DIE KI-ANGSTZONE
Digitalisierung jenseits der Oberfläche
Trotz der offensichtlichen Vorteile herrscht in vielen mittelständischen Unternehmen in der DACH-Region Skepsis gegenüber der Einführung von KI.
Diese speist sich primär aus drei Quellen:
Mangelndes Wissen
KI wird oft als Black Box wahrgenommen, deren Entscheidungsprozesse schwer nachvollziehbar erscheinen.
Ressourcenmangel
Kleine und mittlere Unternehmen (KMU) fürchten einen hohen Implementierungsaufwand und fehlende interne Spezialisten.
Fehlinformationen
Die Sorge, KI solle den Menschen ersetzen, führt zu internen Widerständen – oft mit dem Einwand, dass langjährige Erfahrung (z. B. „Harry an Rampe 5“) nicht durch Algorithmen ersetzbar sei.
Mangelndes Wissen
KI wird oft als Black Box wahrgenommen, deren Entscheidungsprozesse schwer nachvollziehbar erscheinen.
Ressourcenmangel
Kleine und mittlere Unternehmen (KMU) fürchten einen hohen Implementierungsaufwand und fehlende interne Spezialisten.
Fehlinformationen
Die Sorge, KI solle den Menschen ersetzen, führt zu internen Widerständen – oft mit dem Einwand, dass langjährige Erfahrung (z. B. „Harry an Rampe 5“) nicht durch Algorithmen ersetzbar sei.
Mittelständische Unternehmen in der DACH-Region stehen vor der Notwendigkeit, KI jenseits oberflächlicher Anwendungen als integrales Betriebssystem ihrer Wertschöpfungsketten zu implementieren. Statistisch lässt sich diese Entwicklung durch eine massive Beschleunigung der Adoptionsraten belegen.
Laut einer repräsentativen Bitkom-Studie aus dem Jahr 2026 hat sich der Anteil deutscher Unternehmen ab 20 Beschäftigten, die KI aktiv einsetzen, innerhalb von nur zwölf Monaten von 17% auf 41% mehr als verdoppelt.
Quelle: bitkom Studie 2026 "Künstliche Intelligenz in Deutschland"
Anteil der Unternehmen mit aktivem KI-Einsatz: Anstieg von 17% auf 41% innerhalb eines Jahres.
"Wir nehmen keine großen Hürden wahr. Durch aktive Kommunikation und Schulungen zu Cyber- und Datensicherheit wurden den Mitarbeitern die Bedenken bezüglich des Datenschutzes genommen. […] Wir nutzen bereits erfolgreich ‚Autonomous Procurement‘ und erzielen damit oft bessere Preise als am Spotmarkt."
Alexander Worms · Leiter Transportlogistik · Mercer Torgau GmbH & Co. KG
In der Praxis zeigt sich jedoch ein anderes Bild. Erfolgreiche Unternehmen positionieren KI nicht als Ersatz, sondern als Ergänzung. Sie nutzen Agentic AI als digitalen Kollegen, der administrative Aufgaben übernimmt und datenbasiert Entscheidungen vorbereitet.
Dazu gibt es mehrere Praxisbeispiele, die z. B. von Transporeon-Kunden in einem volatilen Logistikmarkt genutzt werden. Beim Autonomous Procurement übernehmen KI-Agenten das komplexe Spot-Markt-Management. Sie analysieren historische Muster und Echtzeitdaten, verhandeln autonom Frachtpreise und vergeben Aufträge automatisiert. Disponenten werden entlastet, Prozesse beschleunigt und Kapazitäten fairer verteilt. Der Personalbedarf sinkt um bis zu 80 Prozent und es entsteht Chancengleichheit für Transportpartner durch eine automatisierte Vergabe, die auf Daten statt auf Emotionen beruht.
"Kühne hat bereits vor über einem Jahr eine eigene KI-Abteilung gegründet. Es gibt eine positive Aufbruchstimmung und es wurden zahlreiche Use Cases identifiziert, u. a. wo Mitarbeiter via Copilot Unterstützung bei E-Mails, Übersetzungen und Recherchen erhalten. Die Geschäftsführung legt großen Wert auf die Integration von KI-Einsatz in allen Bereichen."
Klaus Falinski · Logistics Director · Carl Kühne
Mittelständische Unternehmen in der DACH-Region stehen vor der Notwendigkeit, KI jenseits oberflächlicher Anwendungen als integrales Betriebssystem ihrer Wertschöpfungsketten zu implementieren. Statistisch lässt sich diese Entwicklung durch eine massive Beschleunigung der Adoptionsraten belegen.
McKinsey-Analysen zufolge können Organisationen, die KI-gestützte Analytik im Einkauf einsetzen, Einsparungspotenziale von rund 20% freisetzen. Gleichzeitig werden Prozesse wie die Lieferantenauswahl und die Angebotserstellung um bis zu 30% beschleunigt. Für einen mittelständischen Verlader bedeutet dies eine Reduktion des administrativen Aufwands im Einkauf um bis zu 80%, was Ressourcen für die strategische Netzwerkgestaltung freisetzt.
Quelle: Mc Kinsey “Supply Chain Risk Pulse 2025”
Bis zu 80 % weniger administrativer Aufwand im Einkauf.
"Es gibt bereits erste Implementierungen (‚kleine Pflänzchen‘), wie zum Beispiel im Bereich Zoll, außerdem haben wir einen ‚KI-Friday‘ eingeführt. Dort stellen Mitarbeiter regelmäßig Ihre Use-Cases, auch private, vor."
Andreas Kersch · Geschäftsführer · Wuppermann
"Noerpel nutzt KI und Machine Learning insbesondere für Datenanalytik, Tarifbildung, Tender-Analysen und Markttrends. Es gibt Eigenentwicklungen, die zunehmend Früchte tragen, z. B. bei der Angebotserstellung und bei Preisanalysen."
Dr. Christian Tummel · Director Direct Load & Digital Transformation · Noerpel
