KI im Wareneingang – schneller entscheiden, sauber dokumentieren, Prozesse entlasten
- Posted by Franziska Surmund
- On 13. Februar 2026
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.
Webinar-Aufzeichnung ansehen
(inkl. Live Demo)
Wenn Sie sehen möchten, wie der Prozess in der Praxis funktioniert – inklusive Live Demo der mobilen Schadensaufnahme und KI-Auswertung – dann fordern Sie die Aufzeichnung an:

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.

