Warum KI-Agenten in der Logistik nicht am Modell scheitern – sondern an den Daten

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Agentische KI verspricht in der Logistik viel: selbstständige Bestandsprüfungen, automatische Auftragspriorisierung und schnelle Reaktionen auf Lieferabweichungen. Doch die Praxis zeigt ein anderes Bild – nur 10 % der Unternehmen erzielen bisher messbare finanzielle Effekte.
Warum scheitern so viele Initiativen? Nicht am KI-Modell, sondern an der operativen Realität.

Die wichtigsten Kernaussagen auf einen Blick:

📌 Menschliche Erfahrung vs. KI: Erfahrene Mitarbeitende wissen, welchem System sie bei widersprüchlichen Statusmeldungen trauen können. Ein KI-Agent kann diese Unklarheiten nicht kompensieren und trifft falsche Entscheidungen.

📌 Das Silo-Problem: Wenn Daten in ERP-, LIMS- oder Lagersystemen kopiert vorliegen oder nicht in Echtzeit synchronisiert sind, arbeitet der Agent auf einer falschen Grundlage.

📌 Das Fundament fehlt: Bevor Agenten verlässlich handeln können, braucht es sogenannte „converged workflows“ – eine Datenarchitektur, die Daten, Prozesse und Entscheidungen systemübergreifend in einen klaren, konsistenten Zusammenhang bringt.

Fazit: Automatisierung beginnt vor dem Modell. Erst wenn Datenhaltung und Prozesslogik sauber harmonieren, bringt agentische KI in der Logistik den erhofften ROI.

Den vollständigen Artikel mit allen Details zu „converged workflows“ und der BCG-Studie finden Sie in der aktuellen Ausgabe der MMLogistik vom 29.09.2026.
https://www.mm-logistik.vogel.de/warum-agenten-in-der-logistik-nicht-am-modell-scheitern-sondern-an-der-operativen-realitaet-a-98f5d402ea24b76e456c6ed4026920bb/