In dieser Folge sprechen wir mit Daniel Krantz (VP AI bei VIER) darüber, wie AI als Hebel die Kundenkommunikation in der Logistik verändert – und warum das Thema längst nicht mehr „Zukunftsmusik“ ist. Gemeinsam schauen wir auf konkrete Use Cases wie Sendungsstatus, Umverfügungen und Voicebots, aber auch auf die Frage, was Unternehmen wirklich brauchen, damit KI-Projekte nicht im PowerPoint-Stadium stecken bleiben.
Daniel erklärt außerdem, warum Change Management wichtiger ist als Technik – und wie man KI Schritt für Schritt erfolgreich in Prozesse bringt. Am Ende werfen wir noch einen Blick auf die rasante Entwicklung von AI-Tools und was das für unsere tägliche Arbeit bedeutet.
Das nehmen wir aus der Folge mit:
- Warum Kundenservice aktuell einer der dankbarsten Bereiche für KI in der Logistik ist
- Wie sich Unternehmen typischerweise von Copilot → AI-Agent → Vollautomatisierung entwickeln
- Welche Logistik-Use-Cases besonders schnell Mehrwert liefern (z. B. Tracking, Lieferoptionen, Paketshop/Ablageort)
- Warum Projekte oft nicht an KI scheitern, sondern an Datenqualität, Schnittstellen und Systemlandschaften
- Wie VIER mit dem AI Strategy Canvas Kunden strukturiert ins Thema reinholt
- Welche Rolle Human-in-the-Loop spielt – vor allem bei kritischen Entscheidungen und sensiblen Daten
- Warum „Human Made“ in Zukunft ein echtes Qualitätsmerkmal werden könnte
Zum Abschluss teilt Daniel noch einen praktischen Tipp für alle, die sich schnell in komplexe Inhalte einarbeiten wollen: NotebookLM, um Reports und Quellen in kurzer Zeit verständlich zusammenfassen zu lassen.
Webseite von VIER
Podcast-Episode „Prompt Engineering in der Logistik“
AI als Hebel für besseren Kundenservice in der Logistik: Unser Gespräch mit Daniel Krantz von VIER
Wenn in der Logistik über Künstliche Intelligenz gesprochen wird, denken viele zuerst an Lagerrobotik, Tourenoptimierung oder Forecasting. Dabei gibt es einen Bereich, in dem KI oft noch schneller und spürbarer Wirkung entfaltet Kundenkommunikation und Customer Service.
Genau darum geht es in dieser Podcast Folge. Wir sprechen mit Daniel Krantz VP AI bei VIER darüber, wie KI im Kundenservice eingesetzt werden kann, welche Use Cases in der Logistik besonders gut funktionieren und warum erfolgreiche KI Projekte am Ende weniger mit Technik zu tun haben als mit Struktur Daten und Veränderungsbereitschaft.
Warum Customer Service in der Logistik der perfekte Startpunkt für KI ist
Customer Service ist in vielen Logistikunternehmen ein Bereich mit enormem Druck hohe Anfragevolumen knappe Ressourcen Peaks durch saisonale Schwankungen und gleichzeitig eine steigende Erwartungshaltung der Kunden.
Daniel beschreibt sehr klar, warum genau dieser Bereich so gut für KI geeignet ist Ein großer Teil der Kundenanfragen dreht sich um wiederkehrende Themen. Typische Beispiele sind Wo ist meine Sendung Wann kommt das Paket Kann ich die Lieferung umverfügen Gibt es eine Zustelloption oder Ablagegenehmigung Wo ist der Paketshop und wie kann ich umleiten.
Gerade diese wiederkehrenden Fragen sind hervorragend automatisierbar nicht weil Menschen sie nicht beantworten könnten sondern weil es schlicht ineffizient ist, sie hundert oder tausendfach pro Tag manuell zu bearbeiten. Wenn KI diese Standardfälle übernehmen kann entsteht ein großer Vorteil Die Mitarbeiter im Kundenservice können sich auf die Fälle konzentrieren die wirklich komplex sind.
Kunden wählen den Kanal nicht die Prozesse
Viele Unternehmen denken in Prozessen Kunden denken in Bedürfnissen. Wer gerade ein Problem mit einer Sendung hat möchte nicht erst überlegen welches Portal oder welche Hotline zuständig ist. Kunden wählen den Kanal der für sie am bequemsten ist und das ist nicht immer ein Chat oder ein Self Service Portal.
Telefon spielt nach wie vor eine große Rolle dazu kommen E Mail Live Chat Messenger Dienste und zunehmend hybride Lösungen. Genau deshalb müssen KI Systeme nicht nur irgendwo eingebaut werden sondern so dass sie in den realen Kommunikationsfluss passen. Das kann ein Chatbot sein oder ein Voicebot der auch am Telefon erste Anliegen strukturiert aufnehmen und lösen kann.
Voicebots in der Logistik: Mehr als ein menügesteuertes Hotline System
Viele haben beim Thema Voicebot noch das Bild von nervigen Sprachmenüs im Kopf. Moderne Systeme können deutlich mehr.
Ein Voicebot kann heute echte Gespräche führen Informationen abfragen kontextbezogen reagieren und Daten aus Systemen nutzen. Im Logistikkontext kann das zum Beispiel bedeuten Sendungsnummer aufnehmen und prüfen Status verständlich zusammenfassen Zustelloptionen anbieten Prozessschritte anstoßen wie Umleitung Paketshop oder Ablageort.
Das Ziel ist nicht Menschen vollständig zu ersetzen sondern den Zugang zu Informationen drastisch zu beschleunigen vor allem dann wenn hohe Volumen den Service sonst blockieren würden.
Der typische Reifegrad: Von Copilot zu Agenten
Im Gespräch schauen wir auch darauf wie sich KI Nutzung in Unternehmen meist entwickelt. Daniel beschreibt einen typischen Weg den viele Organisationen durchlaufen.
Copilot Ansätze KI unterstützt Mitarbeiter beim Formulieren Zusammenfassen oder Sortieren von Informationen.
Assistenten Systeme KI übernimmt definierte Aufgaben zum Beispiel die Beantwortung von Standardfragen im Chat.
Agentische Systeme KI wird in die Lage versetzt Aufgaben eigenständig durchzuführen Entscheidungen vorzubereiten und in Systeme einzugreifen innerhalb definierter Regeln.
Gerade der Schritt Richtung Agenten ist spannend weil hier nicht nur Text generiert wird sondern wirklich operative Arbeit passiert Fälle werden abgeschlossen Prozesse werden gestartet Systeme werden aktualisiert.
Warum KI Projekte in der Praxis oft scheitern und es nicht an der KI liegt
KI Projekte scheitern selten an der Technologie. Meist sind es sehr klassische operative Gründe.
Daten sind nicht sauber oder nicht erreichbar Schnittstellen fehlen oder sind zu aufwendig Prozesse sind uneinheitlich oder nicht dokumentiert es gibt kein klares Zielbild der Change Prozess wird unterschätzt.
KI braucht Kontext. Und Kontext entsteht nur wenn Systeme Daten und Verantwortlichkeiten zusammenpassen. In der Logistik ist das oft die härteste Realität Viele Unternehmen haben über Jahre gewachsene Systemlandschaften Tool Insellösungen und unterschiedliche Prozessvarianten je Standort Kunde oder Geschäftseinheit.
Human in the Loop Warum Kontrolle weiterhin entscheidend bleibt
Auch wenn Automatisierung ein Ziel ist bleibt ein Punkt extrem wichtig Kontrolle.
Human in the Loop bedeutet bewusst eingeplante menschliche Entscheidungspunkte besonders dann wenn Entscheidungen kritisch sind Daten sensibel sind rechtliche oder finanzielle Risiken entstehen oder Ausnahmen auftreten die nicht sauber klassifizierbar sind.
In der Praxis kann das bedeuten KI bearbeitet 80 bis 90 Prozent der Standardfälle komplett eigenständig. Sobald ein Fall aus dem Muster fällt wird er automatisch an einen Mitarbeiter übergeben inklusive sauberer Zusammenfassung Kontext und Vorschlag für die nächste Aktion.
Das ist nicht nur sicherer sondern auch effizienter.
KI Strategie statt Tool Spielerei: Struktur schlägt Hype
Viele Unternehmen starten KI mit wir probieren mal ein Tool. Das fühlt sich schnell an bringt aber selten nachhaltige Ergebnisse.
Wichtiger ist ein sauberer strategischer Rahmen Welche Prozesse sollen besser werden Welche Use Cases liefern schnellsten ROI Welche Daten sind vorhanden Wo sind die größten Volumen und Reibungen Was ist technisch realistisch in 30 60 90 Tagen.
Damit wird aus KI nicht nur ein Buzzword sondern ein messbarer Produktivitätshebel.
Ein Blick nach vorn: Human Made als neues Qualitätssiegel
Zum Schluss geht es um die Frage wie sich unsere Arbeitswelt verändert wenn KI immer mehr Inhalte und Kommunikation übernehmen kann.
Eine spannende These In Zukunft könnte Human Made ein Qualitätsmerkmal werden. Nicht weil KI per se schlecht ist sondern weil echte menschliche Arbeit echte Kreativität und echte Verantwortung sichtbarer und wertvoller werden könnten.
Für die Logistik heißt das KI wird Prozesse vereinfachen und automatisieren. Aber die Unternehmen die es richtig machen kombinieren effiziente Automatisierung für Standards und menschliche Stärke für Ausnahmen Beziehungen und Verantwortung.
Fazit zu AI als Hebel im Kundenservice als echter Performance Booster
Wer in der Logistik KI sinnvoll einsetzen will muss nicht mit dem größten Projekt starten. Customer Service bietet häufig den besten Einstieg weil der Nutzen schnell sichtbar ist die Prozesse klarer messbar sind und der Impact auf Kundenzufriedenheit direkt spürbar wird.
KI ersetzt dabei nicht einfach Menschen sie verschiebt den Fokus. Standardfälle laufen automatisiert während menschliche Teams mehr Zeit für die Fälle haben die echte Aufmerksamkeit Erfahrung und Entscheidungskraft brauchen.
KI funktioniert dann am besten wenn sie operative Realität unterstützt nicht wenn sie nur als Innovationsthema geführt wird.