Effizienz steigern, Kosten senken und reibungslose Abläufe trotz Fachkräftemangels sichern – der Einsatz von KI verspricht zahlreiche Vorteile. Zumindest in der Theorie. Doch wie sieht es in der Praxis aus? Unsere Erfahrung: Deutsche Unternehmen sind mehrheitlich noch nicht bereit für die neue Technologie. Es mangelt an den digitalen Grundlagen – und häufig auch an den notwendigen Skills der Mitarbeitenden.
Unsere Studie bestätigt diesen Eindruck: 69 % der Befragten sind der Meinung, dass sie KI nicht reibungslos in ihre Unternehmensprozesse implementieren können. Diese Tendenz zeigt sich leider auch bei zahlreichen Early Adopters. So haben 50 % Schwierigkeiten, Proof of Concepts in den Live-Betrieb zu überführen. Für weitere 61 % entstehen die größten Schwierigkeiten im Live-Betrieb der Lösungen.
Eine aktuelle IFS-Studie stützt unsere Ergebnisse: 54 % der Befragten haben bisher nur erste Schritte wie Pilotprojekte unternommen. Ohne eine klare Strategie. Damit bleiben sie hinter den Erwartungen des jeweiligen Unternehmensmanagements zurück.
Eine mögliche Erklärung für diese Herausforderungen zeigt das European Innovation Scoreboard 2024 auf. Deutschland belegt im Ranking der EU-Staaten beim Thema Innovationskraft einen eher schwachen zwölften Platz. Aber nicht nur das. Unser Land hat als Wirtschaftsstandort auch einige Schwächen: So verfügen die Mitarbeitenden über vergleichsweise geringe digitale Kompetenzen und die Bedeutung des lebenslangen Lernens ist nicht in der erforderlichen Breite verankert.
Key Steps für die Einführung von KI
Wie können Unternehmen diese Herausforderungen konkret angehen, um für die Nutzung von KI ready zu sein? Dafür haben wir vier essentielle Schritte definiert:
Schritt 1 – Workshop und strategische Analyse
Für uns ist es essenziell, präzise Ziele für den KI-Einsatz zu definieren und vorhandene Ressourcen zu evaluieren. KI ist keine „Out-of-the-Box“-Lösung. Wir müssen sie sorgfältig an die spezifischen Unternehmensanforderungen anpassen.
Schritt 2 – Technologische Basis schaffen
KI-Lösungen brauchen große Rechenleistungen: Deshalb ist die Arbeit in der Cloud sinnvoll. Zudem ist eine robuste digitale Infra- und Datenstruktur nötig. Oft herrschen noch konservative Strukturen nach der Devise „Never touch a running system“. Um KI zu implementieren, muss aber genau dieses System angepackt werden. Das ist aufwendig, aber Basis für den Erfolg. Zudem braucht es eine große Zahl aktueller Daten – zentral verfügbar.
Schritt 3 – Potenzielle Sorgen adressieren
Wer neue Technologien einführt, kann mit Skepsis der Mitarbeitenden rechnen. Das beginnt schon bei Vorbehalten zur Arbeit in der Cloud als Basis für den KI-Einsatz. Mit ihr müssen sich Mitarbeitende erst einmal anfreunden. Oft ist beispielsweise nicht direkt klar, wie sich neue Technologien auf den eigenen Job auswirken. Oder wie der Workload on top zu stemmen ist.
Ebenfalls wichtig: Rechtssicherheit, Datenschutz und Compliance. Es gilt, bei Führungs- und Fachkräften Awareness für potenzielle Risiken zu schaffen. Etwa, wie man mit sensiblen Daten und KI umgeht. Insbesondere als Entscheider:innen und Management sind Sie hier gefordert, Fragen und Bedenken rund um den Wandel aufzunehmen und in die Strategie einzubinden. Zu vermitteln, wofür KI eingesetzt werden soll. Was die Ziele sind. Und wie der Weg dorthin aussieht. Auch Ängste über eine hohe Belastung durch KI oder den Verlust des Arbeitsplatzes können Sie so abbauen.
Schritt 4 – Mitarbeitende befähigen
Ein wichtiger Teil der KI-Strategie: Maßnahmen, die Mitarbeitende fit für den Einsatz von KI-Tools machen. Sinnvoll sind hier etwa ein „KI-Führerschein“ und kontinuierliche Updates. So wird auch die Belegschaft KI-ready. Ein weiteres wichtiges To-do: vermitteln, was KI aktuell kann und darf und was nicht. Beispielsweise agiert sie derzeit auch als Prognosetool. Dass wir Menschen ihre Ergebnisse prüfen, ist immer noch nötig.
Die Voraussetzungen für eine erfolgreiche KI-Implementierung sind anspruchsvoll, doch die richtigen Schritte bringen Unternehmen zielsicher voran. Durch eine strukturierte Herangehensweise, wie sie unsere Key Steps beschreiben, können Produktionsunternehmen Schritt für Schritt die notwendigen digitalen Grundlagen schaffen, Vorbehalte adressieren und ihre Teams gezielt auf die Anforderungen von KI vorbereiten. So wird die oft abstrakte Herausforderung zu einem greifbaren Weg, auf dem das volle Potenzial der Technologie entfaltet werden kann.
Durch das Gehen dieser Schritte gelangen Unternehmen an einen Punkt, an dem KI zum echten Wettbewerbsfaktor wird: Produktivität steigern, Innovationen vorantreiben und sich für die Zukunft rüsten. KI-Readiness wird so nicht nur eine strategische Vision, sondern ein konkretes, erreichbares Ziel für jedes Unternehmen.
KI in der Produktion: Mit smarten Konzepten zur Smart Factory
Stellen Sie sich vor: Eine Produktionsanlage fällt spontan aus, die Lieferkette gerät ins Wanken, Qualitätsprobleme tauchen plötzlich auf. Klingt nach einem Albtraum? Nicht, wenn KI an Bord ist! Die intelligente Digitalisierung der Produktion sorgt dafür, dass Sie auf solche Überraschungen vorbereitet sind. KI macht Produktionsdaten zentral erfassbar und vernetzt, sodass Probleme vorhersehbar werden – bevor sie eintreten. So bleiben Sie reaktionsfähig, resilient und anpassungsstark. Selbst in unvorhersehbaren Zeiten. Das macht die Produktion smarter und sichert die Wettbewerbsfähigkeit.
Folgende Fähigkeiten bietet eine Smart Factory. Diese bauen je nach Entwicklungsstufe aufeinander auf:
- Anlagenzustände und Prozessparameter in Echtzeit sichtbar machen (Stufe 3)
- Über Abweichungen sofort benachrichtigen (Stufe 3)
- Abweichungen schnell analysieren und transparent machen, warum etwas passiert (Stufe 4)
- Entwicklungen voraussehen (Stufe 5)
- Geeignete Maßnahmen schnell und präventiv ermitteln und ggf. autonom reagieren (Stufe 6)
Welche Fähigkeitsstufe für Ihr Unternehmen sinnvoll ist, sollte immer individuell erarbeitet werden.
Tipp: Sie überlegen, KI in Ihrer Produktion zu implementieren? Dann machen Sie als erstes unsere KI-Potenzialanalyse. Denn KI kann einen wahnsinnigen Push bedeuten – oder auch ein wenig zu früh kommen, wenn Ihre Produktion noch nicht KI-ready ist oder aktuell die Kosten die Potenziale nicht aufwiegen.
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