Whitepaper · 08. Juli 2025 · 1,60 MB
Generative KI in der industriellen Wertschöpfung
Use-Cases, Reifegrade und Investitionsentscheidungen für den Einsatz generativer KI in Entwicklung, Produktion und Aftersales.
Key Findings
Die wichtigsten Erkenntnisse der Studie
- 01
Pilot-zu-Skalierung bleibt Bruchstelle
Der Sprung von einzelnen KI-Piloten zur produktiven Skalierung gelingt nur einem Bruchteil der Industrieunternehmen.
- 02
Engineering und Aftersales führen
Konstruktion, Dokumentation und technischer Service liefern die klarsten Business Cases für generative KI.
- 03
Datenqualität entscheidet den ROI
Ohne saubere Stammdaten, Konstruktions- und Servicedaten bleibt generative KI ein Demo-Feature.
- 04
Plattform vor Einzeltool
Nachhaltiger Wert entsteht aus unternehmensweiter KI-Plattform mit klaren Governance-Standards.
- 05
Change ist die eigentliche Investition
Adoption in Fachbereichen — nicht Modellauswahl — bestimmt, ob generative KI Wirkung entfaltet.
// Für wen relevant
Zielgruppen & Erkenntnis
- CEO / Vorstand
Wo generative KI 2025 tatsächlich Wertbeitrag liefert — und wo Investitionen verpuffen.
- CIO / CTO / Head of AI
Reifegradmodell, Architektur- und Plattformentscheidungen für skalierbaren KI-Einsatz.
- Head of Engineering / Manufacturing / Aftersales
Konkrete Use Cases mit belastbarem ROI in Entwicklung, Produktion und Service.
- CFO / Investment Committee
Investitionslogik zwischen Pilot, Skalierung und Plattformaufbau.
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