In der Industrie wird künstliche Intelligenz grundlegend anders genutzt als im Büroumfeld. Während Sprachmodelle vor allem Texte und Zusammenfassungen erzeugen, zählen in der Fertigung Zuverlässigkeit, messbare Ergebnisse und die Einbindung in bestehende Abläufe. Manager nennen deshalb nicht nur ihre bevorzugten Anwendungen, sondern auch klare Grenzen.
Anwendungen mit unmittelbarem Nutzen
Die am häufigsten genannten Einsatzfelder liegen nahe am Produktionsprozess selbst. Dazu gehören unter anderem:
Vorausschauende Wartung, bei der Sensordaten Maschinenausfälle ankündigen, bevor sie eintreten;
Qualitätskontrolle mit Bilderkennung, die Abweichungen schneller und gleichmäßiger erkennt als eine manuelle Prüfung;
Prozessoptimierung, bei der Algorithmen Einstellungen anpassen, um Ausschuss und Energieverbrauch zu senken;
Planung und Logistik, mit besseren Prognosen für Nachfrage, Bestände und Kapazitäten.
Gemeinsam ist diesen Anwendungen, dass sie messbar zur Effizienz beitragen und ihre Ergebnisse überprüfbar bleiben.
Wo die Grenzen liegen
Zugleich sind Manager zurückhaltend, wenn es um kritische Entscheidungen geht. In der Produktion kann ein falsches Ergebnis zu Ausfällen, Sicherheitsrisiken oder hohen Kosten führen. Systeme, die ihre Ergebnisse nicht nachvollziehbar begründen, stoßen daher auf Skepsis. Menschliche Kontrolle bleibt in vielen Fällen unverzichtbar, besonders bei Entscheidungen, die Sicherheit oder Produktqualität betreffen.
Auch die Datenqualität ist ein wiederkehrendes Problem. Ohne verlässliche, gut strukturierte Daten liefert KI keine brauchbaren Ergebnisse. Unternehmen investieren deshalb zunächst in eine solide Dateninfrastruktur, bevor sie im großen Stil skalieren.
Der rote Faden ist Nüchternheit: KI gilt in der Industrie als Werkzeug für gezielte Probleme, nicht als Allzwecklösung. Gerade diese pragmatische Haltung entscheidet darüber, ob sich Investitionen auszahlen.