Vom KI-Hype zur Umsetzungsrealität im Mittelstand
Ohne Daten keine KI – digitale Infrastruktur ist der Schlüssel zum Erfolg
Künstliche Intelligenz bleibt weiterhin DAS Trendthema, die Begeisterung ist ungebrochen. Das wurde auch Anfang April auf der Hannover Messe deutlich. Hier ist keine Messehalle ohne mindestens einen Stand mit dem Schwerpunktthema KI ausgekommen.
Und auch vor dem industriellen Mittelstand macht der Trend nicht Halt. Eine aktuelle Studie von VDMA und Strategy& zeigt, dass bspw. durch den Einsatz Generativer Künstlicher Intelligenz die Gewinnmarge im Maschinen- und Anlagenbau um bis zu 10,7 Prozentpunkte erhöht werden kann. Das ergäbe einen zusätzlichen Gewinn in Höhe von 28 Mrd. Euro für die Branche. Unternehmen, die sich im Angesicht von Fachkräftemangel Sorgen um ihre Produktivität und Profitabilität machen, sollten also dringend das Potenzial von Künstlicher Intelligenz für ihr Geschäft untersuchen.
In den vergangenen Wochen haben wir gezeigt, welche Potenziale für Mittelständler in KI-Anwendungen stecken. Von vorausschauender Maschinenwartung bis hin zu intelligenter Prozessoptimierung – die Möglichkeiten sind vielfältig. Viele Unternehmen stehen beim Thema KI noch ganz am Anfang, wollen aber zeitnah damit beginnen.
Dabei stellt sich eine entscheidende Frage: Wie kann man überhaupt sinnvoll mit KI starten? Die Antwort liegt in einem oft unterschätzten Bereich – der digitalen Infrastruktur.
1. Daten sind der Treibstoff für KI – Aber nicht jede Datenbasis bringt einen zuverlässig ans Ziel
In den letzten Jahren hat sich die Ansicht etabliert, dass Daten als wichtigste Ressource des 21. Jahrhunderts das Öl ablösen. Durch die zunehmende Nachfrage nach KI-Lösungen und deren Einsatz wird jetzt auch immer deutlicher, warum das so ist. KI-Systeme können nur so gut sein wie die Datengrundlage, mit der sie arbeiten. Unabhängig davon, welche Prozesse man im Unternehmen optimieren will – sei es Mustererkennung, Prognosen erstellen oder die Entscheidungsfindung zu unterstützen – für alle Vorgänge benötigt Künstliche Intelligenz eine große Menge an qualitativ hochwertigen, strukturierten Daten.
Auch KI-Agenten, die eigenständig Aufgaben ausführen, Entscheidungen vorbereiten oder sogar ganze Prozessketten automatisieren, benötigen eine fundierte und saubere Datengrundlage. Je besser die zugrunde liegenden Informationen strukturiert und kontextualisiert sind, desto effektiver können solche Agenten agieren – etwa im Kundenservice, bei der Angebotserstellung oder der Lieferkettenoptimierung. Der Nutzen liegt dabei nicht nur in schnelleren Abläufen oder besseren Ergebnissen, sondern vor allem auch in spürbaren Kosteneinsparungen. Denn intelligente Agenten können manuelle Aufgaben reduzieren, repetitive Tätigkeiten übernehmen und dadurch wertvolle Ressourcen freispielen – vorausgesetzt, die Datenbasis stimmt.
Und genau hier liegt häufig die Herausforderung:
Denn in der Praxis bedeutet das nicht nur, möglichst viele Daten zur Verfügung zu haben. Die Datenmenge ist für viele Unternehmen heute nicht mehr das Problem. Diese Daten müssen aber auch:
- zugänglich sein,
- standardisiert und aufbereitet,
- und systemübergreifend nutzbar.
Wir halten fest: Nicht die Datenmenge allein führt zum Erfolg, sondern deren Qualität. Ohne eine saubere Basis führt selbst der ambitionierteste KI-Ansatz ins Leere.
2. Die Realität im Mittelstand: Viel Potenzial, fehlende Strukturen
Gerade im industriellen Mittelstand ist die Ausgangslage oft komplex: Maschinenparks unterschiedlichster Generationen, gewachsene IT-Landschaften, Datensilos und manuelle Prozesse erschweren den Aufbau einer sauberen Datenbasis.
Zu den typischen Herausforderungen gehören die Folgenden:
- Es gibt keine zentrale Datenstrategie oder die Datenstrategie ist nicht in der Unternehmensstrategie verankert;
- Fehlende Vernetzung zwischen den genutzten Systemen;
- Inkompatible Formate und Datenstrukturen;
- Eingeschränkter Zugriff auf relevante Informationen.
Das Ergebnis: Obwohl ausreichend Daten vorliegen, bleiben diese oft ungenutzt – oder noch schlimmer – sie werden genutzt, führen aber zu Fehlinterpretationen und ineffizienten Prozessen.
3. Digitale Infrastruktur: Das Rückgrat für smarte Anwendungen
Bevor KI zum Einsatz kommt, muss die digitale Infrastruktur stimmen. Sie bildet das Rückgrat jeder datenbasierten Anwendung – von der einfachen Visualisierung bis hin zu automatisierten Entscheidungsprozessen.
Eine belastbare digitale Infrastruktur bedeutet:
- Systeme sind miteinander vernetzt (IT & OT);
- Daten werden kontinuierlich erfasst und gespeichert;
- Es existiert eine zentrale, skalierbare Datenplattform;
- Schnittstellen sorgen für reibungslosen Datenfluss.
Dabei geht es nicht nur um Technologie. Auch organisatorische Voraussetzungen – etwa Verantwortlichkeiten, Daten-Governance und eine übergreifende Digitalstrategie – spielen eine zentrale Rolle.
Fazit: Wer KI will, muss mit Infrastruktur starten
Die Begeisterung für KI ist berechtigt – sie kann echte Wettbewerbsvorteile schaffen. Doch ohne stabile digitale Grundlagen bleibt das Potenzial ungenutzt. Wer heute an KI denkt, sollte daher zuerst an Datenqualität, Systemintegration und Infrastruktur denken.
In den kommenden Wochen widmen wir uns genau dieser essenziellen Grundlage: Wie schaffen Unternehmen im industriellen Mittelstand eine digitale Infrastruktur, die sie zukunftsfähig macht – und bereit für den Einsatz von KI?