Die Bedeutung von künstlicher Intelligenz im Handel hat sich in nur zwei Jahren dramatisch gewandelt. Während 2021 nur 52% der IT-Verantwortlichen KI als wichtigen Trend einstuften, sehen heute 100% der Befragten KI als entscheidenden Zukunftstrend an.

Tatsächlich zeigt sich diese Entwicklung besonders deutlich in der Logistik, wo KI bereits Routenplanungen optimiert und Transportkosten reduziert. Mit steigenden IT-Budgets von durchschnittlich 1,98% des Nettoumsatzes und 89% der Unternehmen, die von zunehmenden Cyberattacken berichten, wird der Einsatz intelligenter Systeme immer wichtiger.

In diesem praktischen Wegweiser erklären wir, wie Sie KI-Lösungen in Ihre Logistikprozesse integrieren können. Wir zeigen konkrete Anwendungsbeispiele und geben Ihnen einen klaren Fahrplan für die erfolgreiche Implementierung an die Hand.

Warum KI für Logistikprozesse im Handel immer wichtiger wird

„Mit KI kann die Logistik knappe Ressourcen wie Fachkräfte, Flächen oder Energie effizienter einsetzen.“ — Dr. Kerstin Höfle, Vice President Research & Development, Körber Supply Chain

In der heutigen komplexen Handelslandschaft wird künstliche Intelligenz nicht mehr nur als technologische Spielerei betrachtet, sondern als strategischer Wettbewerbsvorteil. Laut einer Bitkom-Studie sind bereits 22% der Logistikunternehmen in Deutschland mit KI-Systemen ausgestattet, während weitere 26% den Einsatz planen oder diskutieren.

1. Herausforderungen in der Handelslogistik heute

Die Handelslogistik steht unter enormem Druck. Eine aktuelle EHI-Studie zeigt, dass drei Viertel der befragten Unternehmen instabile Lieferketten als ihre größte Herausforderung betrachten. Diese Instabilität wurde insbesondere durch geopolitische Konflikte wie den Ukraine-Krieg oder den aktuellen amerikanischen Handelskrieg verstärkt. Gleichzeitig kämpfen neun von 13 befragten Händlern mit dem gravierenden Fachkräftemangel in der Logistik, während acht Unternehmen die steigenden Kosten und Preissteigerungen als belastend empfinden.

Die moderne Handelswelt lässt sich treffend mit dem BANI-Modell beschreiben: brüchig, ängstlich, nicht-linear und teilweise unbegreiflich. Diese Komplexität erzeugt mehrere konkrete Probleme:

• Prognoseunsicherheit: Die Vorhersage von Bedarfen wird durch schwankende Marktbedingungen immer schwieriger.
• Kapazitätsengpässe: Besonders bei saisonalen Spitzen stößt die Logistik an ihre Grenzen.
• Datenflut: Die Menge an logistischen Daten wächst exponentiell, überfordert aber oft die manuellen Auswertungssysteme.

Der Handelssektor muss zudem mit wöchentlichen oder monatlichen Kraftstoffpreisanpassungen, steigenden Löhnen für Fahrer und zunehmend digitalen Kundenerwartungen umgehen.

2. Wie KI diese Probleme gezielt löst

Künstliche Intelligenz bietet konkrete Lösungen für diese vielschichtigen Herausforderungen. Laut Fraunhofer IML sind KI-Systeme grundsätzlich in der Lage, komplexe logistische Prozesse zu optimieren und sowohl wiederkehrende als auch gestalterische Aufgaben zu übernehmen, die zuvor allein durch menschliches Wissen oder Intuition gelöst wurden.

Die Stärken der KI in der Handelslogistik liegen vor allem in drei Bereichen:

• Analysefähigkeit: KI-Systeme können die komplexen Zusammenhänge im Logistikumfeld schneller analysieren als der Mensch. Dadurch verbessern sich beispielsweise Bedarfsprognosen erheblich – ein Bereich, in dem 76% der Handelsunternehmen großes Potenzial sehen.
• Steuerungskompetenz: Durch die Verarbeitung vielfältiger Datenquellen – vom Sensor bis zum Roboter – kann KI Prozesse effizienter steuern. So optimieren 58% der Logistikunternehmenbereits ihre Routenplanung und vermeiden teure Leerfahrten.
• Entscheidungsunterstützung: KI-Systeme bereiten Informationen handlungsorientiert auf und unterstützen Menschen bei komplexen Entscheidungen im Supply Chain Management.

Besonders wertvoll wird künstliche Intelligenz im Handel durch ihre Fähigkeit, gegensätzliche Ziele in Einklang zu bringen. „Genau das können die neuen Verfahren und Methoden der Künstlichen Intelligenz“, erklärt Anike Murrenhoff vom Fraunhofer IML. Diese Eigenschaft macht KI zum „Treiber für die Logistiksysteme von morgen“ mit dem Potenzial, die Logistikbranche grundlegend zu verändern.

So starten Sie mit KI in Ihrer Logistik

Der erfolgreiche Einstieg in KI-gestützte Logistik erfordert eine strukturierte Herangehensweise. Qualitativ hochwertige Daten bilden hierbei das Fundament für wirkungsvolle KI-Anwendungen in Ihrem Unternehmen. Eine sorgfältige Vorbereitung und Planung sind entscheidend für den Erfolg.

1. Voraussetzungen im Unternehmen prüfen

Bevor Sie KI-Technologien implementieren, sollten Sie zunächst Ihre Unternehmensstruktur auf KI-Readiness prüfen. Wir empfehlen, mit einer gründlichen Bedarfsanalyse zu beginnen, um zu verstehen, in welchen Bereichen KI den größten Mehrwert bieten kann. Eine leistungsfähige IT-Infrastruktur ist dabei die wichtigste Voraussetzung für Unternehmen, die in KI-Anwendungen einsteigen möchten.

Darüber hinaus müssen Sie rechtliche und technische Risiken bewältigen – eine Herausforderung, die 33% der KI-nutzenden Unternehmen als bedeutsam einstufen. Außerdem ist es wichtig, frühzeitig Mitarbeiter einzubinden und Akzeptanz zu schaffen, obwohl die fehlende Bereitschaft der Mitarbeiter lediglich von 8% der Unternehmen als große Herausforderung gesehen wird.

2. Datenquellen identifizieren und vorbereiten

Die Qualität Ihrer KI-Anwendungen hängt unmittelbar von der Qualität der verfügbaren Daten ab. Unternehmen berichten, dass unzureichende Datenqualität (27%) und fehlender Zugang zu externen Daten (34%) bedeutende Herausforderungen darstellen. Besonders wichtig für Logistikprozesse sind:

• Transaktionsdaten aus Ihrer Lieferkette
• Sensordaten von Anlagen und Transportfahrzeugen
• Externe Daten wie Verkehrsinformationen und Wetterdaten

Besonders beim Datenschutz ist Vorsicht geboten – 37% der KI-nutzenden Unternehmen sehen hier eine große Herausforderung. Deshalb empfehlen Experten, datenschutzkonforme Cloud-Angebote mit höchsten Sicherheitsstandards zu nutzen.

3. Passende KI-Tools auswählen

Die Wahl der richtigen KI-Lösung entscheidet maßgeblich über den Erfolg Ihrer Implementierung. Grundsätzlich haben Sie vier Optionen: selbst entwickelte Software, Individuallösungen durch Dritte, Open-Source-Software oder kommerzielle Softwarepakete. Beachten Sie hierbei, dass der Aufbau eigener KI-Entwicklungskompetenz ein wichtiger Erfolgsfaktor ist.

Allerdings sehen 46% der KI-nutzenden Unternehmen in den hohen Kosten der Entwicklung und Implementation die größte Herausforderung. Folglich sollten Sie abwägen, ob eine schrittweise Implementation sinnvoller ist. Viele erfolgreiche Unternehmen beginnen zunächst mit der passiven Nutzung von KI-Anwendungen über Plattformen und Service-Provider, bevor sie eigene Lösungen entwickeln oder dazu kaufen.

Unabhängig vom gewählten Weg ist es wichtig, dass Ihre KI-Lösungen nachhaltig und maßgeschneidert auf die spezifischen Herausforderungen, Bedürfnisse und Ziele Ihres Unternehmens abgestimmt werden.

Wichtige Anwendungsbereiche für KI im Einzel- und Onlinehandel

Künstliche Intelligenz bietet im Handel konkrete Einsatzmöglichkeiten, die unmittelbare operative Vorteile schaffen. Besonders in vier Bereichen zeigt sich bereits heute der praktische Nutzen von KI-Technologien für Handelsunternehmen.

1. Bestandsmanagement automatisieren

Dank KI-basierter Systeme wird das Bestandsmanagement erheblich präziser. Künstliche Intelligenz kann durch Mustererkennung aus Verkaufshistorien, Markttrends und externen Faktoren wie Wetter oder Events den zukünftigen Bedarf deutlich genauer vorhersagen. Studien zeigen, dass Unternehmen durch den Einsatz von KI im Bestandsmanagement ihre Lagerhaltungskosten um 10-30% reduzieren können.

Moderne KI-Lösungen erfassen permanent die Produktverfügbarkeit in Geschäften und gewährleisten, dass Regale stets aufgefüllt sind. Die gesammelten Daten helfen außerdem, Verkaufstrends zu erkennen und die Produktplatzierung zu optimieren. Darüber hinaus ermöglichen KI-gestützte Prognosen eine dynamische Anpassung der Bestellmengen – ein erheblicher Vorteil gegenüber herkömmlichen statischen Verfahren.

2. Routenplanung und Lieferzeiten optimieren

Im Transportbereich analysieren KI-Algorithmen Echtzeit-Verkehrsdaten, Wetterbedingungen und andere relevante Faktoren, um die effizientesten Routen zu berechnen. Dadurch werden nicht nur Lieferzeiten verkürzt, sondern auch Transportkosten gesenkt. Bei DHL beispielsweise liefern KI-Prognosemodelle Daten zu einzelnen Sendungen, die mithilfe einer speziellen Software zur Routenoptimierung verarbeitet werden.

Die optimierte Routenplanung vermeidet zusätzliche Fahrten und unnötige Stopps, was wiederum zur Kraftstoffeffizienz beiträgt. Besonders im dicht besiedelten städtischen Raum, wo die Komplexität der Zustellung aufgrund von Verkehrsdichte und Liefereinschränkungen zunimmt, zeigt sich der Wert intelligenter Routenoptimierung.

3. Retourenprozesse effizienter gestalten

Retouren verursachen erhebliche logistische und administrative Kosten im Handel. Hier setzt künstliche Intelligenz an, indem sie durch automatisierte Prüfung zurückgesendeter Waren deren Bearbeitung erheblich beschleunigt. Ein Beispiel ist ein automatisierter Scantunnel, der Retourenware effizient analysiert und bewertet.

KI kann zurückgesendete Produkte mittels Computer Vision auf ihren Zustand prüfen und automatisch entscheiden, ob sie wieder eingebucht oder anders verwertet werden. Diese Technologie reduziert nicht nur die Bearbeitungszeit von Rücksendungen um bis zu 40%, sondern führt auch zu einer höheren Kundenzufriedenheitsrate von bis zu 90%.

4. Lagerprozesse mit Motion Mining verbessern

Eine innovative Anwendung ist das sogenannte Motion Mining, bei dem Bewegungsdaten von Mitarbeitern in Lagerumgebungen mittels Sensoren erfasst und analysiert werden. Diese Technologie ermöglicht es, bisher unsichtbare Prozessschritte wie Aktivitäten zwischen regulären Scans zu identifizieren.

Die durch Motion Mining gesammelten Daten werden von KI-Algorithmen ausgewertet, um Arbeitsabläufe zu untersuchen und zu optimieren. In einem Praxisbeispiel konnte nach Implementierung der Verbesserungsvorschläge eine Reduzierung des Arbeitsaufwands um 12% nachgewiesen werden. Zusätzlich hilft die Technologie, durch eine verbesserte Ergonomie körperliche Belastungsrisiken zu minimieren und Wegstrecken in der Kommissionierung zu verkürzen.

Mitarbeiter einbinden und Change Management gestalten

„Die KI kann viele Prozesse der Logistik weitgehend automatisieren, aber nie zu 100 Prozent autonom arbeiten. Es werden immer Menschen gebraucht, die sie programmieren und kontrollieren.“ — Dr. Kerstin Höfle, Vice President Research & Development, Körber Supply Chain

Der menschliche Faktor ist entscheidend bei der Einführung von künstlicher Intelligenz in Logistikprozessen. Während technische Aspekte oft im Vordergrund stehen, zeigen Untersuchungen, dass die Akzeptanz der Mitarbeitenden über Erfolg oder Misserfolg von KI-Projekten entscheidet.

1. Schulungen und Awareness schaffen

Für eine erfolgreiche KI-Implementierung durchlaufen Mitarbeitende verschiedene Phasen – von anfänglicher Unsicherheit bis zur kompetenten Nutzung. Zunächst müssen wir ein klares Bewusstsein (Awareness) für die Notwendigkeit des Wandels schaffen. Laut Forschungsprojekt KI-LIAS haben Unternehmen, die Beschäftigte frühzeitig in Auswahl- und Entscheidungsprozesse einbinden, deutlich höhere Erfolgsraten bei der KI-Einführung.

Wirksame Trainingsmaßnahmen umfassen:

• Praxisnahe Schulungen zu veränderten Arbeitsabläufen mit KI-Komponenten
• Fallstudien, die die Zuverlässigkeit von KI-Systemen demonstrieren
• Wissensvermittlung durch regelmäßige Impulse zum Thema „KI im Branchenkontext“

Besonders wichtig ist dabei die Rolle von Führungskräften als Multiplikatoren. Sie müssen die Botschaft vermitteln, dass KI ein zukünftiger Partner ist, der Arbeitsprozesse effizienter gestaltet. Darüber hinaus empfiehlt sich die Einrichtung eines speziellen KI-Komitees, das verschiedene Interessengruppen vertritt und als Brücke zwischen Management und Belegschaft fungiert.

2. Datenschutz und Akzeptanz sicherstellen

Die Akzeptanz von KI-Systemen hängt maßgeblich vom Vertrauen der Mitarbeitenden ab. Ein Whitepaper der Plattform „Lernende Systeme“ identifiziert vier zentrale Kriterien für eine vertrauenswürdige KI-Mensch-Zusammenarbeit:

Erstens müssen KI-Systeme sicher und diskriminierungsfrei sein. Zweitens sollten sie kontrollierbar bleiben und ihre Entscheidungen erklärbar sein. Drittens ist eine sinnvolle Arbeitsteilung zwischen Mensch und Maschine entscheidend, die eine wechselseitige Entwicklungsförderung ermöglicht. Viertens muss der Mensch handlungsfähig bleiben und motivierende Aufgaben übernehmen.

Dennoch besteht in vielen Unternehmen die Sorge vor Datenschutzverletzungen. Seit dem 2. Februar 2025 sind Arbeitgeber gemäß der neuen KI-Verordnung verpflichtet, dafür zu sorgen, dass ihre Mitarbeitenden über ausreichende KI-Kompetenz verfügen. Dies beinhaltet sowohl technische Kenntnisse als auch ein Verständnis für Datenschutzaspekte.

Folglich sollten wir bei der Einführung von künstlicher Intelligenz in der Logistik stets eine offene Kommunikation pflegen und die Bedenken der Mitarbeitenden ernst nehmen. Nur so können wir das volle Potenzial dieser zukunftsweisenden Technologie im Handel ausschöpfen und gleichzeitig die Akzeptanz in der Belegschaft sicherstellen.

Schlussfolgerung

Zusammenfassend zeigt sich deutlich: Künstliche Intelligenz entwickelt sich vom optionalen Werkzeug zur strategischen Notwendigkeit in der Handelslogistik. Die vorgestellten Anwendungsbereiche – vom automatisierten Bestandsmanagement bis zum Motion Mining – bieten greifbare Möglichkeiten, Prozesse effizienter zu gestalten und Kosten zu senken.

Zweifellos stellt die KI-Integration hohe Anforderungen an Unternehmen. Qualitativ hochwertige Daten, eine leistungsfähige IT-Infrastruktur und geschulte Mitarbeiter bilden das Fundament für erfolgreiche KI-Projekte. Schließlich entscheidet nicht die Technologie allein über den Erfolg, sondern die Menschen, die mit ihr arbeiten.

Allerdings zahlt sich die sorgfältige Vorbereitung und schrittweise Einführung von KI-Lösungen aus. Unternehmen, die heute in künstliche Intelligenz investieren und ihre Mitarbeiter aktiv einbinden, schaffen die Voraussetzungen für eine zukunftsfähige Handelslogistik. Mit diesem systematischen Ansatz können Sie die Chancen der KI für Ihr Unternehmen optimal nutzen und sich einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil sichern.

FAQs

Q1. Wie kann künstliche Intelligenz die Logistik im Handel verbessern? KI optimiert verschiedene Bereiche der Handelslogistik, wie Bestandsmanagement, Routenplanung, Retourenprozesse und Lagerverwaltung. Sie ermöglicht präzisere Prognosen, effizientere Abläufe und Kosteneinsparungen.

Q2. Welche Voraussetzungen müssen Unternehmen für den Einsatz von KI in der Logistik erfüllen? Wichtige Voraussetzungen sind eine leistungsfähige IT-Infrastruktur, qualitativ hochwertige Daten und geschulte Mitarbeiter. Zudem sollten rechtliche und technische Risiken bewertet und ein strukturierter Implementierungsplan entwickelt werden.

Q3. Wie können Unternehmen die Akzeptanz von KI-Systemen bei ihren Mitarbeitern fördern? Unternehmen sollten Mitarbeiter frühzeitig einbinden, praxisnahe Schulungen anbieten und eine offene Kommunikation pflegen. Wichtig sind auch die Vermittlung der Vorteile von KI und die Berücksichtigung von Datenschutzbedenken.

Q4. Welche konkreten Vorteile bietet KI im Bestandsmanagement des Handels? KI ermöglicht präzisere Bedarfsprognosen, optimiert die Produktplatzierung und passt Bestellmengen dynamisch an. Dadurch können Lagerhaltungskosten um 10-30% reduziert und die Produktverfügbarkeit verbessert werden.

Q5. Was ist Motion Mining und wie verbessert es Lagerprozesse? Motion Mining ist eine Technologie, die Bewegungsdaten von Mitarbeitern im Lager erfasst und analysiert. KI-Algorithmen werten diese Daten aus, um Arbeitsabläufe zu optimieren, den Arbeitsaufwand zu reduzieren und die Ergonomie zu verbessern.

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