Der Unternehmer Greg Isenberg verbrachte kürzlich 48 Stunden in San Francisco mit KI-Gründern und Führungskräften von Unternehmen mit Bewertungen zwischen 1 und 100 Milliarden US-Dollar. Er kehrte mit 21 Beobachtungen darüber zurück, wohin sich die KI-Branche entwickelt. Die meisten davon betreffen Venture-Finanzierung und Startup-Strategien. Einige gelten jedoch unmittelbar für alle, die für einen Fuhrpark verantwortlich sind.

Diese Überschneidung ist wichtig, weil KI über Tools in den Flottenbetrieb Einzug hält, für die Sie bereits bezahlen. Telematikplattformen, Wartungssoftware, Tankkartenportale und Leasing-Dashboards ergänzen zunehmend KI-Funktionen. Einige führen Agenten ein – Softwareprogramme, die selbstständig handeln, anstatt darauf zu warten, dass jemand auf eine Schaltfläche klickt.

Bei den Flottenmanagement-Trends, die 2027 besonders wichtig werden, geht es vor allem um die Frage der Bereitschaft. Können Ihre Daten, Prozesse und Anbieter Software unterstützen, die selbstständig handelt, ohne dass ein Mensch jeden einzelnen Schritt steuert? Im Folgenden finden Sie sechs Entwicklungen aus Isenbergs Liste, übertragen auf Flottenmanager sowie auf Verantwortliche in Operations, HR, Finanzen und Beschaffung, die gemeinsam für Unternehmensfahrzeuge zuständig sind.

1. Die Bereinigung von Flottendaten kommt vor KI

Isenbergs praktischste Beobachtung stammte von Unternehmen, die versuchten, ihre internen Daten mit KI-Agenten zu verbinden. Fast jede Führungskraft, mit der er sprach, wollte Unternehmensdaten an einem Ort zusammenführen, damit Agenten sie nutzen können. Bei genauerem Hinsehen zeigte sich jedoch ein Durcheinander: derselbe Kunde auf fünf verschiedene Arten erfasst, Datensätze über alte Chat-Kanäle verteilt und PDFs, die niemand durchsuchen konnte.

Flottenprogramme haben dieses Problem in konzentrierter Form. Die Geschichte eines einzelnen Fahrzeugs ist meist auf mehrere Systeme verteilt. Die Telematik enthält Standort- und Kilometerstandsdaten. Der Tankkartenanbieter verwaltet die Transaktionen. Wartungsunterlagen liegen bei Werkstätten, in einer Softwareplattform oder in einem Ordner mit eingescannten Rechnungen. Leasingbedingungen befinden sich im Portal des Leasinggebers. Mautgebühren erscheinen auf einer separaten Abrechnung. Fahrerzuordnungen werden im HR-System verwaltet, und mindestens eine Tabelle führt alles zusammen, weil keines der Systeme miteinander kommuniziert.

Hinzu kommt, dass jedes System das Fahrzeug häufig anders identifiziert. Eines verwendet die VIN, ein anderes eine Fahrzeugnummer, ein drittes das Kennzeichen, und die Tankkarte ist möglicherweise mit dem Namen des Fahrers verknüpft.

Menschen können diese Lücken umgehen, weil sie den Hintergrund kennen. Ein KI-Agent verfügt nicht über diesen Kontext. Fragen Sie einen Agenten, welche Fahrzeuge im nächsten Jahr ersetzt werden sollten, zieht er Kilometerstände aus der Telematik, Reparaturkosten aus Wartungsunterlagen und Leasing-Enddaten vom Leasinggeber heran. Wenn diese Datensätze nicht übereinstimmen, wird der Agent trotzdem eine Antwort liefern. Sie wird einfach falsch sein – und überzeugend klingen.

Die Flotten, die 2027 echten Nutzen aus KI ziehen werden, sind diejenigen, die zuerst die wenig glamouröse Datenarbeit erledigen:

• Wählen Sie eine zentrale Fahrzeugkennung. Die VIN ist die naheliegende Wahl, und jedes andere System sollte darauf zurückgeführt werden.
• Gleichen Sie die Liste aktiver Fahrzeuge vierteljährlich ab. Vergleichen Sie Telematik, Tankkarten, Versicherungslisten und Leasingunterlagen und klären Sie jede Abweichung.
• Legen Sie die Verantwortung für Fahrer-Fahrzeug-Zuordnungen fest. Entscheiden Sie, ob HR oder das Flottenmanagement die Zuordnungen verwaltet und wie Änderungen an Tankkarten und Telematik weitergegeben werden.
• Digitalisieren Sie Papier- und PDF-Unterlagen. Prüfberichte, Fahrzeugtitel und Zulassungen, die nur in eingescannten Dateien vorliegen, sind für Software unsichtbar.
• Schaffen Sie inoffizielle Parallel-Tabellen ab. Jede zusätzliche Kopie der Fahrzeugliste wird zu einer weiteren Version der Wahrheit.

Diese Arbeit zahlt sich selbst dann aus, wenn Sie niemals ein KI-Tool einführen. Saubere Datensätze machen die Analyse von Telematikdaten zuverlässiger, vereinfachen Audits und verkürzen die Zeit, die benötigt wird, um Fragen der Geschäftsleitung zu Flottenkosten zu beantworten.

2. Bildschirmintensive Flottensoftware wird ihr Alter zeigen

Isenberg prognostizierte, dass ein erheblicher Teil älterer Software den Übergang zu KI-Agenten nicht überstehen wird, insbesondere Tools, die darauf ausgelegt sind, dass Menschen sich durch Bildschirm für Bildschirm klicken. Agenten arbeiten über Verbindungen zwischen Systemen. Eine Plattform, bei der sich ein Mensch anmelden und durch ein Dutzend Seiten navigieren muss, um eine Aufgabe abzuschließen, wird zum Engpass. Denken Sie an die Routineaufgaben, die Ihr Team jede Woche erledigt. Die Genehmigung eines Wartungsauftrags, die Zuweisung eines Fahrzeugs an einen neuen Mitarbeiter, die Bestellung eines Ersatzfahrzeugs und die Aktualisierung der Kontaktdaten eines Fahrers können jeweils mehrere Anmeldungen in verschiedenen Portalen erfordern. Genau solche Aufgaben können Agenten gut übernehmen – vorausgesetzt, die zugrunde liegende Software lässt sie darauf zugreifen.

Ein weiterer Punkt aus seiner Liste verdient Beachtung. Isenberg argumentierte, dass sich der dauerhafte Wert auf die darin enthaltenen Daten verlagert, wenn Software leichter kopierbar wird. Für einen Fuhrpark bedeutet das jahrelange Wartungshistorien, Kraftstofftransaktionen, Unfallaufzeichnungen und Entscheidungen über Fahrzeugersatz. Diese Historie macht zukünftige Analysen oder KI-Tools überhaupt erst nützlich – und sie gehört Ihnen.

Drei Schritte helfen dabei:

1. Listen Sie die Aufgaben auf, die Ihr Team am häufigsten wiederholt, und notieren Sie, welche Systeme jeweils betroffen sind.
2. Fragen Sie jeden Flottenanbieter, ob diese Aufgaben über eine API oder eine native Integration ausgeführt werden können.
3. Prüfen Sie Verträge auf Datenbesitz und Exportrechte, damit Sie Ihre vollständige Historie mitnehmen können, wenn Sie den Anbieter wechseln.

Anbieter mit offenen Integrationen und sauberen Datenexporten passen in einen KI-gestützten Workflow. Die anderen werden ihn ausbremsen.

3. Das KI-Modell ist der kleinste Teil eines guten Flotten-Tools

Die stärksten KI-Teams, die Isenberg traf, betrachten das zugrunde liegende Modell als austauschbar. Mehrere leiten unterschiedliche Aufgaben an unterschiedliche Modelle weiter und ersetzen diese, sobald bessere verfügbar werden. Investiert wird stattdessen in alles, was das Modell umgibt. Er beschrieb ein nützliches branchenspezifisches KI-Produkt anhand von vier Komponenten, wobei das Modell selbst vielleicht nur ein Fünftel des Werts ausmacht.

Diese Aufteilung lässt sich gleichzeitig als Checkliste für Käufer verwenden. Wenn ein Flottenanbieter eine KI-Funktion anbietet, können Sie sie anhand der vier folgenden Komponenten bewerten.

Isenberg stellte fest, dass KI-Unternehmen vor allem Menschen mit gutem Urteilsvermögen suchen, weil die schwierige Arbeit heute darin besteht, zu entscheiden, welche KI-Ergebnisse tatsächlich gut sind. Auf Flotten bezogen bedeutet das: Ein Tool, das einen Ersatzplan erstellt, ist nur so gut wie die Kontrollen, die bestätigen, dass es den richtigen Austauschzyklus, die richtigen Annahmen zum Wiederverkaufswert und die richtige Fahrzeugklasse für jede Aufgabe verwendet hat.

Isenberg erwähnte außerdem, dass starke Teams die Qualität von KI-Ergebnissen danach beurteilen, was Nutzer damit tun: ob sie sie bearbeiten, exportieren oder teilen. Das ist auch ein sinnvoller Test für Ihre eigenen Pilotprojekte. Wenn Ihr Team jede Empfehlung des Tools komplett umschreibt, spart das Tool noch keine Zeit.

4. Menschliche Kontrollpunkte und Audit-Trails werden zum Standard

Eine der einprägsameren Aussagen, die Isenberg hörte, stammte von einem Gründer aus der Robotikbranche. Er sagte, dass die schwierigsten Probleme bei KI heute stärker mit der Implementierung als mit der Forschung zu tun haben. Die Roboter seines Unternehmens arbeiten selbstständig und rufen einen Menschen hinzu, wenn sie nicht weiterkommen. Jeder dieser Fälle wird zu Trainingsdaten, durch die der Roboter besser wird. Die Frage für 2027 lautet, wo bei KI die Grenzen gezogen werden sollten. Ein sinnvoller Ausgangspunkt teilt Flottenentscheidungen in drei Gruppen:

• Aktionen mit geringem Risiko, die ein Agent selbstständig abschließen kann: vorbeugende Wartung terminieren, Erinnerungen an Verlängerungen versenden, eine abgelaufene Zulassung markieren oder Kraftstofftransaktionen Fahrzeugen zuordnen.
• Aktionen mit mittlerem Risiko, die eine schnelle Genehmigung benötigen: Reparaturen über einem festgelegten Dollarbetrag, Fahrzeugneuzuordnungen und Warnungen zum Fahrerverhalten, bevor Maßnahmen ergriffen werden.
• Entscheidungen mit hoher Tragweite, die bei Menschen bleiben: Fahrzeugbestellungen, Zeitpunkt des Remarketings, Ausnahmen von Richtlinien und sämtliche Disziplinarmaßnahmen im Zusammenhang mit dem Fahrerverhalten.

Die Übergabepunkte sind ebenso wichtig wie die Automatisierung selbst. Jedes Mal, wenn eine Person den Agenten korrigiert oder seine Entscheidung überstimmt, sollte diese Korrektur erfasst und genutzt werden, um die Regeln weiter zu präzisieren.

Isenberg prognostizierte außerdem, dass Versicherungen für KI-Agenten kommen werden und Versicherer Audits verlangen werden, sobald ein Agent einen kostspieligen Fehler verursacht. Flottenprogramme müssen sich bereits gegenüber Versicherern, Prüfern und Finanzteams verantworten, daher ist damit zu rechnen, dass diese Gruppen wissen wollen, wie KI-gestützte Entscheidungen zustande gekommen sind. Jedes Tool, das Sie einsetzen, sollte protokollieren, was der Agent getan hat, welche Daten er verwendet hat und wer die Aktion genehmigt hat. Kann ein Anbieter diese Aufzeichnung nicht bereitstellen, schafft das Tool mehr Risiken, als es beseitigt.

5. Jede neue Integration öffnet eine weitere Tür

Cybersicherheit kam während Isenbergs Reise immer wieder zur Sprache. Sein Punkt war einfach: Jeder Agent mit Zugriff auf Unternehmenssysteme ist ein weiterer möglicher Zugangspunkt, und viele Unternehmen haben diese Zugänge unzureichend abgesichert.

Flottensysteme enthalten einige der sensibelsten Daten eines Unternehmens. Telematik zeigt in Echtzeit, wo sich jedes Fahrzeug befindet, was bei Fahrzeugen zur privaten Mitnahme häufig auch erkennen lässt, wo Mitarbeiter wohnen, weil die Fahrzeuge über Nacht in deren Einfahrten stehen. Fahrerakten enthalten Führerscheinnummern und Fahrzeugregisterauskünfte. Tankkartenkonten verfügen über Ausgabenberechtigungen. Ein KI-Tool mit all diesen Systemen zu verbinden, schafft einen neuen Zugangsweg, der genauso sorgfältig geprüft werden muss wie jedes andere System mit Mitarbeiterdaten.

Einige Gewohnheiten reduzieren dieses Risiko:

• Gewähren Sie jedem Tool nur den minimal erforderlichen Zugriff und trennen Sie Lesezugriffe von Berechtigungen zum Ändern von Datensätzen.
• Prüfen Sie aktive Integrationen zweimal jährlich und deaktivieren Sie alle Verbindungen zu Tools, die Sie nicht mehr verwenden.
• Fordern Sie von jedem Anbieter Sicherheitsdokumentation wie einen SOC-2-Bericht sowie seine Bedingungen für Benachrichtigungen bei Datenschutzverletzungen an.
• Beziehen Sie IT und Sicherheit frühzeitig in den Einkauf von Flottentechnologie ein.

Entscheidungen über Flottentechnologie lagen traditionell bei Operations oder Beschaffung. Sobald Tools selbstständig handeln können, sollten auch Sicherheitsteams mit am Tisch sitzen.

6. Starke Flottenanbieter von schwachen unterscheiden

KI-Unternehmen steigern ihre Umsätze schneller als je zuvor, dennoch hörte Isenberg nur wenig darüber, ob Kunden langfristig bleiben. Flottenprogramme basieren auf mehrjährigen Leasingzyklen und langfristigen Anbieterbeziehungen, daher ist Stabilität wichtig. Bevor Sie sich für eine KI-Funktion entscheiden, sollten Sie fragen, wie lange sie bereits produktiv eingesetzt wird, wie viele Flotten Ihrer Größe sie nutzen und was mit Ihren Daten geschieht, wenn die Funktion eingestellt wird.

Auch Gedächtnis gehört auf die Liste. Eine Führungskraft sagte Isenberg, dass der nächste Wettbewerb darum geführt werde, welche KI sich am meisten über ihre Nutzer merkt. Für Flotten entspricht das einem System, das Ihre Richtlinien, frühere Entscheidungen und Fahrzeughistorien speichert, sodass seine Empfehlungen widerspiegeln, wie Ihr Programm tatsächlich arbeitet, anstatt lediglich eine allgemeine Vorlage zu verwenden.

Wo Sie 2027 beginnen sollten

Keine dieser Entwicklungen erfordert ein großes Technologiebudget. Der größte Teil der Vorarbeit ist operativer Natur, und Flottenteams können noch in diesem Quartal beginnen:

1. Gleichen Sie Ihre Liste aktiver Fahrzeuge zwischen Telematik, Tankkarten, Versicherungen und Leasingunterlagen ab und verwenden Sie die VIN als gemeinsamen Schlüssel.
2. Erfassen Sie die wöchentlichen Aufgaben, die am meisten Arbeitszeit kosten, und identifizieren Sie die Systeme, die jeweils beteiligt sind.
3. Senden Sie Ihren derzeitigen Anbietern einen kurzen Fragebogen zu Integrationen, Datenexportrechten, Audit-Protokollen und Sicherheitsdokumentation.
4. Definieren Sie Genehmigungsgrenzen, die festlegen, welche Flottenentscheidungen Software allein treffen darf und welche einen Menschen erfordern.
5. Laden Sie IT und Sicherheit zu Ihrer nächsten Überprüfung der Flottentechnologie ein.

Isenberg schloss seine Notizen mit der Beobachtung, dass Aufmerksamkeit knapp und Distribution für KI-Unternehmen schwierig ist. Für Flottenmanager ist die knappe Ressource Zeit. KI-Tools können einen Teil davon zurückgeben – aber nur Flotten, deren Daten organisiert und deren Regeln klar definiert sind.

Bereiten Sie Ihre Flottendaten vor

EMKAY unterstützt Unternehmen seit 1946 beim Management ihrer Flotten, und saubere, vernetzte Flottendaten stehen im Mittelpunkt dieser Arbeit. Unser Team kann Ihnen dabei helfen, Technologiepartner zu bewerten und ein Flottenprogramm aufzubauen, das für die kommenden Entwicklungen gerüstet ist. Rufen Sie 630.250.7400 an oder schreiben Sie an info@emkay.com, um das Gespräch zu beginnen.