Laut einer McKinsey-Wirtschaftsumfrage (Januar 2025) sieht jedes fünfte deutsche Unternehmen konkreten Nachholbedarf bei KI-Kernkompetenzen wie Prompting und datengetriebener Entscheidungsfindung. Die BME-Logistikstudie 2025 (236 Fach- und Führungskräfte) zeigt parallel, dass KI in Lieferketten bereits messbare Für Entscheider im deutschen Mittelstand verschärft sich die Lage: Der Kompetenzrückstand bremst den KI-ROI in Logistik und Supply Chain direkt aus. Wer Technologie einsetzt, ohne Mitarbeitende im täglichen Anwenden zu befähigen, schöpft nachweislich keine Produktivitätspotenziale ab. McKinsey-Partnerin Julia Klier betont, dass eine klare KI-Strategie und gezielter Kompetenzaufbau unerlässlich sind. Gleichzeitig zeigt die BME-Studie, welche Investitionen sich schnell rechnen. Der Abstand zwischen Vorreitern und Nachzüglern im Mittelstand wächst damit messbar.

KI-ROI in Logistik und Supply Chain: Was Studien zeigen und was im deutschen Mittelstand ankommt

Acht von zehn befragten Unternehmen sehen laut einer McKinsey-Erhebung vom Januar 2025 erheblichen Nachholbedarf beim Aufbau von KI-Kompetenzen in der deutschen Wirtschaft. Gleichzeitig belegt die BME-Logistikstudie 2025, dass KI in Lieferketten bereits messbare Effizienzgewinne erzeugt. Die Lücke zwischen Studienbefunden und tatsächlicher Implementierung im Mittelstand bleibt dabei eine zentrale Herausforderung.

Kompetenzlücke bremst ROI-Realisierung

Die McKinsey-Erhebung, durchgeführt gemeinsam mit dem Stifterverband, zeigt: 82 Prozent der befragten Unternehmen bewerten die Vorbereitung deutscher Hochschulabsolventen auf KI-gestützte Arbeitsprozesse als unzureichend. Jedes fünfte Unternehmen meldet konkreten Nachholbedarf bei Fähigkeiten wie Prompting, KI-basierter Inhaltserstellung und datengetriebener Entscheidungsfindung.

Julia Klier, Senior Partner bei McKinsey und Co-Autorin der Studie, wird mit dem Hinweis zitiert, dass Unternehmen nicht nur die Technologie selbst beherrschen, sondern ihre Belegschaft befähigen müssen, diese im täglichen Arbeitsalltag einzusetzen. Eine KI-Strategie ohne begleitenden Kompetenzaufbau hebt Produktivitätspotenziale nach Einschätzung der Studie nicht.

Für Unternehmen, die KI-Budgets und Investitionsplanung strukturieren wollen, liefert der Artikel zu KI-Budgets im Mittelstand ergänzende Orientierung.

BME-Logistikstudie 2025: Wo KI in der Lieferkette Wert schafft

Die BME-Logistikstudie 2025 befragte 236 Fach- und Führungskräfte aus verschiedenen Branchen mit Schwerpunkt auf Supply Chain Management und Logistik. Untersucht wurden 15 Digitalisierungstechnologien. Die Studie kommt zu dem Befund, dass KI seit Ende 2022 in Logistik und Beschaffung deutlich an Tempo gewonnen hat. Als Treiber werden technologische Entwicklungen sowie regulatorische Impulse wie der EU AI Act genannt.

Die Ergebnisse zeigen, dass bestimmte KI-Investitionen Transparenz und Effizienz in Lieferketten unmittelbar steigern. Welche Technologien sich dabei schnell rechnen, differenziert die Studie nach Einsatzbereich und Reifegrad der Implementierung.

Weiterführende Analysen zu konkreten Einsparpotenzialen bietet der Artikel zu KI-ROI in Logistik und Supply Chain.

Praktische Implikationen für Entscheider

1. Kompetenzaufbau vor Technologieinvestition priorisieren

Die McKinsey-Studie macht deutlich, dass der Return on KI-Investitionen maßgeblich davon abhängt, ob Mitarbeitende die eingesetzten Systeme souverän nutzen können. Unternehmen, die KI-Tools einführen, ohne begleitende Qualifizierungsmaßnahmen zu implementieren, riskieren, Lizenzkosten ohne Produktivitätsgewinn zu tragen. Hinweise zur Personalstrategie finden sich im Artikel zu KI-Fachkräftemangel im Mittelstand.

2. Pilotprojekte auf messbare Logistik-Use-Cases ausrichten

Die BME-Studie zeigt, dass KI-Einsatz in klar abgegrenzten Bereichen wie Bedarfsprognose, Routenoptimierung oder Bestandsmanagement schneller zu messbaren Ergebnissen führt als breit angelegte Transformationsprojekte. Mittelständische Betriebe profitieren davon, zunächst einen Anwendungsfall mit definierten KPIs zu pilotieren. Mehr dazu im Artikel zu KI-Pilotprojekten im Mittelstand.

3. KI-Strategie mit klarer Rollenverteilung verankern

Laut McKinsey-Studie fehlt vielen Unternehmen eine explizite KI-Strategie, die festlegt, welche Entscheidungen KI-gestützt getroffen werden und wer die Systemauswahl verantwortet. In der Supply Chain betrifft das insbesondere die Schnittstellen zwischen ERP-Systemen, Planungstools und KI-Komponenten. Strukturierungshilfe bietet der Artikel zu KI-Implementierung in Maschinenbau und Produktion.

4. Branchenveranstaltungen als Wissenstransferkanal nutzen

Der deutsche KI-Gipfel am 7. Juli 2025 im Haus der Wirtschaft in Stuttgart, organisiert von Project A Services, richtet sich explizit an Entscheider aus dem Mittelstand. Die Veranstaltung setzt auf reale Anwendungsfälle statt konzeptionelle Diskussionen. Unter den angekündigten Referenten befinden sich Vertreter von Unternehmen wie TRUMPF, Isar Aerospace und Flix Tech. Ähnlich praxisorientiert sind die SAP Connect Days Supply Chain, die für den 2. und 3. März 2026 im Areal Böhler in Düsseldorf geplant sind.

Einordnung

Die vorliegenden Studien liefern konsistente Befunde: KI schafft in Logistik und Supply Chain nachweisbar Wert, aber die Voraussetzungen für eine erfolgreiche Implementierung sind im deutschen Mittelstand häufig noch nicht vollständig gegeben. Kompetenzmangel, fehlende Strategie und unklare Rollenverteilung bremsen den ROI. Die Lücke zwischen Studienergebnissen und gelebter Praxis lässt sich nicht allein durch Technologieinvestition schließen.

Quellen

• Wirtschaftsumfrage: Großer Nachholbedarf bei der Stärkung von KI-Kompetenzen in deutschen Unternehmen | McKinsey & Stifterverband (Januar 2025)
• So verändert KI die Lieferkette: Die wichtigsten Erkenntnisse der BME-Logistikstudie 2025 | SAP News
• Der deutsche KI-Gipfel 2025 – KI in der Praxis erleben | t3n

Häufige Fragen

Was zeigt die BME-Logistikstudie 2025 konkret zum KI-Einsatz in deutschen Lieferketten?

Die BME-Logistikstudie 2025 hat 236 Fach- und Führungskräfte aus verschiedenen Branchen mit Schwerpunkt auf Supply Chain Management und Logistik befragt. Untersucht wurden 15 Digitalisierungstechnologien. Die Studie zeigt, dass KI in der Logistik bereits praktisch eingesetzt wird und messbare Effekte in den Bereichen Transparenz und Effizienz erzeugt. Besonders Planung, Produktion und Logistik gelten laut Studie als Bereiche, in denen digitale Technologien kaum noch wegzudenken sind.

Wo steht der deutsche Mittelstand beim Aufbau von KI-Kompetenzen?

Laut einer Wirtschaftsumfrage von McKinsey und dem Stifterverband besteht erheblicher Nachholbedarf. Jedes fünfte befragte Unternehmen sieht Defizite beim KI-basierten Erstellen von Inhalten, beim Prompting sowie bei der Fähigkeit, datengetriebene Entscheidungen zu treffen. Zudem bewerten 82 Prozent der Befragten die Vorbereitung durch deutsche Hochschulen auf die neue Arbeitswelt als eher schlecht, insbesondere mit Blick auf die praktische KI-Anwendung in der Automatisierung von Arbeitsprozessen.

Was empfiehlt McKinsey Unternehmen, um den KI-ROI tatsächlich zu realisieren?

McKinsey betont, dass Unternehmen nicht allein die Technologie beherrschen müssen, sondern ihre Belegschaft in die Lage versetzen müssen, KI im täglichen Arbeitsalltag anzuwenden. Eine klare KI-Strategie sowie gezielter Kompetenzaufbau werden als Voraussetzungen genannt, um Produktivitätspotenziale tatsächlich zu heben. Demografischer Wandel und Digitalisierung machen diesen souveränen Umgang mit KI laut McKinsey unerlässlich.

Welche Rolle spielen Praxis-Events wie der deutsche KI-Gipfel 2025 für Entscheider im Mittelstand?

Der deutsche KI-Gipfel 2025, der am 7. Juli 2025 im Haus der Wirtschaft in Stuttgart stattfindet, richtet sich explizit an Entscheider aus dem Mittelstand, Technologieunternehmen und der Politik. Veranstalter ist Project A Services. Im Fokus stehen reale Anwendungsfälle und konkrete Handlungsempfehlungen. Unternehmen wie TRUMPF, Isar Aerospace und Flix Tech sind als Praxisbeispiele vertreten. Das Format soll KI greifbar und branchenübergreifend erfahrbar machen, statt abstrakte Potenziale zu diskutieren.

Welche Technologietrends treiben den KI-Einsatz in der Lieferkette seit 2022 besonders an?

Laut BME-Logistikstudie 2025 hat KI seit Ende 2022 in der Logistik deutlich an Dynamik gewonnen. Als treibende Faktoren werden technologische Weiterentwicklungen sowie regulatorische Impulse genannt, insbesondere der EU AI Act. Investitionen in KI-gestützte Lösungen zeigen laut Studie messbare Effekte bei Transparenz und Effizienz in der Lieferkette. Die SAP Connect Days for Supply Chain, geplant für den 2. und 3. März 2026 in Düsseldorf, greifen diese Trends mit Fokus auf Planung, Produktion und KI-Cloud-Services auf.

Dieser Artikel wurde von einem KI-System automatisiert erstellt. Kennzeichnung gemäß Art. 50 der EU-KI-Verordnung.