Die Transport- und Logistikbranche steht an einem Wendepunkt beim Einsatz Künstlicher Intelligenz. Das zeigt der Transportation Pulse Report 2026 der Transport-Management-Plattform Transporeon, einem Unternehmen von Trimble. Für die Studie wurden mehr als 230 Führungskräfte aus Supply Chain und Logistik in Europa und Nordamerika befragt. Das zentrale Ergebnis: KI wird im Transportmanagement zunehmend produktiv eingesetzt, doch fehlende Datenqualität bremst den Durchbruch. Während Unternehmen in den vergangenen Jahren vor allem experimentiert haben, rückt nun die operative Wertschöpfung in den Fokus. Wie schnell Organisationen KI sinnvoll integrieren, könnte laut Studie entscheidend für ihre Wettbewerbsfähigkeit in den kommenden Jahren werden.
KI-Nutzung nimmt zu – Daten bleiben der Engpass
Sowohl Verlader als auch Spediteure setzen KI bereits in zentralen Bereichen ein. Auf Verladerseite nutzen 44 Prozent KI für Transportplanung und -optimierung, weitere Anwendungsfelder sind Frachtbeschaffung und Echtzeit-Transparenz. Spediteure konzentrieren sich vor allem auf Preisgestaltung und Routenoptimierung (42 Prozent) sowie auf die Echtzeit-Sendungsverfolgung (39 Prozent). Der größte Hemmschuh bleibt jedoch die Datenbasis. Inkonsistente, unvollständige oder nicht vernetzte Daten werden von beiden Gruppen als größtes Hindernis für eine erfolgreiche KI-Nutzung genannt. Damit zeigt sich: Technologisch ist vieles möglich, organisatorisch und strukturell besteht Nachholbedarf.
Planung, Preisgestaltung und Ausführung im Fokus
Mit Blick auf die kommenden drei bis fünf Jahre erwarten die Befragten die größten Effekte von KI in der Feinsteuerung von Transportprozessen. Dabei setzen Verlader klare Prioritäten: 86 Prozent sehen den größten Mehrwert in der Transportplanung und -optimierung. Spediteure hingegen messen der Preisgestaltung und der Optimierung von Strecken den höchsten Nutzen bei (59 Prozent). Die Studie beobachtet damit eine Verschiebung von reinen Pilotprojekten hin zu Anwendungen, die messbare Effizienzgewinne liefern sollen – etwa durch bessere Auslastung, stabilere Laufzeiten oder präzisere Kostenkalkulationen.
Agentic AI: Vom Analysewerkzeug zum handelnden System
Ein zentrales Zukunftsthema des Reports ist der Einsatz sogenannter Agentic AI. Dabei handelt es sich um autonome Software-Agenten, die Daten überwachen, Entscheidungen vorbereiten oder innerhalb definierter Grenzen selbstständig handeln. Für Verlader liegt das größte Potenzial in der Echtzeit-Überwachung von Ankunftszeiten sowie in der Routen- und Netzoptimierung. Spediteure sehen Vorteile vor allem bei ETA-Berechnung, automatisierten Benachrichtigungen, Kraftstoffoptimierung und der Verhandlung von Spot-Angeboten. Trotzdem bleibt der Mensch vorerst Teil der Entscheidungslogik: Rund zwei Drittel der Verlader und mehr als die Hälfte der Spediteure sehen KI aktuell als Ergänzung menschlicher Entscheidungen, nicht als Ersatz. Dennoch markiert dieser Ansatz einen Paradigmenwechsel: Systeme sollen nicht mehr nur informieren, sondern aktiv unterstützen und handeln.
Vernetzte Plattformen erhöhen den KI-Nutzen
Der Report kommt zu dem Schluss, dass KI ihr volles Potenzial nur in vernetzten Ökosystemen entfalten kann. Isolierte Unternehmenslösungen begrenzen den Mehrwert, während netzwerkbasierte Transportmanagementsysteme einen durchgängigen Datenaustausch ermöglichen. 43 Prozent der Verlader nennen verbesserte Prognosen, etwa bei ETA-Genauigkeit und Störungsmanagement, als größten Vorteil solcher Plattformen. Spediteure profitieren vor allem von einer intelligenteren Ladungszuordnung (55 Prozent). Jonah McIntire, Chief Product and Technology Officer Transportation & Logistics bei Trimble, bringt es auf den Punkt: Entscheidend sei nicht allein die technologische Innovation, sondern die Geschwindigkeit, mit der KI in reale Lieferkettenprozesse integriert werde.
Fazit: KI wird zum strategischen Faktor im Transport
Der Transportation Pulse Report 2026 zeigt klar: Die Transportbranche hat die Experimentierphase verlassen. KI entwickelt sich zum strategischen Werkzeug für Planungssicherheit, Effizienz und Resilienz. Ob Unternehmen davon profitieren, hängt weniger von Algorithmen als von Datenqualität, Vernetzung und organisatorischer Reife ab.
