Use-Cases, Reifegrade und Investitionsentscheidungen für den Einsatz generativer KI in Entwicklung, Produktion und Aftersales.
Studienleitung: Tobias Bock — Managing Partner, NEXERY München
Nach zwei Jahren Erprobung verfügen die meisten Industrieunternehmen über Piloten, aber über wenig produktiven Betrieb. Die Bruchstelle liegt selten in der Technologie. Sie liegt zwischen einem funktionierenden Demonstrator und einem Prozess, in dem täglich gearbeitet wird — und damit in Daten, Governance und Adoption.
Der Sprung von einzelnen KI-Piloten zur produktiven Skalierung gelingt nur einem Bruchteil der Industrieunternehmen.
Konstruktion, Dokumentation und technischer Service liefern die klarsten Business Cases für generative KI.
Ohne saubere Stammdaten, Konstruktions- und Servicedaten bleibt generative KI ein Demo-Feature.
Nachhaltiger Wert entsteht aus unternehmensweiter KI-Plattform mit klaren Governance-Standards.
Adoption in Fachbereichen — nicht Modellauswahl — bestimmt, ob generative KI Wirkung entfaltet.
Wo generative KI 2025 tatsächlich Wertbeitrag liefert — und wo Investitionen verpuffen.
Reifegradmodell, Architektur- und Plattformentscheidungen für skalierbaren KI-Einsatz.
Konkrete Use Cases mit belastbarem ROI in Entwicklung, Produktion und Service.
Investitionslogik zwischen Pilot, Skalierung und Plattformaufbau.
Der Pilot einer generativen KI-Anwendung ist vergleichsweise einfach herzustellen: ein abgegrenzter Anwendungsfall, kuratierte Daten, eine begeisterte Kerngruppe. Genau diese drei Bedingungen fallen im Produktivbetrieb weg.
Dort trifft die Anwendung auf unvollständige Daten, auf Nutzer ohne Vorerfahrung, auf Prozesse mit Ausnahmen und auf Anforderungen an Nachvollziehbarkeit, Rechtevergabe und Revisionssicherheit. Der Aufwand für diesen Übergang wird in der Planung regelmäßig unterschätzt, weil der Pilot funktioniert hat.
Die praktische Konsequenz für die Portfoliosteuerung: Ein erfolgreicher Pilot ist kein Nachweis der Skalierbarkeit. Der belastbare Nachweis entsteht erst, wenn ein Anwendungsfall über mehrere Monate ohne Sonderbetreuung läuft.
Über die Bandbreite industrieller Anwendungsfälle hinweg zeigen sich drei Bereiche mit besonders belastbarer Wirtschaftlichkeit: Konstruktion und Entwicklung, technische Dokumentation sowie technischer Service und Aftersales.
Der gemeinsame Nenner ist die Textlastigkeit bei gleichzeitig hoher Wiederverwendung. In der Konstruktion sind es Spezifikationen, Normrecherche und Variantenableitung; in der Dokumentation Erstellung, Aktualisierung und Übersetzung; im Service die Verdichtung von Fehlerbildern, Historien und Anleitungen zu einer verwertbaren Antwort.
Gemeinsam ist diesen Fällen außerdem, dass der Nutzen unmittelbar in Bearbeitungszeit messbar ist. Das macht sie zu geeigneten Startpunkten — nicht weil sie die spektakulärsten sind, sondern weil sie sich gegen einen Business Case ausweisen lassen.
Generative KI verstärkt die vorhandene Datenlage, sie ersetzt sie nicht. Wo Stammdaten inkonsistent, Konstruktionsdaten unvollständig oder Servicehistorien lückenhaft sind, erzeugt das Modell plausible Antworten auf unzureichender Grundlage — und genau das ist im industriellen Kontext teurer als keine Antwort.
Daraus folgt eine unbequeme Reihenfolge. Der Aufwand für Datenbereinigung, Strukturierung und Zugriffsrechte fällt vor dem Nutzen an und ist selten sichtbar attraktiv. Er ist aber der Teil, der über die Wirtschaftlichkeit entscheidet.
Pragmatisch bewährt hat sich, den Datenaufwand pro Anwendungsfall zu bewerten statt unternehmensweit vorzugehen: Welche Datenbasis braucht dieser eine Fall, in welcher Qualität, und was kostet es, sie herzustellen? Diese Frage trennt tragfähige Vorhaben von aufwendigen.
In der Erprobungsphase entstehen typischerweise mehrere unabhängige Lösungen: eine im Service, eine in der Konstruktion, eine im Einkauf, oft mit unterschiedlichen Anbietern und Zugängen.
Das ist als Lernphase sinnvoll und als Dauerzustand teuer. Mehrfachkosten für Lizenzen und Integration sind dabei das kleinere Problem. Schwerer wiegen uneinheitliche Regeln für Datenzugriff, Protokollierung und Freigabe — und die fehlende Wiederverwendbarkeit von Vorarbeiten zwischen den Fachbereichen.
Eine unternehmensweite Plattform mit klaren Governance-Standards löst beides: definierte Rechte- und Protokollierungslogik, gemeinsame Datenanbindung, wiederverwendbare Bausteine. Der Zeitpunkt für diesen Schritt liegt typischerweise nach den ersten Piloten und vor der Skalierung — danach ist die Vereinheitlichung deutlich teurer.
Die Modellauswahl bindet Aufmerksamkeit, weil sie technisch greifbar ist. Für die tatsächliche Wirkung ist sie selten ausschlaggebend — verfügbare Modelle liegen in den relevanten industriellen Anwendungsfällen nah beieinander.
Entscheidend ist, ob die Anwendung in den Fachbereichen angenommen wird. Das erfordert veränderte Arbeitsabläufe, Qualifizierung, klare Regeln zum Umgang mit Ergebnissen und eine Führung, die Nutzung erwartet statt sie freizustellen. Wo diese Elemente fehlen, bleibt die Nutzung auf eine kleine Gruppe beschränkt — und mit ihr der Nutzen.
Für die Budgetierung heißt das: Ein realistischer Ansatz plant den überwiegenden Teil des Aufwands außerhalb der Technologie. Wer das umgekehrt kalkuliert, finanziert Lizenzen für eine Anwendung, die niemand in den Arbeitsalltag übernimmt.
Weil der Pilot unter Bedingungen läuft, die im Produktivbetrieb wegfallen: abgegrenzter Anwendungsfall, kuratierte Daten, motivierte Kerngruppe. Produktiv trifft die Anwendung auf unvollständige Daten, Nutzer ohne Vorerfahrung, Prozesse mit Ausnahmen und Anforderungen an Nachvollziehbarkeit und Rechtevergabe. Ein erfolgreicher Pilot ist deshalb kein Nachweis der Skalierbarkeit.
Konstruktion und Entwicklung, technische Dokumentation sowie technischer Service und Aftersales. Gemeinsam ist ihnen hohe Textlastigkeit bei starker Wiederverwendung — Spezifikationen und Normrecherche, Erstellung und Aktualisierung von Dokumentation, Verdichtung von Fehlerbildern und Historien. Der Nutzen ist in diesen Fällen unmittelbar in Bearbeitungszeit messbar.
Sie ist ausschlaggebend. Generative KI verstärkt die vorhandene Datenlage, ersetzt sie aber nicht. Bei inkonsistenten Stammdaten, unvollständigen Konstruktionsdaten oder lückenhaften Servicehistorien entstehen plausible Antworten auf unzureichender Grundlage — im industriellen Kontext teurer als keine Antwort. Bewährt hat sich, den Datenaufwand pro Anwendungsfall zu bewerten statt unternehmensweit vorzugehen.
Einzeltools sind als Lernphase sinnvoll, als Dauerzustand teuer. Schwerer als Mehrfachkosten für Lizenzen wiegen uneinheitliche Regeln für Datenzugriff, Protokollierung und Freigabe sowie die fehlende Wiederverwendbarkeit zwischen Fachbereichen. Der geeignete Zeitpunkt für die Vereinheitlichung liegt nach den ersten Piloten und vor der Skalierung — danach wird sie deutlich teurer.
Nicht in der Modellauswahl, sondern in der Adoption. Verfügbare Modelle liegen in den relevanten industriellen Anwendungsfällen nah beieinander. Entscheidend sind veränderte Arbeitsabläufe, Qualifizierung, klare Regeln zum Umgang mit Ergebnissen und eine Führung, die Nutzung erwartet statt sie freizustellen. Ein realistischer Budgetansatz plant den überwiegenden Teil des Aufwands außerhalb der Technologie.
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