KI-TMS richtig bewerten: Auswahlkriterien für deutsche Unternehmen nach den neuen Datenschutz-Leitlinien 2025

Die Auswahl einer KI-unterstützten Transportmanagementsoftware wird 2025 für deutsche Unternehmen zur Compliance-Pflicht. Am 17. Juni 2025 haben die deutschen Datenschutzbehörden umfangreiche neue Leitlinien für technische und organisatorische Maßnahmen bei der Entwicklung und dem Betrieb von KI-Systemen veröffentlicht, die auch für TMS-Plattformen mit eingebetteter künstlicher Intelligenz relevant sind. Diese Guidelines ergänzen die bestehenden DSGVO-Anforderungen um konkrete KI-spezifische Compliance-Vorgaben.

Warum die TMS-KI-Bewertung 2025 zur Pflichtaufgabe wird

Der Transportation Management System-Markt wird von 18,5 Milliarden USD in 2025 auf 37,04 Milliarden USD bis 2030 wachsen – bei einer jährlichen Wachstumsrate von 14,9%. Parallel dazu durchläuft die Branche eine KI-Revolution: Im Februar 2025 stellte Rose Rocket auf der Manifest-Konferenz in Las Vegas TMS.ai vor, das erste vollständig AI-native Transportmanagementsystem.

Die Integration fortschrittlicher Technologien wie KI, IoT und prädiktive Analytik verstärkt TMS durch erhöhte Transparenz, automatisierte Entscheidungsfindung und datengestützte Einblicke. Die Integration von künstlicher Intelligenz, Telematik und IoT-basierten Technologien in TMS-Plattformen revolutioniert Flottenoperationen.

Für deutsche Unternehmen bedeutet das: Eine KI-TMS-Evaluierung ist nicht mehr optional, sondern regulatorische Notwendigkeit. Die neuen 2025-Leitlinien strukturieren sich um vier zentrale KI-Entwicklungsphasen: Design, Entwicklung, Implementierung und Betrieb.

Rechtliche Grundlagen: DSGVO, EU AI Act und deutsche Anforderungen

Die deutschen Datenschutzbehörden haben sieben "Datenschutzziele" (Gewährleistungsziele) definiert: Datenminimierung, Verfügbarkeit, Vertraulichkeit, Integrität, Intervenierbarkeit, Transparenz und "Unlinkability". Diese Ziele müssen TMS-Anbieter in allen Entwicklungsphasen beachten.

Der EU AI Act, der am 1. August 2024 in Kraft getreten ist, wurde in die 2025-Version der Leitlinien einbezogen, insbesondere bezüglich der Definition von "künstlicher Intelligenz" und den Konzepten von Trainings-, Validierungs- und Testdaten.

Die 7 Gewährleistungsziele für TMS-AI

Konkret bedeuten die sieben Datenschutzziele für TMS-Bewertungen:

• Datenminimierung: Nur notwendige Daten für spezifische TMS-Funktionen verwenden
• Verfügbarkeit: Ausfallsichere KI-Services mit definierten SLAs
• Vertraulichkeit: Ende-zu-Ende-Verschlüsselung von Fracht- und Kundendaten
• Integrität: Schutz vor Manipulation von KI-Trainingsdaten und -outputs
• Intervenierbarkeit: Human-in-the-Loop bei kritischen TMS-Entscheidungen
• Transparenz: Nachvollziehbare Routenoptimierung und Preiskalkulationen
• Unlinkability: Vermeidung unerwünschter Datenverknüpfungen zwischen Mandanten

Bei der TMS-Anbieterauswahl sollten Sie prüfen, wie Cargoson, Rose Rocket, SAP TM und andere Plattformen diese Ziele implementieren.

Technische Bewertungskriterien für AI-TMS Plattformen

TMS.ai von Rose Rocket baut KI-Fähigkeiten direkt in jeden Workflow ein. Durch die Priorisierung von KI als Kernelement, statt als nachträglichen Zusatz, liefert es intelligentere Tools, die speziell auf die Komplexitäten der Transportbranche zugeschnitten sind.

Moderne KI-TMS unterscheiden sich grundlegend von nachgerüsteten Lösungen:

AI-native Features: DataBot nutzt OCR-Technologie zur automatischen Datenerfassung aus Dokumenten und E-Mails, wodurch die Eingabezeit im Durchschnitt um 75% reduziert wird. Rosie ist ein intelligenter Co-Pilot in jeder Bestellung, der bei Updates hilft und Daten verknüpft – von der Identifizierung von Rückladungsmöglichkeiten bis zur Zuordnung von Ladungen zu Spediteuren, wodurch die Zeit für die Ladungszuordnung um 90% verkürzt wird.

Marktvergleich: Zu den wichtigsten Anbietern im Transportation Management System-Markt gehören Oracle (USA), SAP (Deutschland), Manhattan Associates (USA), C.H. Robinson (USA), Trimble (USA), Wisetech Global (Australien), Descartes (Kanada), Generix Group (Frankreich), Körber AG (Deutschland), Blue Yonder (USA). Cargoson positioniert sich in diesem Umfeld als moderne, Cloud-native Alternative.

DACH-spezifische Compliance-Checkliste für AI-TMS

Die deutschen Behörden empfehlen einen vorsichtigen Ansatz bei der Eingabeaufforderung und Nutzung der KI-Ausgabe, wenn personenbezogene Daten betroffen sind. Jede Ausgabe der KI-Anwendung sollte kontinuierlich überwacht und kritisch geprüft werden, um Datenintegrität zu gewährleisten und Verzerrungen zu verhindern.

Rechenzentrumsstandort: EU-basierte Server sind Pflicht für DSGVO-konforme TMS-Deployment. Prüfen Sie bei Cargoson, SAP und anderen Anbietern explizit den Standort der Rechenzentren.

Vertragsanforderungen: Die 2025-Version der Leitlinien legt mehr Wert auf die Erfassung und Auswahl von Trainingsdaten. Fordern Sie von TMS-Anbietern detaillierte Offenlegung ihrer KI-Trainingsdatenquellen.

Ongoing Monitoring: Die deutschen Datenschutzbehörden erwarten künftig einen systematischen Ansatz für technische und organisatorische Maßnahmen und die Auseinandersetzung mit spezifischen Risiken und rechtlichen Problemen beim Betrieb von KI-Systemen.

Praktische Auswahlkriterien und Vendor-Evaluation

Die Integration von fortschrittlichen Technologien wie KI, IoT und prädiktive Analytik verstärkt TMS durch erhöhte Sichtbarkeit, automatisierte Entscheidungsfindung und datengesteuerte Einblicke. Bei der Anbieterauswahl sollten Sie eine strukturierte 30-Punkte-Checkliste für KI-Bewertung verwenden:

Technische Kriterien:

• Study Design: Wie transparent ist das KI-Modelltraining?
• Data Acquisition: Welche Datenquellen nutzt der Anbieter?
• Processing: Sind Verarbeitungsschritte nachvollziehbar?
• Analysis: Bietet das System erklärbare KI-Entscheidungen?

ROI-Metriken: Bewerten Sie KI-TMS nach messbaren Verbesserungen: Prozessautomatisierung (75% Zeitersparnis bei Dateneingabe wie bei Rose Rocket), Optimierungsleistung (90% Reduktion der Load-Matching-Zeit) und Compliance-Effizienz.

Verglichen Sie Anbieter wie Cargoson, MercuryGate, Oracle TM und SAP TM systematisch nach diesen KI-spezifischen Kriterien.

Implementierung und laufende Überwachung

Nutzer von KI-Systemen müssen über die Funktionsweise des Systems, seine Entscheidungskriterien und ihre Rechte (z.B. das Widerspruchsrecht nach Art. 22 DSGVO) informiert werden.

Intervenierbarkeit: Verantwortliche müssen sicherstellen, dass betroffene Personen alle ihre nach der DSGVO gewährten Rechte ausüben können, einschließlich des Rechts auf Datenberichtigung. Ihr KI-TMS muss Human Oversight bei automatisierten Entscheidungen ermöglichen.

Change Management: Mitarbeiter sollten durch Schulungen, Leitlinien und Diskussionen darüber aufgeklärt werden, ob und wie sie KI-Anwendungen nutzen sollten und dürfen. Arbeitgeber sollten Mitarbeitern Firmengeräte und Unternehmenskonten vor der beruflichen Nutzung von KI-Anwendungen zur Verfügung stellen.

Ausblick: Was 2026 auf deutsche Unternehmen zukommt

Mit einer Wachstumsprognose von 37,04 Milliarden USD bis 2030 bei einer jährlichen Wachstumsrate von 14,9% wird sich der TMS-Markt weiter konsolidieren. Deutsche Exporteure integrieren CO₂-Rechner in Ausschreibungsverfahren, französische Einzelhändler setzen multimodale TMS ein, um Staugebühren zu senken, und britische Versender benötigen nach dem Brexit erweiterte Zollprüfungen.

Strategisch sollten deutsche Unternehmen bereits 2025 in KI-native TMS-Plattformen investieren, die von Anfang an DSGVO- und EU AI Act-konform entwickelt wurden. Anbieter wie Cargoson, die diese regulatorischen Anforderungen ernst nehmen, werden 2026 Wettbewerbsvorteile haben.

Die Zeit für KI-TMS-Evaluierung ist jetzt: Warten Sie nicht auf weitere regulatorische Klarstellungen, sondern beginnen Sie mit strukturierten Vendor-Bewertungen nach den neuen deutschen Datenschutzleitlinien.