BERLIN / LONDON (IT BOLTWISE) – Deutsche Hersteller investieren zwar massiv in KI, doch die operative Bereitschaft bleibt laut Branchenstudien klar zu niedrig. Besonders bei agentischer KI klafft eine Lücke zwischen versprochenen Effizienzgewinnen und fehlenden Prozessen zur menschlichen Kontrolle. Gleichzeitig steigt mit der Vernetzung das Cyberrisiko spürbar. Der Artikel zeigt, warum skalierbare MES- und Datenraum-Architekturen nun zur Sicherheits- und Wettbewerbsfrage werden.
Deutsche Industrieunternehmen geben Milliarden für Künstliche Intelligenz aus, aber die betriebliche Umsetzung gerät ins Hintertreffen. Genau diese Spannung greift eine aktuelle Bestandsaufnahme auf: Während 93 Prozent der Hersteller ein Manufacturing Execution System (MES) einsetzen, haben nur 28 Prozent diese Systeme so implementiert, dass sie sich wirklich skalieren lassen. Noch enger wird es bei integrierten Lösungen: Lediglich 23 Prozent arbeiten mit vollständig verknüpften Systemen, die Daten und Prozesse ohne Medienbrüche durchziehen. Für viele Unternehmen bedeutet das, dass KI-Projekte zwar als Pilot starten, aber in Produktion, Compliance und Betrieb nicht durchgängig „fertig“ werden.
Technisch zeigt sich die Schwachstelle meist nicht im Modell selbst, sondern in der Daten- und Systemarchitektur, die KI-Workflows zuverlässig füttert. Laut der Erhebung gelingt es nur 40 Prozent der Betriebe, Daten effektiv in verwertbaren Nutzen zu überführen. Entscheidend ist dabei die Fähigkeit, isolierte Datensilos in durchgängige Wertschöpfungsketten zu überführen: Sensorik, Produktionslogik, Qualität, Instandhaltung und Planung müssen über definierte Schnittstellen so zusammenspielen, dass KI-Algorithmen nicht „in der Luft“ trainieren. Agentic Ansätze verschärfen das Problem, weil sie Aufgaben autonom planen und ausführen und dafür stabile Kontextdaten benötigen.
Mit der Vernetzung wächst zudem die Angriffsfläche. Über 60 Prozent der deutschen Industrieanlagen weisen ein hohes Cyberrisiko auf, ein Spitzenwert in Europa. Fast die Hälfte der befragten Unternehmen meldete im vergangenen Jahr mindestens einen Sicherheitsvorfall. Das ist die direkte Folge typischer Integrationsmuster: MES, Historian, OT-Leitsysteme, Cloud-Services und Remote-Services werden häufig nacheinander angebunden. Dabei entstehen komplexe Abhängigkeiten, unklare Verantwortlichkeiten und nicht selten Sicherheitslücken in Schnittstellen. Für viele Verantwortliche rückt deshalb die Integrationsfähigkeit neuer Systeme auf den vordersten Platz: 44 Prozent nennen sie als wichtigstes Kaufkriterium, weil man nur so Risiko- und Patch-Zyklen beherrschbar macht.
Auf der Nutzen-Seite gibt es dennoch belastbare Signale. Eine Studie von SAP und Oxford Economics ordnet die betriebswirtschaftliche Erwartung ein: Unternehmen in Deutschland investieren im Schnitt 35 Millionen Euro in KI-Projekte, und der erwartete Return on Investment stieg von 17 auf 24 Prozent. Solche Kennzahlen passen zu einem Muster, das man seit der frühen Automatisierung aus der Fertigung kennt: Dort, wo KI entlang klarer Prozesse und Messpunkte eingesetzt wird, lässt sich Wert schaffen. Bei agentischer KI kommt die Zusatzdimension hinzu: Agenten versprechen Effizienzsprünge, etwa wenn sie Durchlaufzeiten steuern oder Lagerbestände dynamisch reduzieren. Genau hier zeigen Referenzen wie Hitachi Vantara aus Oklahoma, dass die Hebel real sein können, wenn die operative Kontrolle mitgedacht wird.
Der Engpass liegt laut Bericht gerade in der Bereitschaft, agentische Systeme auch wirklich sicher zu betreiben. Nur vier Prozent der Unternehmen fühlen sich vollständig für KI-Agenten vorbereitet; in mehr als der Hälfte der Fälle fehlen Prozesse für die menschliche Kontrolle. Damit konkurriert der Markt um „schnelle Automatisierung“ auf der einen Seite und um robuste Governance auf der anderen. Große Anbieter versuchen, diese Lücke mit Plattform- und Integrationsstrategien zu schließen. In diese Richtung gehen etwa Manufacturing-Integration-Ansätze, bei denen eine zentrale Plattform verschiedene Fertigungsdomänen verbindet. Auch Siemens adressiert die Skalierung über organisatorische Bündelung: Siemens Energy und Siemens Gamesa führen ihre Zusammenführung unter der Marke Omterra zusammen, während Siemens parallel KI-Kapazitäten erweitert und Standorte für KI-Software in der Halbleiter-Entwicklung ausbaut.
Historisch betrachtet hat die Industrie dieses Problem in Wellen gesehen: Erst wurden einzelne Anlagen datenfähig gemacht, dann kamen Labor- und Werkspiloten, später die Forderung nach Ende-zu-Ende-Transparenz. Der nächste Schritt sind interoperable Datenräume, weil sie nicht nur Daten speichern, sondern Zugriffs- und Integrationsregeln durchsetzen. Ein Beispiel ist das Forschungsprojekt Factory-X, das Mitte Juni nach zweieinhalb Jahren abgeschlossen wurde. 46 Partner entwickelten mit dem „MX-Port“ einen sicheren, herstellerunabhängigen Datenraum; die Software soll als Open Source verfügbar werden. Solche Datenräume helfen, KI-Workflows nachvollziehbar zu machen und erleichtern die Umsetzung regulatorischer Pflichten, weil Provenienz und Zugriff zentraler werden.
Mit Blick auf Regulierung und Datenschutz rückt der EU AI Act in den Fokus, weil er Risiko- und Governance-Anforderungen in neue operative Pfade übersetzt. Unternehmen müssen nicht nur technische Modelle bewerten, sondern auch festlegen, wie Systeme überwacht werden, wie Eskalationen laufen und wie nachvollziehbare Entscheidungen entstehen. Genau deshalb greifen Sicherheits- und Integrationsfragen ineinander: Wer agentische KI einsetzt, benötigt Kontrollmechanismen, die im Betriebsalltag funktionieren—nicht erst als Notfallplan. Dazu passt auch, wie einzelne Branchen bereits priorisieren: Im Handel senken KI-gestützte Ansätze die manuelle Datenpflege und verkürzen Aktualisierungszyklen deutlich, während Prozessindustrie und diskrete Fertigung zunehmend in ein gemeinsames Systembild geführt werden, um Medienbrüche zu reduzieren.
Für die nächsten 12 bis 24 Monate zeichnet sich ab, dass „KI-Einsatz“ sich stärker in Richtung KI-Infrastruktur und Betrieb verlagern wird. Unternehmen werden weniger fragen, welches Modell am besten „tickt“, sondern welches Setup Skalierung, Security und Compliance gleichzeitig erfüllt. Das heißt praktisch: durchgängig integrierte MES-, Datenraum- und Identitätskonzepte, harte Sicherheitsbaselines für OT-Anbindungen, sowie standardisierte Prozesse für menschliche Kontrolle bei autonomer Ausführung. Auf Entwicklerseite entstehen Chancen entlang der Integrationsschicht: Datenmodellierung, Schnittstellen, Ereignis-Streaming, Policy-Engines und Observability. Wer jetzt strukturiert investiert, reduziert nicht nur Risiken, sondern schafft die Grundlage, um KI-Agenten später schneller und kontrollierter ausrollen zu können—und genau darauf werden Wettbewerber und Regulatorik in den kommenden Quartalen drängen.
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