KI-Readiness in der Industrie: Transparente Prozesse, gesichertes Wissen, priorisierte Use Cases und klare Governance bilden die Basis. Illustration Absmeier foto ki

KI-Erfolg beginnt nicht mit Prompt-Trainings, sondern mit sauberer Vorarbeit: Industrieunternehmen müssen zunächst Prozesse transparent machen, kritisches Erfahrungswissen sichern, wertstiftende Anwendungsfälle priorisieren und eine belastbare Governance etablieren. Erst dann werden digitale Assistenten zum produktiven Werkzeug – statt ineffiziente Abläufe nur schneller zu machen.

Management Summary

Prozesse vor Tools: Prozessmapping deckt Medienbrüche, Wartezeiten und administrative Lasten auf – und verhindert, dass KI schlechte Abläufe lediglich beschleunigt.
Wissen systematisch sichern: Implizites Erfahrungswissen muss identifiziert, dokumentiert und strukturiert werden, damit digitale Assistenten verlässliche Antworten liefern.
Use Cases nach Wert priorisieren: Repetitive Tätigkeiten, Recherche und standardisierte Dokumentation bieten meist den schnellsten messbaren Nutzen.
Governance von Beginn an: Verantwortlichkeiten, zulässige Daten, Qualitätskontrollen und Aktualisierungspflichten gehören in jedes KI-Vorhaben.
Befähigung kommt zuletzt: Schulungen entfalten erst dann Wirkung, wenn Prozesse, Wissensbasis, Anwendungsfälle und Sicherheitsrahmen belastbar stehen.

Viele Unternehmen zäumen das KI-Pferd von hinten auf. So schulen sie ihre Mitarbeitenden beispielsweise im Umgang mit digitalen Assistenten, bevor diese überhaupt sinnvoll arbeiten können. Ultimo, ein Anbieter von KI-erweitertem Enterprise Asset Management (EAM), nennt vier Hausaufgaben, die die Industrie vor dem Roll-out erledigen muss.

Generative KI (GenAI) ist in den allermeisten Branchen angekommen. Von der Fertigung über die Logistik und das Gesundheitswesen bis hin zur Versorgungswirtschaft investieren Unternehmen Millionenbeträge in KI-Schulungen und Prompt-Engineering-Workshops. Ein sinnvolles Unterfangen, das allerdings erst dann wirklichen Mehrwert generiert, wenn die richtigen Voraussetzungen geschaffen wurden. Die finden aber nicht auf Ebene der Mitarbeitenden statt, sondern darüber. Für Unternehmen gilt es laut Ultimo daher, die folgenden vier Hausaufgaben zu erledigen.

Hausaufgabe Nummer 1: Prozessuale Transparenz schaffen

Jede KI-Initiative beginnt weit vor der ersten Schulung. Der erste Schritt ist in diesem Zusammenhang zugleich der wichtigste: Die Herstellung von absoluter Transparenz. Unternehmen müssen ihre eigenen Prozesse bis ins Detail verstehen, denn erst wenn nachvollziehbar ist, wie Arbeit tatsächlich vom Auftragseingang bis zum Abschluss abläuft, lassen sich sinnvolle Einsatzmöglichkeiten für KI identifizieren. Die gängigste Methode dafür ist detailliertes Prozessmapping. Es macht sichtbar, welche Tätigkeiten sich regelmäßig wiederholen, wo Medienbrüche oder Wartezeiten entstehen und an welchen Stellen Mitarbeitende unverhältnismäßig viel Zeit für administrative Aufgaben aufwenden. Gleichzeitig macht es ineffiziente Workflows sichtbar, die häufig über Jahre gewachsen sind. Diese Transparenz herzustellen, hilft Unternehmen nicht nur bei ihren Ambitionen im Hinblick auf die KI-Implementierung. Oft schaffen sie es auch, Abläufe durch Prozessoptimierung zu verbessern. Das ist insofern besonders wichtig, da Künstliche Intelligenz nur bestehende Workflows beschleunigt. Sind diese suboptimal, sperrig und ineffizient, scheitern sie nur schneller.

Hausaufgabe Nummer 2: Wissensengpässe identifizieren

In vielen Industrieunternehmen hängt kritisches Wissen noch immer von einzelnen Personen ab: Erfahrene Mitarbeitende aus der Instandhaltung kennen beispielsweise typische Fehlerbilder aus jahrelanger Praxis. Welche Ersatzteile bei bestimmten Anlagen bevorzugt ausfallen, wissen hingegen Servicetechniker aus ihrer Erfahrung. Für Unternehmen ist dieses implizite Wissen eine wahre Goldgrube, die leider nur schwer oder im schlimmsten Fall gar nicht zugänglich ist. Um es für die KI bereitzustellen, müssen Unternehmen es zunächst identifizieren, dokumentieren und in geeigneter Form aufbereiten. Erst dann sind sie in der Lage, digitale Assistenten zu entwickeln, die Mitarbeitende zuverlässig unterstützen und Wissen unabhängig von einzelnen Personen verfügbar machen. Ein ebenfalls nicht zu unterschätzender Nebeneffekt ist, dass das Risiko von Wissensverlust durch das Ausscheiden erfahrener Beschäftigter sinkt. Das Know-how bleibt somit beispielsweise auch nach dem Renteneintritt im Unternehmen.

Hausaufgabe Nummer 3: KI gezielt einsetzen

Eine KI-Strategie wird nicht durch einen möglichst vollumfänglichen Zugriff aller Mitarbeitenden auf KI-Tools erfolgreich. Viel entscheidender ist deren gezielter Einsatz. Statt allgemeine Anwendungen wie das Verfassen von E-Mails oder das Zusammenfassen von Dokumenten in den Mittelpunkt zu stellen, sollten Unternehmen ihre Prozesse daher systematisch im Hinblick auf Aufgaben mit hohem Automatisierungs- und Entlastungspotenzial analysieren. Größtes Potenzial herrscht in der Regel bei repetitiven Tätigkeiten, zeitaufwendigen Recherchen oder standardisierten Dokumentationsprozessen. Priorisieren Unternehmen diese Anwendungsfälle nach ihrem geschäftlichen Mehrwert und ihrer Umsetzbarkeit, entstehen Projekte mit messbaren Ergebnissen. Auf diese Weise entwickelt sich KI zu einem Instrument, das der Verbesserung konkreter Geschäftsprozesse dient, und erhebt sich über den Status eines weiteren digitalen Werkzeugs hinweg.

Hausaufgabe Nummer 4: Sicherheit von Anfang an etablieren

Die Bereitstellung einer bestimmten Anwendung markiert nicht das Ende einer erfolgreichen KI-Einführung. Auch digitale Assistenten benötigen beispielsweise klare Verantwortlichkeiten und Nachsorge wie jede andere geschäftskritische Lösung. Deshalb sollten Unternehmen für jede KI-Anwendung festlegen, wer die Qualität der Ergebnisse überwacht, Inhalte aktualisiert und die kontinuierliche Weiterentwicklung steuert. Ergänzend dazu schaffen verbindliche Governance-Regeln Transparenz darüber, welche Daten die KI verwenden darf, wie die Mitarbeitenden die Ergebnisse überprüfen können und welche Qualitätsstandards herrschen. Gerade in industriellen Umgebungen, in denen fehlerhafte Informationen erhebliche wirtschaftliche oder sicherheitsrelevante Folgen haben können, sind klare Zuständigkeiten unverzichtbar. Erst wenn Verantwortung, Qualitätskontrolle und kontinuierliche Verbesserung fest im Unternehmen verankert sind, entfaltet KI ihren Nutzen dauerhaft und schafft das notwendige Vertrauen bei den Mitarbeitenden.

»Der größte Fehler, den Unternehmen bei der Einführung von KI machen können, ist es, KI als reines Schulungsprojekt zu sehen«, warnt Berend Booms, Head of EAM Insights bei Ultimo. »Wer Künstliche Intelligenz erfolgreich einsetzen möchte, um Prozesse zu entschlacken und Workflows möglichst weitreichend zu automatisieren, muss die Arbeitsabläufe zunächst einmal kennen und darauf aufbauend die weiteren Schritte durchführen, an deren Ende erst die Befähigung der Mitarbeitenden steht. Nur Unternehmen, die ihre KI-Hausaufgaben gemacht haben, werden mit ihrer Initiative Erfolg haben.«

Berend Booms, Head of EAM Insights bei Ultimo

FAQ: KI-Einführung in der Industrie

Warum sollten Unternehmen nicht mit KI-Schulungen beginnen?
Weil Mitarbeitende erst dann produktiv mit KI arbeiten können, wenn Prozesse, Daten, Wissen und Verantwortlichkeiten klar definiert sind.
Was ist der erste Schritt einer belastbaren KI-Initiative?
Ein detailliertes Prozessmapping. Es zeigt, wie Arbeit tatsächlich abläuft und wo Automatisierung echten Nutzen stiften kann.
Welche Prozesse eignen sich besonders für KI?
Vor allem repetitive, regelbasierte und zeitintensive Aufgaben sowie Recherchen und standardisierte Dokumentationsprozesse.
Warum ist implizites Erfahrungswissen so wichtig?
Es enthält praxisnahe Zusammenhänge, Fehlerbilder und Lösungswege, die häufig nicht in Systemen oder Handbüchern dokumentiert sind.
Wie lässt sich dieses Wissen für KI nutzbar machen?
Unternehmen müssen es systematisch erfassen, validieren, strukturieren und regelmäßig aktualisieren.
Wie werden KI-Anwendungsfälle priorisiert?
Nach Geschäftswert, Umsetzbarkeit, Datenverfügbarkeit, Risiko und der erwarteten Entlastung im operativen Alltag.
Welche Rolle spielt Enterprise Asset Management?
EAM-Systeme bündeln Anlagen-, Wartungs- und Prozessdaten und schaffen damit eine wichtige Grundlage für kontextbezogene KI-Unterstützung.
Was gehört zu einer wirksamen KI-Governance?
Klare Zuständigkeiten, Datenregeln, Qualitätsstandards, Prüfprozesse, Dokumentation und ein verbindlicher Verbesserungszyklus.
Wie wird die Qualität von KI-Ergebnissen gesichert?
Durch fachliche Prüfung, definierte Freigaben, Messgrößen, Feedbackschleifen und die kontinuierliche Pflege der zugrunde liegenden Inhalte.
Wann ist der richtige Zeitpunkt für Schulungen?
Wenn der konkrete Anwendungsfall einsatzbereit ist, Regeln und Verantwortlichkeiten feststehen und die Mitarbeitenden den Nutzen im Arbeitsprozess nachvollziehen können.

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