Weniger manuelle Arbeit, schnellere Abläufe und mehr Zeit für anspruchsvolle Aufgaben: Künstliche Intelligenz bietet der Logistik zahlreiche Möglichkeiten, bestehende Prozesse zu verbessern. Doch wie sieht das in der Praxis aus? Und welche Voraussetzungen müssen Unternehmen schaffen, damit KI-Anwendungen zuverlässig funktionieren? Diese Fragen standen im Mittelpunkt der dritten Ausgabe des TechFast, den die Logistik-Initiative Hamburg am 6. November 2026 gemeinsam mit KPMG und HEC veranstaltete.
Ob bei der Frachtenabrechnung oder in der täglichen E-Mail-Kommunikation: In vielen Logistikunternehmen werden Informationen noch immer manuell geprüft, zugeordnet und in verschiedene Systeme übertragen. Dabei bieten gerade diese wiederkehrenden Aufgaben großes Potenzial für den Einsatz Künstlicher Intelligenz. Wie sich solche Prozesse automatisieren lassen und welche Herausforderungen dabei entstehen, zeigten Ulrich Balke von KPMG sowie Heiko Müller und Jonas Tiggemann von HEC anhand konkreter Anwendungsbeispiele. Eine Frage zog sich dabei durch beide Impulse: Wie gut müssen Daten aufbereitet sein, damit KI im Unternehmensalltag tatsächlich einen Mehrwert schafft?
Wie KI die Transport- und Logistikbranche verändert
Die Transport- und Logistikbranche steht vor steigenden Anforderungen an Effizienz, Transparenz und Compliance sowie an die Steuerung zunehmend komplexer Netzwerke. Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt sich in diesem Umfeld immer mehr zu einem zentralen Instrument, um operative Prozesse zu optimieren und datenbasierte Entscheidungen entlang der Wertschöpfungskette zu ermöglichen und zugleich regulatorische Anforderungen besser zu unterstützen. Laut dem Transport-Report der aktuellen KPMG-Studie „Generative KI in der deutschen Wirtschaft“ sehen im gesamtwirtschaftlichen Vergleich mit 47% der befragten Transport-Unternehmen überdurchschnittlich viele ihren primären KI-Schwerpunkt aktuell im Backoffice. Hier gibt es bereits viele KI-Use Cases.
Ein Beispiel ist die KI-gestützte Frachtratenabrechnung. Diese lässt sich mit der Order to Cash AI Suite effizient umsetzen. Eingehende Zahlungen, Zahlungsavise und offene Rechnungen und Forderungen aus unterschiedlichen Datenquellen werden durch verschiedene KI-Module automatisch zugeordnet, Mahnungen versendet und Zahlungseingänge realistisch geplant. Zahlungen können somit schneller getätigt, zuverlässiger zugeordnet und manueller Aufwand kann reduziert werden. Zu den Bereichen mit dem höchsten AI-Potenzial gehört hierbei das Skonto, dessen manuelle Klärung und Zuordnung einen hohen Zeitaufwand bedeuten.
Core-Prozesse werden nur von 13 % der für die KPMG-Studie „Generative KI in der deutschen Wirtschaft“ befragten Transport- und Logistikunternehmen als Primärfokus von KI-Anwendungen gesehen. Innerhalb des Core-Bereichs zählen Logistikthemen, wie z. B. Routenmanagement oder Lagerprozesse zu den relevanteren Feldern, werden jedoch nicht als Top-Priorität adressiert. Hier gibt es somit noch großes Potenzial zu heben.
Wer automatisieren möchte, muss sich jedoch zuallererst um die Datenqualität kümmern. Datenqualität und -verfügbarkeit gelten für 80% der Transport- und Logistikunternehmen als starker Einflussfaktor auf die KI-Nutzung und unterstreichen damit die Bedeutung konsistenter und aufbereiteter Daten als Grundlage für skalierbare KI-Anwendungen.
Mehr zum Thema Generative KI in der deutschen Wirtschaft und in der Transport-Branche finden Sie hier: Generative KI in der deutschen Wirtschaft 2026 | KPMG in Deutschland
Vom E-Mail-Postfach ins Transport-Management-System
In Speditionen treffen täglich zahlreiche Aufträge in unterschiedlichen Formaten ein. Während einige bereits über digitale Schnittstellen übertragen werden, erreichen andere Unternehmen weiterhin als PDF, Excel-Datei oder E-Mail-Text. Die darin enthaltenen Informationen müssen häufig manuell ausgelesen und in das Transport-Management-System (TMS) übertragen werden.
Wie sich dieser Aufwand reduzieren lässt, zeigt ein Praxisprojekt von HEC bei Oetjen Logistik aus Rotenburg (Wümme). Dort gehen monatlich 12.000 bis 14.000 Transportaufträge in unterschiedlichen Formaten ein. Um die Auftragserfassung zu vereinfachen, entwickelte HEC eine KI-gestützte Lösung. Sie liest eingehende Dokumente aus, erkennt relevante Auftragsinformationen, strukturiert diese und bereitet sie für die Übertragung ins TMS auf.
Schon kleine Zeitersparnisse können bei solchen Auftragsvolumina einen erheblichen Unterschied machen: Eine eingesparte Minute pro Auftrag entspricht hochgerechnet rund 200 bis 230 Arbeitsstunden im Monat. Die frei werdenden Kapazitäten können Mitarbeitende für Kundenanfragen, Rückfragen und komplexere Aufgaben nutzen.
Allerdings zeigte sich bei der Umsetzung auch, dass die technische Verarbeitung der Dokumente nur ein Teil der Herausforderung ist. Damit die KI einen Transportauftrag richtig erfassen kann, muss zunächst festgelegt werden, welche Informationen besonders relevant sind und eine gesonderte Prüfung benötigen. Dazu gehört bspw. der Abgleich des Auftraggebers mit dem CRM, um einen sauberen Order to Cash Prozess sicherzustellen oder die Anreicherung von Gefahrgutinformationen.
Auch die Qualität der eingehenden Informationen spielt eine entscheidende Rolle. Fehlen beispielsweise Angaben in einem Auftrag, kann die KI diese nicht ohne Weiteres ergänzen. Deshalb prüfen Mitarbeitende weiterhin die erfassten Daten, klären Unstimmigkeiten, fragen aus dem System heraus fehlende Daten an und geben schlussendlich die Aufträge frei.
Der Ansatz zeigt, wie sich Automatisierung und menschliche Fachkenntnis ergänzen können: Die KI übernimmt die zeitaufwendige Erfassung und Strukturierung der Informationen, während die Verantwortung für deren Prüfung bei den Mitarbeitenden bleibt.
Datenqualität als Schlüssel für den erfolgreichen KI-Einsatz
Ob bei der automatisierten Frachtenabrechnung oder der Verarbeitung von Transportaufträgen: Beide Anwendungsbeispiele führen zu derselben Herausforderung. KI kann Prozesse nur dann zuverlässig unterstützen, wenn die zugrunde liegenden Daten eine ausreichende Qualität aufweisen.
In der Praxis sind Informationen jedoch häufig auf unterschiedliche Systeme verteilt, uneinheitlich erfasst oder unvollständig. Hinzu kommt, dass ein großer Teil des für die Bearbeitung notwendigen Fachwissens nicht dokumentiert ist, sondern auf den Erfahrungen einzelner Mitarbeitender beruht.
Bevor Unternehmen solche Abläufe automatisieren können, müssen sie daher ihre bestehenden Prozesse genauer betrachten. Welche Daten werden benötigt? Wo entstehen Fehler oder Informationslücken? Und welches Wissen muss zunächst strukturiert werden, damit es auch von einem KI-System genutzt werden kann?
Die vorgestellten Beispiele zeigen, dass sich dieser Aufwand lohnen kann. Gleichzeitig wird deutlich, dass die Einführung von KI nicht allein mit der Entscheidung für eine bestimmte Technologie beginnt. Ebenso wichtig ist es, die eigenen Datenbestände und Arbeitsabläufe zu kennen und gezielt weiterzuentwickeln.
Impulse aus der Praxis für die Logistik
Die Beiträge von KPMG und HEC zeigten, wie vielfältig die Einsatzmöglichkeiten von KI im Logistikalltag bereits sind. Gleichzeitig wurde deutlich, dass der Erfolg solcher Anwendungen nicht allein von der Technologie abhängt, sondern vor allem von den bestehenden Prozessen und der Qualität der verfügbaren Daten. Für Unternehmen stellt sich daher die Frage: Welche wiederkehrenden Aufgaben binden besonders viele Ressourcen und wo bietet sich die Möglichkeit, Abläufe durch KI gezielt zu vereinfachen?
Dabei muss der Einstieg in die KI-gestützte Automatisierung nicht zwangsläufig mit einer umfassenden Umstellung der IT-Landschaft verbunden sein. Bereits die schrittweise Optimierung einzelner Prozesse kann Mitarbeitende spürbar entlasten und wertvolle Erkenntnisse für die weitere digitale Entwicklung liefern.
Wir bedanken uns herzlich bei KPMG und HEC für die gemeinsame Gestaltung der Veranstaltung, bei den Referierenden Ulrich Balke, Heiko Müller und Jonas Tiggemann für die praxisnahen Einblicke sowie bei allen Teilnehmenden für den interessanten Austausch.
Kontakt für Rückfragen:
Dr. Steffen Wagner
Partner, Deals & Performance
Head of Corporate Finance, Head of Transport & Infrastructure
KPMG AG Wirtschaftsprüfungsgesellschaft
Heiko Müller
Senior Projektmanager
Beratung Digitalisierung
HEC GmbH
