Doch wenn die deutsche Wirtschaft wieder als Innovationstreiber wahrgenommen werden will, muss sie den Schritt aus den Führungsetagen hinein in die Fachabteilungen schaffen – dorthin, wo KI echten Nutzen stiftet und Prozesse spürbar effizienter werden.
Akzeptanz entsteht durch Einbindung
Unternehmen sollten sich jedoch bewusst sein, dass die Einführung von Industrial AI nicht nur eine technologische, sondern auch eine kulturelle und emotionale Herausforderung darstellt. Laut dem BMWE (Bundesministerium für Wirtschaft und Energie) steigt die Akzeptanz von KI deutlich, wenn Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen aktiv in den Einführungsprozess eingebunden werden. Frühzeitige Schulungen und transparente Kommunikation sind daher zentrale Erfolgsfaktoren, um Bedenken abzubauen und Vertrauen in die Technologie zu schaffen. Diese Erkenntnisse zeigen, wie essenziell die Einbindung der Mitarbeitenden für eine erfolgreiche und nachhaltige Implementierung von KI-Lösungen ist. Die Akzeptanz lässt sich zusätzlich steigern, wenn sie über vorgefertigte, praxisnahe Apps eingeführt wird – direkt integriert in die Systeme, die Mitarbeitende täglich nutzen und die sofort greifbaren Mehrwert stiften.
Schritt für Schritt: So gelingt die strategische KI-Integration
Unternehmen sollten den Einsatz von industrieller KI strategisch und zielgerichtet planen. Statt einer oft ineffizienten Gießkannenmentalität, bei der KI wahllos implementiert wird, empfiehlt sich ein schrittweises Vorgehen. Sie sollte gezielt pro Prozess oder Geschäftsbereich eingeführt werden – idealerweise mit Ready-to-use-Anwendungen. Dabei werden die Verknüpfungen der Datenquellen – also wie relevante Daten in verschiedenen Prozessen miteinander verbunden sind – im Vorfeld erstellt und als fertige Anwendung bereitgestellt. Diese Anwendung wird dann für den praktischen Einsatz in den Programmen angeboten, die die Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen täglich in ihrer Arbeit mit ihrer Business-Software verwenden.
Nur wenn industrielle KI spürbaren Mehrwert im Arbeitsalltag liefert, wird sie Akzeptanz finden und nachhaltige Veränderungen anstoßen – ein entscheidender Erfolgsfaktor, insbesondere im Mittelstand. Die Unterstützung durch die Unternehmensleitung ist dabei essenziell: Technologie und Innovation müssen als strategische Ziele verankert sein. Gleichzeitig braucht es einen ganzheitlichen Ansatz zur Operationalisierung – mit einer klaren Top-down-Initiative, die durch eine strukturierte Bottom-up-Umsetzung in den Fachabteilungen einhergeht. Sobald erste praktische Erfahrungen mit KI vorliegen, sollten diese systematisch zurück an die Führungsebene gespiegelt werden. So entsteht die Basis für datenbasierte, strategische Entscheidungen – und für die nächsten Schritte auf dem Weg zu einer erfolgreichen KI-Integration. In der Intralogistik ist die Maximierung der Lagerkapazität entscheidend. Kompakte Sensoren spielen dabei eine Schlüsselrolle: Höchste Leistung in kompakter Bauform schafft mehr Platz für die Ware, denn die Technik macht sich klein. ‣ weiterlesen
Intralogistik: Neue Baumer ToF-Sensoren machen sich klein
Fünf Schritte zur strategischen KI-Implementierung
1. Bestandsaufnahme und Prozessanalyse: Der erste Schritt besteht in einer gründlichen Analyse: Welche Prozesse sind bereits digitalisiert? Wo liegen die größten Optimierungspotenziale? Und wie steht es um die Qualität und Verfügbarkeit der Daten? Diese Phase bildet die Grundlage für alle weiteren Schritte. Erfolgreiche Unternehmen investieren hierfür typischerweise vier bis sechs Wochen.
2. Pilotphase und erste praktische Erfahrungen: Im nächsten Schritt sollten Unternehmen erste KI-Anwendungen im Rahmen eines Piloten testen. Die Integration in bestehende IT-Landschaften erfordert sorgfältige Planung – insbesondere die Anbindung moderner KI-Komponenten an bestehende Legacy-Systeme stellt eine Herausforderung dar. Externe Partner, wie beispielsweise Proalpha, können hier unterstützen und einen reibungslosen Übergang sicherstellen.
3. Datenintegration und Konsistenz sicherstellen: Ein funktionierendes KI-System basiert auf konsistenten, verlässlichen Daten. Dazu müssen unterschiedliche Datenquellen – etwa aus MES, ERP oder Service-Management-Systemen – intelligent verknüpft und integriert werden. Ziel ist eine belastbare Datenbasis als Grundlage für alle KI-Anwendungen. Digitale Souveränität in der Automation: Fraunhofer IOSB-INA entwickelt einen KI-Assistenten für die SPS-Programmierung. ‣ weiterlesen
Automatisierung neu gedacht
4. Skalierung je nach Unternehmensgröße:
Kleine Unternehmen (250 Mitarbeiter): Hier sind koordinierte Initiativen über mehrere Standorte hinweg notwendig. Ein AI Center of Excellence kann helfen, Kompetenzen zu bündeln, Best Practices zu teilen und unternehmensweite Standards zu etablieren.
5. Kultureller Wandel und Führung: KI verändert nicht nur Prozesse – sie erfordert auch einen Wandel in der Unternehmenskultur. Führungskräfte sollten eine Kultur der Offenheit, des Lernens und der datenbasierten Entscheidungen fördern. Entscheidend ist, KI als Werkzeug zur Stärkung der Wettbewerbsfähigkeit zu positionieren – nicht als Jobkiller, sondern als Enabler neuer Rollen und Kompetenzen. Workshops, in denen Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen KI-Anwendungen frühzeitig verproben, stärken das Vertrauen und bauen mögliche Widerstände ab. Viele der genannten Schritte – von der Bestandsaufnahme über die Integration bis hin zur Datenverknüpfung – werden in der Regel vom KI-Anbieter übernommen. Besonders bei systemübergreifenden Prozessen ist externe Unterstützung ein Schlüsselfaktor für eine erfolgreiche Umsetzung.
Fazit
Industrielle KI kann im Mittelstand nur dann echten Mehrwert schaffen, wenn sie strategisch eingeführt, operativ verankert und von den Fachabteilungen getragen wird. Entscheidend für den Erfolg ist ein ganzheitlicher Ansatz – technologisch, kulturell und organisatorisch.
