Lenze Antriebsbau : Vom Maschinenbauer zur KI-Organisation: Wie Lenze mit Tech-Tempo und Tokenbudgets umbaut

Moritz Belling hält wenig davon, die KI-Zukunft eines Industrieunternehmens an GPT, Claude, Gemini oder einem chinesischen Modell festzumachen. Der Director Transformation des Antriebs- und Automatisierungsspezialisten Lenze und Vertreter der vierten Generation der Eigentümerfamilie denkt bereits eine Ebene weiter. In fünf Jahren, glaubt er, könnten Tokens in Unternehmen ähnlich behandelt werden wie heute Mitarbeiterkapazitäten. „Genauso wie ich ein Personalbudget habe, könnte ich in fünf Jahren  ein Tokenbudget haben.“ Wo dieses Budget organisatorisch überhaupt liegen wird, sei noch offen. Nur eines hält Belling für unwahrscheinlich: dass KI dauerhaft als Anhängsel der klassischen IT behandelt werden kann.

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Das ist eine erstaunlich weitreichende Aussage für einen Maschinenbauzulieferer, dessen physischer Kern seit fast 80 Jahren aus Getrieben, Motoren, Frequenzumrichtern, Steuerungen und Automatisierungssystemen besteht. Lenze beschäftigt weltweit mehr als 3.200 Menschen und erzielte im Geschäftsjahr 2024/25 rund 678 Millionen Euro Umsatz. Das Unternehmen entwickelt an sechs internationalen Standorten und besitzt mit der Bremer encoway GmbH seit dem Jahr 2000 eine eigene Digitalisierungstochter.

Belling ist seit September 2025 operativ im Familienunternehmen. Zuvor war er Principal beim europäischen Venture-Capital-Haus Earlybird und davor Berater bei Boston Consulting Group. Er hat also nicht nur die Logik eines Maschinenbauers im Kopf, sondern jene der europäischen Tech- und Startup-Szene, in der Unternehmen innerhalb weniger Monate ganze Märkte betreten oder ihre Geschäftsmodelle neu schreiben. Genau deshalb verwendet er für die Geschwindigkeit, mit der Lenze KI angehen müsse, ein Wort, das in einem traditionsreichen Familienunternehmen ungewöhnlich klingt: „aggressiv“.

„Wir müssen heute viel, viel aggressiver in die KI gehen“, sagt Belling. Die massiven Infrastrukturinvestitionen in den USA und China würden dafür sorgen, dass sich der Technologiestack exponentiell weiterentwickle. Das Problem seien nicht die Modelle. „Was nicht so schnell da reinwächst, sind die Menschen, die es benutzen müssen.“ Mitarbeiter müsse man deshalb heute befähigen, obwohl viele Anwendungen technisch noch gar nicht vollständig ausgereift seien. Denn was im August nur zu 70 Prozent funktioniert, könne im November bereits produktionsreif sein.

Aus dieser Geschwindigkeit zieht Lenze die Konsequenz: Das Unternehmen versucht nicht, möglichst viele KI-Projekte gleichzeitig zu starten. Es schneidet radikal weg.

Belling, Annekatrin Konermann, Manager AI & Implementation, und Christoph Ranze, Geschäftsführer der Lenze-Digitalisierungstochter encoway, haben dafür einen AI Council aufgebaut. Er bringt das operative Geschäft und die neue KI-Welt in einem Gremium zusammen. Die Strategie unterscheidet interne Anwendungen zur Produktivitätssteigerung von externen Use Cases in Produkten und Kundensystemen. Dass Ranze dabei eine Schlüsselrolle spielt, ist kein Zufall. encoway ist seit 2000 Teil der Lenze-Welt, und Ranze gehört zu den Initiatoren des 2022 gemeinsam mit der Universität Bremen und dem Bremer Senat aufgebauten Digital Hub Industry. Der AI Council sortiert KI-Anwendungen nach zwei Fragen. Erstens: Wie strategisch wichtig ist ein Use Case für Lenze? Zweitens: Gibt es am Markt bereits eine ausreichend gute Lösung?

Ist eine Aufgabe wenig differenzierend und technologisch längst gelöst, will Lenze selbst praktisch keine Entwicklungsressourcen hineinstecken. Das Ziel: Nicht 20 Pilotprojekte, sondern ausgewählte, fokussierte strategische Hebel. Alles andere muss „good enough“ sein. Eine E-Mail schneller schreiben, Standardinformationen verdichten oder PowerPoint-Folien erzeugen, sollen Softwareanbieter lösen. „Dann beschäftigen wir uns damit nicht, dann lassen wir das die Microsofts und SAPs dieser Welt tun“, sagt Belling. Lenze müsse nicht jeden Tag nach dem nächsten perfekten E-Mail-Assistenten suchen. Für Anwendungsfälle von hoher strategischer Relevanz, für die kein externer Softwareanbieter jemals ein skalierbares Standardprodukt entwickeln wird, sucht Lenze Best-of-Breed-Anbieter und geht gezielt Partnerschaften ein.

Anders sieht es bei strategischen Themen wie Software- und Hardwareentwicklung aus. Hier setzt Lenze auf Eigenentwicklungen. Dazu gehört etwa die Frage, wie sich ein Lenze-Antrieb einfacher in eine Maschine integrieren und in Betrieb nehmen lässt oder wie das jahrzehntelang aufgebaute Engineeringwissen des Unternehmens automatisiert verfügbar wird. „Dafür wird es kein Unicorn der Welt geben, welches uns das baut“, sagt Belling. 

Während Lenze bei eigener Entwicklung selektiv vorgeht, ist der Anspruch bei der alltäglichen KI-Nutzung maximal. „KI an jedem digitalen Arbeitsplatz“, beschreibt Konermann das Ziel. Lenze hat dafür einen großen technologischen Schritt vollzogen und Mitarbeiter mit digitalen Arbeitsplätzen mit einer Vollversion von Microsoft Copilot ausgestattet. Das plakativste Beispiel kam unmittelbar nach einem konzernweiten KI-Kick-off. Ein älterer Produktmanager, bis dahin eher Anfänger bei generativer KI, rief sie am Morgen an. Er hatte eine Folie erstellt, für die er nach eigener Einschätzung normalerweise drei Stunden benötigt hätte. Mit Copilot brauchte er zehn Minuten. „Ein Prompt, guck mal“, habe er begeistert berichtet. Und Lenze setzt darauf, dass solche Erfolgserlebnisse viral werden. Der Produktmanager sollte seine Erfahrung nicht nur Konermann erzählen, sondern sie in einem Meeting mit weiteren 45 Mitarbeitern demonstrieren. Neben dem eigentlichen Inhalt der Folie sollte er zeigen, wie sie entstanden war. „Das ist der Weg, wie wir dieses Schwungrad am Laufen halten“, sagt Konermann.

In einem ingenieurs- und zahlengetriebenen Unternehmen existiert eine Gruppe intrinsisch motivierter Power User, die neue Modelle und Arbeitsweisen selbstständig testet. Lenze bezeichnet sie als AI Champions. Diese Nutzer sollen möglichst viele Freiheitsgrade erhalten. Für den größten Teil der Belegschaft ist nach Bellings und Konermanns Einschätzung jedoch das Gegenteil sinnvoll. Nicht jeder Mitarbeiter möchte drei Seiten Prompt schreiben. Nicht jeder will PowerPoint erklären, wo eine Textbox steht und welche Zahl rot dargestellt werden soll. Die Konsequenz ist eine differenzierte KI-Organisation. Die Champions bekommen Werkzeuge mit hohen Freiheitsgraden. Sie bauen robuste Prompts, Workflows und zunehmend Agenten. Für die breite Organisation werden daraus standardisierte Systeme, die mit sehr wenig Eingabe zuverlässig einen konkreten Task erledigen.

KI sei bei Lenze seit ungefähr drei Jahren präsent, sagt Belling. „Seit einem Jahr würde ich sagen, tun wir es richtig“. Davor sei vieles „schönes PowerPoint“ gewesen. Heute sei KI tägliches Arbeitswerkzeug. „Ich mache heute nichts mehr ohne KI. Gar nichts mehr. PowerPoint habe ich seit Wochen nicht mehr bedient“, sagt Belling.

Damit landet Lenze bei einer Budgetfrage, auf die das Unternehmen noch keine endgültige organisatorische Antwort hat. Belling widerspricht der einfachen These, dass KI zwangsläufig das IT-Budget erhöht. Die klassische IT müsse selbst produktiver werden. „IT-Budgets stehen heute unter enormem Druck““, sagt er. Gleichzeitig entstehe jedoch ein neuer großer Kostenblock. „Es kommt ein riesen Budgettopf hinzu und der ist meiner Meinung nach signifikant. Das haben wir heute noch gar nicht verstanden, wie signifikant der sein wird.“ Dieser Topf läuft gegen die erwarteten Produktivitätsgewinne der IT. Belling geht noch weiter. Tokenkosten könnten langfristig gar nicht in die IT gehören. „Liegen die Tokenbudgets dabei in der IT? Erhöht KI zwangsläufig das IT-Budget? "Ich würde sagen: Nein“, so Belling. Wenn eine Fachabteilung sich in Zukunft bei der Arbeit durch KI unterstützen lässt, ist die Nutzung maschineller Intelligenz wirtschaftlich eher "Produktionsfaktor der Fachabteilung" als eine IT-Infrastrukturkostenstelle. Seine Prognose: „Genauso wie ich ein Personalbudget habe, habe ich in fünf Jahren ein Tokenbudget", sagt Belling.

Ob das leistungsfähigste und wirtschaftlichste Modell künftig aus den USA, China oder Europa kommt, betrachtet Lenze nicht als Glaubensfrage. Und wer heute behaupte, zuverlässig zu wissen, wie der Markt in fünf oder zehn Jahren aussieht, sei für ihn „entweder kurzsichtig oder nicht seriös“. Mistral nennt er „ein tolles Unternehmen“. Belling hält wenig vom europäischen "Minderwertigkeitskomplex" gegenüber Silicon Valley und China. Sein Argument: Europa hat beim Bau der teuersten Foundation Models und der größten Rechenzentren Rückstand. "Das bedeutet aber nicht zwangsläufig, dass es beim wirtschaftlichen Nutzen von KI verliert", sagt er. Europa könne sein Kosten- und Produktivitätsproblem mit KI fundamental drehen, wenn Engineering- und Anwendungswissen plötzlich wesentlich günstiger skaliert werden können. "Wir können Wissen, Engineering, Anwendungsverständnis einfach wahnsinnig gut“, sagt er. 

Am schärfsten wird Bellings Transformationsverständnis bei der Frage, von wem ein deutscher Mittelständler lernen sollte. Wenn Kollegen ihm erzählen, sie hätten beim VDMA etwas über KI gehört, habe er eine Standardantwort. „Falscher Benchmark.“ Natürlich sei der Verband ein realistischer und wichtiger Referenzpunkt für Maschinenbauer. Wer jedoch ausschließlich schaut, was der industrielle Nachbar macht, riskiere, nur mit derselben Geschwindigkeit hinterherzulaufen. „Wir müssen so arbeiten wie ElevenLabs, Lovable und die Tech-Companies, die eben lernen, Produktivitätssprünge zu nehmen, von denen wir nur träumen können.“