Industrial AI Woran KI-Initiativen in der industriellen Praxis oft scheitern

KI bietet Industriebetrieben einen hohen Mehrwert, doch viele Vorhaben scheitern. Oftmals bremsen Fallstricke die Projekte im Betriebsalltag aus. Hier fünf davon und wie Sie sie vermeiden.

Produktionsbetriebe gelten branchenübergreifend als eines der größten und vielversprechendsten Einsatzgebiete für Künstliche Intelligenz. Die theoretischen Möglichkeiten in der Industrie reichen von der vorausschauenden Instandhaltung bis hin zur automatisierten Qualitätssicherung. Dennoch zeigt die Realität in den Fabrikhallen oft ein vollkommen anderes Bild: Aufwand und Ertrag sowie Erwartungen und tatsächliche Ergebnisse von KI-Projekten stehen im Alltag häufig in einem krassen Missverhältnis. Viele ehrgeizige und kostenintensive Initiativen enden in einer Sackgasse, weil sie an den komplexen Tücken der betrieblichen Realität zerschellen.

Dafür gibt es eine Reihe von handfesten Gründen, die den produktiven Einsatz der scheinbar selbstdenkenden Algorithmen systematisch unterminieren. Der Softwareanbieter IFS hat dieses Phänomen im Detail analysiert und zeigt auf, welche charakteristischen Irrtümer und Fehlentscheidungen Unternehmen ausbremsen und wie Betriebe diese Barrieren erfolgreich überwinden, um KI aus dem Labor in die Werkhalle zu bringen.

1. Mangelhafte Datenqualität als fundamentale Schwachstelle

Die mit Abstand größte Schwachstelle bei nahezu allen KI-Projekten bildet die Qualität der zugrunde liegenden Daten. Typischerweise treffen Unternehmen auf fragmentierte Datenlandschaften, die historisch über viele Jahre gewachsen sind. Diese Informationen stammen aus unterschiedlichsten Quellen, sind unvollständig, untereinander nicht synchronisiert oder lassen Raum für unterschiedliche Interpretationen. Um diese Hürde zu nehmen, raten Experten dazu, KI-Projekte anfangs strikt auf einen selektierten Kern operativer Daten zu stützen, beispielsweise auf gezielte Parameter aus der Instandhaltung oder der Qualitätssicherung. Ausgehend von dieser soliden Basis lässt sich die Datenlage dann sukzessive optimieren.

2. Ängste und latente Ablehnung in der Belegschaft

Neben der Technik spielt der Faktor Mensch eine ebenso entscheidende Rolle. Ängste und latente Ablehnung begleiten unzählige KI-Projekte. Die Ursachen liegen oft in einer intransparenten Entscheidungslogik der Algorithmen, in der Angst vor Kontrollverlust oder in unklaren Auswirkungen auf die eigene berufliche Rolle. Führungskräfte unterschätzen diese Faktoren jedoch häufig und vernachlässigen die notwendigen Veränderungsprozesse. Erfolgreiche Überzeugungsarbeit erfordert es, Projekterfolge transparent zu machen. Künstliche Intelligenz findet in der Belegschaft genau dann Akzeptanz, wenn die Mitarbeiter den konkreten Nutzen erkennen und die Systeme verlässliche, hilfreiche Ergebnisse liefern.

3. Fehlende Zielvorgaben und ungeprüfte Geschäftsszenarien

Ein weiteres Problem stellt das Fehlen klarer Zielvorgaben und konkreter Anwendungsfälle dar. Viele Geschäftsszenarien erstellen Unternehmen lediglich, um eine anfängliche Investitionsentscheidung zu rechtfertigen. Nach dem Projektstart halten die Verantwortlichen diese Pläne jedoch weder aktiv nach, noch überprüfen sie die Annahmen mit realen Betriebsdaten. In der Praxis fehlen oft klar definierte Zielkennzahlen sowie ein kontinuierlicher Abgleich zwischen dem einst geplanten und dem tatsächlichen Nutzen. Ohne diese messbaren Größen bleibt der erwartete Erfolg eine bloße Annahme und entzieht sich jeder objektiven Bewertung.

4. Mangelnde Praxistauglichkeit abseits des Labors

Zudem klafft zwischen Laborbedingungen und dem harten Betriebsalltag oft eine gewaltige Lücke. Viele Pilotprojekte scheitern schlichtweg an der mangelnden Praxistauglichkeit. Unternehmen legen sie isoliert als Leuchtturmprojekte an, integrieren sie aber nicht in bestehende Systeme und etablierte Entscheidungsprozesse. Das führt dazu, dass Modelle zwar unter kontrollierten Bedingungen im Labor exzellente Vorhersagen treffen, im realen Betrieb jedoch unbrauchbar sind. Ursachen hierfür sind oft eine starke Abhängigkeit von wenigen Spezialisten, eine schlechte Nutzbarkeit für die Anwender oder die Tatsache, dass sich die Nutzung auf eine kleine Gruppe beschränkt.

5. Skalierungsblocker durch fehlende Governance

Schließlich erweisen sich fehlende verbindlicher Regelwerke als häufigste Blocker, wenn es um die unternehmensweite Skalierung von KI-Lösungen geht. Viele Betriebe starten ihre Initiativen rein projektgetrieben. Sie versäumen es, im Vorfeld klare Zuständigkeiten für kritische Aspekte wie die anhaltende Datenqualität, den dauerhaften Modellbetrieb oder die fachlichen Entscheidungen zu definieren. Auch Fragen der Haftung und der Compliance bleiben oft ungeklärt. Es fehlen eindeutige Verantwortlichkeiten, die sowohl die IT-Abteilung als auch die jeweiligen Fachbereiche in die Pflicht nehmen. Ebenso bedarf es einer fest definierten Arbeitsteilung zwischen Mensch und Maschine, die in funktionsübergreifenden Teams verankert ist.

„Erfolgreiche KI-Projekte zeichnen sich durch drei charakteristische Eigenschaften aus“, erklärt Sören Michl, VP AI Adoption bei IFS. „Sie sind erstens von Anfang an nicht als Experiment, sondern als produktivitätssteigerndes System angelegt, sie denken zweitens Prozesse neu, um KI bestmöglich zu nutzen, und sie integrieren drittens KI direkt in bestehende Workflows.“  (mc)

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