Produktivität und Flexibilität zu steigern ist seit jeher fest im Kern jeder Unternehmensstrategie verankert. Mit dem Aufkommen von Automatisierung und KI scheinen diese Ziele so einfach erreichbar zu sein wie noch nie – oder nicht? Ein genauerer Blick zeigt, dass Technologie den Strategien vieler Unternehmen oft weit voraus ist. Höchste Zeit, auf praxisnahe KI-Lösungen zu setzen, um langfristig wettbewerbsfähig zu bleiben.
Transformation ist in erster Linie Willenssache
Während immer noch viele Unternehmen staunend die atemberaubende Geschwindigkeit beobachten, in der sich der technologische Fortschritt vor ihren Augen abspielt, haben andere längst die Gunst der Stunde genutzt. Ob KI-Copiloten, Large Language Models, Agenten-basierte Lösungen oder der Einsatz von komplexen Digital Twins – die schnell wachsende Anzahl an hochleistungsfähiger Technologie hat quer durch alle Branchen zum Paradigmenwechsel geführt. Ist ein Mehr an Produktivität, Flexibilität und eine Optimierung der Unternehmensprozesse also nur noch einen Software-Einkauf entfernt? Wäre es so einfach, hätte die deutsche Wirtschaftsministerin eventuell einige Sorgenfalten weniger.
Damit sich Investitionen wirklich rechnen und unter dem Strich eine Gewinnsteigerung deutlich wird, kommt es sowohl auf die passende Wahl der Lösungen, als auch auf die richtigen Dienstleister an. Was auf den ersten Blick als gängige Erkenntnis abgestempelt werden kann, beinhaltet strategische Überlegungen mit immenser Tragweite. Ein Beispiel zur Verdeutlichung aus dem Bereich Field Service Management (FSM): Viele Hersteller und Dienstleister werden in Zukunft mit einer KI-optimierten Einsatzplanung ihrer Außendienstler, Ingenieure und Techniker arbeiten. Das bringt einerseits viele Vorteile – etwa die Entlastung von Mitarbeitern, die ansonsten viele Ressourcen in die händische Planung hätten stecken müssen – hat sich in der Praxis aber nur als eine Seite der Medaille erwiesen. So ist die Einsatzplanung erst dann wirklich intelligent, wenn sie mit einem Asset Management System kommunizieren kann. Auf diese Weise stehen alle benötigten Daten zur Verfügung, von Wartungsplänen über die benötigten Voraussetzungen für Field-Service-Techniker bis zu den Ersatzteilen.
Transformation bedeutet also nicht nur, alte Prozesse einfach digital abzubilden, sondern neu zu denken, richtig zu kombinieren und an die Fähigkeiten der hochleistungsfähigen Technologie anzupassen.
Es werde Licht
Bereits an diesem Beispiel zeigt sich ein Kernproblem: Nicht wenige Unternehmen tappen im Bereich ihrer Assets vollständig im Dunkeln und haben den generellen Überblick über wichtige Daten aus den Augen verloren. KI hat das Potenzial, der dringend benötigte Lichtschalter zu sein – den muss jedes Unternehmen allerdings selbst betätigen. Aus der unüberschaubaren Anzahl an KI-Lösungen hier den richtigen Ansatz auszuwählen ist dabei eine große Herausforderung. Neben den vielen einzelnen Tools und Standardmodellen setzt sich hier mehr und mehr der Ansatz durch, direkt auf branchenspezifische Systeme zu setzen, die mit dem richtigen Know-how von Experten und Expertinnen für konkrete Einsatzzwecke konzipiert sind. So sind beispielsweise speziell trainierte KI-Modelle einer Asset-Management-Lösung im Utilities-Sektor auf die speziellen Anforderungen ausgerichtet und sehr viel schneller implementiert. Dienstleister und Technologien sind bereit – warum bleibt die große Transformationswelle also noch aus?
Eine Antwort auf diese essenzielle Frage liefern viele betroffene Unternehmen selbst. Auf der einen Seite stehen dabei Firmen, die im Sinne der fortscheitenden Digitalisierung und Automatisierung offen für eine wirkliche Transformation sind – also etwa nicht nur einzelne Prozesse der Rechnungsstellung automatisieren, sondern den Vorgang in seiner Gesamtheit neu strukturieren und mit KI-Lösungen entsprechend aufbauen. Auf der anderen Seite herrschen das große Zögern und der fehlende Wille nach einschneidenden Veränderungen in den eigenen Abläufen. Was nach dem Motto „Es ist noch immer gut gegangen“ aktuell noch überschaubare Auswirkungen haben mag, führt – auch mit Blick auf die Konkurrenzsituation auf dem Markt – bereits in naher Zukunft zu einer immensen Kluft in Sachen Produktivität und Effizienz. Bei dem hohen Tempo an Innovation und Fortschritt bedeutet Stillstand einen Rückstand, die Künstliche Intelligenz macht dabei keine Ausnahme.
Prädiktiv alleine reicht nicht mehr
Wie schnell die technologische Entwicklung voranschreitet und Unternehmen vor eine gewisse Handlungsnotwendigkeit stellt, zeigt auch das Beispiel der Predictive Maintenance. Die KI-gestützte Methode kann aufgrund der Datenlage vorhersagen, wann etwa einzelne Komponenten einer Maschine voraussichtlich eine Wartung oder einen Austausch benötigen. Damit warten Unternehmen auf den Servicefall, um erst dann zu reagieren, wenn er eingetreten ist. Wirklich effizient wird dieses Beispiel allerdings erst, wenn sie proaktiv handeln können und Prozesse etablieren, bei denen das günstigste Zeitfenster für einen Servicetermin proaktiv gewählt werden kann. In diesen Szenarien berechnen KI-Modelle nicht nur, wann beispielsweise Maschinen eine Reparatur benötigen, sondern schlagen auch unter der
Berücksichtigung von Faktoren wie Wetter, Auslastung oder der Verfügbarkeit von Technikern den optimalen Servicetermin vor. Das Ergebnis: Weniger Downtime, höchste Effizienz, Flexibilität und ein Maximum an Produktivität.
Wer nicht nur prädiktiv, sondern präventiv handlungsfähig sein will, muss sich auf eine wirkliche Transformation seiner Prozesse einlassen. Die Wahl der passenden Lösung sollte sich dabei auch in hohem Maße an der Praxistauglichkeit ausrichten – denn während der Markt von LLMs und Standardsoftware geradezu geflutet wird, machen im Alltag erprobte Technologien zur Bewältigung von praktischen Problemen immer häufiger den Unterschied aus. Technologie und Dienstleister stehen damit bereit für den dringend benötigten nächsten Schritt der digitalen Transformation, jetzt kommt es auf den Willen der Unternehmen an.
