KI-Agenten in der Supply Chain: Chancen, Hürden und echte Praxiseinblicke (mit Knut Alicke & Oliver Dlugosch)

Neugierige Teams & Change ReadinessEin Satz von Knut Alicke ist mir besonders hängen geblieben: „Wir haben immer noch zu wenige neugierige Organisationen!“ Diese Aussage bringt das Dilemma vieler Unternehmen auf den Punkt. Die größten Fortschritte entstehen heute, wenn operativen Teams und Führungskräften die Neugier – quasi ein Spieltrieb – erlaubt (und ermöglicht) wird: Neues ausprobieren, Fehler machen, daraus lernen und mutig automatisieren.Doch wie schaffe ich diese Voraussetzungen? Knut bringt das Beispiel des klassischen Lean-Gemba-Walks: Zuhören, was die Leute an der Basis sagen, deren Ideen einbauen und iterativ verbessern. Genau diese Denkweise brauchen wir auch bei der Einführung von KI, Automatisierung und neuen Tools. In der Praxis erleben wir aber auch: Operative Teams sind oft überlastet, viele Projekte prasseln gleichzeitig herein, und der Raum zur Neugier bleibt im Alltagsdruck schnell auf der Strecke.Operative Use Cases – was bringt wirklich Mehrwert?Oliver Dlugosch berichtet aus der Hands-on-Praxis (s)einer stark wachsenden E-Commerce-Firma: Komplexe Lieferketten, viele kleine Integrationsthemen, permanenter Spagat zwischen "Laden am Laufen halten" und Innovationsanspruch. Besonders spannend fand ich Olivers Beschreibung, wie KI und Automatisierung zunächst auf klassisch-transaktionale Beschaffungsprozesse angesetzt wurden: E-Mail- und WeChat-Kommunikation mit Lieferanten automatisieren, repetitive Prozesse verschlanken, statt gleich große Preisverhandlungen zu digitalisieren. Das leuchtet ein – der größte Mehrwert steckt oft in den einfachen, aber voluminösen operativen Abläufen!Im Gegenzug sehe (und kenne) ich aber auch die andere Seite: Viele Unternehmen starten im Demand Planning, führen algorithmische Forecasts ein, stoßen aber an Akzeptanzgrenzen. Der Grund? Das Vertrauen der Planer fehlt, die Systeme werden als „Black Box“ wahrgenommen, Hands-on-Expertise wird nicht eingebunden. Für mich ist die Lehre daraus eindeutig: Nur wer Anwender wirklich mitnimmt, aktive Rückmeldungen einholt und Transparenz schafft, holt nachhaltigen Nutzen aus Automatisierungsprojekten. Neue Tools – Agenten, CoPiloten & IndividualisierungDie Zukunft gehört hybriden Teams: Mensch & Maschine arbeiten Hand in Hand, Co-Piloten (z.B. auf Basis von Large Language Models) unterstützen Planer, Übersetzen Daten in Entscheidungen, erklären Vorschläge und entlasten dort, wo Automatisierung wirklich Sinn macht. Aber: Die Umsetzung erfordert Mut zur Experimentierkultur – fail fast, learn faster!Ebenfalls spannend finde ich die Diskussion um „multi-agent systems“: Werden wir künftig individuelle KI-Agenten für jeden Planer haben? Oder setzen sich teamzentrierte Assistenzsysteme durch? Klar ist: Die Trennung zwischen IT, Fachbereich und Business schmilzt weiter, die Innovationskraft kommt nur dann zum Tragen, wenn auch die operativen Teams in die Entwicklung und den Rollout eingebunden werden.Kosten, Nutzen & Business Case – wie kalkulieren wir richtig?Bleibt noch die Frage der Wirtschaftlichkeit: Während Personalaufwände gut planbar sind, sind KI-getriebene Lösungen oft transaktional bepreist (z.B. per Token/Credit/Request) und schwerer planbar. Mein Tipp (und auch das Fazit aus unserer Runde): Setzt auf Transparenz! Schafft im Team Verständnis dafür, was einzelne Requests wirklich kosten. Beobachtet die Entwicklungen genau. Und rechnet im Business Case nicht nur mit reinen Einsparungen, sondern auch mit besserer Service-Qualität, gesteigertem Umsatz, weniger Fehlern und zufriedeneren Mitarbeitern.------Knuts LinkedIn-Profil: https://www.linkedin.com/in/knut-alicke/Olivers LinkedIn-Profil: https://www.linkedin.com/in/droliverdlugosch/Kartendecks & more: https://store.deine-lieferkette.de