Für nordamerikanische (NA) Versender ist es an der Zeit, über die bloße Einführung hinauszugehen und Automatisierung sowie künstliche Intelligenz (KI) strategisch im Lieferkettenmanagement einzusetzen.
Künstliche Intelligenz entwickelt sich exponentiell weiter – doch KI ohne Kontext ist nichts weiter als reine Rechenleistung. Der entscheidende Faktor in der nächsten Ära der Transformation der Lieferkette wird nicht der Zugang zu Modellen sein, sondern der Zugang zu verlässlichen, vernetzten und praxisnahen Ausführungsdaten.
Die 9 . jährliche Descartes-Benchmark-Umfrage zum Transportmanagement liefert Erkenntnisse von Fachleuten aus der Transportbranche, um die Strategien, Maßnahmen und Erwartungen der Branche zu ermitteln. Wir werfen einen detaillierten Blick auf die Antworten nordamerikanischer Verlader (Hersteller, Einzelhändler und Distributoren) zu ihren Strategien und Maßnahmen im Bereich Automatisierung und generative KI, um Unternehmen zu verdeutlichen, wie diese Technologien zur Erreichung ihrer Unternehmensziele eingesetzt werden.
KI im Verkehrsmanagement befindet sich noch in der Entwicklungsphase
Der Transportsektor hat mittlerweile strategische Bedeutung erlangt, doch in einigen Bereichen hinkt die KI-gestützte Automatisierung noch hinterher. Rekordhohe 81 % der befragten nordamerikanischen Versender betrachten das Transportmanagement als Unterscheidungsmerkmal oder Wettbewerbsvorteil (im Vergleich zu 67 % im Vorjahr). Dennoch verlassen sich viele nach wie vor auf manuelle Prozesse, was zu einer „Automatisierungslücke“ führt, die Effizienz und Skalierbarkeit beeinträchtigt.
Hintergrund für Versender von Komplettladungen in Nordamerika: In Ihrem Betrieb kommt es auf Schnelligkeit an. Manuelle Prozesse bei der Kapazitätsbeschaffung, der Überprüfung und Einbindung von Transportpartnern, der Ausschreibung, der Sendungsverfolgung und dem damit verbundenen Papieraufwand verlangsamen die Abläufe. Die Automatisierung dieser Arbeitsabläufe (von der Ladungsplanung bis hin zu Statusaktualisierungen) kann Personalkapazitäten freisetzen und den Service verbessern, was sich direkt auf Ihre Wettbewerbsfähigkeit auswirkt.
Die Lücke erkennen – in Zahlen
Nur 24 % der Transportteams von Verladern in Nordamerika sind vollständig automatisiert, während ein Drittel nach wie vor weitgehend oder überwiegend manuell arbeitet. Diese bittere Realität bedeutet, dass viele Verlader immer noch übermäßig viel Zeit mit Telefonaten, E-Mails und Tabellenkalkulationen verbringen.
Aktueller Stand der Automatisierung und Reifegrad der KI
Generative KI ist weit verbreitet, wird jedoch nur oberflächlich genutzt. Überwältigende 97 % der befragten Versender in Nordamerika setzen generative KI in irgendeinem Bereich des Transportwesens ein, wobei die häufigsten Anwendungsfälle in den Bereichen Dateneingabe (47 %), Frachtprognosen (47 %) und Chatbots im Kundenservice (41 %) die drei führenden Kategorien bilden.
Anwendungsfälle generativer KI im Verkehrsmanagement
Die Nutzung ist jedoch nicht in allen Funktionsbereichen weit verbreitet. 44 % aller Befragten, die generative KI nutzen, setzen diese in mehr als drei Bereichen ein; danach sinkt die Nutzungsrate stark ab.
Anzahl generativer KI-Anwendungen in verschiedenen Arbeitsabläufen
Die Daten wurden neu berechnet, um Antworten mit einer AI-Nutzung von Null auszuschließen.
Die meisten Spediteure kratzen gerade erst an der Oberfläche und nutzen KI für einzelne Aufgaben wie die Umwandlung von E-Mails in Ladungsdaten oder für einfache Chatbot-Anfragen. Der entscheidende nächste Schritt besteht darin, Automatisierungs- und KI-Lösungen über mehrere miteinander verbundene Arbeitsabläufe hinweg einzusetzen.
Implementierung einer KI-gesteuerten Workflow-Automatisierung
Die Operationalisierung von Automatisierung und KI bedeutet, Funktionen direkt in die Arbeitsabläufe im Transportwesen zu integrieren, damit sie nicht nur Erkenntnisse liefern, sondern auch die Umsetzung vorantreiben. Durch die strategische Implementierung generativer und agentenbasierter KI lassen sich Transparenz und Effizienz der gesamten Lieferkette maximieren.
Für globale Versender, die komplexe Lieferketten mit zahlreichen Beteiligten betreiben, hängt die Effektivität der KI von etwas weitaus Grundlegenderem ab als von Algorithmen: einem hochvernetzten Logistiknetzwerk, das Milliarden von realen Transaktionen, Ausnahmen und Ergebnissen bei Spediteuren, Frachtführern, Zollbehörden und Handelspartnern erfasst. Vernetzte Logistik-Ökosysteme wie das Descartes Global Logistics Network werden zur Triebkraft für die Produktivität der KI – und ermöglichen es Unternehmenslieferketten, den Sprung von der „Datentransparenz“ zur „vertrauenswürdigen Autonomie“ zu schaffen.
Identifizieren Sie zunächst manuelle Aufgaben mit hohem Aufwand (z. B. Ausschreibungen, Kontrollanrufe, Rampenplanung) und priorisieren Sie diese für eine durch das Transportmanagementsystem (TMS) gesteuerte Automatisierung, um die Produktivität zu steigern. Sobald sich automatisierte Prozesse bewährt haben und wiederholbar sind, erweitern Sie den Einsatzbereich der KI, indem Sie Möglichkeiten ausloten, wie sie für dynamische Anwendungen genutzt werden kann, darunter Ladungsplanung, Compliance-Management und Preisverhandlungen.
Beim Testen, Implementieren und Ausbauen hat die Konnektivität oberste Priorität. Wo immer generative KI zum Einsatz kommt, sollten Spediteure sicherstellen, dass KI-Tools in das TMS und die unterstützenden Systeme integriert werden, um bestehende Arbeitsabläufe zu ergänzen, sodass sie den täglichen Betrieb nahtlos verbessern, ohne zusätzliche Prozesse zu schaffen.
Hier kommen Lösungen wie Descartes MacroPoint™ OpsForce ins Spiel. OpsForce nutzt eine ausnahmegesteuerte, agentenbasierte KI zur Automatisierung kritischer Transportaufgaben – sie greift nur ein, wenn etwas schiefgeht oder Vorschriften nicht eingehalten werden –, sodass Sie die Kontrolle behalten, während manuelle Arbeit entfällt. Diese Agenten sind vollständig in Descartes MacroPoint und Ihr TMS integriert und verbessern die Einhaltung von Sendungsverfolgungsvorschriften, die Datenerfassung und die Auftragsabwicklung, ohne zusätzlichen Aufwand, zusätzliche Systeme oder zusätzliches Personal zu verursachen.
Die Daten sprechen eine klare Sprache: Obwohl Automatisierung und der Einsatz von KI weit verbreitet sind, bleiben ihre Auswirkungen ohne ein tieferes, stärker vernetztes Netzwerk begrenzt. Für Verlader ist es unerlässlich, diese Lücke zu schließen, um ihre Leistungsfähigkeit und Wettbewerbsfähigkeit aufrechtzuerhalten.
