Bei einer Lieferung oder einer Retoure müssen Labels, Lieferscheine und manchmal Zolldokumente erstellt werden. Das geschieht auf Basis von Daten, die bereits irgendwo im System stehen: Adresse, Gewicht, Inhalt, Bestimmungsort. Die Frage ist, ob KI diesen Prozess übernehmen kann, und welcher Teil der Stunden eines Auftragssachbearbeiters oder Logistikmitarbeiters dadurch frei wird.
Die Antwort ist ja, mit einer Anmerkung. Dies ist eine der Aufgaben, für die nicht einmal die neuesten KI-Modelle nötig sind: robotic process automation (RPA) reicht aus, und viele Unternehmen arbeiten bereits so.
Drei Achsen geben den Ausschlag: Strukturiertheit, Volumen und Beurteilungsspielraum.
Die Strukturiertheit erreicht eine 5. Ein Versandlabel folgt einem festen Format, ein Lieferschein folgt einem festen Format, ein Zolldokument folgt einem festen Format, das vom Zoll selbst vorgeschrieben ist. Es ist keine Interpretation nötig darüber, was auf dem Dokument stehen muss — das liegt in der Vorlage und den Eingabedaten fest.
Das Volumen erreicht ebenfalls eine 5. Dies ist keine Aufgabe, die ein paar Mal pro Woche vorkommt; bei einem Unternehmen mit einigem Umfang geht es um Dutzende bis Tausende Sendungen pro Tag. Je höher das Volumen, desto größer der Zeitgewinn pro automatisiertem Schritt, und desto schneller amortisiert sich die Investition in Schnittstellen.
Der Beurteilungsspielraum erreicht eine 5, was hier günstig ist: Es gibt wenig abzuwägen. Das System kennt das Gewicht, den Bestimmungsort und die Art der Sendung, und daraus folgt mechanisch, welches Dokument mit welchem Inhalt generiert wird. Es gibt keine Situation, in der der Mitarbeiter einschätzen muss, welches das beste Dokument ist — diese Frage stellt sich nicht.
Kreativität erreicht eine 5, was in diesem Fall bedeutet, dass keine Kreativität nötig ist — hier ist das ein Vorteil, kein Nachteil. Kundenkontakt erreicht eine 4: Bei der Erstellung dieser Dokumente besteht meist kein direkter Kontakt, wenngleich eine Adressänderung über eine Kundenanfrage eingehen kann, was diese Aufgabe mit dem verbindet, was auch bei der Kontrolle und Kommunikation des Bestellstatus geschieht.
Das Körperliche erreicht eine 3, und das ist der Grund, warum dies nicht vollständig eine Büroaufgabe ist: Ein Label muss letztlich auf einen Karton geklebt werden, und das bleibt Handarbeit, oder Arbeit für eine andere Art von Automat als KI. Die Dokumentgenerierung selbst ist digital; das Anbringen nicht.
Fehlerkosten und Compliance erreichen beide eine 3, und das verdient Aufmerksamkeit. Eine falsche Adresse auf einem Lieferschein kostet eine Rücksendung. Ein fehlerhaftes Zolldokument kann eine Sendung an der Grenze festhalten lassen, mit Bußgeldern oder Verzögerungen als Folge. Das ist kein katastrophales Risiko wie bei der Finanzberichterstattung — daher die mittlere Bewertung — aber es ist auch nicht folgenlos. Deshalb ist die Rahmenbedingung bei dieser Aufgabe nicht unverbindlich: Die Dokumentgenerierung ist nur so gut wie die Daten, auf denen sie beruht.
Ein Webshop, der nur im Inland mit einer einzigen festen Versandpartner-Schnittstelle versendet, kann dies heute praktisch vollständig generieren lassen: Adresse aus dem Bestellsystem, Gewicht aus dem WMS, Label automatisch erstellt, sobald die Bestellung verpackt ist. Der Mitarbeiter kontrolliert stichprobenweise, nicht Zeile für Zeile.
Ein Unternehmen, das international versendet, mit wechselnden Zollvorschriften je Land und Produkten, die unter verschiedene HS-Codes fallen, hat ein schwierigeres Szenario. Die Basisdokumente können noch automatisch erstellt werden, aber die Klassifizierung von Produkten für Zollzwecke erfordert manchmal einen Kontrollschritt, der sich nicht einfach einem Skript überlassen lässt. Dort verschiebt sich die Aufgabe von „KI kann es übernehmen” zu „teilweise, mit menschlicher Aufsicht, die mit Begründung genehmigt oder ablehnt” — genau die mittlere Kategorie, die bei komplexeren Versandströmen häufiger vorkommt als bei einfachen.
Zwei Rahmenbedingungen sind nicht optional. Die erste ist eine Schnittstelle zum Versandpartner: Ohne API-Verbindung zwischen dem eigenen System und dem des Frachtführers tippt weiterhin jemand Daten ab, und dann ist wenig gewonnen. Die zweite sind korrekte Adressdaten am Anfang. Wenn eine Bestellung bereits mit einer falschen Adresse in das System einfließt — etwas, das damit zusammenhängt, wie diese Bestellung eingegeben wurde, wie bei der Eingabe von Bestellungen ins System zu sehen ist —, dann produziert die Dokumentgenerierung fehlerfrei ein fehlerhaftes Dokument. Die Qualität dieses Schritts hängt also teilweise von vorausgehenden Schritten ab, ebenso wie die Qualität der Kundenkommunikation davon abhängt, wie aktuell die Kundendaten im CRM sind.
Für einen Auftragssachbearbeiter oder Logistikmitarbeiter, bei dem die Dokumentgenerierung einen wesentlichen Teil des Aufgabenpakets ausmacht, ist dies eine der Aufgaben, bei denen heute schon ein großer Teil der Stunden freigesetzt werden kann — nicht bei jedem Unternehmen im gleichen Maß, und nicht ohne die genannten Schnittstellen in Ordnung zu haben. Bei Unternehmen mit internationalen Sendungen liegt der Anteil niedriger, weil die Compliance-Kontrolle der Dokumente Handarbeit bleibt.
Was das für eine Funktion oder Personalstärke bedeutet, ist keine Frage, die diese Seite beantwortet: Welche gesetzlichen Anforderungen bei Personalentscheidungen gelten, ist vom Arbeitgeber zu prüfen.
Um zu sehen, wie sich dies für Ihren eigenen Bestellprozess auswirkt, steht ein kostenloser Quickscan zur Verfügung: zwölf Fragen, ohne Konto, mit einer Angabe, welcher Teil der Stunden in diesem Profil heute von KI übernommen werden kann. Der vollständige Arbeitsscan, der die Arbeit eines ganzen Unternehmens Aufgabe für Aufgabe auflegt, befindet sich noch im Aufbau.
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