KI-Potenziale in der Fertigung: Welche Use Cases laufen bereits – und was rechnet sich?

Zwischen Hype und handfestem Impact: Wo steht KI im Manufacturing?

Ein Montagmorgen bei einem mittelständischen Maschinenbauer: Ein Zulieferer meldet Verzug bei einem Bauteil. Ein Eilauftrag drängt in die Pipeline. Zwei weitere Aufträge konkurrieren um dieselbe Maschine. Eine Mitarbeiterin gleicht die Lage in mehreren Excel-Tabellen ab, telefoniert mit der Produktion und trifft eine Entscheidung, die in zwei Stunden schon wieder überholt ist. Szenen wie diese gehören in vielen Fertigungsunternehmen zum Betriebsalltag. Und genau bei solchen Herausforderungen verspricht Künstliche Intelligenz Abhilfe.

Schon heute rangiert KI in der Fertigungsbranche auf Platz 1 der wichtigsten Technologien, so ein zentrales Ergebnis im Digital Excellence Outlook 2026* von Handelsblatt Research Institute und valantic. Rund 82 Prozent der Studienbefragten sind überzeugt, dass KI bis 2030 der relevanteste Technologie-Trend ist.

KI-Potenziale sind erkannt, aber Prioritäten unklar

Die Hoffnungen sind groß. Doch zwischen Ambition und produktivem KI-Einsatz klafft eine deutliche Lücke: Obwohl die Hälfte der Fertigungsunternehmen KI als zentralen Strategiebaustein sieht, setzen bislang nur 41 Prozent die Technologie umfassend und strategisch ein. Die Mehrheit experimentiert mit einzelnen Pilotprojekten in isolierten Abteilungen.

Diese Realität spiegelt sich auch in unseren Gesprächen mit Kunden und Entscheidungsträgern der Branche wider. Die Frage lautet kaum mehr „Was kann KI?“, sondern „Wo sollten wir anfangen, damit sich KI wirklich rechnet?“

Die folgende Einschätzung ordnet zentrale Erkenntnisse der Studie ein und priorisiert KI-Anwendungen, deren Nutzen den Aufwand schon heute rechtfertigen.

Wo lohnt sich KI für die Fertigungsindustrie?

Gleich vorweg: Die Prioritäten von Fertigungsunternehmen weichen in der Studie deutlich von denen des untersuchten Gesamtmarkts ab. Der klare Fokus im produzierenden Gewerbe liegt bei operativen und produktzentrierten Use Cases. Vier Bereiche, in denen sich die stärksten KI-Potenziale abzeichnen:

Warum KI-Reife wichtiger ist als das Modell

Der stärkste Befund der Studie betrifft nicht einzelne Use Cases, sondern den KI-Reifegrad der Unternehmen. Je nachdem, wie tief die Technologie in einer Organisation integriert und verankert ist, kann sie ganz unterschiedliche Ergebnisse liefern.

Bislang bescheinigen sich nur 30 Prozent der befragten Produzenten laut Selbsteinschätzung eine hohe KI-Reife – deutlich weniger als der Gesamtmarkt mit durchschnittlich 36 Prozent. Doch bei diesen wenigen Vorreitern wird das KI-Potenzial besonders greifbar:

Sie verzeichnen in rund 82 Prozent der Fälle einen Zeitgewinn, 76 Prozent Qualitätsverbesserungen im Ergebnis und 73 Prozent Effizienzsteigerung. Bei Unternehmen, die im experimentierenden Mittelfeld verharren, sinken diese Angaben auf rund 66 Prozent (Zeit), 68 Prozent (Qualität) und 69 Prozent (Effizienz).

Der branchenweite Durchschnitt wird durch das große Mittelfeld nach unten gezogen. Darin steckt die eigentliche Erkenntnis: Über den Erfolg entscheidet nicht das KI-Modell, sondern die KI-Readiness der Organisation. Daten, Prozesse, Rollen und klare Verantwortlichkeiten müssen für KI vorbereitet sein.

Wo der Hype dem Nutzen vorauseilt

Drei Erkenntnisse aus der Studie müssen in dieser ganzheitlichen Einordnung ebenfalls erwähnt werden:

• KI in Software und Analytik dominiert und ist auch im Manufacturing weiter verbreitet als in Hardware und physischen Systemen. Die vermeintlich naheliegendsten und margenrelevantesten KI-Anwendungen in der Fertigungsbranche – Robotik und smarte, autonome Produkte – landen in der Relevanzbewertung erst an dritter Stelle, im Einsatz sogar auf Platz 4.
• Governance, Datenmanagement und integrierte Kontrollmechanismen sind unabdingbar, um KI-Potenziale effektiv auszuschöpfen. 82 Prozent der befragten Industrieführer erwarten, dass Firmen, die in ethische, transparente und gut steuerbare KI investieren, jene überholen, die nur auf Tempo und Automatisierung setzen.
• Der Hype zieht vorbei, wo der Nutzen nicht messbar ist. 68 Prozent der Befragten rechnen damit, dass der KI-Investitionsboom vor 2030 endet, wenn kein geschäftlicher Mehrwert erkennbar ist.

Wie bringt das nächste KI-Projekt messbare Ergebnisse?

Die Lücke zwischen Anspruch und Wirklichkeit liegt nicht an Grenzen der Technologie. Sie resultiert aus strukturellen Engpässen: der Tiefe der Integration, der Priorisierung und Entscheidungskompetenz in Organisationen.

Drei Learnings aus der Studie, die sich auch in realen KI-Projekten bewährt haben:

1. Klein und konkret starten
   Ein analytisch priorisierter Use Case mit quantifizierbarem Ergebnis schlägt das ambitionierte Großprojekt. Quick Wins in den ersten 30 Tagen schaffen Vertrauen und lockern Budgets für die nächsten Schritte.
2. Datenbasis vor Modell
   Eine qualitätsgesicherte, vertrauenswürdige Datengrundlage ist der entscheidende Erfolgsfaktor. 78 Prozent der Industrieunternehmen erwarten, dass Datenqualität bis 2030 wichtiger sein wird als die reine KI-Modellleistung.
3. Teams einbinden
   Akzeptanz entsteht nicht durch Theorie, sondern durch Beteiligung. Mitarbeitende werden zu Entscheidungsarchitekten, die KI lenken, Ergebnisse interpretieren und Vorschläge einordnen, statt Daten zu pflegen.

Key Learning für die Fertigungsindustrie: KI-Readiness entscheidet

Die KI-Modelle sind reif, viele Anwendungen im Einsatz erprobt und Erfolgsbeispiele bei Vorreitern der Branche zeigen, dass der Übergang vom Pilotprojekt in den produktiven Regelbetrieb längst machbar ist. Was zählt: nicht dem lautesten Trend nachjagen, sondern analysieren und ehrlich abwägen, welcher Use Case mit der vorhandenen Datenlage, den internen Ressourcen und KI-Kompetenzen vereinbar ist, um es aus der Experimentierphase heraus in den produktiv skalierbaren Einsatz zu schaffen.

*Die Ergebnisse im Digital Excellence Outlook 2026, den valantic in Kooperation mit dem Handelsblatt Research Institute veröffentlicht hat, basieren auf einer quantitativen Befragung von mehr als 1.000 Führungskräften von Unternehmen der DACH-Region, darunter 312 Verantwortliche aus der Fertigungs- und Produktionsbranche, ergänzt durch qualitative Tiefeninterviews mit C-Level-Stimmen internationaler Konzerne.