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Künstliche Intelligenz ist längst kein Zukunftsthema mehr. In vielen Unternehmen gehört sie bereits zum Arbeitsalltag – in Planung, Analyse, Prognose oder Entscheidungsunterstützung.
Gleichzeitig wird KI häufig mit Erwartungen verbunden, die in der Praxis nicht immer erfüllt werden. Zwischen technologischen Möglichkeiten, strategischen Zielbildern und operativer Realität entsteht ein Spannungsfeld, das eine nüchterne Einordnung erfordert.
Wenn über neue Lagerflächen, Erweiterungen oder Automatisierung entschieden wird, taucht eine Kennzahl fast zwangsläufig auf: die Pickleistung. Sie dient als Maß für Produktivität, als Indikator für Leistung – und nicht selten als zentrales Argument für Investitionen.