KI-Hype-Gap: So schließen Sie die Lücke zwischen Erwartung und Umsetzung

In fertigenden Unternehmen sehen wir immer mehr Lösungen, die auf Künstlicher Intelligenz beruhen, etwa im Bereich der vorausschauenden Wartung, in der Anomalie-Erkennung oder beim Einsatz autonomer Roboter und Fahrzeuge. 

Doch im internationalen Vergleich bleiben die Unterschiede groß: Beim partiellen oder vollständigen Einsatz von KI in fertigungsbezogenen Prozessen platziert sich die DACH-Region mit 37 Prozent als Schlusslicht. China liegt mit 71 Prozent vorne (USA: 57 Prozent). Diese dramatischen Zahlen liefert unser aktuelles Industrie 4.0 Barometer. 
Bei der Erwartungshaltung gibt es dagegen Einstimmigkeit: 51 Prozent der DACH-Unternehmen schätzen, dass es in den kommenden fünf Jahren „erhebliche“ oder sogar „bahnbrechende“ KI-Effekte auf die Produktion geben wird. China stimmt dieser Aussage mit 52 Prozent zu.

Das heißt: DACH- und chinesische Unternehmen sehen gleichermaßen das Potenzial von Künstlicher Intelligenz, sie reagieren aber verschieden darauf. Im deutschsprachigen Raum bleibt die Lücke zwischen hohen Erwartungen und praktischer Implementierungen besonders ausgeprägt („KI-Hype-Gap“). Warum ist das so?

Offenbar fehlt es in der DACH-Region an Kompetenzen, Investitionen und organisatorischen Voraussetzungen, um die erwarteten Potenziale von KI in der industriellen Produktion tatsächlich zu realisieren. Unser Industrie 4.0 Barometers zeigt, dass viele DACH-Unternehmen KI bislang nur pilotartig einsetzen (27 Prozent), während die tiefe Integration in die Produktionsprozesse noch in den Anfängen steckt. In vielen Betrieben wird die Implementierung gebremst, bis konkrete Anwendungsfälle und Effizienzgewinne im industriellen Alltag und in Best Practices sichtbar sind. 

Mit dieser Haltung geht das Rennen um die internationale Wettbewerbsfähigkeit verloren. Denn Unternehmen können KI in ihrer Produktion nicht einfach „aktivieren“, sobald es grünes Licht aus der Geschäftsführung gibt. Zuerst müssen sie über Monate die nötigen Grundlagen schaffen, beispielsweise die Dateninfrastruktur, Sensorik und digitale Zwillinge etablieren, bevor smarte Algorithmen produktiv wirken können. 

Nur mit diesen Grundlagen wird KI ein wirksamer Produktivhebel in der industriellen Praxis – und bleibt kein ambitioniertes Zukunftsversprechen.