Ordnung statt Chaos: Neuer Leitfaden zum KI-Einsatz bei Logistikern

Amtlicher Wegweiser. Ein neuer Leitfaden soll den bisher eher ungeordneten Einsatz der KI bei Logistikern planbar machen. FH OÖ, BearingPoint und VNL schrieben ihn für das Ministerium.

Das Ministerium für Innovation, Mobilität und Infrastruktur hat laut einer Aussendung die Studie „Möglichkeiten von KI in der Logistik – Chancen und Risiken in der Umsetzung in Österreich“ und einen begleitenden Leitfaden für Klein- und Mittelunternehmen (KMU) veröffentlicht.

„Logistik ist das Rückgrat einer wettbewerbsfähigen und resilienten Wirtschaft und Künstliche Intelligenz wird in den kommenden Jahren maßgeblich dazu beitragen, Prozesse effizienter, ressourcenschonender und krisenfester zu gestalten“, so Projektauftraggeber Franz Schwammenhöfer, Leiter der Abteilung für Logistikkoordination im Ministerium.

Der Leitfaden übersetzt die Studienergebnisse in eine Orientierungshilfe und bietet Leitfragen für die eigene Standortbestimmung und die Planung nächster Schritte. Er ist in drei Phasen gegliedert:

Was sollte vor dem KI-Einsatz beachtet werden?
Wie sollte beim ersten KI-Projekt vorgegangen werden?
Was kann getan werden, um die KI-Nutzung zu skalieren?

Das Projekt wurde im Auftrag des Ministeriums von einem Projektkonsortium bestehend aus Mitarbeitern des Logistikums der FH Oberösterreich, von BearingPoint und des VNL (Verein Netzwerk Logistik) durchgeführt.

Die Ergebnisse stützen sich auf drei Säulen: Eine Literaturauswertung, eine österreichweite Unternehmensbefragung mit 80 Unternehmensvertretern sowie Interviews. Behandelt wird unter anderem, welche KI-Anwendungen bereits eingesetzt werden, welche Potenziale Unternehmen priorisieren und welche Hürden in der Umsetzung tatsächlich zählen.

Oft noch nicht in den Kernprozessen verankert

Die zentralen Ergebnisse der Studie:

KI ist in vielen Betrieben bereits präsent. Über 90 % der Befragten gaben an, mindestens einen KI-Anwendungstyp zu nutzen.
Besonders häufig sind Natural Language Processing (63 %) sowie Generative KI (58 %) im Einsatz.
Auch Chatbots/virtuelle Assistenten (55 %) und Automatisierung (53 %) wurden häufig genannt.
Gleichzeitig bleibt der produktive Einsatz in logistischen Kernprozessen oft punktuell und ist vielerorts noch experimentell bzw. nicht systematisch skaliert, so die Studie.

KI sei in der Praxis angekommen, besonders in Sprachverarbeitung und generativer KI. In der Logistik werde daraus aber erst dann echter Nutzen, wenn man KI sauber in Kernprozesse wie Planung, Bestandsmanagement oder Transport einbettet, wie es heißt. Studienleiter Patrick Brandtner, Professor für Data Driven Management am Logistikum der FH Oberösterreich: „Für die Öffentlichkeit klingt Logistik oft abstrakt. Man spürt sie aber sofort, wenn Pakete zu spät kommen oder Regale leer bleiben. Genau hier kann KI helfen, Engpässe früher zu erkennen und Abläufe stabiler und effizienter zu machen.“

Gleichzeitig zeigten die Interviews aber: Unternehmen wünschen sich Orientierung, weil „Datenqualität, klare Verantwortlichkeiten und rechtliche Einordnung genauso entscheidend sind wie die Technik, und weil fehlerhafte oder schlecht eingebettete Systeme den laufenden Betrieb stören können. Der Praxisleitfaden liefert dafür einen pragmatischen roten Faden in drei Phasen: vom Vorbereiten über das erste Projekt bis zur Skalierung und Governance“, so Brandtner.

Franz Staberhofer, Obmann des VNL: „Wir sehen aktuell eine deutliche Lücke zwischen dem, was KI in der Logistik leisten könnte, und dem, was tatsächlich umgesetzt wird – vor allem bei KMU. Vielen fehlt es nicht am Interesse, sondern an Ressourcen, Klarheit und verlässlicher Orientierung. Wenn wir hier nicht gezielt gegensteuern, droht ein Wettbewerbsnachteil für den Standort. Genau deshalb braucht es praxisnahe Unterstützung statt abstrakter Diskussionen – und genau hier setzen Studie und Leitfaden an.“

Was Unternehmen von KI erwarten

Bei den erwarteten Nutzenwirkungen liegen Prozessverbesserungen und Effizienzsteigerung an der Spitze, gefolgt von Kostenreduktion und Produktivitätssteigerung. Den Chancen stehen aber Herausforderungen gegenüber: Neben IT-Infrastruktur und Datenverfügbarkeit orten die befragten Manager fehlende Ressourcen, Kompetenzaufbau, unklare Verantwortlichkeiten, Change Management sowie rechtliche Orientierung als Hemmschwellen.

„Für KMU in der Logistik kann ein Einstieg in KI dort sinnvoll sein, wo erste Mehrwerte erkennbar werden, Risiken überschaubar bleiben und der Governance-Aufwand begrenzt ist. In der Praxis können dafür datenanalytische Anwendungsfälle wie die automatisierte Dokumenten- und Auftragsverarbeitung, Bedarfsprognosen oder Bestands- und Engpass-Frühwarnungen in Betracht kommen“, so Chiara Werner-Tutschku, Managerin für KI Strategie und Transformation bei BearingPoint.

Entscheidend sei ein pragmatischer Standard: ein KI-Inventar aufbauen, Use Cases risikobasiert klassifizieren, klare Verantwortlichkeiten festlegen, den Betriebsrat möglichst frühzeitig einbinden, die KI-Kompetenz der Mitarbeitenden nachweisen und ein laufendes Monitoring etablieren – so könne Trustworthy AI „schrittweise entstehen und sich im Alltag als Wettbewerbsvorteil bewähren“, so Werner-Tutschku.