Fast zwei Drittel der deutschen Industriebetriebe setzen KI bereits in laufenden Produktionsprozessen ein. Das zeigt eine anlässlich der HANNOVER MESSE 2026 durchgeführte aktuelle Umfrage des Netzwerk-Ausrüsters Cisco unter mehr als 1.000 Führungskräften aus 19 Ländern, rund 100 davon aus Deutschland. Damit belegt die deutsche Industrie einen Spitzenplatz in Europa. Der Wandel vollzog sich rasant: Noch 2023 war KI laut Bitkom für die Hälfte aller deutschen Unternehmen kein Thema. Eine am 23. April 2026 bei einem Pressegespräch in Frankfurt vorgestellte Studie von ZEW Mannheim und KfW Research bestätigt den Zusammenhang – je stärker die Digitalisierung, desto produktiver das Unternehmen.

Physische KI statt Chatbot

Es zeigt sich, dass für die Werkhalle die diversen Sprachmodelle wie ChatGPT, Gemini oder Claude weniger relevant sind als erhofft. Entscheidender ist die physische KI, gemeint sind Roboter und sich selbst steuernde Produktionsanlagen. Diese industrielle KI ist auf die Anforderungen der Fertigung zugeschnitten und stützt sich auf die Produktionsdaten der Unternehmen, die häufig Teil des Geschäftsgeheimnisses sind. Sprachmodelle hingegen werden mit öffentlich zugänglichen Daten trainiert.

Der deutsche Trumpf: die exzellente historische Qualität der Produktionsdaten

Genau hierin liegt laut Antonio Krüger, Chef des Deutschen Forschungszentrums für künstliche Intelligenz (DFKI), der deutsche Trumpf: Die exzellente historische Qualität der Produktionsdaten erlaube es, kleine, spezialisierte Modelle zu trainieren, die im industriellen Einsatz hervorragend funktionierten. Daraus ergebe sich gegenüber den USA ein gewisser Wettbewerbsvorteil. Auch der Augsburger KI-Forscher Markus Sause sieht Deutschland deshalb „ganz vorne“ – nun komme es darauf an, die täglich gewonnenen Fabrikdaten in neue Geschäftsmodelle zu überführen.

Use Cases mit messbarem Effekt

Die Anwendungen sind längst Praxis. Bei der Predictive Maintenance berechnet die KI vorab, wann Maschinen ausfallen könnten, sodass rechtzeitig gewartet wird – das verbessert Prozesse und spart Energie. In der Qualitätssicherung erkennen Sensoren und Kamerasysteme Fehler bereits während der Produktion und ermöglichen sofortige Korrekturen, was erhebliche Kosten spart. Digitale Zwillinge, also datengespeiste Kopien realer Anlagen, sind bereits weit verbreitet; künftig sollen sich Produktionsanlagen weitgehend selbst überwachen.

Generative KI kann Gewinnmarge im Maschinen- und Anlagenbau erhöhen

Konkrete Beispiele gibt es viele: BMW erprobt humanoide Roboter in der Produktion, Siemens setzt einen Engineering-Agenten ein, der komplexe technische Aufgaben selbstständig plant und umsetzt. KI könne, so DFKI-Forscher Paul Lukowicz, „Prozesse und ganze Märkte komplett umkrempeln“. Wie groß der Hebel ist, zeigt eine auf der HANNOVER MESSE vorgestellte Untersuchung von VDMA und Strategy&, der globalen Strategieberatung von PwC: Generative KI kann die Gewinnmarge im Maschinen- und Anlagenbau um bis zu 10,7 Prozentpunkte erhöhen.

Routinetätigkeiten fallen weg, neue Berufe entstehen

Mit dem Wandel gehen Sorgen um Arbeitsplätze einher. Schätzungen zufolge könnten in den nächsten 15 Jahren rund 1,6 Millionen Stellen vom KI-getriebenen Strukturwandel betroffen sein – abgebaut oder neu geschaffen. Die befragten Forscher rechnen jedoch nicht mit Massenarbeitslosigkeit, sondern mit einer Verschiebung: Routinetätigkeiten fallen weg, neue Berufe entstehen. Entscheidend sei, die Transformation sozialverträglich zu gestalten, etwa durch Umschulungen, und den großen Erfahrungsschatz der Beschäftigten nicht leichtfertig gegen KI einzutauschen.

Jetzt Tempo machen – das Rennen ist offen

Die Ausgangslage ist gut – dank starker universitärer Forschung, hoher öffentlicher Investitionen und spezialisierter Softwarefirmen, die KI-Lösungen lokal und datensouverän anbieten, ohne dass sensible Daten auf US-Servern landen. Doch manchen Unternehmen fehlt der Mut – aus finanziellen Zwängen oder aus Angst, Geschäftsgeheimnisse preiszugeben. Das größte Manko ist laut Krüger die Geschwindigkeit bei Infrastruktur und Ökosystemen. Zögert Deutschland zu lange, könnten USA und China vorbeiziehen. Für Entscheider heißt das: Die Datenbasis ist da, die Technologie verfügbar, der Vorsprung real – aber nicht von Dauer. Wer jetzt in Dateninfrastruktur, Kompetenzen und konkrete Use Cases investiert, sichert die Wettbewerbsfähigkeit von morgen.