KI in der industriellen Automatisierung: Ausgewogenheit ist der Schlüssel.
Veröffentlicht am 21. Mai 2026 in AI
Kaum eine technologische Entwicklung der jüngsten Vergangenheit hat so viele Diskussionen ausgelöst wie künstliche Intelligenz. Die einen sind sich sicher, dass sie die industrielle Fertigung fast über Nacht verändern werde. Andere wiederum tun sie als überbewertet und hinter den Erwartungen zurückbleibend ab. Keine dieser Sichtweisen ist besonders hilfreich, denn beide können dazu führen, dass Unternehmen falsche Entscheidungen treffen.
Die Hersteller, die echten Nutzen aus KI ziehen wollen, sollten deshalb mit einer auf den ersten Blick einfachen Frage beginnen: Was genau erwarten wir von dieser Technologie, wie soll sie uns konkret unterstützen?
Erst die Menschen, dann die Technologie
Das richtige Maß an Autonomie finden
Fallstricke vermeiden
Die Gefahr, die Möglichkeiten von KI zu überschätzen, ist gut dokumentiert. Viele KI-Projekte scheitern aus bekannten Gründen: Die Datenbasis ist unzureichend, die organisatorischen Voraussetzungen fehlen oder das zugrunde liegende Problem wurde nicht klar genug definiert. In der Praxis beobachten wir jedoch noch einen weiteren Stolperstein: KI wird häufig als isolierte Einzellösung betrachtet. Unternehmen lösen mit ihr zwar ein konkretes Problem erfolgreich, entwickeln die Anwendung jedoch so spezifisch, dass sie sich nicht auf andere Bereiche übertragen lässt. Die Folge: Jede weitere Implementierung erfordert erheblichen Aufwand, und die Skalierung wird unnötig komplex und kostspielig. Erfolgreiche Unternehmen denken deshalb von Anfang an größer. Sie fragen nicht nur, wie sich ein aktuelles Problem lösen lässt, sondern wie eine Lösung gestaltet werden muss, damit sie sich über verschiedene Produktlinien, Werke und Anwendungsbereiche hinweg nutzen und skalieren lässt.
Doch auch Unterschätzung birgt Risiken. Wer KI als Technologie für Großunternehmen mit spezialisierten Expertenteams einstuft, könnte von Wettbewerbern überholt werden, die pragmatisch und schrittweise bereits konkrete Geschäftsvorteile realisieren. KI-Tools werden immer zugänglicher. Die Eintrittsbarriere ist niedriger als noch vor drei Jahren. Für europäische Hersteller, die bereits unter dem Druck von Energiekosten, Fachkräftemangel und globalem Wettbewerb stehen, steigen die Kosten der Untätigkeit. Der Schlüssel liegt darin, einen klaren Kurs zwischen diesen beiden Extremen zu finden: mit einem genauen Verständnis des zu lösenden Problems, einer belastbaren Datenbasis, den richtigen Beteiligten und realistischen Erwartungen an das Ergebnis. Erfolgreiche Unternehmen starten fokussiert, schaffen zunächst nachweisbaren Mehrwert und skalieren anschließend auf einer soliden Grundlage: nicht aus Aktionismus, sondern aus Überzeugung.
