Menschen sind weiterhin die Integrationsebene in der Frachtabwicklung

Trotz jahrelanger Investitionen in digitale Plattformen und KI sind Frachtoperationen nach wie vor stark auf menschliche manuelle Verknüpfung unverbundener Systeme angewiesen, so ein neuer Branchenbericht, der von Deep Current veröffentlicht wurde, einem in Deutschland ansässigen KI-Unternehmen, das die Infrastruktur-Schicht für den Datenfluss vor der Betriebsaufnahme im Logistikbereich aufbaut.

„Viele Logistikorganisationen arbeiten weiterhin in Umgebungen, in denen Arbeitsabläufe fragmentiert sind und eine bedeutende ‚menschliche Integrationsschicht‘ zwischen im Durchschnitt mehr als 5+ Systemen für einen typischen Arbeitsablauf erforderlich ist. Selbst im Jahr 2026 sind viele Technologieplattformen und KI-Modelle noch auf menschliches Eingreifen angewiesen, um Ergebnisse zu liefern“, sagte Tamim Fannoush, Gründer & CEO, Deep Current AS.

Der Bericht „Levers of Digital Sophistication“ untersucht, wo KI-Initiativen im Bereich Logistik trotz wachsendem Druck in der Branche, Automatisierung zu skalieren, Resilienz zu verbessern und Verzögerungen bei der Ausführung zu reduzieren, weiterhin operationell scheitern.

Die Studie zeigt, dass ein großer Anteil der Branche noch in den frühen Phasen der digitalen Betriebsführung und Entscheidungsintelligenz steckt, in denen Daten nicht nahtlos fließen und Automatisierung nicht vollständig in die ersten Eingabepunkte der Datenaufnahme integriert ist.

Wo genau scheitern die logistischen Operationen

Nach der Untersuchung von mehr als 24 Monaten Projektimplementierungsbeispielen, die sich über mittelgroße und große Logistiksektoren erstrecken, haben wir die Brennpunkte der Reibung identifiziert, die die KI-Integration behindern. Der höchste Reibungspunkt bleibt bei der Datenkonnektivität und Workflow-Integration, wo Systeme noch getrennt sind und KI außerhalb der Ausführung arbeitet.

Der Bericht ergab:
• 61 % der Logistikteams sind noch immer auf E-Mails und Tabellenkalkulationen für die operative Kommunikation angewiesen
• 57 % berichten von Versandverzögerungen durch Dokumentenfehler
• Nur 29 % haben digitale Werkzeuge in den Kernarbeitsabläufen implementiert
• 47 % nennen die Integration älterer Systeme als größte Barriere bei der Einführung

Zusätzliche operative Analysen von Deep Current zeigten auch, dass mehr als die Hälfte der Logistikbetreiber dieselben Versanddaten in mehreren Systemen erneut eingeben, während fast die Hälfte zwischen fünf oder mehr Plattformen wechselt, um einen einzigen Arbeitsablauf abzuschließen. Laut Bericht ist das Problem nicht mehr die Sichtbarkeit.

Die meisten Logistikorganisationen können heute Störungen, Verzögerungen und Versandausnahmen in Echtzeit erkennen. Der größere Bruch passiert auf der Ausführungsebene, wo operative Teams noch manuell interpretieren, validieren und Informationen über fragmentierte Systeme hinweg bewegen.

Diese Lücke zwischen digitalem Anspruch und operativer Realität ist der Punkt, an dem die meisten Transformationsbemühungen ins Stocken geraten.

Der Bericht identifiziert fünf operative Hebel, die die digitale Raffinesse im Bereich Logistik prägen:
• Integrierte digitale Grundlagen
• Entscheidungsintelligenz jenseits der Sichtbarkeit
• Workflow-Integration von KI-Tools
• Prädiktive Resilienz und Szenarienfähigkeit
• Governance, Fähigkeiten und Mensch-KI-Partnerschaft

Gemeinsam zeigen sie, wie Organisationen vom fragmentierten Ablauf zu wirklich integrierten, KI-gesteuerten Workflows übergehen. Jeder Hebel baut auf dem vorherigen auf und wandelt die Operationen vom manuellen Interpretieren zu strukturierten Daten, von isolierten Werkzeugen zu eingebetteter Intelligenz und von reaktiven Prozessen zu skalierbaren, resilienten Systemen.

Deep Current argumentiert, dass viele KI-Initiativen weiterhin Schwierigkeiten haben, weil Intelligenz auf bestehende Arbeitsabläufe aufgesetzt wird, anstatt direkt in sie eingebettet zu sein.

„Solange KI außerhalb der operativen Ausführung sitzt, enden Teams immer noch damit, die Integration manuell durchzuführen“, sagte Fannoush. „Copy-Paste-Arbeitsabläufe, wiederholte Validierung und fragmentierte Kommunikation binden enorme operative Kapazitäten im Frachtbereich.“

Das Unternehmen sieht diese Herausforderung als ein Problem der ‚pre-operativen Intelligenz‘, bei dem operative Störungen oft schon vor Beginn der Ausführung entstehen, an dem Punkt, an dem Informationen systemübergreifend erstellt, geteilt und interpretiert werden.

Deep Current entwickelt KI-Systeme für Logistikoperationen, die sich auf die Strukturierung unstrukturierter operativer Eingaben, die Validierung von Informationen aus verschiedenen Quellen und die Ermöglichung eines sauberen Datenflusses über Arbeitsabläufe konzentrieren. Das Produktportfolio umfasst Werkzeuge für Bedarfsaufnahme, Dokumentenvalidierung, Datenauswertung und Workflow-Intelligenz.