Die Logistik produziert viele Daten. Dieser Umstand lässt sich nutzen, um aus der Glaskugel eine sinnvolle Entscheidung herbei zu führen. Aber wie kann das mit KI funktionieren?
Künstliche Intelligenz ist in aller Munde – doch wie sieht der konkrete Einsatz in der Logistik wirklich aus? In dieser Folge sprechen wir mit Maximilian Hahnenkamp (Scavanger AI) und Jonas Poorthuis (Wahl Unternehmensgruppe) über einen echten Anwendungsfall aus dem Controlling.
Ausgangspunkt ist ein typisches Problem vieler mittelständischer Logistiker: Daten liegen verteilt in verschiedenen Systemen, Auswertungen dauern lange und sind oft manuell gebaut. Gemeinsam zeigen wir, wie daraus ein KI-gestützter Ansatz entstanden ist, der per natürlicher Sprache auf Unternehmensdaten zugreift. Dabei geht es nicht nur um Technologie, sondern vor allem um saubere Datenstrukturen, klare Prozesse und die richtige Herangehensweise.
Schritt für Schritt wird erklärt, wie aus einem Problem ein Pilotprojekt entsteht – und was dabei oft unterschätzt wird. Eine Folge mit echtem Praxisbezug für alle, die KI sinnvoll einsetzen wollen.
- Ausgangsproblem bei Wahl: Daten liegen verteilt in TMS, WMS, ERP, Excel & Einzellösungen – Reports müssen manuell zusammengebaut werden und dauern oft zu lange
- Lösung mit Scavenger AI: Daten aus verschiedenen Quellen werden gebündelt und können per natürlicher Sprache abgefragt werden (z. B. „Welche Sendungen im letzten Quartal hatten welche Laufzeit?“)
- Kritischer Schritt vor KI: Daten müssen harmonisiert werden (z. B. mehrere unterschiedliche Umsatzdefinitionen in verschiedenen Systemen → klare Logik festlegen)
- Projektansatz: Start mit einem klar abgegrenzten Pilot (ein System / ein Mandant), statt direkt alle Datenquellen anzubinden
- Zielbild: Fachbereiche können eigenständig Analysen fahren, für die vorher Controller oder mehrere Tage Arbeit notwendig waren
Die Folge zeigt sehr klar: KI ist nicht die Lösung für schlechte Daten – sie macht Probleme nur sichtbarer. Entscheidend ist der strukturierte Weg vom konkreten Problem über einen sauberen Datencheck bis hin zum Pilotprojekt. Besonders spannend ist, wie pragmatisch der Ansatz gewählt wurde: klein starten, schnell lernen und dann skalieren.
Wer sich fragt, wie KI im eigenen Unternehmen wirklich sinnvoll eingesetzt werden kann, bekommt hier eine sehr greifbare Blaupause. Alle weiterführenden Links und Impulse findet ihr wie immer in den Shownotes.
Shownotes zur Episode „KI-basiertes Controlling mit Scavanger AI“
Jonas Poorthuis von WAHL auf LinkedIn
Maximilian Hahnenkampf von Scavanger AI bei LinkedIn
Buchtipp: Ray Kurzweil „The Singularity Is Nearer: When We Merge with AI“
Podcast-Tipp: Hubermanlab