Beschädigte Ware im Wareneingang ist ein Klassiker in der Logistik – und gleichzeitig ein echter Prozess-Killer: LKW blockieren Rampen, Mitarbeitende suchen nach Informationen, Rückfragen gehen an Einkauf und Disposition, Entscheidungen ziehen sich.

Währenddessen tickt die Uhr – und mit ihr steigen Kosten, Stress und Stillstand.

Genau dieses Szenario haben wir in unserem aktuellen Webinar aufgegriffen und gezeigt, wie sich Wareneingangsprozesse mit KI-Agenten deutlich effizienter gestalten lassen.

Denn: KI kann heute weit mehr als Texte generieren.

Der typische Engpass im Wareneingang:
Informationen fehlen zur richtigen Zeit

In der Realität sieht es oft so aus:

Ein Mitarbeiter entdeckt beschädigte Ware beim Entladen. Es braucht schnell eine Entscheidung:
Vollannahme? Teilannahme? Rückweisung?

Doch bevor entschieden werden kann, müssen Informationen zusammengetragen werden:

• Welche Vereinbarung gilt mit dem Lieferanten?
• Wie hoch ist die zulässige Schadensquote?
• Wie sieht die Reklamationshistorie aus?
• Haben wir ausreichend Bestand?
• Wie ist die Nachfrage in den nächsten Tagen?

Das Problem: Diese Daten liegen verteilt in unterschiedlichen Systemen – und die entscheidenden Personen sind oft nicht sofort verfügbar. Genau hier setzt eine konsequente Logistik-Digitalisierung an: Informationen werden zentral verfügbar gemacht und Entscheidungen können deutlich schneller getroffen werden.

Der KI-gestützte Prozess:
Schaden melden – Empfehlung erhalten – Entscheidung treffen

Im Webinar haben wir ein optimiertes Szenario gezeigt:

Der Mitarbeiter im Wareneingang meldet den Schaden direkt mobil:

• Lieferschein scannen (QR-Code)
• Foto aufnehmen
• kurze Beschreibung per Spracheingabe
• absenden

Im Hintergrund übernimmt ein KI-gestütztes Assistenzsystem und analysiert die Situation automatisiert. Der KI-Agent zieht dabei relevante Daten aus verschiedenen Quellen:

• Lieferantenvertrag / Vertragsklauseln
• ähnliche Fälle aus der Vergangenheit
• Bestandsdaten & Auftragseingänge
• Lieferantenhistorie

Das Ergebnis: eine strukturierte Handlungsempfehlung inklusive Begründung.

Die finale Entscheidung trifft weiterhin ein Mensch – aber eben mit einer fundierten Vorlage, in Sekunden statt Minuten oder Stunden.

Warum das mehr ist als „ChatGPT im Prozess“

Viele Unternehmen testen generative KI – aber scheitern daran, sie produktiv in Prozesse zu integrieren.

Der entscheidende Unterschied:
Agentic AI verbindet KI-Modelle mit Workflows, Kontextdaten und Tools.

Das bedeutet: KI wird nicht nur zum „Antwortgeber“, sondern zu einem aktiven Prozessbaustein, der:

• Informationen automatisch sammelt
• Prozesse anstößt
• Entscheidungen vorbereitet
• Ergebnisse dokumentiert
• und nahtlos mit bestehenden Systemen interagiert

Im Webinar zeigen wir genau das – inklusive technischer Umsetzung mit OutSystems, Workflow-Orchestrierung, Monitoring und Governance.

Für wen ist das relevant?

Auch wenn der Use Case aus dem Wareneingang stammt: Das Prinzip ist auf viele Branchen und Prozesse übertragbar.

Besonders spannend ist der Ansatz für Unternehmen, die…

• hohe Prozesskosten durch manuelle Recherche haben
• Entscheidungen dokumentieren und auditfähig machen müssen
• viele Systeme im Einsatz haben (ERP, WMS, CRM etc.)
• Engpässe durch Abstimmungen zwischen Abteilungen kennen
• KI sinnvoll und kontrolliert integrieren möchten

Kurz gesagt: für Logistikunternehmen – und für alle, die KI-Agenten produktiv in Prozesse bringen wollen.

Lust auf Austausch?

Wenn Sie überlegen, wie KI-Agenten auch in Ihren Abläufen eingesetzt werden können (z.B. Reklamationen, Disposition, Qualitätsmanagement, Einkauf oder Serviceprozesse), sprechen Sie mich gerne an.

Kontaktieren Sie mich für ein kurzes Gespräch – wir zeigen Ihnen gern, welche Use Cases sich in Ihrer Umgebung schnell umsetzen lassen.