KÜNSTLICHE INTELLIGENZ IM UNTERNEHMENSALLTAG „KI scheitert im Mittelstand selten an der Idee, sondern an Ressourcen, Know-how und Priorisierung“ Trotz ihres Potenzials, der deutschen Wirtschaft neue Innovations- und Wachstumsimpulse zu geben, kommt künstliche Intelligenz bislang nur in einem Teil der Unternehmen umfassend zum Einsatz. Oft beschränkt sich die Nutzung auf wenige Bereiche. Prof. Dr. rer. nat. Markus Lange-Hegermann vom Institut für industrielle Informationstechnik - inIT an der Technischen Hochschule Ostwestfalen-Lippe erklärt im Interview, woran es hapert und wo die größten Potenziale von KI liegen. Künstliche Intelligenz bietet der Wirtschaft enorme Chancen, ihre Wettbewerbsfähigkeit zu stärken, doch bisher schöpft ein großer Teil der Firmen dieses Poten- zial noch nicht aus. Woran liegt das? Mangelt es an ei- ner richtigen Strategie? Markus Lange-Hegermann: Viele Unternehmen kennen die Chancen von KI, schöpfen sie aber noch nicht konsequent aus. Die Hürden sind häufig organisatorisch und personell: Gerade kleinere Unternehmen haben nicht die Personalde- cke im KI- und Datenbereich, um neben dem laufenden Be- trieb kontinuierlich an neuen Lösungen zu arbeiten. Innova- tionen gehen außerhalb formaler Projekte im Tagesgeschäft oft unter, bei einem stark belastenden Tagesgeschäft in den letzten Jahren durch politische und wirtschaftliche Umbrü- che. KI scheitert im Mittelstand selten an der Idee, sondern an Ressourcen, Know-how, Priorisierung, Akzeptanz im Unter- nehmen und der Anschlussfähigkeit an bestehende Prozesse. Eine klare Strategie hilft, aber sie muss in konkrete Use-Cases, „KI könnte dazu beitragen, das jahresdurchschnittliche Wachstum der Arbeitsproduktivität von 0,4 Prozent zwischen 2020 und 2023 auf 1,2 Prozent in den 2030er Jahren zu steigern.“ Institut der deutschen Wirtschaft Verantwortlichkeiten und einen Skalierungsplan übersetzt werden. Ohne Zeitfenster, klare Zuständigkeiten und Fach- leute bleibt KI häufig ein Pilot ohne Skalierung. Welche Ziele haben die Unternehmen generell, wenn sie KI-Tools implementieren und welche sind das? Markus Lange-Hegermann: Die Ziele beim KI-Einsatz sind in der Regel betriebswirtschaftlich: Effizienzsteigerung, stabile- re Qualität, bessere Prognosen, schnellere Bearbeitung von Vorgängen und insgesamt höhere Reaktionsfähigkeit. Dabei ist es sinnvoll, klassische KI und generative KI zu trennen. Klassische KI ist in der industriellen Praxis oft schon weiter verbreitet, weil sie an strukturierte Daten und klare Kennzah- len anknüpfen kann, etwa bei Qualitätsprüfung, Instandhal- tung, Planung oder Prognosen. Generative KI hält derzeit vor allem im Büro Einzug, weil dort Dokumente, Kommunikation und Informationssuche dominieren. Perspektivisch wird ge- nerative KI stärker Richtung Produktion gebracht werden, etwa als Assistenzsystem für Werker und Instandhalter, für nachvollziehbare Fehlersuche sowie für Dokumentation und Schulung. Damit verlagert sich generative KI schrittweise nä- her an den Shopfloor. Eine weitere Voraussetzung für den KI-Einsatz ist eine funktionierende digitale Infrastruktur. Wie sieht es da- mit bei uns aus? Markus Lange-Hegermann: Eine funktionierende digitale In- frastruktur ist Voraussetzung. Die entscheidenden Engpässe liegen jedoch häufig weniger bei der reinen IT-Ausstattung als bei Integration, Datenqualität sowie Sicherheits- und Be- triebsfragen. Viele Unternehmen verfügen über ERP- und Pro- duktionssysteme; dennoch sind Daten oft in Silos organisiert, Schnittstellen historisch gewachsen und Datenqualitäten un- einheitlich. Hinzu kommen Anforderungen an Rollen- und Rechtemodelle, Nachvollziehbarkeit, Datenschutz sowie ein Betriebsmodell, das zu Cloud-, Hybrid- oder Edge-Ansätzen passt. Für skalierbare KI ist Datenintegration oft wichtiger als 6 markt & wirtschaft digital 2/2026 zurück