KI hält Einzug in die Logistik, vom Lager bis zur Produktionsplanung. Doch je größer das Lösungsangebot, desto schwerer fällt der Überblick. Wer versteht, wie sich KI-Assistenten, -Copiloten und -Agenten unterscheiden, kann ihre Stärken gezielt nutzen – und so Schritt für Schritt den Weg zur autonomen Supply Chain ebnen.
KI hält Einzug in die Logistik – vom Einkauf bis in die Produktionsplanung. Der Marktreport des Fraunhofer-Instituts für Materialfluss und Logistik (IML) aus dem Dezember 2024 zeigt, dass ein Drittel der Warehouse-Management-Systeme mittlerweile KI einsetzt. Am häufigsten wird die Technologie demnach genutzt, um Personalbedarfe zu prognostizieren und Ressourcen zuzuweisen. Gerade bei komplexen Planungsaufgaben wie diesen können intelligente Algorithmen unterstützen: Sie sparen Zeit, erhöhen die Prozesseffizienz und entlasten Fachkräfte.
Doch wer von Assistenten, Agenten und Copiloten spricht, meint nicht immer das Gleiche. Diese fehlende Differenzierung führt nicht nur zu Verwirrung, sondern schmälert auch das Einsatzpotenzial der Technologie: Denn so bleibt verborgen, welche Lösung für den betreffenden Anwendungsfall am besten geeignet ist – und den größten ROI verspricht. Zeit also, sich einen Überblick zu verschaffen.
KI-Assistenten: Stark in der Diagnose – schwach in der Umsetzung
Assistenten sind die einfachste Form der drei vorgestellten Lösungen. Ihre Kernkompetenz: Sie analysieren Daten und geben konkrete Empfehlungen.
So eignet sich ein KI-Assistent zum Beispiel, um PO-Nummern in Rechnungen zu prüfen und Unstimmigkeiten zu erkennen, bevor Fehler entstehen. Er kann Handlungsschritte priorisieren und aufzeigen, welche Maßnahme den größten Effekt auf die relevanten KPIs hat.
Ein großer Vorteil (der allerdings auch für Agenten und Copiloten gilt): Anwender können in natürlicher Sprache mit dem Assistenten interagieren. Zudem erhalten sie auf Nachfrage eine Begründung, wie die jeweilige Empfehlung zustande gekommen ist. Umsetzen kann der Assistent seine Vorschläge jedoch nicht.
Vorteile von KI-Assistenten:
- Schnelle Datenanalyse
- Objektive Bewertung von Prozessen
- Mehr Transparenz in Unternehmensdaten
KI-Copiloten: vom Vorschlag zur Ausführung
Copiloten gehen einen Schritt weiter: Sie können nicht nur Empfehlungen aussprechen, sondern diese auch selbst ausführen, wenn auch in begrenztem Rahmen.
Fällt beispielsweise eine Anlage aus, können Anwender einen Copiloten bitten, Ersatzteile aus einer anderen Anlage zu beschaffen. Der Copilot ist dann in der Lage, verschiedene Werke hinsichtlich ihrer Entfernung und der benötigten Lieferzeit miteinander zu vergleichen und zu bewerten. Er kann sogar alternative Teile in die Bewertung einbeziehen und auf dieser Basis die beste Gesamtlösung vorschlagen. Die Bestellung selbst auslösen kann er allerdings nicht.
Im Unterschied zu Agenten arbeiten Copiloten zudem nicht dauerhaft im Hintergrund, sondern reagieren nur auf konkrete Anfragen.
Wofür sie sich aber beispielsweise eignen: Durch die Auswertung von Echtzeit-Daten aus Lagerbestand und Instandhaltung können Copiloten dabei helfen, Überbestände zu vermeiden, indem sie nahegelegene Lager auf die dortige Ersatzteilverfügbarkeit prüfen.
Vorteile von KI-Copiloten:
- Schnelle Reaktion bei Störungen
- Effizienzgewinne durch die Automatisierung von Routineaufgaben
- Höhere Entscheidungsgenauigkeit durch Echtzeitdaten
KI-Agenten: autonom und lernfähig
Agenten sind die leistungsfähigste Form der hier vorgestellten KI-Lösungen. Sie planen eigenständig, führen Maßnahmen sequenziell aus und lernen mit der Zeit dazu. Nach der initialen Konfiguration laufen sie dauerhaft im Hintergrund, ohne dass sie ständig durch neue Prompts zum Handeln aufgefordert werden müssen.
Ein Beispiel: Ein KI-Agent übernimmt die Auftragsabwicklung. Er gleicht Kataloge ab, weist Verantwortlichkeiten zu und passt Prozesse automatisch an, ohne dass der Mensch jeden Schritt anstoßen muss. Da der Agent dazu lernt, werden seine Ergebnisse mit jedem Einsatz präziser.
Vorteile von KI-Agenten:
- Eigenständiges Arbeiten nach initialer Konfiguration
- Effizienzsteigerung durch fortschrittliche Problemlösung
- Höherer ROI durch Lernfortschritt
- Frühzeitiges Erkennen von Prozessproblemen
Warum Orchestrierung unverzichtbar ist
Allen drei KI-Lösungen ist gemeinsam, dass sie mit Echtzeit-Daten arbeiten, auf Large Language Models basieren und ihre Entscheidungsfindung nachvollziehbar erklären können. Sie unterscheiden sich jedoch in Bezug auf ihre Problemlösungskompetenz, ihre Fähigkeit, Maßnahmen auszuführen, und ihren Bedarf an Anweisungen. So hat jede Lösung bestimmte Aufgaben, für die sie sich besonders gut eignet.
Um die Lösungen möglichst effizient kombinieren zu können, braucht es eine Instanz, die ihren Einsatz prozess- und systemübergreifend koordiniert. Selbst hochentwickelte KI-Agenten benötigen Orchestrierung, um Hand in Hand zusammenarbeiten zu können. Nur so entfalten sie den größtmöglichen Nutzen:
- Ein KI-Agent erkennt ein Beschaffungsproblem und sucht einen alternativen Lieferanten.
- Ein zweiter Agent bearbeitet die Bestellung für diesen und gleicht die Zahlung mit dem ursprünglichen Lieferanten ab.
- Ein dritter Agent berechnet die Auswirkungen auf die Kundenlieferung, bevor er eine Aktualisierung versendet.
Voraussetzung für eine erfolgreiche KI-Orchestrierung sind Prozesstransparenz und ein freier Datenfluss. Plattformen wie die Celonis Process-Intelligence-Platform machen das möglich: Sie erlauben Anwendern, die wirksamsten Möglichkeiten zum KI-Einsatz in ihren Arbeitsabläufen zu identifizieren.
Zudem eröffnen sie KI-Assistenten, -Copiloten und -Agenten den Zugriff auf den Geschäftskontext, den sie brauchen, um die bestmöglichen Entscheidungen treffen zu können. Erst dieser Zugang versetzt KI-Lösungen jedweder Art in die Lage, relevante, aktuelle und korrekte Ergebnisse zu liefern – und das Supply-Chain-Management so nachhaltig zu verbessern.
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