Sorry, aber eure KI-Strategie scheitert an einer Excel-Tabelle

Lasst uns ehrlich sein. Während auf jeder Konferenzbühne „KI-Transformation“ gehypt wird, kämpft der deutsche Mittelstand mit einem Gegner, der deutlich weniger glamourös ist: Zelle B47. Copy-Paste. Der digitale Albtraum trägt keinen Namen wie GPT-irgendwas, er heißt schlicht Excel.

Klingt übertrieben? Ist es aber nicht. Eine aktuelle Studie von Grant Thornton hat nachgezählt: 94 Prozent der Unternehmen nutzen Excel weiterhin als Klebstoff zwischen ihren eigentlichen Systemen. Bei 61 Prozent liegen die wichtigsten Daten bis heute in Tabellenblättern statt in einer Form von Datenbank. Größte Bremsklötze: auf der einen Seite eine schlechte Systemintegration (63 Prozent), auf der anderen die Datenqualität (56 Prozent). Und weil das noch nicht ernüchternd genug ist, legt eine SAS-Studie nach: Unternehmen pumpen Geld in „vertrauenswürdige“ KI. Die Leute, die damit arbeiten sollen, trauen den Ergebnissen aber immer weniger. Auch der Bitkom-Report zeigt: viel Ankündigung, wenig Substanz. Willkommen im Jahr 2026.

„Alle wollen KI. Aber kaum einer hat die Hausaufgaben gemacht“, sagt Dietmar Haveloh. Er ist Senior-Berater für Business-Development und Key-Account-Manager bei der Anaxco GmbH. Das Unternehmen hat sich darauf spezialisiert, die gewachsenen Datenwüsten von Speditionen und Logistikern aufzuräumen – „der eigentlich wichtige Schritt, bevor irgendjemand über KI überhaupt nachdenken sollte“, fügt Haveloh hinzu.

Die Disposition zum Beispiel, das Herzstück jeder Spedition: Theoretisch könnte ein modernes TMS Aufträge längst automatisch auf Fahrzeuge verteilen. Praktisch sitzen viele Disponenten vor ihrer alten Excel-Vorlage, weil sie da „einfach machen können, was sie wollen“, zeigt die Anaxco-Praxis. Schnell lässt sich etwas ändern, eine Spalte verschieben, eine Zeile einfügen. Für Auswertungen wird dies schnell zum Problem. Daten werden aus verschiedenen Tabellen zusammenkopiert, per Makro verarbeitet, als CSV exportiert und anschließend wieder in eine neue Excel-Datei übertragen. Jede Auswertung wird damit ein kleines eigenes Bastelprojekt, von Integration kann keine Rede sein. Bei der Stückgutspedition, wo unzählige kleine Sendungen gebündelt und aufgeteilt werden müssen, kostet das die Mitarbeitenden jeden Tag Stunden.

Unternehmen kaufen sich die Vergangenheit neu ein

„Diese Excel-Landschaften sind keine Notlösung, sondern fest etablierte Parallelsysteme, die uns in der Praxis bei Anaxco sehr häufig begegnen“, erläutert Haveloh. Sie wirken sich auf Entscheidungen aus, die die Infrastruktur der Zukunft betreffen: Wenn ein Unternehmen ein neues TMS ausschreibt, wählt das Gremium am Ende oftmals das System aus, das am ehesten so funktioniert wie die alte Excel-Liste. Man kauft sich also digital die Vergangenheit neu ein, nur mit höherem Lizenzpreis.

Die Rechnung kommt. Buchstäblich. Fehlerhafte Abrechnungen, weil die Ladebühne oder der Gefahrguttransport nirgends vermerkt war. Korrekturen im Nachhinein. Geld, das dem Unternehmen einfach durch die Finger rinnt, während das Management erst Wochen später erfährt, was eigentlich am Vortag schiefgelaufen ist.

Warum ändert sich daran nichts? „Weil es nicht an der Technik hängt, sondern an Menschen“, so Haveloh. Das Beispiel Spedition macht es deutlich: Bei Fahrern und Disponenten herrscht großer Fachkräftemangel, und niemand will die erfahrenen Kollegen verärgern, die seit fünfzehn Jahren mit „ihrem“ System, sprich: ihrer Excel-Tabelle, gute Arbeit abliefern. Haveloh: „Ein neues System einzuführen, bedeutet eben nicht nur neue Software. Es bedeutet, eingespielte Routinen anzufassen. Und das stößt erstmal auf Ablehnung.“ Dazu kommt die klassische IT-Angst: Die Server wandern in die Cloud, das eigene Rack verschwindet – und damit scheinbar auch der Administrator, der bei Problemen noch persönlich zum Server laufen muss. Plötzlich steht die Frage im Raum: Was macht die IT-Abteilung zukünftig?

Automatisierung geht – nur eben ohne Excel

Dabei gibt es auch andere Beispiele: In modernisierten Umschlaghallen wird längst nicht mehr mit Klemmbrett und Häkchen gearbeitet, sondern gescannt. Jedes Packstück, jede Palette. Ist die Beladung fertig, ist die Disposition automatisch korrekt – kein nachträglicher Abgleich nötig. Das Ziel: no touch-Aufträge, die von der Erfassung bis zur Abrechnung durchlaufen, ohne dass jemand manuell eingreifen muss. Liegen alle Informationen anschließend zentral in einer Datenbank statt verteilt auf fünf verschiedene Dateien, lassen sich Auswertungen nahezu in Echtzeit erstellen. Management-Entscheidungen basieren damit auf echten, aktuellen Zahlen. Und ganz nebenbei sinken auch noch die Personalkosten in der Halle, weil sich Kapazitäten plötzlich vorhersagen lassen, statt sie erraten zu müssen.

Der Punkt, den alle oftmals übersehen: „KI kann – besonders in der Logistik – richtig was reißen“, so Haveloh. Sie kann Sendungen automatisch ankündigen, Muster erkennen, Vorschläge machen. Aber nur, wenn die Datenbasis stimmt. „Man muss wissen, welche Datenquellen die KI nutzt und wie valide sie sind“, so der Experte. Stimmt die Datenqualität nicht, sucht sich die KI ihre Wahrheit aus Daten zusammen, die eigentlich nie dafür gedacht waren. Statt belastbarer Antworten liefert sie Fantasie. Und am Ende steht das Unternehmen wieder da, wo es vorher war. Nur mit einem teureren Tool und einem noch größeren Glauben daran, dass Technologie allein die Probleme löst, die in den Prozessen mit ihren Schattensystemen sitzen.

Die unbequeme Wahrheit lautet also: Bevor ein Unternehmen über KI redet, sollte es sich fragen, ob es überhaupt weiß, wo seine eigenen Daten liegen. Sonst installiert man sich am Ende nur eine selbstbewusste Excel-Tabelle mit Sprachmodell-Anschluss – die genauso ratlos ist wie das Original. Nur schneller falsch.