Wieso bringt KI bislang nicht den gewünschten Erfolg?
Der Grund liegt nicht in der Technologie selbst, sondern in der Art und Weise, wie Unternehmen KI einführen. Vielen Unternehmen fehlt es an einer verlässlichen Datenbasis und einem skalierbaren Fundament – das bestätigt auch die PwC-Studie. Doch selbst wenn die Datenbasis stimmt, scheitern viele Unternehmen am falschen Ansatz: Sie versuchen, KI-Lösungen selbst zu entwickeln oder intern anzupassen – und unterschätzen dabei den Aufwand massiv. Hinzu kommen versteckte Kosten für Integration, Schulung und Change Management, die den erhofften ROI schnell aufzehren. Der deutsche Mittelstand braucht keine aufwendigen Custom Builds, sondern KI, die vom ersten Tag an Mehrwert liefert, weil sie die spezifischen Anforderungen der Fertigungsindustrie bereits kennt. Genau hier setzen unsere branchenspezifischen AI Apps an. Sie verbinden über 30 Jahre Branchenexpertise mit modernen KI-Technologien und sind direkt in die Geschäftsprozesse integriert.
Welche Fehler werden in den Unternehmen aktuell gemacht?
Viele Unternehmen verharren in einer ‚Ich-probiers-mal-aus-Phase‘ ohne langfristige Vision oder greifbare Erfolge. Statt eines strategischen Gesamtkonzepts dominieren isolierte Pilotprojekte und endlose Diskussionsrunden in der Chefetage. Doch genau das ist der falsche Weg: KI muss raus aus den theoretischen Debattierclubs der Führungsebene und rein in die Praxis – dorthin, wo der Unterschied tatsächlich gemacht wird: in den Fachabteilungen. Denn niemand kennt die Kernprozesse und die Pain Points besser als sie. Sie haben die Datenhoheit und wissen genau, wo KI konkreten Mehrwert schaffen kann und welche Stellschrauben für echte Effizienzgewinne zu drehen sind.
Was muss bei der Auswahl einer KI-Lösung beachtet werden?
Der deutsche Mittelstand braucht keine KI-Lösungen von der Stange, die erst mühsam auf die eigenen Prozesse angepasst werden müssen. Unternehmen brauchen KI, die ihre spezifischen Anforderungen bereits kennt. Ready-to-use AI Apps für Bestandsoptimierung, Produktionsplanung oder Wartungsprognosen liefern sofortigen Nutzen ohne jahrelange Entwicklungszyklen und lassen sich nahtlos in bestehende Geschäftsprozesse integrieren.
Ebenso wichtig: KI muss transparent und nachvollziehbar sein – Stichwort Explainable AI. Mitarbeitende müssen verstehen können, auf welchen Daten und Quellen die Entscheidungen basieren. Nur so entsteht Vertrauen und die Bereitschaft, KI-gestützte Empfehlungen auch tatsächlich umzusetzen. Eine Black Box, die Ergebnisse liefert, ohne deren Zustandekommen erklären zu können, wird langfristig keine Akzeptanz finden.
Was muss sich in den Firmen ändern, damit der Einsatz von KI erfolgreich wird?
Die Diskussion darüber, ob KI eingesetzt werden soll, ist vorbei – jetzt geht es vielmehr um das wie. Wie bereits zuvor erwähnt, muss KI raus aus der IT-Abteilung und rein in die Fachabteilungen – dorthin, wo die Kernprozesse gesteuert werden und der Mehrwert tatsächlich entsteht. Statt alles auf einmal umzukrempeln, sollten Unternehmen KI schrittweise integrieren, idealerweise mit ready-to-use AI Apps, die erste Erfolge schnell sichtbar machen. Entscheidend ist auch der kulturelle Wandel: Die Akzeptanz von KI steigt, wenn Mitarbeitende aktiv in den Einführungsprozess eingebunden werden. Frühzeitige Schulungen und transparente Kommunikation helfen, Bedenken abzubauen. Denn KI ist kein Jobkiller, sondern ein Jobtransformator – sie ersetzt keine Mitarbeitenden, sondern unterstützt sie dabei, bessere Entscheidungen zu treffen.
Welche KI-Lösungen benötigen Fertigungsunternehmen wirklich?
Fertigungsunternehmen brauchen KI, die ihre spezifischen Anforderungen bereits kennt und vom ersten Tag an Ergebnisse liefert – kein monatelanges Anpassen, kein Experimentieren. In der Praxis sind das vor allem Lösungen für die Bestandsoptimierung und Materialplanung: Durch die Analyse historischer Verbrauchsdaten erstellen KI-gestützte Systeme präzise Bedarfsprognosen und senken so Lagerkosten bei gleichzeitig höherer Versorgungssicherheit. Ebenso relevant ist KI für die Produktionsoptimierung, bei der Engpässe durch Echtzeitanalysen frühzeitig erkannt und Durchlaufzeiten verkürzt werden. Auch die Lieferperformance lässt sich durch Echtzeitüberwachung von Lieferketten deutlich verbessern. Erfolgsgeschichten aus der Praxis sprechen für sich: unser Kunde EMZ Hanauer z.B. optimierte über 1.000 Teile durch AI-gestützte Bestandsplanung und konnte so Kapitalbindung reduzieren. Inotec verbesserte die Liefertreue von 86 auf 96 Prozent durch KI-basierte Produktionsplanung. Der gemeinsame Erfolgsfaktor: Alle setzen auf ready-to-use AI Apps statt auf zeitaufwändige Custom-Development-Projekte.
