Prompt Engineering in der Logistik Logistik ist kein Hype-Thema in der Branche – genau das ist das Problem. Während KI überall diskutiert wird, fehlt es in der Logistik an verständlicher, praxisnaher Anwendung.
In dieser Folge übernehmen wir genau das: Wir zeigen, wie Prompt Engineering konkret im Logistikalltag funktioniert. Ohne Buzzwords, ohne Theorie – dafür mit echten Beispielen aus Lager, Disposition und die Leitungsebene.
Wir sprechen offen über Grenzen, Fehlannahmen und warum KI ohne klare Führung fast immer enttäuscht.
Unser Ziel: KI für uns Logistiker als Werkzeug begreifbar machen, nicht als Heilsversprechen.
- Warum Prompt Engineering Logistik die Basis für sinnvollen KI-Einsatz ist
- Wie Rollen, Kontext und klare Aufgabenstellungen die Ergebnisqualität massiv beeinflussen
- Konkrete Praxisbeispiele: Staplerauswahl, Sonderformate, Lagerprozesse, Entscheidungsvorlagen
- Wo KI heute an ihre Grenzen stößt – und warum Review durch Logistiker Pflicht bleibt
- Wie repetitive Prozesse im Tagesgeschäft messbar Zeit sparen können
Prompt Engineering ist für uns kein Tech-Thema, sondern ein Führungs- und Arbeitswerkzeug für Logistiker.
Wer lernt, KI sauber zu führen, kann schneller arbeiten, bessere Entscheidungen treffen und typische Denkfehler vermeiden. Unser Vorschlag: Starte mit einem Prozess, der dich täglich Zeit kostet.
Shownotes zur Episode „Prompt Engineering in der Logistik“
Hier geht’s zu unserem Youtube-Video zum Podcast auf
Episode #229 – KI in der Logistik
Wie du mit Prompt Engineering in der Logistik starten kannst bzw. wir es getan haben
Prompt Engineering in der Logistik ist aktuell kein Selbstläufer – und genau das ist die Chance. Während KI in Marketing, Content und IT längst angekommen ist, fehlt es in der Logistik an verständlicher, praxisnaher Anwendung. Viele Logistiker haben ChatGPT ausprobiert, ein paar generische Antworten bekommen und das Thema wieder beiseitegelegt. Das Problem liegt dabei selten an der KI selbst, sondern fast immer an der Art, wie sie genutzt wird.
Genau hier setzt Prompt Engineering in der Logistik an.
Warum KI in der Logistik oft enttäuscht
KI-Modelle wie ChatGPT sind keine Datenbanken, keine Suchmaschinen und schon gar keine allwissenden Logistikexperten. Sie arbeiten mit Wahrscheinlichkeiten, nicht mit „richtig“ oder „falsch“. Wer ohne Kontext fragt, bekommt zwangsläufig oberflächliche Antworten. In der Logistik – mit komplexen Prozessen, Restriktionen und Abhängigkeiten – führt das schnell zu Frust.
Typische Aussagen wie „KI bringt nur generischen Mist“ entstehen genau hier. Ohne klare Führung kann KI keine guten Ergebnisse liefern. Prompt Engineering ist deshalb kein Technik-Thema, sondern ein Führungs- und Strukturthema.
Was Prompt Engineering in der Logistik wirklich bedeutet
Prompt Engineering in der Logistik heißt nicht, besonders clevere Befehle zu schreiben. Es bedeutet, der KI eine Rolle, einen Kontext und ein klares Ziel zu geben.
Ein Beispiel:
Statt einfach zu fragen „Welche Staplerhersteller gibt es?“, wird die KI deutlich besser, wenn sie geführt wird:
- Rolle: „Du bist Logistikexperte mit 20 Jahren Erfahrung“
- Kontext: „Lager im DACH-Raum, 15 Jahre alt, Regale bis 10 Meter“
- Ziel: „Empfehle geeignete Schubmaststapler inkl. Bewertungskriterien“
Je klarer diese Leitplanken sind, desto brauchbarer wird das Ergebnis.
Konkrete Praxisbeispiele aus dem Logistikalltag
Prompt Engineering in der Logistik zeigt seinen Mehrwert vor allem in wiederkehrenden Aufgaben:
- Stapler- und Equipmentauswahl: strukturierte Entscheidungsgrundlagen statt Bauchgefühl
- Bewertung von Kundenanfragen: Sonderformate, Palettentypen, Gewichtsbeschränkungen
- Lager- und Prozessanalysen: strukturierte Gliederungen, Kennzahlen, Entscheidungsvorlagen
- Disposition & Transport: Rampenanforderungen, Doppelstock, Sonderfahrzeuge
- Management-Zusammenfassungen: komplexe Inhalte sauber verdichtet
Die KI ersetzt dabei keine Erfahrung – sie beschleunigt Denkprozesse und hilft, strukturiert zu arbeiten.
Wo die Grenzen klar liegen
Prompt Engineering in der Logistik bedeutet auch, die Grenzen zu kennen. KI halluziniert, bestätigt Vorannahmen (Bias) und liefert ohne Kontrolle auch falsche Ergebnisse. Deshalb gilt: Jedes KI-Ergebnis muss reviewed werden. Verantwortung bleibt immer beim Logistiker.
Gerade in sicherheits-, kosten- oder qualitätsrelevanten Bereichen ist KI eine Unterstützung, kein Entscheider.
Kleine Prozesse, großer Hebel
Der größte Fehler ist der Versuch, sofort „das ganze Lager zu automatisieren“. Der größte Nutzen entsteht oft bei kleinen, repetitiven Prozessen:
Ein Vorgang, der nur 15 Sekunden dauert, aber 100-mal am Tag vorkommt, bindet über 25 Minuten Arbeitszeit. Genau hier kann Prompt Engineering in der Logistik ansetzen – schnell, pragmatisch und ohne IT-Projekt.
Fazit: KI braucht Führung
Prompt Engineering in der Logistik ist kein Hype, sondern ein Handwerkszeug. Wer lernt, KI sauber zu führen, spart Zeit, reduziert Fehler und trifft bessere Entscheidungen. Nicht durch Magie, sondern durch Struktur.
Der richtige Einstieg ist einfach:
Einen wiederkehrenden Prozess nehmen, sauber beschreiben, der KI eine klare Rolle geben – und das Ergebnis kritisch prüfen.
So wird aus generischem KI-Blabla echte Arbeitshilfe.