Die Zeit des Ausprobierens ist vorbei. Der deutsche Mittelstand muss AI jetzt systematisch in die Unternehmensprozesse integrieren – oder riskiert, vom Innovationstreiber zum Getriebenen zu werden. Das Erfolgsrezept: AI aus der Chefetage und IT-Abteilung direkt in die Fachabteilungen bringen – dorthin, wo die Kernprozesse gesteuert werden.
Raus aus dem Elfenbeinturm, rein in die Praxis
Viele Unternehmen scheitern daran, dass AI als reines Technologiethema behandelt wird. Endlose Diskussionsrunden in der Führungsebene und isolierte Pilotprojekte führen nicht zum Ziel. Der Schlüssel liegt in den operativen Prozessen: Niemand kennt die Abläufe eines Unternehmens besser als die Fachabteilungen selbst. Sie haben die Datenhoheit und wissen genau, wo AI konkreten Mehrwert schaffen kann.
Doch die Skepsis in den Abteilungen ist noch groß. 89 Prozent der Beschäftigten befürchten, ihren Job durch AI zu verlieren [3]. Hier hilft nur Transparenz und schrittweises Vorgehen. Die Akzeptanz steigt deutlich, wenn Mitarbeitende aktiv in den Einführungsprozess eingebunden werden [4]. Frühzeitige Schulungen und die Integration von AI in bereits genutzte Systeme schaffen Vertrauen.
Strategisch vorgehen statt Gießkanne
Statt AI nach dem Gießkannenprinzip zu verteilen, braucht es einen gezielten Ansatz. Erfolgreiche Unternehmen führen AI schrittweise ein – Prozess für Prozess, Geschäftsbereich für Geschäftsbereich. Idealerweise mit sofort einsatzbereiten Anwendungen, die in die tägliche Business-Software integriert sind.
Die Implementierung folgt einem klaren Fahrplan: Zunächst eine gründliche Bestandsaufnahme der digitalisierten Prozesse und der Datenqualität. Dann eine Pilotphase mit ersten AI-Anwendungen, bei der besonders die Integration in bestehende Legacy-Systeme Aufmerksamkeit verdient. Anschließend die systematische Datenintegration verschiedener Quellen – von ERP über MES bis hin zu Service-Management-Systemen.
Je nach Unternehmensgröße variiert der Ansatz: Kleine Betriebe setzen auf standardisierte Cloud-Lösungen, mittlere Unternehmen entwickeln eine AI-Roadmap und bauen interne Kompetenzen auf, große mittelständische Betriebe koordinieren Initiativen über mehrere Standorte hinweg und etablieren ein „AI Center of Excellence“.
Konkrete Erfolge in der Praxis
Die Anwendungsfelder sind vielfältig und der Nutzen messbar. Bei der Bestandsoptimierung analysieren AI-Systeme historische Verbrauchsdaten und erstellen präzise Bedarfsprognosen. Das Ergebnis: niedrigere Lagerkosten, verbesserte Liquidität und höhere Versorgungssicherheit.
In der Produktionsoptimierung identifiziert AI ineffiziente Abläufe und Engpässe in Echtzeit. Durchlaufzeiten verkürzen sich, die Ressourcennutzung wird effizienter. Auch Lieferketten profitieren: Verzögerungen werden frühzeitig erkannt, die Liefertreue steigt.
Ein Beispiel für den KI-Einsatz in der Praxis liefert die Proalpha Group gemeinsam mit Böhme & Weihs im Qualitätsmanagement: Mit Knowledge Forge entsteht eine Lösung, die Generative AI und Wissensmanagement intelligent verbindet. Aus einfachen Notizen im QM-Prozess generiert das System automatisch strukturierte Dokumente, 8D-Reports oder sogar Auditberichte – und beschleunigt damit viele operative Abläufe erheblich. Die Anwendung ist als ready-to-use AI App direkt in die Proalpha Business Suite integriert. Damit positioniert sich Proalpha als Treiber für den praktischen Einsatz von KI in industriellen Prozessen.
Der Wandel beginnt im Kopf
Industrial AI ist mehr als nur Technologie – sie erfordert einen kulturellen Wandel. Führungskräfte müssen AI als Werkzeug zur Stärkung der Wettbewerbsfähigkeit positionieren, nicht als Jobkiller. Die Botschaft: AI transformiert Jobs, ersetzt sie aber nicht. Workshops, in denen Mitarbeitende AI-Anwendungen früh testen können, bauen Widerstände ab.
Entscheidend ist auch die Rolle der Unternehmensleitung. Technologie und Innovation müssen als strategische Ziele verankert werden. Gleichzeitig braucht es einen ganzheitlichen Ansatz: Top-down-Initiative der Führung, kombiniert mit strukturierter Bottom-up-Umsetzung in den Fachabteilungen.
Zeit zu handeln
Der systematische Einsatz von Industrial AI markiert einen Wendepunkt für den deutschen Mittelstand. Es geht nicht mehr um das „Ob“, sondern nur noch um das „Wie“ der Implementierung. Die Technologie ist ausgereift, die Anwendungen sind verfügbar.
Unternehmen, die jetzt handeln, werden nicht nur ihre Effizienz steigern, sondern auch neue Geschäftsmodelle entwickeln. Der Mittelstand kann wieder zum Innovationstreiber werden – wenn er den Mut hat, die Experimentierphase zu beenden und AI systematisch zu nutzen.
Schließlich gibt es noch einen weiteren wichtigen Grund, genau jetzt zu handeln: Die nächste Innovationswelle, nämlich die der Agentic AI, hat bereits begonnen. Erste autonom entscheidende und handelnde AI-Agenten sind heute schon Realität. Diese Agenten benötigen AI-fähige Datenstrukturen, Kontext-Informationen zu Prozessen, Verknüpfungen von Datensemantik. Alle diese Voraussetzungen werden in Unternehmen dann geschaffen, wenn die heutigen AI-Applikationen und Technologien systematisch genutzt werden. Die Unternehmen, die dies also heute in Ihren Abteilungen und Prozesse umsetzen, werden auch die nächste Innovationswelle der Agentic AI mitnehmen können und sich so noch effizienter, effektiver und damit resilienter für die Zukunft aufstellen.
[1] https://www.mittelstand-digital.de/MD/Redaktion/DE/Publikationen/ki-Studie-2023.pdf?__blob=publicationFile&v=4
[2] https://der-digitale-faktor.de/download/240415_IW_Google-Studie_FourPager_Manufacturing.pdf
[3] https://zety.de/blog/ki-am-arbeitsplatz
[4] https://www.mittelstand-digital.de/MD/Redaktion/DE/Themenhub/2024-01/Artikel/hub-2024-01-06-ki-akzeptanz.html?utm_source=chatgpt.com
[2] https://www.mittelstand-digital.de/MD/Redaktion/DE/Publikationen/ki-Studie-2023.pdf?__blob=publicationFile&v=4
[3] https://zety.de/blog/ki-am-arbeitsplatz
[4] https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai
[5] https://www.mittelstand-digital.de/MD/Redaktion/DE/Themenhub/2024-01/Artikel/hub-2024-01-06-ki-akzeptanz.html?utm_source=chatgpt.com