Der menschliche Faktor: Warum KI-Projekte ohne Menschen und Prozesse nicht erfolgreich sein können

Maschinen, die vorhersagen, wann Wartung erforderlich ist. Systeme, die komplexe technische Fragen beantworten können, ohne dass ein Spezialist stundenlang Datenbanken durchsucht. Software, die automatisch Code schreibt und Optimierungen vorschlägt... KI bietet enorme Möglichkeiten in der Fertigung.

Die Technologie ist vorhanden, aber zwischen dem Proof-of-Concept und der vollständigen Implementierung liegt eine große Herausforderung. Unternehmen, die es schaffen, KI erfolgreich einzusetzen, haben eines gemeinsam: Sie widmen den menschlichen und organisatorischen Aspekten genauso viel Aufmerksamkeit wie der technischen Seite.

Von Daten zu intelligenten Entscheidungen

Moderne Fertigungsunternehmen sammeln enorme Datenmengen, aber die eigentliche Herausforderung besteht darin, diese in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln. Dafür braucht es mehr als nur intelligente Algorithmen.

Nehmen wir die vorausschauende Wartung. Durch das Erkennen von Mustern in Daten können Algorithmen vorhersagen, wann eine Komponente wahrscheinlich ausfällt. Dies reduziert ungeplante Ausfallzeiten und sorgt dafür, dass Produktionslinien oder Logistikprozesse reibungslos laufen.

Ein weiteres Anwendungsfeld liegt im Wissensmanagement. Bei Vorfällen mit komplexen Maschinen oder neuer Hardware und Software, die kalibriert werden müssen, muss oft spezifische Information aus großen Datenbanken abgerufen werden. Vieles von diesem Wissen befindet sich derzeit nur in den Köpfen weniger erfahrener Spezialisten. Eine technische Frage kann jemanden zwanzig Minuten kosten, um durch Dokumente und Listen zu suchen – ein manueller und iterativer Prozess. Ein System, das auf unternehmensspezifischen Daten trainiert ist, kann dieselben Fragen in natürlicher Sprache innerhalb von Sekunden beantworten.

Auch in der Softwareentwicklung macht KI einen Unterschied. Tools, die beim Schreiben von Skripten helfen, Fehler erkennen oder Algorithmen optimieren, können Entwickler erheblich beschleunigen.

Herausforderungen bei der Implementierung von KI

Viele Fertigungsunternehmen haben Erfahrung mit KI-Pilotprojekten gesammelt. Diese Experimente sind oft erfolgreich, aber die strukturelle Implementierung erweist sich als schwierig. Die Gründe dafür sind meist organisatorisch und weniger technischer Natur.

Begrenzte Ressourcen
KI-Projekte erfordern spezialisierte Expertise und Zeit, beides ist in vielen Organisationen knapp. Der Mangel an IT-Fachkräften stellt eine Herausforderung dar, die den meisten Unternehmen bekannt ist.

Keine oberste Priorität
KI ist noch relativ neu. Sie kann funktionieren, aber auch scheitern, und im Voraus lässt sich das nicht sicher wissen. Da KI-Anwendungen häufig auf Effizienzsteigerungen innerhalb bestimmter Teams statt auf direkte Umsatzsteigerungen abzielen, stehen sie nicht immer ganz oben auf der Prioritätenliste. Allein das Management von der Notwendigkeit zu überzeugen, kann eine Herausforderung sein.

Kultureller Widerstand
Mitarbeiter, die an bewährte Methoden gewöhnt sind, betrachten KI möglicherweise eher als Bedrohung denn als Tool. Besonders erfahrene Ingenieure fragen sich oft, warum sie ihre Herangehensweise ändern sollten, wenn sie bisher funktioniert hat. Es braucht Zeit, um das Bewusstsein und Vertrauen in neue Technologien aufzubauen.

Das „Black-Box“-Problem
Vertrauen spielt eine entscheidende Rolle in der Fertigung. KI-Systeme funktionieren oft wie eine Black Box: Es werden Daten eingegeben und ein Ergebnis ausgegeben, aber es ist nicht immer klar, wie dieses Ergebnis zustande kommt. Menschen sind vorsichtig, wenn es darum geht, kritische Entscheidungen über Produktion oder Maschinen einer KI zu überlassen. Wenn ein Fehler auftritt und eine Maschine stillsteht, hat das Auswirkungen auf die gesamte Lieferkette bis hin zum Endkunden. Da der Ruf des Unternehmens auf dem Spiel steht, sind Entscheidungsträger oft zurückhaltend.

Zusätzlich treten organisatorische Herausforderungen auf. KI-Projekte erfordern Zusammenarbeit zwischen IT, Betrieb, Datenanalysten und Management. Dies erfordert neue Prozesse und klare Absprachen über Verantwortlichkeiten. Für traditionelle Organisationen mit straffen Hierarchien und voneinander abgegrenzten Abteilungen stellt dies einen bedeutenden Wandel dar.

Erfolg beginnt mit Menschen

Erfolgreiche KI-Implementierung beginnt mit Menschen. Es geht darum, Vertrauen aufzubauen und Bewusstsein zu schaffen – nicht durch eine einmalige Präsentation, sondern mit Geduld und Ausdauer. Diese Maßnahmen können dazu beitragen, KI erfolgreich zu machen:

• KI-Botschafter ernennen: Begeisterte Frühanwender, die mit der Technologie experimentieren und ihre Kollegen anleiten. Sie können zeigen, was möglich ist und was nicht, und verhindern so unrealistische Erwartungen.
• Praktische Schulungen anbieten: Nicht jeder muss ein Datenwissenschaftler werden, aber ein grundlegendes Verständnis davon, wie maschinelles Lernen funktioniert, hilft. Mitarbeiter, die wissen, was KI kann und nicht kann, sind besser gerüstet, sie effektiv einzusetzen.
• Klein anfangen: Anstatt den gesamten Produktionsprozess auf einmal umzustellen, sollte man mit einfachen Anwendungen beginnen, die schnelle Erfolge liefern. Zum Beispiel ein interner Chatbot, der häufig gestellte technische Fragen beantwortet, oder Software, die hilft, Testberichte zu erstellen.

Es ist auch wichtig, transparent über die Grenzen zu sein. KI wird nicht jedes Problem lösen und kann Fehler machen. Indem man von Anfang an ehrlich darüber ist, verhindert man Enttäuschungen und bewahrt das Vertrauen im Team.

Governance und Datenqualität

Neben dem menschlichen Faktor erfordert die Einführung von KI angepasste Prozesse. Wer ist verantwortlich, wenn ein Algorithmus eine falsche Entscheidung bei einer Produktionseinstellung trifft? Wie stellt man sicher, dass die Daten, auf denen das System trainiert wird, aktuell bleiben? Und wie schützt man Privatsphäre und Sicherheit?

Diese Fragen werden mit neuen Gesetzen wie dem AI Act und bestehenden Regelungen wie der DSGVO noch komplexer. Unternehmen müssen ihre Governance an diese Anforderungen anpassen. Es braucht Zeit und Ressourcen, aber es ist unvermeidlich, wenn Sie KI verantwortungsvoll einsetzen möchten.

Und dann gibt es noch das Thema Datenqualität. Algorithmen sind nur so gut wie die Informationen, auf denen sie trainiert werden. Wenn Ihr Datensatz unvollständig oder voreingenommen ist, wird das System die Konsequenzen tragen.

Von der Erprobung zur Produktion

Der Übergang vom Proof-of-Concept zur tatsächlichen Implementierung erfordert mehr als nur technische Validierung. Es bedarf eines soliden Implementierungsplans, der sowohl technische als auch organisatorische Aspekte berücksichtigt.

Erfolgreiche Unternehmen verfolgen häufig einen phasenweisen Ansatz. Sie beginnen mit Prozessen, bei denen Fehler keine schwerwiegenden Konsequenzen haben und das Risiko gering ist, wie beispielsweise der Optimierung von Wartungsplänen oder der Automatisierung von Berichten. Sobald Vertrauen geschaffen wurde, erweitern sie auf kritischere Anwendungen.

Künstliche Intelligenz bietet enorme Chancen. Doch um sie zu nutzen, braucht es mehr als nur intelligente Algorithmen und leistungsstarke Computer. Es erfordert Menschen, die offen für Veränderungen sind, sowie Prozesse, die sie dabei unterstützen. Unternehmen, die in diese Faktoren investieren, schaffen die besten Voraussetzungen für eine erfolgreiche KI-Implementierung.