Mit einem selbst entwickelten KI-Modell prognostiziert die Nagel-Group das Palettenvolumen präziser und kann ihre Transportkapazitäten genauer planen. Dadurch lässt sich die Auslastung der Kühltrailer steigern und bei etwa jedem dritten Trailer entsteht ein zusätzlicher Palettenstellplatz. Diesen Case stellte CIO Michael Lütjann auf dem d.velop SUMMIT 2026 in Düsseldorf in der Panel Diskussion zu Prozessautomatisierung vor. Dieser Artikel zeigt an diesem konkreten Fall aus der Kühllogistik, wie aus einem einzelnen KI-Modell ein belastbarer Geschäftsprozess wird, inklusive der Stolpersteine auf dem Weg dahin.
Der Trend dahinter ist deutlich: Laut einer Bitkom-Pressemitteilung vom 11. März 2026 setzen mittlerweile 41 Prozent der deutschen Unternehmen aktiv Künstliche Intelligenz ein, vor einem Jahr waren es erst 17 Prozent. Der Sprung beantwortet aber nicht die Frage, die den Nachmittag auf der Private Economy Stage bestimmte: Wie viel Tempo verträgt ein Unternehmen wirklich, und wo schaffen KI-Use-Cases schon heute echten Mehrwert?
Wer ist die Nagel-Group?
Die Nagel-Group zählt zu den führenden Lebensmittellogistikern Europas und transportiert temperaturgeführte Waren im Bereich von minus 25 bis plus 18 Grad. Ein großer Teil der Transporte erfolgt in Deutschland. Der Betrieb läuft rund um die Uhr: Sendungen werden tagsüber an den Produktionsstätten abgeholt, über Nacht erfolgt der Umschlag im europaweiten Netzwerk der Nagel-Group, bevor die Waren am nächsten Morgen ihr Ziel erreichen.
Rund 100.000 Sendungen bewegt die Nagel-Group jeden Tag. Hinter dieser Leistung stehen etwa 7.000 Trailer, die zur Versorgung von rund der Hälfte aller deutschen Kühlschränke beitragen. 15.500 Mitarbeitende, halten diese Kette europaweit am Laufen. Als CIO verantwortet Lütjann die strategische Weiterentwicklung von IT und Innovation im Unternehmen. Die Automatisierung kaufmännischer Prozesse gewinnt in der Logistikbranche zunehmend an Bedeutung, was auf der d.velop Branchenseite zur Logistik genauer dargestellt ist.
Die Nagel-Group setzt als langjähriger d.velop-Kunde mehrere Lösungen aus der d.velop-Produktwelt ein: d.velop documents für das Dokumentenmanagement und d.velop invoices für die Automatisierung der Rechnungsverarbeitung von mittlerweile über 400.000 Eingangsrechnungen pro Jahr. Hinzu kommen das digitale Vertragsmanagement, die digitale Personalakte, die digitale Signatur sowie eine SAP-Anbindung. Bereits beim d.velop SUMMIT 2024 stellten Joachim Scheffer, Team Lead Accounting Services, und Thomas Simon, Team Lead Consultant HR Systems, beide Nagel-Group Logistics SE, gemeinsam mit Stephan Feige von der d.velop AG die KI-optimierte Eingangsrechnungsverarbeitung (ERV) des Unternehmens vor. Die beim d.velop SUMMIT 2026 im Panel beschriebenen Cases, wie bspw. das Trailer-Auslastungsmodell laufen dagegen über andere, unternehmenseigene Werkzeuge außerhalb der d.velop-Produktwelt: Bei der Nagel-Group bestehen also mehrere KI-Initiativen parallel, je nachdem, welches Werkzeug für welchen Prozess passt.
Vom Nuggets-Prinzip zu mehr Laderaum im Trailer
Statt zunächst ein großes, von externen Berater:innen entworfenes Gesamtkonzept aufzusetzen, entschied sich Lütjanns Team für das, was er selbst „Nuggets“ nennt: kleine, klar abgegrenzte Optimierungsfälle mit überschaubarem Risiko. Einer davon war die Berechnung des Auslastungsgrads der eigenen Kühltrailer, früher manuell und rechnerisch ermittelt, heute über ein selbst entwickeltes KI-Modell.
Wir haben es geschafft, unsere Trailerauslastung nachweislich zu erhöhen.
Michael Lütjann
CIO
Nagel-Group
Die Auslastung der Flotte stieg nachweislich. Bei rund 100.000 Sendungen, die die Nagel-Group nach eigenen Angaben täglich umschlägt, rechnet sich das: Lütjann selbst bezeichnet den Effekt als lohnend, „auch wenn es nur marginale Optimierungen gewesen wären“. In der Logistik entscheiden knappe Margen über den Gewinn, und dieses Prinzip gilt nach seiner Einschätzung ebenso für die Automotive-Produktion oder für Industrial Logistics.
Der zeitliche Aufwand dahinter überrascht: Die technische Entwicklung des Modells dauerte laut Lütjann rund vier Monate, die Überzeugungsarbeit im Fachbereich rund achtzehn. Erst danach trug sich der Case von selbst, und weitere Ideen aus dem Business zogen nach. Seine Empfehlung an alle bringt er auf eine Formel: einfach anfangen, mit kleinen Fällen, bei denen im Zweifel wenig kaputtgehen kann.
Ein Einblick in die Panel Diskussion: Wo fängt man an bei der Digitalisierung von Geschäftsprozessen an?
Kultur schlägt Tool: AIcebreakers, Mitbestimmung und Promptathons
Der Teil des Panels mit dem größten Diskussionsanteil drehte sich nicht um Technologie, sondern um Menschen. Lütjann beschreibt, wie die Nagel-Group parallel zur Technik in die Unternehmenskultur investiert hat. Eine interne, interdisziplinäre Gruppe von rund 30 Mitarbeitenden, intern „AIcebreakers“ genannt, sammelt und entwickelt KI-Ideen aus dem gesamten Unternehmen und bringt sie bis zur Entscheidungsreife auf Vorstandsebene. Auch das Board of Directors leistet seinen Beitrag und unterstützt. Der Innovationsprozess ist auf kurze Entscheidungswege ausgelegt: Entscheidungsreife Cases werden dem BoD innerhalb einer Woche vorgestellt und anschließend zügig zur Umsetzung freigegeben.
Der zweite Baustein war die Mitbestimmung. Lütjanns erster Kontakt mit dem Betriebsrat zum Thema KI datiert auf das Jahr 2020, mit einer klaren Ansage: Man wolle keine KI, weil sie mit Unsicherheit und potenziellen Risiken verbunden werde. Bereits ein Jahr später, 2021, unterzeichnete das Unternehmen eine Gesamtbetriebsvereinbarung zum Thema KI. Mitglieder des Betriebsrats erhielten früh eigene Copilot-Lizenzen, bis heute gibt es einen vierzehntägigen Austausch. Lütjanns Fazit dazu ist unmissverständlich: Man müsste den Betriebsrat nicht nur überzeugen, sondern auch konkret aufzeigen, wie sich die tägliche Arbeit der Menschen dadurch erleichtert.
Aus derselben Kultur stammt das Format, das er „Promptathons“ nennt: Bei einer strategischen Managementtagung mit den 70 wichtigsten Führungskräften des Unternehmens wurden in zehn Kleingruppen reale Anwendungsfälle direkt am Prompt weiterentwickelt und verfeinert. Ein Ergebnis daraus ist inzwischen im produktiven Einsatz: ein Agent, der den Außendienst in Sekundenschnelle auf das nächste Kundengespräch vorbereitet und dabei nach Lütjanns Schätzung rund 80 Prozent der bisherigen Vorbereitungszeit einspart, gesteuert über die bestehenden Berechtigungsstrukturen im CRM-System. Ähnliche Beobachtungen zur Einführung von KI-Agenten in Unternehmen macht d.velop auch in den 5 Learnings aus der d.velop AI Week: Governance und Change-Begleitung entscheiden dort ebenso über den Erfolg wie die Technik selbst.
Stolpersteine & Learnings
Drei Punkte aus dem Panel eignen sich besonders, um sie auf andere Unternehmen zu übertragen:
- Change-Management schlägt Technik. Vier Monate für das KI-Modell, achtzehn Monate für die Überzeugungsarbeit im Fachbereich. Erst danach trug sich der Case von selbst.
- Mitbestimmung früh und ehrlich einbinden. Von „die tötet Kinder“ im Jahr 2020 zur Gesamtbetriebsvereinbarung 2021 und einem festen vierzehntägigen Austausch bis heute.
- Klein anfangen statt Gesamtkonzept. Die „Nuggets“-Fälle mit überschaubarem Risiko brachten die Organisation weiter als ein perfekter Plan es je hätte tun können.
Wo bleibt der Mensch? Der rote Knopf
Auf die Abschlussfrage, wo er seine eigene Rolle in ein bis zwei Jahren sieht, antwortet Lütjann mit einer Prognose und einer Bedingung zugleich:
Alles das, was zu automatisieren geht, wird automatisiert werden. Früher oder später. Eher früher als später.
Michael Lütjann
CIO
Nagel-Group
Gleichzeitig hält er an einer Konstante fest, die aus seiner Sicht nicht verhandelbar ist:
Wenn wir Agentic AI einführen, dann habe ich den roten Knopf. Und mit dem roten Knopf schalte ich die komplette AI mit einem Schlag aus
Michael Lütjann
CIO
Nagel-Group
Ob er ihn je drücken würde, weiß er selbst nicht. Haben will er ihn trotzdem, denn die Verantwortung muss aus seiner Sicht am Ende bei einem Menschen bleiben, der auch das Mitspracherecht behält.
Bei d.velop verfolgt das d.velop agent center einen ähnlichen Grundsatz: Agentische und menschliche Arbeit laufen an einer zentralen Stelle zusammen, jede Entscheidung bleibt nachvollziehbar und auditierbar. Human in the Loop ist dort als Systemeigenschaft angelegt, nicht als Zusatzoption, ein Prinzip, das sich mit Lütjanns rotem Knopf deckt.
Was ist Agentic AI, und welche Voraussetzungen müssen Unternehmen schaffen?
Was Agentic AI von einem KI-Assistenten unterscheidet. Ein klassischer KI-Assistent beantwortet Fragen und schlägt vor, was als Nächstes zu tun ist, entscheidet aber nicht selbst. Ein KI-Agent übernimmt dagegen einzelne, klar abgegrenzte Aufgaben eigenständig. Agentic AI geht noch einen Schritt weiter: Mehrere Agenten koordinieren sich untereinander und übernehmen ganze Prozessketten statt einzelner Schritte. d.velop beschreibt diese Entwicklungsstufen im Beitrag KI-Trend 2026: Von Chatbots zu KI-Agenten ausführlicher.
Welche Voraussetzungen ein Unternehmen vorher schaffen sollte. Zwei Bausteine lassen sich aus dem Panel klar ableiten: eine Struktur, die Ideen schnell zu Entscheidungen bringt (bei der Nagel-Group die AIcebreakers plus die kurzen Entscheidungswege im Innovationsprozess), und eine geklärte Haltung zu Daten und Mitbestimmung, bevor das erste Projekt startet.
Wie geht es bei der Nagel-Group mit Agentic AI weiter?
Nach Lütjanns Angaben arbeitet das Unternehmen aktiv an der Einführung eines dedizierten AI-Agent-Tools und gleichzeitig an einem Projekt zur AI Governance, um nicht in eine Schockstarre aus Datenschutzfragen zu geraten, sondern das Momentum zu halten.
Das trifft einen Markttrend: Laut Gartner soll der Anteil der Unternehmensanwendungen mit aufgabenspezifischen KI-Agenten von weniger als 5 Prozent im Jahr 2025 auf rund 40 Prozent bis Ende 2026 steigen, also fast eine Verachtfachung in gut anderthalb Jahren. Software legt dann nicht mehr nur Dokumente ab und arbeitet Workflows ab, sondern erledigt Routineschritte zunehmend selbst. Das deckt sich mit dem, was d.velop im eigenen Beitrag KI-Trend 2026: Von Chatbots zu KI-Agenten beschreibt: KI-Agenten entwickeln sich von der Assistenzfunktion zur zentralen Architekturentscheidung.
Was bleibt vom Nagel-Group-Case?
Zwischen dem Satz „alles, was zu automatisieren geht, wird automatisiert“ und dem roten Knopf, den Lütjann trotzdem in der Hand behalten will, bewegt sich gerade jedes Unternehmen, das es mit KI ernst meint. Am wichtigsten bleibt, die Menschen auf diesem Weg mitzunehmen.