Agentic AI – also KI-Systeme, die eigenständig planen, Entscheidungen treffen und Aufgaben ausführen können – entwickelt sich derzeit zu einem der prägendsten Trends in der industriellen Anwendung von Künstlicher Intelligenz. Während viele KI-Anwendungen bislang vor allem auf Analyse und Unterstützung ausgelegt waren, verspricht Agentic AI einen nächsten Schritt: Systeme, die nicht nur Informationen liefern, sondern aktiv Prozesse steuern und optimieren. Entsprechend hoch sind die Erwartungen in der Industrie. Unternehmen erhoffen sich davon vor allem mehr Effizienz, schnellere Entscheidungsprozesse sowie eine bessere Anpassungsfähigkeit komplexer Systeme an dynamische Umgebungen. Gerade in Bereichen mit vielen miteinander vernetzten Prozessen, wie Produktion und Logistik, kann Agentic AI dazu beitragen, Entscheidungen in Echtzeit zu treffen, Ressourcen effizienter einzusetzen und Abläufe kontinuierlich zu verbessern.

Auch bei KION spielt Agentic AI eine zunehmend wichtige Rolle. Zum einen nutzen wir KI-basierte Agentensysteme, um interne Prozesse effizienter zu gestalten. Dazu gehören beispielsweise die intelligente Unterstützung administrativer Abläufe, etwa bei der automatisierten Verarbeitung von Dokumenten, der Analyse von Betriebsdaten oder der Optimierung von Planungs- und Reportingprozessen. Auch in der Produktion eröffnen sich neue Möglichkeiten: KI-Agenten können beispielsweise Fertigungsdaten analysieren, Wartungsbedarfe frühzeitig erkennen oder Produktionsabläufe dynamisch an veränderte Rahmenbedingungen anpassen.

Zum anderen entwickeln wir Lösungen, mit denen unsere Kunden ihre eigenen intralogistischen Prozesse optimieren können. In modernen Lager- und Produktionsumgebungen entstehen große Mengen an Daten – etwa aus Fahrzeugflotten, Lagerverwaltungssystemen oder Sensorik in der Infrastruktur. Agentic AI kann diese Daten nutzen, um Materialflüsse autonom zu koordinieren, Transportaufträge intelligent zu priorisieren oder das Energie- und Flottenmanagement zu optimieren. Ein Beispiel sind Systeme, die selbstständig entscheiden, welches Fahrzeug welchen Transportauftrag übernimmt, um Wege, Wartezeiten und Energieverbrauch zu minimieren. In ersten Projekten arbeiten wir bereits daran, solche agentenbasierten Ansätze in unsere Lösungen zu integrieren und schrittweise in die Praxis zu überführen.

Gerade für die Intralogistik ist das Potenzial von Agentic AI erheblich. Lager- und Produktionslogistik sind hochdynamische Systeme, in denen viele Akteure – Menschen, Fahrzeuge, IT-Systeme und Infrastruktur – miteinander interagieren. Agentic AI kann hier helfen, die Komplexität besser zu beherrschen und Prozesse ganzheitlich zu optimieren. Studien von McKinsey und des World Economic Forum zeigen, dass KI-gestützte Optimierung in der Logistik Produktivitätssteigerungen im Bereich von etwa 10 bis 30 Prozent ermöglichen kann, etwa durch bessere Auslastung von Fahrzeugflotten, effizientere Routenplanung oder eine dynamische Anpassung an Nachfrageschwankungen. Auch Faktoren wie Energieeffizienz, Durchlaufzeiten oder Anlagenverfügbarkeit können dabei verbessert werden.

Gleichzeitig bringt der Einsatz von Agentic AI auch Herausforderungen mit sich. In der industriellen Logistik stehen Prozesssicherheit und Zuverlässigkeit an oberster Stelle. KI-Systeme müssen daher nicht nur leistungsfähig, sondern auch transparent, robust und nachvollziehbar sein. Entscheidungen von autonomen Systemen müssen jederzeit überprüfbar bleiben, insbesondere wenn sie physische Prozesse und Maschinen beeinflussen. Hinzu kommen Fragen der Integration in bestehende IT- und Automatisierungslandschaften sowie der Qualität und Verfügbarkeit der notwendigen Daten. Nicht zuletzt erfordert der erfolgreiche Einsatz solcher Technologien auch organisatorische Veränderungen und neue Kompetenzen innerhalb der Unternehmen.

Agentic AI hat das Potenzial, die nächste Entwicklungsstufe der digitalen Intralogistik einzuleiten. Entscheidend wird sein, die technologischen Möglichkeiten mit den hohen Anforderungen industrieller Anwendungen in Einklang zu bringen – und Lösungen zu entwickeln, die nicht nur innovativ, sondern auch zuverlässig und praxistauglich sind.

April 2026