Stellen Sie sich vor, Sie investieren Millionen in Ihr Traumhaus - mit smarter Beleuchtung, Solarenergie und jedem modernen Komfort - und stellen dann fest, dass es auf einem rissigen Fundament steht. Früher oder später beginnt die Konstruktion zu versagen.
Industrielle KI droht denselben Weg zu gehen. Zu viele Unternehmen versuchen, hochentwickelte Intelligenz auf Betriebsgrundlagen zu skalieren, die diese Last nicht tragen können.
Der NTT DATA 2026 Global AI Report: A Playbook for AI Leaders definiert KI-Leader als Unternehmen mit stärkeren KI-Strategien, höherer KI-Reife und höheren KI-getriebenen Gewinnen als ihre Wettbewerber. Sie bauen zentrale Anwendungen mehr als doppelt so häufig mit integrierter KI neu auf wie Nachzügler: 34.5% gegenüber 14.5%.
Diese Lücke zeigt, wo KI Wert schafft. Leader integrieren Intelligenz in die Systeme, Workflows und physischen Abläufe, die darüber entscheiden, wie das Unternehmen performt.
Für Unternehmen, in denen Produkte in komplexen operativen Netzwerken entwickelt, gefertigt, geprüft, bewegt und verkauft werden, lautet die Frage: Haben sie die Grundlage geschaffen, um KI-generierte Erkenntnisse im großen Maßstab in bessere Entscheidungen, sicherere Maßnahmen und messbare Ergebnisse umzusetzen?
Von Experimenten zu operativer Intelligenz wechseln
Unternehmen verschiedenster Branchen haben bereits gezeigt, dass KI einzelne Aufgaben verbessern kann. Jetzt folgt der schwierigere Schritt: die vernetzte Arbeit zu verbessern, die sich über Produktionslinien, Planungsteams, Qualitätsprozesse und Lieferketten erstreckt.
In industriellen Umgebungen können sich selbst kleine Verbesserungen schnell summieren. Bessere Wartungsentscheidungen reduzieren beispielsweise Ausfallzeiten, während präzisere Planung Vorteile für Bestand, Produktion und Kundenauslieferung bringt.
Weil Leader erkennen, dass diese Bereiche voneinander abhängen, gestalten sie Workflows End-to-End neu, integrieren KI in operative Abläufe und geben Mitarbeitenden genau dann bessere Informationen, wenn sie sie für Entscheidungen benötigen. So wird aus einem vielversprechenden Pilotprojekt eine wiederholbare Fähigkeit.
Alonso Fernandez, Global Co-Lead: Product Industries bei NTT DATA, sagt dazu: „Operative Exzellenz lässt sich nicht mehr erreichen, indem Sie jeweils nur eine Funktion optimieren. Die größten Verbesserungen entstehen, wenn Sie die gesamte Wertschöpfungskette vernetzen, KI in tägliche Prozesse integrieren und die zugrunde liegende Kerntechnologie modernisieren. So können Entscheidungen, Daten und Arbeit zusammenfließen, statt in Silos stecken zu bleiben.“
Physical AI bringt Intelligenz dorthin, wo gearbeitet wird
Physical AI macht diesen Übergang besonders sichtbar, weil sie dort arbeitet, wo industrielle Arbeit stattfindet: an der Seite von Maschinen, Sensoren, Kameras, Robotik, Mitarbeitenden, Edge-Infrastruktur und Digital Twins.
Ein Pilotprojekt kann zeigen, dass KI erkennt, was geschieht. Erst der Produktionseinsatz beweist jedoch, ob sie dieses Verständnis in vertrauenswürdige Unterstützung umsetzen kann, die Mitarbeitenden hilft, schneller und sicherer zu handeln.
Die Qualitätsprüfung ist eines der klarsten Beispiele. Sie hängt davon ab, dass erfahrene Prüfer feine Unterschiede an Produkten erkennen und daraus Entscheidungen ableiten. Bei der Erkennung von Lackfehlern beispielsweise sind diese manuellen Prüfungen zeitaufwendig, ressourcenintensiv und anfällig für Inkonsistenzen.
NTT DATA entwickelte auf der Google Cloud Platform eine No-Code-KI-Lösung, die Asian Paints dabei unterstützt, Lackfehler nach Position, Farbe, Textur und Fehlertyp zu erkennen. Sie zeigt, wie KI einen traditionell manuellen Prozess präziser und konsistenter machen kann. Durch diese Modernisierung geht Intelligenz über die reine Beobachtung hinaus und wird Teil der täglichen operativen Verbesserung.
Lieferketten: Fragmentierte Reaktionen in adaptive Umsetzung überführen
Dasselbe Prinzip gilt außerhalb der Fabrik. Lieferketten geraten unter Druck, wenn Informationen fragmentiert sind, Entscheidungen in Silos getroffen werden und Planungsmodelle mit der Volatilität nicht Schritt halten können. KI kann einzelne Entscheidungen verbessern. Die größere Chance liegt jedoch darin, Intelligenz über den gesamten Arbeitsfluss zu vernetzen, damit Unternehmen Veränderungen früher antizipieren und sicherer reagieren können.
Das Beispiel eines globalen Getränkeherstellers zeigt, was möglich ist. Wir setzten GenAI-Tools einschließlich agentischer KI ein, um große Datenmengen zu analysieren, optimale Ausgaben für Handelsaktivitäten zu empfehlen und die Entscheidungsfindung von Retail- und Marketingteams zu vereinfachen. Die Initiative identifizierte rund $10 million an neuen jährlichen Umsatzpotenzialen und trug zu einem Umsatzplus von $30 million bei.
Diese Ergebnisse entstehen, wenn Intelligenz Bestandteil täglicher kommerzieller und operativer Entscheidungen wird - nicht durch eine weitere isolierte KI-Anwendung.
Ziel ist nicht nur, einzelne Entscheidungen schneller zu treffen. Die Lieferkette soll vielmehr Effizienz, Kosten, Reaktionsfähigkeit und Risiko unter wechselnden Bedingungen besser ausbalancieren können. Sobald KI zuvor getrennte Datensätze verbindet, können Unternehmen schneller und sicherer reagieren und gleichzeitig den laufenden Betrieb aufrechterhalten
„Lieferketten brauchen nicht noch mehr isolierte KI-Tools“, sagt Fernandez. „Sie brauchen KI, die Planung, Betrieb und Ausführung miteinander verbindet. Sobald Sie die zugrunde liegenden Anwendungen modernisieren, wird das gesamte Unternehmen reaktionsfähiger und wesentlich besser darauf vorbereitet, mit permanentem Wandel umzugehen.“
Intelligente Fertigung wird zur operativen Fähigkeit
Für Fertigungsverantwortliche reicht die Chance weit über die Automatisierung einzelner Aufgaben hinaus. Es geht darum, Produktionsumgebungen zu schaffen, die mit der Zeit immer intelligenter werden.
Agentische KI, Digital Twins und prädiktive Systeme helfen Fabriken, bessere Entscheidungen zu treffen und kontinuierliche Verbesserungen in der Produktion und im weiteren Unternehmen zu erzielen - allerdings nur, wenn sie auf verlässlichen Daten, sicheren Verbindungen zwischen IT und OT, geregelten Workflows und plattformübergreifend wiederverwendbaren Lösungen basieren.
Unser KI-Report unterstreicht diesen Punkt. Demnach nutzen 85.6% der KI-Leader KI zur Unterstützung von Backoffice- und Midoffice-Interaktionen. Mit anderen Worten: Leader integrieren KI tiefer in die operativen Workflows, die den Geschäftsbetrieb am Laufen halten.
Wenn KI Bestandteil von Produktion, Planung, Qualität und Wartung wird, können Unternehmen konsistenter reagieren, Probleme früher erkennen und Verbesserungen über mehrere Werke skalieren, statt dieselbe Herausforderung immer wieder neu zu lösen.
Automotive und Mobilität: Wirkung im gesamten Ökosystem
Die Automobilindustrie zeigt, wie weit die Modernisierung des Kerns heute reicht. Die Chance beschränkt sich nicht mehr auf das Werk. Sie erstreckt sich auf die vernetzten Engineering-, Software- und Mobilitätsumgebungen, die bestimmen, wie Fahrzeuge entwickelt und aktualisiert werden.
Für Continental Automotive nutzten wir Retrieval-Augmented Generation und agentische Workflows, um einen KI-Companion für die Entwicklung von Automobilprodukten zu schaffen. Er unterstützt Engineering-Teams dabei, Anforderungen effizienter zu verwalten.
Das Prinzip bleibt dasselbe: Der Wert von KI wächst, wenn fragmentierte Systeme so weit vernetzt werden, dass Daten, Entscheidungen und Maßnahmen durch das gesamte Unternehmen fließen können.
Was Führungskräfte daraus ableiten sollten
Eine solide Grundlage für KI ist heute eine Priorität. Modernisieren Sie Ihre Kernanwendungen, vernetzen Sie operative Workflows, sichern Sie die zugrunde liegende Infrastruktur und schaffen Sie die Governance, die für eine verantwortungsvolle Skalierung von KI erforderlich ist.
Ebenso wichtig ist es, diese Systeme rund um erfahrene Menschen zu gestalten, deren Urteilsvermögen bei jeder kritischen Entscheidung zentral bleibt.
Für Fertigungsunternehmen, Automobilhersteller und Konsumgüterunternehmen wird das nächste Kapitel der KI davon bestimmt, wie tief Intelligenz in den operativen Kern integriert ist - dort, wo Produkte gefertigt, bewegt, geprüft, verbessert und ausgeliefert werden.
WIE ES WEITERGEHT
Erfahren Sie mehr über den Ansatz von NTT DATA zur Modernisierung der Kernsysteme und darüber, wie wir Ihnen helfen können, eine KI-fähige Grundlage für ein intelligentes, vernetztes und resilientes Unternehmen zu schaffen.