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36 Prozent der deutschen Unternehmen setzen KI ein, fast doppelt so viel wie im Vorjahr. Aber nur 39 Prozent können auf messbaren EBIT-Impact verweisen. Die Logistikbranche steht exemplarisch für diese Kluft: DHL investiert über 700 Millionen US-Dollar in KI, DB Cargo prueft 10.000 Güterwagen täglich mit Kamera-KI, Otto Group setzt über 100 Roboter im Lager ein. Gleichzeitig planen 68 Prozent der DACH-Unternehmen erst noch den Einstieg. Ein ehrlicher Blick auf den Stand der Dinge.

DB Cargo: 10.000 Waggons, 13 Kamerabruecken, null Papierlisten

Die Deutsche Bahn hat bei DB Cargo eines der greifbarsten KI-Systeme in der deutschen Logistik in Betrieb genommen. An 13 Kamerabruecken an den größten Gueterbahnhoefen Deutschlands analysiert KI-Bilderkennung vorbeirollende Güterwagen auf Beschaedigungen. Dachplanen, Bremssohlen, 15 verschiedene Wagendaten werden automatisch erfasst. Über 10.000 Güterwagen täglich durchlaufen das System an acht Rangieranlagen (Deutsche Bahn, 2024).

Das Projekt wurde im Rahmen des Bundesprogramms “Zukunft Schienengueterverkehr” gefördert und ging in der ersten Haelfte 2024 in den Produktivbetrieb. Was vorher manuelle Sichtkontrolle war, ist jetzt automatisiert. Für Vorstände ist die Botschaft klar: KI in der Logistik ist kein Zukunftsversprechen. Sie läuft bereits auf Deutschlands Schienen.

Source: Deutsche Bahn, Pressemitteilung 2024

DHL: Über 700 Millionen Dollar und was damit passiert

DHL hat seine KI-Investitionen auf über 700 Millionen US-Dollar beziffert. Aber was steckt dahinter? Im Oktober 2024 ging bei DHL Supply Chain ein Gen-AI-Tool für Datenbereinigung und Angebotsvalidierung in den Produktivbetrieb. Das Solutions Design Team nutzt es für automatisierte Datenanalyse, Sales-Teams für Proposal-Entwicklung. Kein Pilot, kein Test, produktiv (DHL Group, Oktober 2024).

Im November 2025 kam die Partnerschaft mit HappyRobot hinzu: Autonome KI-Agenten übernehmen Telefon- und E-Mail-Kommunikation für Terminplanung, Fahrer-Follow-ups und Lagerkoordination. DHL bestaetigt den Einsatz in mehreren Regionen. Parallel läuft das Smart-ETA-System, das seit 2019 KI-gestützte Ankunftsprognosen für Frachtsendungen berechnet, mit einer Genauigkeit von 90 bis 95 Prozent (DHL Freight Connections).

Otto Group: 100 Roboter in Haldensleben

Europas größter Online-Retailer nicht-US-Herkunft hat eine Flotte von über 100 KI-Robotern des Anbieters Covariant im Hermes-Fulfilment-Standort Haldensleben in Betrieb. Die Roboter kommissionieren bis zu 1.600 Picks pro Stunde und erkennen nach Unternehmensangaben über 10.000 verschiedene Produkte mit 99 Prozent Genauigkeit. Der Rollout begann 2023 und wurde 2024 skaliert (Covariant Case Study).

Für C-Level ist Otto Group ein wichtiger Referenzfall, weil das Unternehmen nicht in einer Pilotschleife haengengeblieben ist. Die Entscheidung zur Skalierung kam nach messbaren Produktivitaetsgewinnen in der ersten Phase. Die Robotik ersetzt nicht Mitarbeiter, sondern übernimmt die körperlich anstrengendsten und repetitivsten Aufgaben.

Kuehne+Nagel: KI liest Lieferscheine und prognostiziert Ankuenfte

Kuehne+Nagel hat 2024 zwei KI-Systeme in den Produktivbetrieb genommen. Die Road Carrier Solution nutzt KI-gestützte Dokumentenerkennung: OCR verwirft unlesbare Liefernachweise automatisch, NLP analysiert Fahrer-Feedback für operative Eingriffe. Das System läuft in Europa, Afrika und dem Nahen Osten.

Parallel migrierte Kuehne+Nagel 120 Terabyte Daten aus See- und Luftfrachtlogistik in die Cloud und nutzt KI für ETA-Vorhersagen auf Basis historischer Muster (Jahresbericht 2024). Alireza Nemati, Global Head of Road Logistics Innovation, bringt es auf den Punkt: Der eigentliche Wert liege in den Effizienzgewinnen durch Automatisierung und in der Befähigung zu proaktiven Entscheidungen durch KI.

88 Prozent der Organisationen nutzen KI in irgendeiner Form. Aber nur 39 Prozent können auf messbaren EBIT-Impact verweisen. Die Lücke zwischen Deployment und Wirkung ist das eigentliche C-Level-Thema.BCG via SupplyChainBrain, 2025

Dachser: Sechs Jahre KI und ein digitaler Zwilling

Das Familienunternehmen aus Kempten setzt KI seit über sechs Jahren produktiv ein, eine der längsten KI-Historien im deutschen Logistik-Mittelstand. Mengenprognosen, automatisierte Adresserkennung und Bildverarbeitung laufen im Tagesgeschaeft. Seit Februar 2025 erweiterte Dachser seine Forschungspartnerschaft mit dem Fraunhofer IML um das Fraunhofer IAIS (Fraunhofer IML, 2025).

Das ambitionierteste Projekt ist der digitale Zwilling im Umschlaglager: Das “@ILO-Terminal” bildet in Echtzeit alle Pakete, Assets und Prozesse im Lager ab. Noch im Testbetrieb, aber die Richtung ist klar: Vom digitalen Helfer zum vollstaendigen Abbild der physischen Logistik. Für Vorstände von Mittelständlern zeigt Dachser, dass KI keine Konzern-Domaene ist.

Die ehrliche Bilanz: Warum so viele Projekte keinen EBIT-Impact zeigen

Die BVL-Studie 2025 (202 befragte Unternehmen im DACH-Raum) zeigt die Realität: KI kletterte in der Prioritätenliste von Rang 19 auf Rang 12. 68 Prozent planen die Einfuehrung oder Skalierung in den nächsten fuenf Jahren. Aber 54 Prozent nennen mangelnde Datenqualität als Hauptherausforderung. Wer jahrelang mit Insellösungen und manuellen Prozessen gearbeitet hat, hat kein KI-Problem, sondern ein Datenhygiene-Problem.

BCG bestaetigt das Muster: 88 Prozent nutzen KI, aber nur 39 Prozent messen EBIT-Impact. Die Lücke entsteht häufig, weil IT-Abteilungen KI-Agenten ohne Supply-Chain-Verständnis bauen. Das System ist technisch kompetent, aber logistisch ahnungslos. Und ein zweites Problem: 62 Prozent der Supply-Chain-KI-Initiativen überschreiten laut Branchenerhebungen ihr Budget, hauptsaechlich wegen unvorhergesehener Datenaufbereitungskosten.

EU AI Act: Die Compliance-Uhr tickt

Der EU AI Act ist seit August 2024 in Kraft. Die ersten Pflichten (verbotene Praktiken, KI-Literacy) gelten seit Februar 2025. Die vollstaendige Compliance-Pflicht für Hochrisiko-Systeme greift ab August 2026. Strafen: bis zu 7 Prozent des weltweiten Jahresumsatzes.

Für die Logistik relevant: Autonome Lagerroboter, Workforce-Scheduling-Systeme, Fahrer-Monitoring und Zollautomatisierung landen wahrscheinlich in der Hochrisiko-Kategorie. Wer solche Systeme betreibt, muss Risikobewertungen, Dokumentation und menschliche Aufsicht sicherstellen. Logistiker die das im Februar 2025 ignoriert haben, sind bereits in Verzug.

Fazit

Die KI-Landschaft in der deutschen Logistik ist zweitgeteilt. Auf der einen Seite stehen Konzerne wie DB Cargo, DHL und Otto Group mit produktiven Deployments, messbaren Ergebnissen und dreistelligen Millionen-Investments. Auf der anderen Seite stehen 68 Prozent der DACH-Unternehmen, die noch planen. Die Lücke ist nicht technologisch, sie ist organisatorisch: fehlende Datenqualität, fehlendes Talent, fehlende Verbindung zwischen IT und Supply-Chain-Expertise. Wer KI in der Logistik erfolgreich machen will, muss zuerst die Daten in Ordnung bringen und die richtigen Leute an Bord holen. Erst dann lohnt sich die Technologie-Investition.

Häufige Fragen

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