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:
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