Eine Fabrik mit Arbeitern, die Maschinen bedienen und ein Förderbandsystem in Betrieb ist.

Das wahre Potenzial industrieller KI ausschöpfen

Während industrielle KI Fabriken und Lieferketten umgestaltet, wächst das Anbieter-Ökosystem rasant. Unternehmen suchen nach KI, um die Effizienz zu steigern und Innovationen zu beschleunigen, während Startups Wert schaffen und Sektoren von der Pharmaherstellung über die Logistik bis hin zur Luft- und Raumfahrt revolutionieren können.

Die Finanzierung in Europa spiegelt diesen Trend wider: Allein im ersten Quartal 2025 sammelten KI-Unternehmen in Europa rund 3 Mrd. € an VC-Mitteln, was einem Anstieg von 55% gegenüber dem gleichen Zeitraum im Jahr 2024 entspricht. Der Grund für diese Dynamik ist einfach: In Sektoren, in denen Unternehmen unter extremen Zeit- und Budgetbeschränkungen liefern, sind Führungskräfte hungrig nach Anwendungen, die Arbeitsabläufe neu definieren und eine erhebliche Verbesserung des Geschäftsergebnisses ermöglichen.

Neue generative [KI] -Ansätze können völlig neue Lösungen mit digitalen Simulationen und Effizienzsteigerungen auf höchstem Niveau bieten, die zuvor nicht erreichbar waren.

Katharina Crump, Geschäftsführer, WIRED-Beratung

„Diese sorgen nicht nur für eine deutliche Steigerung der Effizienz, sondern einige ermöglichen auch völlig neue Prozesse und Arbeitsweisen“, sagt Katharina Crump, Geschäftsführer von WIRED Consulting, einer von mehreren Experten für das wachsende KI-Ökosystem, die in diesem Artikel zitiert werden.

Wirken Sie dort, wo es am wichtigsten ist

Design ist ein Bereich, in dem KI Produktionsphasen beschleunigen und neue Effizienzsteigerungen ermöglichen kann.

Da KI-Tools es Ingenieuren ermöglichen, große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten zu analysieren, bieten sie durch Simulation neue Perspektiven auf alternative Materialien und Leistungen und helfen, langjährige Lieferkettenengpässe zu lösen.

Ich sehe eine Welt, in der Lieferketten dramatisch umformatiert werden und bestehende Methoden stark gestört werden.

John Nieman, VP Investitionen, G42

Es ist die Verschmelzung und gegenseitige Bestäubung von KI-Technologien, die die großen Durchbrüche ermöglicht, sagt John Nieman, Vice President Investments bei G42, einem KI-Entwicklungsunternehmen mit Sitz in Abu Dhabi, das sich auf Lösungen im Gesundheitswesen, in der Luftfahrt und in anderen Industriesektoren konzentriert.

KI-Entwickler erzielen nicht nur große Rentabilitätsgewinne, sondern haben auch das Potenzial, in viel größerem Umfang positive Auswirkungen zu erzielen. Für Meike Neitz, Gründer von Startup Consultancy Embassidy, die potenzielle Rolle von KI bei der Eindämmung des Klimawandels ist eines der aufregendsten Features. Es kann zum Beispiel Materialverschwendung durch Innovation in der Entwurfsphase reduzieren, da bis zu 80% des ökologischen Fußabdrucks eines Industrieprodukts bereits durch sein Design bestimmt werden.

Die KI-gestützte Neugestaltung von Industrierobotergreifern in Kombination mit additiver Fertigung kann zu einer Reduzierung der CO2-Emissionen pro Roboter um 82% führen.

„Der industrielle Bereich ist immer noch eine der weltweit größten Quellen von Treibhausgasemissionen“, sagt Neitz.

KI-gestützte Lösungen können eine große Rolle bei der Energieeffizienz spielen, die Elektrifizierung vorantreiben, Materialverschwendung minimieren und Prozesse optimieren.

Meike Neitz, Gründer, Botschaft

Eine Vorstellung davon zu haben, was KI in der realen Welt erreichen kann — egal wie inspirierend — wird Sie jedoch nur bis zu einem gewissen Punkt bringen. Wie die in diesem Artikel vorgestellten Experten erklären, benötigen Gründer von KI-Unternehmen ein klares Verständnis des Fachwissens, wie man skaliert und zusammenarbeitet, und eine Besessenheit für den Endbenutzer.

Die industrielle KI-Transformation anzuführen ist nichts, was ein Unternehmen alleine schaffen kann. Deshalb gestalten wir ein florierendes industrielles KI-Ökosystem, das eine enge Zusammenarbeit zwischen Kunden, Branchenführern, Startups, Verkäufern, Partnern und Entwicklern erfordert.

Linda Krumbholz, Senior Vice President, Siemens Xcelerator Ecosystem und Marktplatz

Wie man sich nicht im KI-Hype verirrt

Industrial robotic arm assembling electronic components on a circuit board against a blurred factory background

Industrial AI unterstützt visuelle Simulationen, die eine echte Wirkung in der Fabrikhalle haben.

Eine der Herausforderungen, vor denen industrielle KI-Startups stehen, besteht darin, einen klaren Weg zur Kapitalrendite (ROI) und Anwendungsfälle zu definieren, die im Branchenkontext Anklang finden. Wenn sie das nicht richtig machen, wird ihre Bewerbung wahrscheinlich im Lärm untergehen.

Laut Crump müssen sich Startups bemühen, spezifische unerfüllte Bedürfnisse in der Industrie zu erfüllen. Diese Denkweise zu übernehmen, verschafft ihnen einen Wettbewerbsvorteil. „Es gibt momentan so viel KI-Hype und eine Flut von Startups, die mit dieser Technologie innovativ sind“, sagt sie. „Diejenigen, die auffallen, können nachweisen, wo ihre einzigartige KI-fähige Lösung ein klares Bedürfnis erfüllt und zu besseren Ergebnissen führt. Ihre Produkte und Dienstleistungen zeigen spürbare, positive Auswirkungen auf das Geschäft und einen klaren ROI.“

Wie das Startup etwas bewirkt, kann je nach Industrieumfeld sehr unterschiedlich sein, das sind die vielen potenziellen Anwendungen der KI-Technologie. Startups müssen ein tiefes Verständnis dafür nachweisen, wie ihre Lösung mit industrieller Hardware interagiert, oder sich zusammenschließen, um Fachwissen und hochwertige industrielle Datensätze zu erhalten.

Der Fokus sollte auf Fakten, der Verwendung firmeneigener Daten und der Bereitstellung skalierbarer, nutzerorientierter Lösungen liegen, schlägt vor Samuel Schuler, Geschäftsführer von Reimann Investors Venture Management. „Legen Sie Wert darauf, ein tiefes Verständnis der tatsächlichen industriellen Arbeitsabläufe aufzubauen, bevor Sie KI-Lösungen anpassen“, sagt er.

Maßgeschneiderte, domänenspezifische Erkenntnisse übertreffen häufig generische KI-Strategien.

Samuel Schuler, Managing Director, Reimann Investors VC

Alexander Oelling, der Chief Digital Officer von ISAR Aerospace — einem Anbieter von Startdiensten für kleine und mittelgroße Satelliten — betont ebenfalls, wie wichtig Fachwissen aus der Praxis ist.

Ich versuche immer, die Fachkenntnisse der Gründer einzuschätzen, die über die technischen Referenzen hinausgehen.

Alexander Oelling, Chief Digital Officer, ISAR Aerospace

Dem Endverbraucher näher kommen

Um sicherzustellen, dass ihre Lösung die versprochene Wirkung in der Branche erzielt — und dass sich ihre Akzeptanz bei den Nutzern verbreitet — müssen Startups beweisen, dass sie sich voll und ganz auf die Umsetzung konzentrieren. In der Praxis bedeutet das, extrem neugierig auf den Endbenutzer zu werden und darauf, wie er mit KI-Tools umgeht.

„Seien Sie besessen von den Menschen vor Ort, für die Sie Ihre Lösung entwickeln“, berät Neitz von der Botschaft Gründer und Führungskräfte. „Bauen Sie für sie und nicht für ihre Chefs. Nehmen Sie Kontakt mit ihnen auf, um ihr Feedback zu erhalten. Erfahren Sie mehr über ihre Schmerzen, über ihre Arbeitsrealität, über ihre Prozesse.“

A person is standing in front of a large screen displaying a graph with a blue line and a red line.

Die Entwicklung benutzerorientierter KI ist der Schlüssel zu einer erfolgreichen Bereitstellung.

Oelling betont auch, wie wichtig es ist, eng mit den Endnutzern zusammenzuarbeiten, und argumentiert, dass greifbare Ergebnisse vor Ort am meisten zum Tragen kommen, wenn Startups beginnen, sich zu etablieren. „Industrial AI KI-Startups, die sich frühe Pilotimplementierungen sichern, auch wenn deren Umfang begrenzt oder teilweise subventioniert ist, schaffen eine Glaubwürdigkeit, mit der theoretische Unternehmungen einfach nicht mithalten können“, argumentiert er.

Umgekehrt kann ein unzureichendes Verständnis der Arbeitsrealität des Kunden negative Auswirkungen auf den Umsatz haben, insbesondere wenn Unternehmen aus den Bereichen Versorgungswirtschaft, Öl und Gas, Luft- und Raumfahrt sowie Behörden ins Visier genommen werden, die ihre eigenen Bedürfnisse und Präferenzen haben.

„Ich habe es immer wieder gesehen“, sagt Nieman von G42. „Die Leute erkennen nicht, dass diese Art von Kunden ihre Daten nicht in einen Datensee werfen wollen, sie wollen zweijährige Pilotprojekte oder Lieferantenbewertungen, sie haben in der Regel schnelle Follower und zahlen tendenziell weniger spannende Vielfache für Startups.“

Letztlich geht es darum, Glaubwürdigkeit aufzubauen. Die gute Nachricht für Startups, die in diesem Unterfangen erfolgreich sind, ist, dass sie zunehmend gefragt sein werden.

Als Investor sagt Nieman, dass er bei dem Versuch, zu beurteilen, ob ein Startup erfolgreich sein wird, seiner Entstehungsgeschichte besondere Aufmerksamkeit schenkt. „Ich finde, der Weg ist der beste Prädiktor für die Zukunft“, sagt Nieman. „Es ist wichtiger, die Struktur der Gründung des Unternehmens, des Produkts, der Technologie und des Teams zu kennen, als jedes einzelne dieser Teile für sich genommen. Was einem Unternehmen hilft, sich von anderen abzuheben, ist, seine Wurzeln zu verstehen — die Fähigkeiten, das Denken und die Denkweise der Gründer und den Vermarktungsbogen des Produkts. All das bestätigt oder entwirrt die Geschichte entweder.“

Die Erkenntnisse für diesen Artikel wurden von den Jurymitgliedern der Industrial AI Awards 2025 für Startups auf der KI with Purpose Summit.