Generative KI im Lieferkettenmanagement: Das Kollaborationsparadox

In einer neuen Studie von arXiv (2508.13942v1) wird gezeigt, dass autonome KI‑Agenten, die auf großen Sprachmodellen basieren, in Lieferketten überraschende Schwächen aufweisen. Durch gezielte Simulationen eines mehrstufigen Lieferkettenmodells, das klassische Instabilitäten wie den Bullwhip‑Effekt aussetzt, konnten die Forscher das sogenannte „Kollaborationsparadox“ identifizieren.

Das Paradox beschreibt einen katastrophalen Ausfall, bei dem KI‑Agenten, die nach den Prinzipien des Vendor‑Managed Inventory (VMI) arbeiten, schlechter abschneiden als herkömmliche, nicht‑KI‑basierte Systeme. Der Grund liegt in einem operativen Fehler: Die Agenten horten Inventar, wodurch das gesamte System erstickt. Diese Erkenntnis verdeutlicht, dass reine KI‑Optimierung nicht ausreicht, wenn sie nicht mit einem stabilen operativen Rahmen verknüpft ist.

Die Autoren schlagen eine zweistufige Lösung vor. Auf der ersten Ebene setzen KI‑gesteuerte, proaktive Richtlinien fest, die robuste operative Ziele definieren. Auf der zweiten Ebene wird ein kollaborativer Ausführungsprotokoll etabliert, das proaktive Nachschubmaßnahmen in die Lieferkette integriert. Durch die Kombination dieser beiden Schichten entsteht ein resilienter Rahmen, der sowohl strategische als auch operative Stabilität gewährleistet.

Das Ergebnis ist ein automatisiertes System, das strategische Optionen generiert, bewertet und quantifiziert. Damit liefert die Arbeit einen wichtigen Beitrag zum Verständnis der emergenten Verhaltensweisen von kollaborativen KI‑Agenten und bietet einen praktischen Leitfaden für die Entwicklung stabiler, KI‑gestützter Lieferkettenlösungen.