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1. Daten, die zu spät kommen, um noch zu nützen

Mehr als 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 operiert KI im logistischen Blindflug.

2. Altsysteme, die sich nicht anbinden lassen

Ein Großteil geschäftskritischer Informationen liegt in Altsystemen, die nie dafür ausgelegt waren, Daten mit modernen Anwendungen auszutauschen. Diese Daten sind strukturell unerreichbar: gespeichert in proprietären Formaten, ohne standardisierte Schnittstellen und häufig nur über manuelle Exporte zugänglich. Für KI-Anwendungen existieren solche Datenpunkte faktisch nicht.
Statt Geld für den Austausch funktionierender Altsysteme auszugeben, sollten Unternehmen auf eine Integrationsplattform setzen, die auch über Jahrzehnte gewachsene Systeme zuverlässig anbindet und deren Daten für KI nutzbar macht.

3. Schnittstellen-Wildwuchs statt Governance

Unternehmen greifen entlang der Lieferkette auf eine Vielzahl von Datenquellen zu. Werden neue KI-Anwendungen oder Partnerschnittstellen ohne Aufsicht direkt an Kernsysteme angebunden, entsteht ein undurchsichtiges Geflecht aus Verbindungen. Diese unkoordinierten Punkt-zu-Punkt-Verbindungen bedeuten den vollständigen Kontrollverlust darüber, wie Daten sich bewegen. Ohne eine zentrale Governance-Ebene lässt sich kaum noch nachvollziehen, welche Informationen das Unternehmen verlassen – und wohin.

Erfolgreiche Digitalisierung in der Lieferkette ist keine reine IT-Aufgabe. Sie ist eine strategische Architekturfrage. Künstliche Intelligenz entfaltet ihr volles Potenzial nur auf einem Fundament aus Echtzeitdaten und nahtloser Integration über alle Partner hinweg.

Tim Srock
Lobster
CEO

4. Der erzwungene ERP-Austausch

Anbieter versprechen häufig, bestehende IT-Probleme durch den kompletten Austausch des Kernsystems zu lösen. Tatsächlich dauert die Ablösung eines ERP-Systems in der Regel 18 bis 36 Monate – und die Mehrheit dieser Migrationsprojekte überschreitet Zeit- und Budgetrahmen deutlich.
Wesentlich effizienter gelingt Modernisierung, wenn funktionierende Kernsysteme unangetastet bleiben und stattdessen über eine flexible Integrationsebene KI-fähig gemacht werden..

5. Manuelles B2B-Onboarding frisst Ressourcen

Die Anbindung eines neuen Lieferanten oder Logistikpartners zieht sich routinemäßig über Wochen. Die Verzögerungen entstehen dabei meist nicht durch die Systemkonfiguration selbst, sondern durch die Abstimmung per E-Mail und Telefon. Fragen zu Firewall-Ports, IP-Adressen und Sicherheitszertifikaten binden wertvolle IT-Ressourcen. Ohne automatisierte Self-Service-Portale für Partner wird jedes Onboarding zu einem langwierigen Projekt für sich.

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