MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Maschinenbau könnte die Branche revolutionieren, indem er die Profitabilität erheblich steigert. Doch trotz der vielversprechenden Aussichten bleibt das Potenzial weitgehend ungenutzt.
Die Künstliche Intelligenz (KI) hat das Potenzial, den deutschen Maschinenbau grundlegend zu verändern. Eine aktuelle Studie, die in Zusammenarbeit zwischen dem VDMA und der PwC-Strategieberatung Strategy& auf der Hannover Messe vorgestellt wurde, zeigt, dass der Einsatz generativer KI die Profitabilität der Branche um beeindruckende 10,7 Prozentpunkte steigern könnte. Dies entspräche einem zusätzlichen Gewinn von 28 Milliarden Euro. Doch trotz dieser vielversprechenden Aussichten wird bisher nur ein Bruchteil dieses Potenzials ausgeschöpft.
Derzeit nutzen Unternehmen lediglich 0,74 der möglichen 10,7 Prozentpunkte, was auf verschiedene Hindernisse zurückzuführen ist. Ein wesentlicher Faktor ist der Mangel an Daten, der von 25 Prozent der befragten Unternehmen als Problem genannt wird. Darüber hinaus fehlen in vielen Unternehmen die notwendigen KI-Spezialisten, und die IT-Infrastruktur ist oft unzureichend, um die Anforderungen moderner KI-Anwendungen zu erfüllen.
Besonders im Bereich Vertrieb und Marketing könnten durch den Einsatz von KI erhebliche Effizienzsteigerungen erzielt werden. Hier wird eine Profitabilitätssteigerung um bis zu 2,4 Prozentpunkte erwartet. Auch in den Bereichen Forschung, Entwicklung und Planung könnten jeweils 1,7 Prozentpunkte erreicht werden. Überraschenderweise schneiden unterstützende Funktionen wie die IT, in denen KI bisher am häufigsten zum Einsatz kommt, eher enttäuschend ab.
Die Studie beleuchtet insgesamt 45 mögliche Anwendungsfelder für KI im Maschinenbau. Doch trotz der steigenden Erwartungen innerhalb der Branche zögern viele Unternehmen, die notwendigen Schritte zur breiten Implementierung und zur Schaffung neuer Geschäftsmodelle zu unternehmen. Bernd Jung von Strategy& betont, dass es entscheidend sei, die bestehenden Hindernisse zu überwinden, um das volle Potenzial der KI auszuschöpfen.
Ein weiterer Aspekt, der die Einführung von KI im Maschinenbau hemmt, ist die fehlende Bereitschaft zur Veränderung innerhalb der Unternehmen. Viele Führungskräfte sind sich zwar der Vorteile bewusst, zögern jedoch, die notwendigen Investitionen zu tätigen. Dies könnte auf eine gewisse Unsicherheit hinsichtlich der langfristigen Rentabilität solcher Investitionen zurückzuführen sein.
Um die Herausforderungen zu meistern, ist es wichtig, dass Unternehmen in die Ausbildung von Fachkräften investieren und gleichzeitig ihre IT-Infrastruktur modernisieren. Nur so können sie die Vorteile der KI voll ausschöpfen und ihre Wettbewerbsfähigkeit auf dem globalen Markt sichern. Die Studie zeigt, dass der Maschinenbau in Deutschland zwar über ein enormes Potenzial verfügt, dieses jedoch nur durch gezielte Maßnahmen und Investitionen realisiert werden kann.
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