Technikbegeisterung trifft Werkshallen-Realität

Auf der Hannover Messe trifft die Begeisterung für Technologie auf die nüchterne Realität der Werkshalle. Zwischen humanoiden Robotern und Hyperscale‑Rechenzentren wird leicht übersehen: Fortschritt misst sich nicht am größten GPU‑Cluster, sondern an der Architektur des Denkens – am Zusammenspiel vieler kleiner, sinnvoll vernetzter Einheiten. Das ist Europas Stärke: Ingenieurskunst, Systemdenken und Vernunft. Im Leitmotiv der Messe – „Industrial Transformation – Make it Real“ – bedeutet das: nicht größer, sondern klüger.

Vom Monolith zur Modularität: Agentische SLMs in der Industrie

Large Language Models (LLMs) haben Erstaunliches geleistet – universelle Sprachkompetenz, kreative Synthese, adaptive Problemlösung. Doch sie sind energiehungrig, komplex und oft zu groß für reale Produktionsumgebungen. Die Gegenbewegung sind Small Language Models (SLMs): kompakte, spezialisierte Modelle, die lokal laufen, nachtrainiert und in agentischen Architekturen kombiniert werden können [1]. Sie sprechen Daten, Sensorik und Sprache zugleich – ideal für Fertigung, Energie, Logistik und Service.

Nachhaltigkeit als Systemprinzip: Eine neue KPI‑Familie

Weltweit fließen gigantische Summen in KI‑Infrastruktur. Doch echte industrielle Intelligenz ist nicht maximal, sondern optimal. Führende Analysen verschieben die Messlatte: Einfachheit, Energieeffizienz, Wiederverwendbarkeit, Erklärbarkeit und Resilienz werden zu Primär‑KPIs [2] – nicht Parameterzahl oder GPU‑Stunden. Das ist nicht nur ökologisch sinnvoll, sondern betriebswirtschaftlich robust. Diese neuen Primär-KPIs für industrielle KI sind insbesondere:

Fachkräftemangel, Knowledge Drain – und der Wert von zentralem & dezentralem Wissen

Der Engpass liegt nicht nur in der Rechenleistung, sondern im Erfahrungswissen. Der demographische Wandel, Fluktuation und Projektwechsel lassen implizites Wissen versickern. Agentische Systeme können stabilisieren: Sie bewahren Prozesskontexte, Entscheidungen und Lernpfade – ein digitales Gedächtnis der Organisation. Dabei gilt: Dezentrales Wissen (situatives Erfahrungswissen am Ort des Geschehens) ergänzt zentrales Wissen (konsolidierte Standards, Richtlinien, Best Practices). Gemeinsam erhöhen beide die Resilienz und die Geschwindigkeit der Umsetzung in der Produktion.

Parallel verschiebt sich der Talentfluss. Trenddaten zeigen seit 2022 einen Anstieg der Zuwanderung hochqualifizierter KI‑Talente nach Deutschland [7][8][9] – unter anderem getrieben durch Reformen und aktive Hochschul‑/Ökosysteme. Das ist kein Allheilmittel gegen Fachkräftemangel, aber ein ermutigendes Signal für Standort und Forschung.

Industrie 4.1 – Vom digitalen Zwilling zum kognitiven System

Die Themen der Hannover Messe 2025 – Resilienz, Nachhaltigkeit, Souveränität – treffen sich im Begriff der „kognitiven Industrie“. Überall entstehen hybride Architekturen aus physischem Prozess, digitalem Zwilling und lernender (künstlicher) Intelligenz. Instandhaltung, Produktionsplanung, Qualitätsprüfung oder Energieoptimierung: SLM‑Agenten bringen Ruhe in Prozesse, statt nur Datenvolumen zu erhöhen. Unternehmen berichten von weniger Alarmfluten, kürzeren Anlaufzeiten und klareren Verantwortlichkeiten.

Die stille Revolution der Hardware: Analog, Photonik, Bio & Quanten

Während Software dezentraler wird, erlebt die Hardware einen Umbruch. Analog‑ und In‑Memory‑Computing verlagern Berechnungen dorthin, wo die Daten liegen. Photonische Architekturen rechnen mit Licht; biologische Substrate zeigen, dass physische Medien als Reservoir‑Computer dienen können. Erfreulicherweise prägen insbesondere deutsche Player diese Entwicklung: Q.ANT (Photonik), Akhetonics (all‑optische XPU), Semron (Mem‑Cap In‑Memory), BrainScaleS/EBRAINS (analog‑neuromorph) sowie planqc, eleQtron, HQS und das Munich Quantum Valley im Quantenökosystem [13], um nur einige zu nennen.

Auch Bio‑Computing gewinnt an Kontur: Myzelnetzwerke als bio‑memristive Substrate („Shiitake‑Computer“, [4]) veranschaulichen, wie organische Strukturen als Reservoir‑Systeme Aufgaben effizient lösen können. Spiking Neural Networks ergänzen dies mit zeitlicher Kodierung und hoher Energieeffizienz.

Kooperation als Naturgesetz: Prigogine, Hyperzyklen und agentische KI

Die Systemtheorie liefert das Fundament für kooperative Architekturen. Ilya Prigogine zeigte, dass Ordnung durch Fluktuation entsteht (Nobelpreis 1977)[5]. Manfred Eigen beschrieb den Hyperzyklus: ein wechselseitiger Verstärkungsring, in dem Kooperation die System‑Fitness erhöht (Nobelpreis 1967)[6]. Übertragen auf KI bedeutet das: Viele kleine, identitätsstarke Einheiten – ich nenne sie gern Cognitons – stabilisieren sich gegenseitig, statt Fehler zu akkumulieren.

Staatliche Hebel & Lernökosysteme: SPRIND, Ministerien, Open edX

Die Bundesagentur für Sprunginnovationen (SPRIND)[10] finanziert radikale Ansätze – von Photonik über Bio‑Compute bis zu neuartigen KI‑Systemen. BMI und BMDV treiben Verwaltungs‑KI und digitale Infrastruktur voran [12]. Open edX steht beispielhaft für offene, skalierbare Weiterbildung: dezentral, modular, praxisnah [11]. Für Industrie und Mittelstand bedeutet das eine Brücke zwischen Forschung, Qualifizierung und Umsetzung.

Handlungsempfehlungen für Entscheider:innen

1) Architektur vor Use Case: Systemdesign & KPIs zuerst – dann illustrative Anwendungen.

2) SLMs am Edge [3]: LLMs selektiv (Audit, Synthese), SLMs operativ nah am Prozess.

3) Wissensspeicher bauen: Agentische KI + Retention‑Metriken; Standard‑Schnittstellen; Reuse als Pflicht.

4) Hardware‑Roadmap: Analog/IMC/Photonik früh pilotieren, OPEX‑Pfad 12–18 Monate definieren.

5) Talent‑Pfad: offene Lernökosysteme (Open edX), Blue‑Card/Chancenkarte, duale Programme mit Hochschulen.

Fazit – Intelligenz mit Maß und Mitte

Europa muss nicht die größten Modelle bauen, sondern die vernünftigsten Systeme. Agentische KI, nachhaltige Hardware und kooperative Architekturen verbinden Industrie und Wissen neu – ökonomisch stabil, ökologisch tragfähig, menschlich verständlich. Die Hannover Messe zeigt: Vernetzte Intelligenz ist keine Vision mehr – sie läuft bereits.

Hinweis zur Entstehung: Dieser Beitrag ist in Interaktion mit vielen engagierten Menschen und der Umwelt entstanden und wurde an ausgewählten Stellen durch den Einsatz moderner KI‑Werkzeuge unterstützt.

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Literaturverzeichnis

1. McKinsey & Company (2025). Industrial AI Resilience Index 2025.

2. KPMG (2025). AI Value Beyond ROI: Human-Centric KPIs. Global Insights Series.

3. LaRocco, J., et al. (2025). Bio-Memristive Shiitake Substrates for Neuromorphic Computing. Nature Electronics, Vol. 8, Issue 2.

4. Prigogine, I. (1977). Self-Organization in Nonequilibrium Systems. Wiley.

5. Eigen, M. (1971). The Hypercycle: A Principle of Natural Self-Organization. Naturwissenschaften, 58(10), 465–523.

6. EIT Deep Tech Talent Initiative (2025). Europe’s AI Workforce Report. European Institute of Innovation & Technology.

7. OECD (2025). AI Talent Migration Dataset 2025. OECD Digital Economy Papers.

8. ZEW Mannheim (2024). Fachkräftemangel und KI-Kompetenzen in Deutschland. ZEW Discussion Paper.

9. SPRIND (2025). Sprunginnovationen im Bereich Photonik, Quanten & KI. Bundesagentur für Sprunginnovationen, Leipzig.

10. Open edX (2025). Global Open Learning Ecosystem – Annual Report 2025. edX.org.

11. BMWK / BMDS (2025). Digitalstrategie Deutschland 2025: Verwaltung, Infrastruktur, KI.

12. Q.ANT GmbH, Akhetonics GmbH, Semron GmbH, BrainScaleS / EBRAINS, planqc GmbH, eleQtron GmbH, HQS Quantum Simulations GmbH (2024–2025). Öffentliche Projekt- und Pressemitteilungen.

Über den Autor:
Dr. Johannes Nagele | Head of Innovation | Alexander Thamm GmbH

Dr. Johannes Nagele ist Experte für Künstliche Intelligenz mit über 15 Jahren Erfahrung in Data Science, Softwareentwicklung und maschinellem Lernen. Mit seinem wissenschaftlichen Hintergrund in Biophysik und Hirnforschung verantwortet er bei Alexander Thamm [at] das Thema AI-Innovation und treibt Forschung, technologische Entwicklungen und Kundenprojekte maßgeblich voran. Seine Schwerpunkte liegen dabei auf Multi-Agenten-Systemen, KI-Gedächtnis, unüberwachtem Lernen sowie Human-AI Co-Learning. Als Berater, Coach, Speaker und Host des Podcast „Nagele mit Köpfchen“ vermittelt er komplexe Inhalte mit Weitblick, Praxisnähe und unkonventionellen Ansätzen.