KI und Automatisierung revolutionieren den Großhandel: Ein Blick auf 2025

Der Großhandel erlebt einen tiefgreifenden Wandel: Künstliche Intelligenz und Automatisierungstechnologien verändern nicht nur Prozesse, sondern stellen ganze Geschäftsmodelle infrage. Was erwartet die Branche im Jahr 2025 – und wie können Unternehmen diese Entwicklung aktiv mitgestalten?

Digitale Umbrüche: Warum der Großhandel in Bewegung ist

Der deutsche Großhandel steht an einem Wendepunkt. Rund 160.000 Unternehmen mit über 1,9 Millionen Beschäftigten (Destatis, 2024) generieren jährlich Umsätze in Billionenhöhe. Doch traditionelle Strukturen im B2B-Geschäft stehen zunehmend unter Druck: Kundenerwartungen steigen, Margen sinken – und technologische Innovationen wie KI und Automatisierung bieten Lösungen wie auch Herausforderungen.

Insbesondere durch KI-gestützte Datenanalyse, automatisierte Logistik und smarte Einkaufsprozesse gewinnen Unternehmen an Effizienz, Geschwindigkeit und Flexibilität. Repetitive Aufgaben fallen zunehmend an Maschinen, was menschliche Ressourcen für strategische Aufgaben freisetzt. Dieser Wandel wird in den kommenden Jahren nicht nur ökonomisch notwendig, sondern technologisch unausweichlich – insbesondere durch Fortschritte in generativer KI, Predictive Analytics und Robot Process Automation (RPA).

Chancen für den Großhandel durch KI-Technologien

Die Integration von KI in Großhandelsprozesse eröffnet zahlreiche Möglichkeiten:

• Dynamische Preisgestaltung: Mithilfe von KI können Unternehmen Preisstrategien in Echtzeit an Marktveränderungen, Lagerbestand und Nachfrage anpassen und so Margen optimieren.
• Automatisierte Bedarfsprognosen: KI-gestützte Vorhersagen basierend auf historischen Verkaufsdaten, saisonalen Trends und externen Faktoren ermöglichen eine präzisere Disposition und reduzieren Lagerkosten.
• Chatbots & Kundenservice: Fortschritte im Natural Language Processing (NLP) sorgen für hochgradig personalisierte, automatisierte Kundenbetreuung – rund um die Uhr.
• Process Mining & Supply Chain Monitoring: Algorithmen zur Mustererkennung helfen, Schwachstellen oder Engpässe in Lieferketten frühzeitig zu identifizieren und zu beheben.

Ein Beispiel hierfür liefert der französische Großhändler Sonepar. Das Unternehmen setzt auf KI-Analysetools im Einkauf und konnte dadurch laut einer 2023 veröffentlichten McKinsey-Studie operative Kosten um bis zu 12 % senken.

Automatisierung vernetzt Prozesse auf neuer Ebene

Parallel zur KI schreitet die Automatisierung von Geschäftsabläufen rasant voran. Insbesondere intelligente Lagerautomatisierung, fahrerlose Transportsysteme (FTS) und ERP-Integrationen mit robotergesteuerten Prozessen sorgen für eine durchgängige digitale Supply Chain. Im Fokus stehen dabei:

• Effizienzgewinne durch Robotik: Lagerroboter (AGVs) und autonome Kommissionierfahrzeuge steigern die Auslieferungsgenauigkeit und senken Fehlerquoten.
• Smarte Bestellprozesse: Automatisierte Order-to-Cash-Systeme optimieren die Durchlaufzeiten vom Auftragseingang bis zur Rechnung.
• End-to-End-Automatisierung: RPA verbindet ERP, CRM und Warenwirtschaftssysteme, sodass Datenflüsse unternehmensweit automatisch synchronisiert werden.

In einer aktuellen Studie von PwC Deutschland (2024) gaben 57 % der befragten Großhändler an, bereits mindestens eine automatisierte Technologie in ihren Kernprozessen eingeführt zu haben – Tendenz steigend.

Herausforderungen: Infrastruktur, Skills und Investitionshürden

Bei aller Euphorie: Der Umstieg auf KI-gestützte Systeme ist mit Herausforderungen verbunden. Drei davon dominieren aktuell die Praxis:

• Komplexe IT-Landschaften: Viele Großhändler arbeiten mit veralteten Systemen, die nicht modular oder cloudfähig sind. Integrationen in moderne KI-Plattformen erfordern daher einen IT-Modernisierungsplan.
• Fachkräftemangel: Laut Bitkom (2024) fehlen in Deutschland rund 149.000 IT-Spezialist:innen – insbesondere in den Bereichen Datenanalyse, Machine Learning und DevOps.
• Investitionskosten: Die Einführung skalierbarer KI- und Automatisierungslösungen ist kapitalintensiv. Gerade mittelständische Unternehmen benötigen Zugang zu Förderprogrammen und Finanzierungspartnern.

Ein weiteres Problem: die mangelnde Datenqualität. KI funktioniert nur so gut wie ihre Datengrundlage. Viele Großhändler sehen sich mit inkonsistenten Stammdaten, fehlender Systemintegration und ungenutzten Potenzialen im Data Warehousing konfrontiert.

Technologieprognosen bis 2025: Diese Trends bestimmen den Markt

Die kommenden 12 bis 24 Monate werden entscheidend sein für die technologische Reife des Großhandels. Folgende Trends kristallisieren sich bereits jetzt heraus:

• Generative KI: Tools wie ChatGPT, Claude oder Gemini werden vermehrt in Marketing, Vertrieb und Produktinformationen eingebunden, um Content-Erstellung, Katalogpflege oder Angebotsvergleiche zu automatisieren.
• Edge Computing: Insbesondere für Echtzeit-Entscheidungen in Logistik und Lagerhaltung wachsen dezentrale Analysefähigkeiten an Bedeutung – Edge Devices reduzieren Reaktionszeiten drastisch.
• Blockchain-basierte Lieferketten: Transparente, unveränderbare Transaktionsprotokolle ermöglichen ein neues Maß an Vertrauen und Rückverfolgbarkeit – besonders in Branchen mit hohem regulatorischen Druck.
• Human-in-the-Loop-Modelle: Hybridprozesse, bei denen Menschen KI-Vorschläge validieren, sorgen für bessere Entscheidungen bei komplexen, halbautomatisierten Prozessen.

Schon 2023 berichtete Gartner, dass 70 % der B2B-Unternehmen planen, bis Ende 2025 mindestens eine KI-Initiative in Kernprozessen wie Einkauf, CRM oder Logistik einzuführen.

Konkrete Handlungsempfehlungen für Unternehmen

Unternehmen, die sich strategisch auf die Transformation vorbereiten wollen, sollten folgende Schritte priorisieren:

• Datenstrategie priorisieren: Nur mit konsolidierten, einheitlichen und strukturierten Datenquellen lassen sich KI-Modelle effizient trainieren. Investitionen in Data Governance und interoperable Systeme sind essenziell.
• IT und Business verzahnen: KI-Initiativen müssen als Teil der Unternehmensstrategie verstanden werden – nicht als reine Technikprojekte. Crossfunktionale Teams aus Fachbereichen und IT sind entscheidend.
• Schulung und Change Management: Mitarbeitende müssen befähigt werden, KI-Tools zu verstehen, zu hinterfragen und sinnvoll einzusetzen. Schulungen und interne Kommunikation sind hierfür das Fundament.

Ein zusätzlicher Hebel ist die Zusammenarbeit mit Start-ups oder Technologiepartnern. Insbesondere spezialisierte KI-Anbieter bieten branchenspezifische Lösungen, die schneller und flexibler als interne Entwicklungen skalieren können.

Ausblick: Der Weg in eine hybride Zukunft

Der Großhandel der Zukunft wird nicht rein automatisiert oder rein analog sein – sondern hybrid: menschliche Entscheidungsstärke ergänzt durch maschinelle Präzision. Unternehmen, die jetzt den Spagat zwischen Technologie, Infrastruktur und Kultur schaffen, werden ihre Wettbewerbsposition nachhaltig stärken.

Bereits 2025 werden diejenigen erfolgreich sein, die keine Angst vor Umbruch haben, sondern diesen aktiv gestalten. Welche Erfahrungen habt ihr bereits mit KI im Großhandel gemacht? Wir freuen uns auf eure Kommentare, Praxiseinblicke und weiterführende Diskussionen in unserer Community!