KI in der deutschen Industrie: Vom Experiment zur operativen Wirkung

Die deutsche Industrie ist sich der Bedeutung von Künstlicher Intelligenz (KI) bewusst. Gemäß einer von Bitkom unter 555 Industrieunternehmen durchgeführten Umfrage erachten 78% der Befragten KI als äußerst relevant für die Wettbewerbsfähigkeit, und 40% setzen sie bereits ein, während weitere 38% dies planen. Allerdings sehen sich 46% der befragten Unternehmen in Bezug auf die KI-Einführung im Rückstand oder im Wettbewerbsnachteil, und 55% sind der Ansicht, dass die deutsche Industrie Gefahr läuft, den anfänglichen Schwung der KI-Revolution zu verpassen.¹ Die Technologie erfährt zwar allgemeine Anerkennung, jedoch bestehen weiterhin Herausforderungen bei ihrer praktischen Anwendung. Für viele Führungskräfte steht daher die Frage im Mittelpunkt, wie KI über die Pilotphase hinausgebracht und zu einer Quelle realer Wirkungen im Betriebsablauf verwandelt werden kann.

Nur wenn auf einer stabilen, operativen Basis, kann KI Mehrwert schaffen

Wenn KI konsequent in die täglichen Abläufe eines Unternehmens integriert wird, kann sie Mehrwert schaffen. Genau an dieser Stelle scheitern viele Unternehmen: Zu den Herausforderungen zählen stark variierende Prozesse, unklare Standards, fragmentierte Daten und Entscheidungen, die auf nicht immer einheitlichen Kriterien basieren. Bitkom nennt Datenfragmentierung und organisatorische Barrieren als Hindernisse für die Skalierung industrieller KI.² Ohne eine stabile operative Basis wird die Skalierung von KI herausfordernd.

Standardisieren, erst dann automatisieren

Daher kommt der Standardisierung eine strategische Bedeutung zu, das heißt der Etablierung einer stabilen Arbeitsweise mit klar definierten Kriterien hinsichtlich dessen, was geschehen soll, wie es geschehen soll und welches Ergebnis erwartet wird. KI potenziert die vorhandenen Informationen: In einem gut konzipierten Prozess beschleunigt sie die Ergebnisse, in einem Prozess mit inkonsistenten Daten und unklaren Entscheidungen vervielfacht sie jedoch die Probleme. Vor der Automatisierung einer Entscheidung oder der Einführung eines Algorithmus in einen kritischen Prozess ist es wesentlich, den Workflow darzustellen, Schwankungen zu minimieren und klare Entscheidungskriterien sowie Parameter festzulegen, die eine normale Situation von einer Anomalie unterscheiden.

Da KI zunehmend in operative Entscheidungen einbezogen wird, ist es ebenso wichtig, das tägliche Management zu stärken. Unternehmen benötigen klare Routinen, die Ergebnisse, Abweichungen und Ausnahmen sichtbar machen und aufzeigen, ob die Technologie tatsächlich die Qualität, Produktivität, den Service oder die Kosten verbessert. Die entscheidende Frage ist nicht mehr, ob die Technologie funktioniert, sondern ob der Prozess bessere Ergebnisse liefert. Die systematische und evidenzbasierte Durchführung sowie die enge Abstimmung auf den operativen Betrieb schaffen Vertrauen in die Technologie.

In der Praxis umfasst die Vorbereitung eines Prozesses auf KI die gemeinsame Ergründung der Arbeitsweise mit den Teams, Verschwendung zu beseitigen, Schwankungen zu reduzieren und klare Standards festzulegen. Unternehmen, die eine Kultur der kontinuierlichen Verbesserung verinnerlicht haben, leisten diese Arbeit bereits täglich und schaffen so eine solide Ausgangsbasis. Wenn Teams verstehen, wie die Prozesse laufen sollen, welche Entscheidungen wesentlich sind und welche Ergebnisse erzielt werden sollen, wird deutlich, wo KI einen Mehrwert schaffen kann.

Eine solide Basis, um Investitionen in Ergebnisse umzuwandeln

Die Investitionen werden voraussichtlich weiter zunehmen: 27% der deutschen Industrieunternehmen planen, ihre Investitionen in Industrie-4.0-Technologien bis 2026 zu erhöhen, während die Hälfte beabsichtigt, sie auf dem aktuellen Niveau zu halten. Die Ergebnisse sind weniger von der Höhe der Investitionen abhängig, sondern vielmehr von der Grundstruktur, auf der die Technologie basiert. Ein klar definierter Prozess ist die Basis für die Entwicklung effizienter KI-Lösungen, deren Integration in die Betriebsabläufe und die Messung ihrer Wirkungen. Aus diesem Grund ist kontinuierliche Verbesserung eine entscheidende Basis, um Technologie in nachhaltige Ergebnisse umzusetzen.

Künstliche Intelligenz liefert nur dann Ergebnisse, wenn stabile Prozesse und klar definierte Kriterien vorhanden sind. Darüber hinaus ist ein tägliches Management essenziell, um diese Ergebnisse sichtbar zu machen. So entwickelt das Kaizen Institute seine Beratungsdienstleistungen in „Digital und KI“ weiter, indem es kontinuierliche Verbesserung mit Technologie verbindet und KI damit vom Pilotprojekt zum integralen Bestandteil mit realen Wirkungen auf die Betriebsabläufe wandelt.

Quelle

1. Bitkom e.V. (14. April 2026), „Humanoide Roboter, KI & Co.: Die digitale Transformation der Industrie geht in die nächste Runde“: https://www.bitkom.org/Presse/Presseinformation/Humanoide-Roboter-KI-digitale-Transformation-Industrie ↩︎
2. Bitkom e.V. (Februar 2026). „Industrielle KI am Standort Deutschland skalieren“: https://www.bitkom.org/sites/main/files/2026-02/bitkom-positionspapier-industrielle-ki-standort-deutschland-skalieren.pdf ↩︎