Künstliche Intelligenz : Industrial AI: Warum Unternehmen ohne klare Governance den Anschluss verlieren

Viele Unternehmen haben bereits erfolgreiche Pilotprojekte umgesetzt. Dennoch bleibt der wirtschaftliche Nutzen häufig hinter den Erwartungen zurück. Der Grund liegt meist nicht in der Technologie selbst, sondern im fehlenden strukturierten Ansatz, um aus einzelnen Initiativen eine langfristige Transformationsfähigkeit aufzubauen. Wie eine aktuelle Industrieanalyse treffend formuliert: „AI without governance is just experimentation.“ Governance wird damit zum entscheidenden Unterschied zwischen erfolgreichen Pilotprojekten und nachhaltiger Transformation.

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Industrial AI ist deshalb kein klassisches IT-Projekt. Sie entwickelt sich zunehmend zu einer strategischen Fähigkeit, die sämtliche Bereiche der industriellen Wertschöpfung beeinflusst.

Wertschöpfung beginnt lange vor der Produktion

Die Diskussion rund um Industrial AI konzentriert sich häufig auf den Shopfloor. Dabei entsteht ein erheblicher Teil des Potenzials bereits deutlich früher.

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Im Engineering unterstützen KI-Systeme bei der Analyse von Anforderungen, der Produktentwicklung, der Erstellung technischer Dokumentationen und der Simulation komplexer Szenarien. Entwicklungszyklen werden verkürzt und Entscheidungen fundierter getroffen.

Auch administrative Prozesse profitieren erheblich. Reporting, Dokumentation und Wissensmanagement zählen in vielen Industrieunternehmen zu den zeitintensivsten Tätigkeiten. KI kann Informationen konsolidieren, Berichte erstellen und Erkenntnisse zielgruppengerecht aufbereiten. Dadurch gewinnen Mitarbeitende Freiraum für wertschöpfende Aufgaben.

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Ähnliches gilt für Finanzfunktionen. Von Forecasting über Kostenanalysen bis zur Liquiditätsplanung entstehen neue Möglichkeiten der Automatisierung und Entscheidungsunterstützung. Industrial AI entfaltet ihre größte Wirkung deshalb dann, wenn sie als durchgängiger Enabler entlang der gesamten Wertschöpfungskette verstanden wird.

Der Weg von Use Cases zur Skalierung

Viele Unternehmen verfügen heute über eine Vielzahl von KI-Initiativen. Gleichzeitig gelingt es nur wenigen, daraus nachhaltige Wettbewerbsvorteile zu entwickeln.

Erfolgreiche Organisationen betrachten KI nicht als Sammlung einzelner Projekte. Sie schaffen ein strukturiertes Portfolio aus priorisierten Anwendungsfällen, standardisierten Plattformen und klaren Verantwortlichkeiten. So können neue Lösungen schneller eingeführt und bestehende effizient erweitert werden.

Gerade in der produzierenden Industrie entscheidet nicht die Anzahl der Pilotprojekte über den Erfolg, sondern die Fähigkeit, Lösungen standort- und bereichsübergreifend dauerhaft zu betreiben.

Governance als Fundament nachhaltiger KI

Mit wachsender Verbreitung von KI steigt die Komplexität. Unternehmen müssen sicherstellen, dass Entscheidungen nachvollziehbar bleiben, Risiken beherrscht und regulatorische Anforderungen erfüllt werden.

Governance bedeutet dabei weit mehr als Compliance. Sie schafft den Rahmen, in dem Innovation sicher und skalierbar stattfinden kann. Zentrale Fragen sind:

• Wer trägt Verantwortung für KI-gestützte Entscheidungen?
• Welche Daten dürfen verwendet werden?
• Wie werden Modelle überwacht und verbessert?
• Welche Kontrollmechanismen sind erforderlich?
• Wie lassen sich Sicherheitsanforderungen erfüllen?

Insbesondere in Produktionsumgebungen können Fehlentscheidungen erhebliche Auswirkungen auf Qualität, Sicherheit und Lieferfähigkeit haben. Unternehmen benötigen deshalb klare Leitplanken, ohne Innovationsgeschwindigkeit einzubüßen.

EY-Perspektive: KI als industrielles Betriebssystem

Aus Sicht von EY besteht der größte Fehler vieler Unternehmen darin, KI primär als Technologieprojekt zu betrachten. Die eigentliche Herausforderung liegt darin, eine Organisation zu schaffen, die KI nachhaltig nutzen, skalieren und steuern kann.

Industrial AI entwickelt sich zunehmend zu einem industriellen Betriebssystem. Sie verbindet Daten, Entscheidungen und operative Abläufe über Engineering, Produktion, Lieferkette und Unternehmensfunktionen hinweg. Die Wertschöpfung entsteht dort, wo Informationen aus unterschiedlichen Bereichen zusammengeführt und in bessere Entscheidungen übersetzt werden.

Der eigentliche Wettbewerbsvorteil entsteht daher nicht durch den ersten erfolgreichen KI-Use-Case. Er entsteht dann, wenn Unternehmen in der Lage sind, hunderte Anwendungsfälle kontrolliert, vertrauenswürdig und wirtschaftlich zu skalieren.

Von Industrial AI zu Agentic und Physical AI

Die Entwicklung steht erst am Anfang. Während heutige Systeme vor allem analysieren und unterstützen, übernehmen zukünftige Lösungen zunehmend eigenständige Aufgaben. Agentic AI kann Prozesse koordinieren, Entscheidungen vorbereiten und Abläufe aktiv steuern. In Kombination mit Physical AI entstehen Systeme, die nicht nur Informationen verarbeiten, sondern auch in der physischen Welt handeln. Die Einsatzmöglichkeiten reichen von intelligenter Produktionsplanung und automatisierter Qualitätssicherung bis hin zu autonomer Wartung und Logistik.

Damit steigen zugleich die Anforderungen an Governance, Transparenz und Verantwortlichkeiten. KI wird künftig nicht mehr nur Werkzeug sein, sondern integraler Bestandteil der operativen Leistungsfähigkeit.

Fazit: Nachhaltige KI-Einführung ist eine Managementaufgabe

Die industrielle Nutzung von KI entwickelt sich von einer Technologieinitiative zu einer strategischen Transformationsaufgabe auf Vorstandsebene.

Unternehmen müssen heute die Voraussetzungen schaffen, um KI sicher, skalierbar und wertschöpfend zu integrieren. Dazu gehören Daten, Plattformen, Governance, Kompetenzen und ein klares Zielbild für die zukünftige Wertschöpfung. Die nächste Phase der industriellen Transformation wird nicht von weiteren Pilotprojekten geprägt sein. Sie wird von Unternehmen bestimmt werden, die Industrial AI kontrolliert skalieren können, ohne Vertrauen, Transparenz und Steuerbarkeit zu verlieren.

Industrial AI entfaltet ihren größten Wert nicht im Experiment. Ihr größter Wert entsteht dann, wenn sie zu einem festen Bestandteil des industriellen Betriebssystems wird.

Autoren: 

Nikolaus Keuth ist Senior Manager im Bereich Industrial AI bei EY Österreich. Er bringt umfassende Erfahrung in der Produkt- und Lösungsverantwortung für Industrial AI und datenbasierte Plattformen mit. Außerdem entwickelte er globale Produktstrategien, führte skalierbare AI- und SaaS-Lösungen erfolgreich in den Markt ein und etablierte nachhaltige, wachstumsorientierte Geschäftsmodelle. 

Gerhard Schagerl ist Growth Lead im Industrial-AI-Team bei EY Österreich. Er verantwortet die Geschäftsentwicklung bei Industriekunden und treibt den Einsatz von KI-Anwendungen in Entwicklung, Fertigung und Betrieb voran.