13.02.2026
Die meisten Unternehmen setzen KI falsch ein
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Die meisten Artikel, Papers und Diskussionen sind sich einig: Neue Technologien wie Künstliche Intelligenz, Digital Twins und auch Extended Realities können dabei helfen Prozesse zu optimieren, vereinfachen und beschleuningen. Das White Paper "Proof over Promise" (https://www.weforum.org/publications/proof-over-promise-insights-on-real-world-ai-adoption-from-2025-minds-organizations/) des World Economic Forum beschreibt eine lange Liste von Firmen, welche Künstliche Intelligenz einsetzen um ihre Prozesse zu verändern und verbessern. Davon sind die meisten Firmen in der IT angesiedelt, aber auch im Energiesektor, Health, Retail, Finances und viele mehr. Das White Paper zeigt beeindruckende Zahlen, wie zum Beispiel "50% weniger Operator Aufwand", "$140.6 Millionen Reduktion von R&D Kosten" oder "Projekte 18% schneller abgeliefert". Die Felder, welche KI dabei abdeckt sind zum Beispiel Supply-Chain KI Agenten, KI-geleitete Kontrollzentren oder KI-gestütztes Design.
Auf den ersten Blick ist die Übersicht der aufgelisteten Firmen aus verschiedenen Ländern und Sektoren eine erschlagende Flut von Erfolgsgeschichten, welche auch als solche verstanden werden können. Sie zeigt dass KI in vielen Industrien eingesetzt werden kann um Prozesse schlanker und schneller zu machen. In diesem White Paper ist kein Platz um auf die individuellen Integrationen von KI im Detail einzugehen. Es ist als Überblick gedacht. Dennoch zieht sich dieser Trend auch über das White Paper des WEFs hinaus durch viele andere Berichterstattungen über KI. Die Vorteile werden gelobt, aber die Details darüber wie diese erreicht worden, werden oft nicht erwähnt.
Im Paper "Digital Twins, Extended Reality, and Artificial Intelligence in Manufacturing Reconfiguration: A Systematic Literature Review" (https://www.mdpi.com/2071-1050/17/5/2318) wird auf den spezifischen Fall von KI in Manufacturing eingegangen - speziell in Kombination mit anderen Technologien um den gesamten Prozess abzubilden. Im Literaturreview erwähnen die Autoren ähnliche Probleme im Punkt "Research Gap". Während die analysierten Artikel und Papers die Vorteile und das Potential von KI (in Kombination mit Digital Twins und Extended Reality) abbilden, zeigen sie keine Frameworks oder sonstige Integrationen auf, wie die Technologien genau eingesetzt werden. Auch Papers wie dieses, welche sich auf individuelle Industrien fokussieren, gehen nur oberflächlich auf spezifische Integrationen ein. Zudem gehen die Berichte zu wenig auf Synergien von KI und anderen Technologien wie Digital Twins oder Extended Realities ein. KI wird als Brücke zwischen Menschen und Technologie gesehen, aber wie diese Brücke aussieht, und was dazu noch beiträgt, ist oft unklar.
Dennoch sind es genau diese Punkte, an welchen Implementationen von KI oft scheitert, oder langfristig nicht aufgeht. KI muss in den bestehenden Prozess so integriert werden, dass es einen nahtlosen Übergang darstellt. Mit so vielen fehlenden Details in den Berichten, ist es schwer einzuschätzen wie KI effektiv im eigenen Betrieb eingesetzt werden kann. Einfach einen generellen KI-Agenten aufzustellen, welcher separat von laufenden System operiert, ist ein nettes Gimmick, welches auf den ersten Blick oft beeindruckend wirkt, aber langfristig nicht brauchbar ist. Dieser Agent wird manuell mit Daten gefüttert, ist nicht spezialisiert und gibt deshalb formell gute, aber inhaltlich oft unpassende Antworten. Die manuelle Integration von neuen Daten sorgt dafür dass der Agent oft updated werden muss und so zu zusätzlichem Aufwand und Kosten führt. Um diesem Aufwand entgegenzuwirken, sollte der KI-Agent in den Prozess, die bestehende Pipeline eingefügt werden und sich selber mit Daten versorgen können.
Deshalb ist die Datenaufbereitung, Bereitstellung und regelmässige Updates der Kern von KI Anwendungen. Nur mit einer sauberen, korrekten Basis, sind auch die Outputs verlässlich und können genutzt werden. Deshalb sollte sich das Design für die Integration von KI am gesamten Prozess orientieren. KI-Agenten werden in die komplette Decision Architecture integriert und als Bestandteile des ganzen Prozesses eingesetzt. Sonst bleibt die KI nur ein interessantes Gimmick, welches nach ein paar Monaten wieder eingestellt wird, und kann keinen langfristigen Nutzen erbringen. KI ist ein Mittel zum Zweck um Entscheidungen zu unterstützen und Prozesse zu optimieren und sollte als spezialisiertes Tool eingesetzt werden - nicht als magische Lösung für alles, auch wenn die Resultate oft wie ein Wunder wirken.
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