1. Datenbasis ohne zeitliche Relevanz

Über 85 Prozent aller KI-Initiativen scheitern in der Praxis. Grund dafür sind unvollständige, fragmentierte oder schlicht zu spät im System eintreffende Daten. Algorithmen benötigen für präzise Vorhersagen, wie die Berechnung der geschätzten Ankunftszeit (Estimated Time of Arrival; ETA), zwingend Echtzeitinformationen. Liegen Logistikdaten erst Stunden nach dem eigentlichen Ereignis vor, verpufft der technologische Vorteil. Ohne zeitnahe digitale Abbildung indes operiert KI im logistischen Blindflug.

2. Problematische Legacy-Anbindung

Ein Großteil unternehmenskritischer Informationen liegt in gewachsenen Legacy-Systemen, die nie für den Austausch mit modernen Anwendungen konzipiert wurden. Solche Daten sind somit strukturell unerreichbar: gespeichert in proprietären Formaten, ohne standardisierte Schnittstellen und häufig nur über manuelle Exporte zugänglich. Für KI-Anwendungen existieren diese Datenpunkte damit faktisch nicht. Statt funktionierende Altsysteme kostspielig zu ersetzen, sollten Unternehmen auf eine Integrationsplattform setzen, die auch historisch gewachsene Systeme zuverlässig anbindet und ihre Daten für KI nutzbar macht.

3. Fehlende Governance durch Schnittstellen-Wildwuchs

Unternehmen nutzen zahlreiche verschiedene Datenquellen entlang der gesamten Supply Chain. Werden neue KI-Anwendungen oder Partner-Schnittstellen ungesteuert direkt an die Kernsysteme angebunden, entsteht ein intransparentes Geflecht. Diese unkoordinierten Punkt-zu-Punkt-Verbindungen führen zu einem vollständigen Verlust der Kontrolle über die Datenflüsse. Ohne eine zentrale Governance-Schicht lässt sich kaum noch nachvollziehen, welche Informationen an welcher Stelle abfließen.

4. Fehlschlag durch erzwungenen ERP-Austausch

Oftmals versprechen Anbieter, bestehende IT-Probleme durch ein vollständiges Upgrade des Kernsystems zu lösen. Ein solcher Austausch des ERP-Systems dauert in der Realität meist 18 bis 36 Monate. Zudem läuft ein Großteil dieser Migrationsprojekte völlig aus dem Zeit- und Budgetrahmen. Modernisierung gelingt weitaus effizienter, wenn bestehende, funktionierende Kernsysteme unangetastet bleiben und stattdessen über eine flexible Integrationsschicht KI-fähig gemacht werden.

5. Manuelles B2B-Onboarding als Ressourcenfresser

Das Einbinden neuer Lieferanten oder Logistikpartner zieht sich in der Praxis oft über Wochen hinweg. Verzögerungen entstehen dabei meist nicht durch die eigentliche Systemkonfiguration, sondern durch die asynchrone Koordination via E-Mail und Telefon. Fragen zu Firewall-Ports, IP-Adressen oder Sicherheitszertifikaten blockieren wertvolle IT-Ressourcen. Ohne automatisierte Self-Service-Portale für Partner mutiert jeder neue Onboarding-Prozess unweigerlich zu einem langwierigen Projekt.

„Erfolgreiche Digitalisierung in der Supply Chain ist keine reine IT-Aufgabe, sondern eine strategische Architekturfrage“, erklärt Tim Srock, CEO bei Lobster. „Künstliche Intelligenz entfaltet ihr volles Potenzial ausschließlich auf einem Fundament aus Echtzeitdaten und einer lückenlosen Integration aller Partner.“