Vom SAP R/3 zum Agentic AI Workflow – Meine Reise durch die Evolution des Transportmanagements

Agentic AI: Wenn Workflows selbstständig denken lernen

Transportmanagementsysteme (TMS) haben jahrzehntelang den globalen Warenfluss geprägt. Sie halfen Unternehmen, Transporte effizienter zu planen, Kosten zu kontrollieren und Lieferketten transparenter zu gestalten. Doch die zunehmende Komplexität globaler Netzwerke und die Erwartungen an Echtzeitreaktionen stoßen klassische Systeme an ihre Grenzen.

Genau hier setzt der Ansatz des Agentic AI Workflow an. Anstatt nur Prozesse abzubilden, übernehmen KI-basierte Agenten eigenständig Aufgaben: Sie prüfen Transportkosten, berechnen dynamisch die besten Routen und kommunizieren direkt mit Partnern in der Lieferkette. Das TMS wird so von einem statischen Werkzeug zu einer lernenden Orchestrierungsplattform, die sich ständig weiterentwickelt und optimiert.

Die Kernthesen sind klar: Nur wer bereit ist, die gewohnten Strukturen zu hinterfragen, wird die Vorteile autonomer Prozesse nutzen können.

Und: Agentic AI verbindet Mensch, Prozess und Technologie auf eine neue Weise, mit dem Potenzial, Logistik zukunftssicher und resilient zu machen.

📖 Hier geht's zum Blogartikel von Andre Kaeber

👉 Vom SAP R/3 zum Agentic AI Workflow