Wissen Sie, wo sie mit KI im Unternehmen skalieren können?
Das AIMRI Assessment zeigt faktenbasiert, wo skalierbarer Wert entsteht, und welche Voraussetzungen fehlen.
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Mehr Informationen6 Cluster, die den Unterschied machen.
Cluster 1: Skalierung stoppt ohne Strategie & Portfolio-Steuerung
Wer keine Strategie hat, dem hilft auch die beste Technologie nicht. In vielen Unternehmen entstehen Use Cases dort, wo Energie und Enthusiasmus vorhanden sind und nicht dort, wo der größte Wertbeitrag für das Unternehmen liegt.
Cluster 2: Fehlende Betriebsmodelle halten KI in Pilotprojekten fest
KI bleibt im Labor, solange die Organisation nicht mitgebaut wird. Viele KI-Programme produzieren beeindruckende Konzepte und Prototypen und scheitern dann an der Überführung in produktiven Betrieb. Der Grund liegt selten in der Technologie, sondern in einer strukturellen Lücke.
Cluster 3: Datenfundamente sind oft besser als ihre KI-Nutzung
Paradoxerweise sind die Datenfundamente vieler Industrieunternehmen besser als ihre tatsächliche AI-Nutzung vermuten lässt. Data Warehouses, Cloud-Plattformen und strukturierte Datenmodelle existieren doch die KI-Anwendung bleibt auch nach erheblichen Investitionen in diese Plattformen niedrig.
Cluster 4: Adaption fokussiert Quick Wins statt Kerntransformation
GenAI-Anwendungen für Wissensarbeit, Suche, Zusammenfassung und Übersetzung laufen oft schnell an und erzielen rasch Sichtbarkeit. Doch dieser Einstieg trübt den Blick für das eigentliche Ziel: die tiefe End-to-End-Optimierung von Geschäftsprozessen.
Cluster 5: Operation führen, während PLM & Supply Chain (oft) zurückliegen oder ungenutzt bleiben
KI-Initiativen in Industrieunternehmen konzentrieren sich häufig auf den Shopfloor und die unmittelbare Produktion. AIMRI-Analysen zeigen: PLM ist trotz guter digitaler Grundlagen häufig der am wenigsten AI-entwickelte Bereich, obwohl es hier erhebliches Potenzial gibt.
Cluster 6: Governance & KI spezifisches Change-Management hinken hinterher
Governance und Responsible AI werden in vielen Programmen nachträglich aufgesetzt als Reaktion auf Vorfälle oder regulatorische Anforderungen, statt als strukturelles Fundament von Anfang an. Parallel bleibt Change-Management zu generisch.
Fragen auf dem Weg zur KI-Reife.
Wir haben bereits in Cloud, Data Lake und erste KI-Tools investiert. Sind wir damit nicht schon „AI-ready"?
Nicht zwangsläufig. Genau das ist eine der häufigsten Fehleinschätzungen: Der entscheidende Unterschied liegt nicht in der Technologie, sondern in fünf Dimensionen – Strategie, Organisation, Daten-Governance, Governance/Responsible AI und produktiver Umsetzung. Die Datenfundamente vieler Industrieunternehmen sind sogar oft besser als ihre tatsächliche KI-Nutzung; der blinde Fleck liegt zwischen vorhandener Infrastruktur und echter Skalierung.
Unsere Piloten laufen gut – warum kommen wir trotzdem nicht in die Fläche?
Weil Piloten in einem geschützten Umfeld stattfinden: motiviertes Team, begrenzter Scope, erlaubter Sonderaufwand. Die Skalierung scheitert dann nicht an der KI selbst, sondern an fehlender Industrialisierung – unklarem Ownership, fehlenden Business-KPIs, undefinierten Betriebsprozessen und lückenhafter Governance. KI bleibt im Labor, solange das Operating Model nicht mitgebaut wird.
Wo sollten wir konkret anfangen, wenn wir schnell wirksame Ergebnisse sehen wollen?
Nicht zwingend dort, wo alle hinschauen – also auf dem Shopfloor. Supply Chain und PLM bieten typischerweise strukturiertere Datenbestände, klarere Standards und kürzere Skalierungspfade. In der Supply Chain wirken Hebel wie Lieferanten-Scanning, Bedarfsprognosen und schnellere Beschaffungsentscheidungen direkt auf die Kapitalbindung – also nicht nur Effizienz, sondern messbarer Cash-Effekt. Den Aufbaupfad Richtung Produktion plant man parallel und mit langem Atem.
Warum ist gerade die Produktion so anspruchsvoll, wenn sie doch das Herz der Wertschöpfung ist?
Weil sie strukturell am schwierigsten zu skalieren ist: historisch gewachsene, kundenspezifische Umgebungen mit heterogenen Maschinenparks, variierender Datentiefe und lokal optimierten Prozessen erschweren reproduzierbare Lösungen. Nicht jeder Use Case z.B.: Predictive Maintenance rechnet sich in jedem Kontext. Hier braucht es einen mehrjährigen Aufbaupfad mit Daten, standardisierten Schnittstellen und klaren Verantwortlichkeiten.
Sollten wir weiter auf Digital Twins setzen oder gibt es einen besseren Weg?
Das Whitepaper sieht einen Paradigmenwechsel. Komplexe Digital-Twin-Konstrukte stehen mit ihren hohen Modellierungs-, Integrations- und Pflegekosten zunehmend in keinem wirtschaftlichen Verhältnis mehr zum Nutzen, besonders in heterogenen Produktionsumgebungen. Flexible KI-Agenten lassen sich schneller integrieren, iterativ verbessern und früher produktiv einsetzen. Voraussetzung bleibt: Governance und Operating Model müssen von Anfang an geklärt sein.
Was sind die ersten Schritte, die wir als Führungsteam jetzt entscheiden müssen?
Drei Entscheidungen stehen auf der CEO-Agenda: Erstens KI als Business begreifen und drei bis fünf Ergebnis-KPIs definieren (Kosten, Cash, Qualität, Risiko, Time-to-Market). Wer das nicht klar beantworten kann, sollte noch nicht investieren. Zweitens KI als Portfolio führen, mit Klarheit über die Startpunkte. Drittens Skalierung industrialisieren über Operating Model, Daten, Governance und Betrieb. Der erste Schritt ist dabei kein Tool, sondern Klarheit über den eigenen Reifegrad.
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