strategischen Rückgrat ihrer Wertschöpfung gemacht. Zwischen Selbstbild und Wirklichkeit klafft also eine erhebliche Lücke – die klassische PoC-Falle lässt grüßen. Immerhin strebt derzeit die Hälfte der Befragten aktiv an, zu echten KI-Vorreitern zu werden.

Welche Pilotprojekte schaffen den Sprung in den Regelbetrieb? Jene, bei denen Führungskräfte schnell messbare Ergebnisse und mittelfristige Wettbewerbsvorteile erkennen. Laut unserer Studie dominieren drei Anwendungsfelder: Effizienzsteigerung – etwa durch automatisierte Rechnungs- und Bestellverarbeitung (56 Prozent), IT-Sicherheit und Risikomanagement (53 Prozent) sowie datengetriebene Entscheidungsfindung wie Marktanalysen oder Predictive Analytics (44 Prozent).