Unternehmen sichern ihre Budgets für physische KI und treiben den unternehmensweiten Rollout konsequent voran.
77 Prozent der Befragten erwarten die größten Veränderungen in der Lagerhaltung, gefolgt von der Montage und der Fertigung (75 Prozent).
42 Prozent der Betriebe setzen die Technologie gezielt zur Entlastung und zum Schutz der Belegschaft in Gefahrenbereichen ein.

Tata Consultancy Services (TCS) hat die Ergebnisse des »Future-Ready Manufacturing: TCS Physical AI Readiness Report 2026« veröffentlicht – einer Umfrage unter 300 Führungskräften aus nordamerikanischen und europäischen Industrieunternehmen aus dem März und April 2026 [1].

Der Report zeigt einen klaren Trend: Unternehmen investieren nicht mehr nur in einzelne, isolierte Automatisierungsprojekte. Der Schwerpunkt verlagert sich stattdessen auf umfassende Ökosysteme für physische KI. Eine weitere zentrale Erkenntnis ist, dass die Industrie die Technologie als eine mitarbeiterzentrierte Transformation begreift: ihr Einsatz zielt im Sinne eines kollaborativen Betriebsmodells (Mensch + KI) darauf ab, die Sicherheit, Effizienz und Produktivität der Belegschaft zu steigern.

Die wichtigsten Ergebnisse im Überblick:

Langfristige Investitionsbereitschaft:
Kein einziges der befragten Unternehmen plant, das Budget für physische KI zu kürzen; 26 % wollen die Ausgaben sogar steigern. Statt auf schnelle Erfolge bei Pilotprojekten setzen die Betriebe auf eine nachhaltige Transformation und planen längere Amortisationszeiten ein.
Logistik im Fokus der Transformation:
77 % der Befragten rechnen mit signifikanten oder transformativen Effekten in der Lagerhaltung. Dicht dahinter folgen die Bereiche Montage und Fertigung (75 %) sowie Transport und Materialfluss (72 %).
Sicherheit und Entlastung für den Menschen:
42 % der Hersteller erwarten eine spürbare Unterstützung der Belegschaft durch physische KI. Die Technologie soll die Sicherheit erhöhen und das Personal in komplexen, gefährlichen oder monotonen Arbeitsumgebungen entlasten.
Frühe Phase mit klarem Fahrplan:
Aktuell befinden sich 68 % der Unternehmen noch in der Erprobungsphase oder vor der Implementierung. Als wesentliche Voraussetzungen für den breiten Rollout gelten die Integration von Altsystemen, der Aufbau der Dateninfrastruktur sowie gezielte Schulungen für Mitarbeiter.
Herausforderung Governance:
44 % der Befragten berichten von unklaren oder fehlenden Verantwortlichkeiten bei Systemausfällen der physischen KI. Zudem sehen sich 40 % nicht ausreichend auf kommende regulatorische Vorgaben vorbereitet – ein Bereich, der im Zuge der beschleunigten Einführung an Bedeutung gewinnen wird.

Gleichzeitig beleuchtet die Studie, wie sich Betriebe auf den großflächigen Einsatz physischer KI in Fabriken, Lagern, Logistiknetzwerken, der Instandhaltung und der Qualitätskontrolle vorbereiten. Auf dieser Basis liefert der Report Einblicke in strategische Ansätze, bestehende Hürden und künftige Potenziale bei der unternehmensweiten Einführung. Anupam Singhal, President, Manufacturing bei TCS, erklärte: »Physische KI bringt Intelligenz vom Bildschirm direkt in die Werkshalle, wo Maschinen ihre Umgebung wahrnehmen, sich anpassen und in Echtzeit agieren. Wer diese Technologie erfolgreich skaliert, wird die nächste Ära der Industrie prägen. Der TCS-Ansatz ,Infrastructure to Intelligence‘ befähigt Unternehmen dazu, diese Transformation anzuführen. Da alle Befragten ihre Investitionen halten oder ausbauen, ist die Richtung vorgegeben: hin zu resilienteren, anpassungsfähigeren und zukunftsfähigen Betrieben.«

[1] https://www.tcs.com/content/dam/global-tcs/en/pdfs/what-we-do/industries/manufacturing/physical-ai-in-manufacturing.pdf

Management Summary

Der TCS-Report basiert auf einer Befragung von 300 Führungskräften aus Industrieunternehmen in Nordamerika und Europa. Vertreten waren unter anderem die Branchen Automobil, Luft- und Raumfahrt sowie Verteidigung, Elektronik und Hightech, Maschinen- und Anlagenbau sowie Prozessfertigung.

Die Fertigungsindustrie tritt in eine entscheidende Phase technologischer Transformation ein, in der physische KI zu einem zentralen Wegbereiter künftiger operativer Exzellenz wird. Anders als bei der breiteren Einführung digitaler KI steht der Sektor jedoch noch am Anfang, das volle Potenzial dieser Technologie auszuschöpfen. Die Umfrage zeigt ein Umfeld, das von großem Ehrgeiz, aber zugleich vorsichtiger Umsetzung geprägt ist.

Die zentrale Spannung besteht nicht zwischen Befürwortern und Skeptikern, sondern zwischen Ambition und Umsetzungsreife. Hersteller erkennen zunehmend das Potenzial von Maschinen, die ihre Umgebung wahrnehmen, schlussfolgern und in der physischen Welt handeln können. Deutlich weniger Unternehmen verfügen jedoch bereits über die Grundlagen, um solche Systeme wiederholt und sicher im Betrieb einzusetzen.

Trotz wachsender strategischer Bedeutung steckt die Einführung noch in den Anfängen: 68 Prozent der Hersteller setzen physische KI entweder noch nicht ein oder befinden sich weiterhin in experimentellen Phasen. Diese Lücke zwischen Erprobung und Skalierung ist die zentrale Erkenntnis des Reports. Physische KI schreitet voran, doch technische Machbarkeit allein genügt nicht. Die Integration in operative Systeme, vertrauenswürdige Daten, Kompetenzen der Belegschaft und klare Governance werden darüber entscheiden, welche Pilotprojekte zu dauerhaften Geschäftsfähigkeiten werden.

Die wichtigsten Herausforderungen sind eher struktureller als finanzieller Natur. Die Integration von Altsystemen, Qualifikationslücken in der Belegschaft und eine unzureichende Dateninfrastruktur erweisen sich als größte Hindernisse für die Skalierung physischer KI. Diese grundlegenden Einschränkungen unterstreichen eine zentrale Wahrheit: Erfolg mit physischer KI hängt weniger vom Erwerb fortschrittlicher Technologien ab als vom Aufbau des organisatorischen und technischen Ökosystems, das diese Technologien tragen kann.

Gleichzeitig schaffen Lücken bei Governance und Compliance neue Formen der Risikobelastung, insbesondere wenn physische KI-Systeme beginnen, reale Betriebsabläufe zu beeinflussen. Zusammen mit längeren ROI-Zeiträumen zwingt dies Hersteller dazu, traditionelle Investitionsmodelle zu überdenken und geduldigere, langfristig ausgerichtete Wertmodelle zu verfolgen.

Der vorsichtige Umgang des Sektors mit Autonomie spiegelt seine inhärente Risikosensibilität wider. Hersteller priorisieren kontrollierte Einführung und Unterstützung gegenüber vollständiger Automatisierung; ihre Personalstrategien sind stärker auf Zusammenarbeit als auf Ersatz ausgerichtet. Dies bestätigt ein menschenzentriertes Einführungsmodell, bei dem physische KI Entscheidungsprozesse verbessert, statt sie zu verdrängen.

Mit Blick nach vorn werden die nächsten drei bis fünf Jahre entscheidend sein. Ermutigend ist, dass die Investitionsdynamik stark bleibt: Kein Hersteller plant, die Ausgaben zu senken, und 26 Prozent wollen sie erhöhen. Der Weg zur Wertrealisierung erfordert jedoch eine Verschiebung des Fokus – weg von isolierten Experimenten hin zu unternehmensweiter Befähigung durch Modernisierung der Infrastruktur, reifere Governance und eine vorbereitete Belegschaft.

Die nächste Phase wird daher weniger durch einzelne Technologietests geprägt sein als durch unternehmensweite Befähigung. Hersteller, die ihr operatives Umfeld modernisieren und gleichzeitig wertstarke Anwendungsfälle erproben, werden besser positioniert sein, schneller voranzukommen, sobald die Technologie weiter reift.

Die zentrale Erkenntnis ist klar: Die Skalierung physischer KI ist im Kern eine organisatorische Transformationsaufgabe – nicht nur eine technologische. Hersteller, die Technologieinvestitionen mit struktureller Umsetzungsreife verbinden, werden den Übergang anführen und den Maßstab für Wettbewerbsfähigkeit im kommenden Jahrzehnt setzen.

Partnerschaft mit Google Cloud

Der vorliegende Report knüpft an die Kooperation von TCS mit Google Cloud an und folgt auf die Eröffnung des TCS Physical AI Gemini Experience Center in Troy, Michigan, im März 2026. Diese Einrichtung unterstützt Hersteller dabei, Anwendungsfälle physischer KI für Arbeitsschutz, Qualität und Betriebseffizienz zu untersuchen, zu testen und zu skalieren.

Ziel der Zusammenarbeit von TCS und Google Cloud ist es, Industrieunternehmen beim Übergang von experimentellen Pilotprojekten zur unternehmensweiten Nutzung physischer KI zu unterstützen.

Kevin Ichhpurani, President, Global Partner Ecosystem bei Google Cloud, sagte: »Physische KI führt die Fertigung weg von rein digitalen Erkenntnissen und hin zu autonomem Handeln in der realen Welt. Durch unsere Partnerschaft mit TCS bringen wir die multimodale Logik von Gemini in die Werkshalle. Roboter und Systeme können so in komplexen industriellen Umgebungen sicher und intelligent agieren.«

Zusätzlich bietet der TCS Physical AI Blueprint einen ganzheitlichen Rahmen für die technische Umsetzung. Das Framework integriert KI-gestützte vierbeinige sowie humanoide Robotik mit fortschrittlicher Sensorik, Edge-Intelligence und sicherer Cloud-Orchestrierung. Unternehmen erhalten dadurch präzise Betriebsdaten in Echtzeit und eine verlässliche Basis für autonome Entscheidungen.

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