Vier Voraussetzungen für KI in der Industrie

KI beschleunigt nur bestehende Abläufe: Vor dem Tool-Rollout muss die Industrie Prozesse klären, Wissen sichern und Governance schaffen.

Viele Unternehmen scheitern bei der KI-Einführung an falschen Prioritäten: Sie schulen Beschäftigte im Umgang mit Werkzeugen, bevor die organisatorischen Grundlagen geschaffen wurden. Der EAM-Softwareanbieter Ultimo nennt vier zentrale Schritte, die Industrieunternehmen vor dem eigentlichen Software-Rollout umsetzen müssen.

• Prozessuale Transparenz schaffen: Ein detailliertes Prozessmapping deckt Medienbrüche, ineffiziente Workflows und Wartezeiten auf. Da KI bestehende Abläufe lediglich beschleunigt, führen unstrukturierte Prozesse durch Automatisierung nur schneller zu Fehlern.
• Wissensengpässe auflösen: Kritisches Erfahrungswissen aus Instandhaltung und Service muss identifiziert, dokumentiert und digital strukturiert werden. Erst dann steht dieses Know-how KI-Systemen zur Verfügung und bleibt dem Unternehmen auch bei Renteneintritt erfahrener Kräfte erhalten.
• Gezielter Einsatz statt Breitband-Tools: Statt allgemeiner KI-Anwendungen für alltägliche Büroaufgaben sollte der Fokus auf spezifischen Workflows mit hohem Einsparpotenzial liegen – etwa bei repetitiven Recherchen oder standardisierten Dokumentationen.
• Governance und Qualitätssicherung etablieren: Klare Verantwortlichkeiten, verbindliche Regeln zur Datennutzung und permanente Qualitätskontrollen sind zwingend erforderlich. Um fehlerhafte Ausgaben im industriellen Betrieb zu vermeiden, muss die finale Überprüfung klar geregelt sein.

„Wer Künstliche Intelligenz erfolgreich einsetzen möchte, muss die Arbeitsabläufe zunächst genau kennen. Erst am Ende dieser Vorarbeiten steht die Befähigung der Mitarbeitenden.“

Berend Booms, Head of EAM Insights bei Ultimo

(red/Ultimo)