Warum Deutschlands Industrie beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz Gefahr läuft, den Anschluss zu verlieren und was jetzt zu tun ist. Das White Paper «What We Can Learn from Germany’s Industrial AI Blind Spot» des Beratungsunternehmens Information Services Group (ISG) zeigt, warum hohe Erwartungen an KI bislang oft unerfüllt bleiben und welche strategischen Fehlannahmen Unternehmen jetzt korrigieren müssen.
Die deutsche Industrie steht bei der Nutzung von Künstlicher Intelligenz an einem kritischen Punkt. Eine aktuelle Analyse von Dr. Dorotea Baljević und Ivo Petrov von ISG
zeigt, dass gerade kapitalintensive Unternehmen ihre Chancen nicht ausschöpfen und damit ihre Wettbewerbsfähigkeit aufs Spiel setzen.
Ernüchternde Realität
Die Zahlen sind eindeutig: Rund 90 Prozent der traditionellen Industrieunternehmen in Deutschland investieren weniger als fünf Prozent ihres IT- und Digitalbudgets in KI. In anderen Branchen liegt dieser Anteil bei bis zu 15 Prozent. Diese Zurückhaltung ist kein neues Phänomen, sondern Ausdruck einer strukturellen Schwäche im gesamten DACH-Raum.
International wird diese Entwicklung zunehmend kritisch gesehen. Spätestens seit dem KI-Gipfel in Paris Anfang 2025 gilt die Region als Nachzügler. Das Problem ist dabei nicht nur die Höhe der Investitionen, sondern vor allem deren Wirkung.
Ein Zeitfenster, das sich schliesst
Trotzdem ist die Situation nicht hoffnungslos. Staatliche Initiativen und massive Investitionen, beispielsweise in industrielle KI-Infrastrukturen, zeigen, dass Bewegung in den Markt kommt. Noch besteht die Chance, verlorenes Terrain aufzuholen.
Entscheidend ist jedoch, wie Unternehmen diese Gelegenheit nutzen. Denn es reicht nicht, einfach mehr Geld in KI zu investieren. Es braucht ein grundlegendes Umdenken in der strategischen Anwendung.
Mehr als nur Ethik
Der Begriff «Responsible AI» wurde lange vor allem mit ethischen Fragen, wie Fairness, Transparenz oder Diskriminierung, verknüpft. Diese Perspektive greift inzwischen zu kurz.
Verantwortungsvolle KI bedeutet heute auch, wirtschaftlich sinnvoll zu handeln. Unternehmen müssen sich fragen, ob ein Problem tatsächlich durch KI gelöst werden muss oder ob klassische Prozessoptimierung effizienter wäre. Ebenso entscheidend ist die strategische Passung: Trägt eine KI-Initiative wirklich zur Wertschöpfung und zur Weiterentwicklung des Kerngeschäfts bei?
Viel Geld, wenig Wirkung
Paradox ist, dass trotz insgesamt geringer Budgetanteile erhebliche Summen in einzelne KI-Projekte fliessen. Europäische Industrieunternehmen investieren häufig zwischen 50.000 und zwei Millionen Euro pro Anwendungsfall. Der erwartete Mehrwert bleibt jedoch oft aus.
Der Grund liegt in der Auswahl der Projekte. Der Fokus liegt überwiegend auf Prozessoptimierung, Effizienzsteigerung und Prognosen. Diese Anwendungen verbessern zwar Abläufe, schaffen aber selten echte Innovation oder Differenzierung. Das Risiko dabei ist, dass KI als kurzfristiger Trend wahrgenommen wird, statt als strategischer Hebel.
Das «schnellere Pferd»
Die Industrie tappt damit in eine bekannte Falle. Statt neue Produkte und Geschäftsmodelle zu entwickeln, werden bestehende Prozesse lediglich optimiert. Das berühmte Bild vom «schnelleren Pferd» beschreibt diese Denkweise treffend.
Auch bei den führenden Industrieunternehmen im DACH-Raum zeigt sich dieses Muster. KI wird primär für Wartung, Lieferketten oder Kostenreduktion eingesetzt. Das bringt kurzfristige Effizienzgewinne, stärkt aber nicht die langfristige Wettbewerbsfähigkeit. Wirklich intelligente Produkte oder neue Wertschöpfungsmodelle bleiben die Ausnahme.
Strategische Lücken
Hinzu kommt, dass viele KI-Initiativen zentrale Herausforderungen der Industrie gar nicht adressieren. Dazu gehören volatile Märkte, geopolitische Unsicherheiten, steigende regulatorische Anforderungen und der Druck zu nachhaltigem Wirtschaften.
Die aktuelle KI-Strategie vieler Unternehmen greift daher zu kurz. Sie optimiert Bestehendes, ohne die eigentlichen Transformationsfragen zu beantworten. Damit droht ein Verlust von First-Mover-Vorteilen.
Der verantwortungsvolle Weg
Um diesen blinden Fleck zu überwinden, braucht es einen klaren strategischen Rahmen. KI muss eng mit der Unternehmensstrategie verknüpft sein und dort ansetzen, wo sie echten Mehrwert schafft. Entscheidend ist zudem ein ganzheitlicher Blick entlang der gesamten Wertschöpfungskette: von der Entwicklung über die Produktion bis hin zum Kundenerlebnis. Investitionen müssen messbar sein, sowohl finanziell als auch im Hinblick auf Ressourcen und Nachhaltigkeit.
Vor allem aber braucht es Mut zur Neuausrichtung. Unternehmen sollten sich nicht darauf beschränken, bestehende Strukturen zu digitalisieren, sondern ihre Geschäftsmodelle konsequent und ausgehend von Daten und KI, zu denken.
Jetzt entscheidet sich die Zukunft
Die deutsche Industrie ist in einer einzigartigen Position: Sie kann aus den Fehlern anderer Branchen lernen und ihre eigene Transformation aktiv gestalten. Doch dafür muss sie den Fokus, weg von inkrementellen Verbesserungen, hin zu echter Innovation, verschieben.
Die entscheidende Frage lautet nicht mehr, ob KI eingesetzt wird, sondern wie. Wer weiterhin nur das «schnellere Pferd» baut, riskiert, im globalen Wettbewerb zurückzufallen. Wer hingegen den Mut hat, das «Auto» zu entwickeln, kann die Zukunft der Industrie aktiv prägen.
Binci Heeb
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