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KI wird Chefsache: Wie Unternehmen jetzt richtig aufstellen müssen

29.07.2025

Generative KI ist in deutschen Unternehmen angekommen, doch zwischen Experiment und Alltag klafft noch eine Lücke. Wie können Logistikverantwortliche diesen Sprung meistern?

Laut einer aktuellen Studie von AWS setzen deutsche Unternehmen klare Prioritäten: Generative KI steht 2025 erstmals über Sicherheits- oder Hardwareinvestitionen. Doch obwohl rund 93 Prozent der befragten IT-Entscheider KI bereits testen, gelingt der Sprung in den operativen Alltag selten. Im Schnitt werden von 48 Tests nur 18 Projekte produktiv umgesetzt. Der Hauptgrund: fehlende Fachkräfte und unklare Strategien zur Integration.

Gleichzeitig verändert sich die Unternehmensstruktur: Die Rolle des Chief AI Officers (CAIO) ist auf dem Vormarsch. Bereits 60 Prozent der befragten Unternehmen haben eine entsprechende Position geschaffen, die verantwortlich für eine bereichsübergreifende und strategische Nutzung von KI ist.

Ein zentrales Ergebnis der Studie: Entscheidend für die Auswahl von KI-Technologien ist die nahtlose Einbettung in bestehende Prozesse. Genau hier liegt für viele Unternehmen die Herausforderung: Wie lassen sich große Sprachmodelle und generative KI so in Workflows integrieren, dass sie echten Mehrwert liefern und das ohne komplexe Umbauten?

KI-Assistenz muss operativ greifbar sein

Aus der Perspektive der Logistik heißt das: Die KI muss direkt dort ansetzen, wo Entscheidungen getroffen und Prozesse gesteuert werden. In der Lagerlogistik etwa ist ein KI-Modell nur dann hilfreich, wenn es nicht als »Projekt« danebensteht, sondern integraler Bestandteil des Warehouse Management Systems ist.

Bei Logistics Reply ist genau das die Grundidee hinter GaliLEA: Die KI-Agentenplattform dockt direkt an die operativen Microservices von LEA Reply™ an. So lassen sich beispielsweise Bestandsdaten, Kommissionierstatus oder Nachschubprozesse in Echtzeit analysieren und durch intelligente Empfehlungen ergänzen, ohne dass eine neue Infrastruktur geschaffen werden muss.

Vom Test zur Integration: Was jetzt zählt

Die AWS-Studie zeigt deutlich: Unternehmen brauchen keine weiteren Leuchtturmprojekte. Sie brauchen Systeme, die generative KI praxisnah verankern und zwar nicht erst übermorgen. Das gelingt nur mit Anwendungen, die für operative Teams intuitiv nutzbar sind, auf bestehende Datenquellen zugreifen und strategisch mitgedacht wurden.

Gerade in der Logistik wird so aus generativer KI ein konkreter Vorteil: Weniger manuelle Suchvorgänge, schnellere Entscheidungen, höhere Transparenz. Und das nicht in der Theorie, sondern im Tagesgeschäft.

Weitere Informationen über KI-Einsatz in der Lagerlogistik und das Zusammenspiel mit Microservices finden Sie auf: https://www.reply.com/logistics-reply/de/lea-reply/galiLEA-ai-assistant