Das wahre Potenzial industrieller KI ausschöpfen

Die Finanzierungslage in Europa spiegelt diesen Trend wider: Allein im ersten Quartal 2025 nahmen KI-Unternehmen in Europa rund 3 Mrd. € an Risikokapital ein, was einem Anstieg von 55 % gegenüber dem gleichen Zeitraum im Jahr 2024 entspricht. Der Grund für diese Dynamik ist einfach: In Branchen, in denen Unternehmen unter extremem Zeit- und Kostendruck arbeiten, sind Führungskräfte begierig nach Anwendungen, die Arbeitsabläufe neu gestalten und eine deutliche Verbesserung des Geschäftsergebnisses ermöglichen.

„Diese Technologien sorgen nicht nur für einen deutlichen Effizienzsprung, sondern ermöglichen teilweise auch völlig neue Prozesse und Arbeitsweisen“, sagt Catherine Crump, Geschäftsführerin von WIRED Consulting, eine von mehreren Experten aus dem wachsenden KI ecosystem, die in diesem Artikel zitiert werden.

Design ist ein Bereich, in dem KI Produktionsphasen beschleunigen und neue Effizienzpotenziale schaffen kann.

Da KI-Tools Ingenieuren ermöglichen, große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten zu analysieren, eröffnen sie neue Perspektiven auf alternative Materialien und deren Leistung durch Simulationen und helfen dabei, lang bestehende Engpässe in der Lieferkette zu beseitigen.

„Es ist die Verschmelzung und gegenseitige Befruchtung von KI-Technologien, die die großen Durchbrüche ermöglicht“, sagt Jon Nieman, Vice President Investments bei G42, einem in Abu Dhabi ansässigen KI-Entwicklungsunternehmen, das sich auf Lösungen für das Gesundheitswesen, die Luftfahrt und andere Industriesektoren konzentriert.

Neben der Erschließung erheblicher Profitabilitätsgewinne haben KI-Entwickler das Potenzial, in deutlich größerem Maßstab positive Auswirkungen zu erzielen. Für Meike Neitz, Gründerin der Startup-Beratung embassidy, gehört die potenzielle Rolle von KI bei der Abschwächung des Klimawandels zu ihren spannendsten Eigenschaften. So kann KI beispielsweise durch Innovationen in der Designphase Materialverschwendung reduzieren, da bis zu 80 % des ökologischen Fußabdrucks eines Industrieprodukts bereits durch sein Design bestimmt werden.

Die KI-gestützte Neugestaltung industrieller Robotergreifer in Kombination mit additiver Fertigung kann zu einer Reduktion der CO₂-Emissionen pro Roboter um 82 % führen.

„Der industrielle Sektor gehört noch immer zu den weltweit größten Quellen von Treibhausgasemissionen“, sagt Neitz.

Eine Vision davon zu haben, was KI in der realen Welt leisten kann – so inspirierend sie auch sein mag –, reicht jedoch nur bis zu einem gewissen Punkt. Wie die in diesem Artikel vorgestellten Experten erläutern, benötigen Gründer von KI-Unternehmen ein klares Verständnis für das Fachwissen in ihrem Bereich, für Skalierung und Zusammenarbeit sowie eine ausgeprägte Fokussierung auf den Endnutzer.

Alexander Oelling, the chief digital officer at ISAR Aerospace – a launch service provider for small and medium-sized satellites – also underscores the importance of real-world domain expertise.

"During discussions, I love to listen for unprompted mentions of specific challenges within target industries that wouldn't appear in superficial market research," says Oelling.

Oelling also stresses the value of working closely with end-users, arguing that tangible, on-the-ground results are what cut through most when startups begin to establish themselves. “Industrial AI startups that secure early-pilot implementations, even if limited in scope or partially subsidized, establish credibility that theoretical ventures simply cannot match,” he argues.

Conversely, an insufficient grasp of the customer’s working reality can have a negative impact on sales, especially when targeting companies in utilities, oil and gas, aerospace and government, which have their own needs and preferences.

“I have seen it again and again,” says G42’s Nieman. “People fail to recognize that these types of customers do not want to dump their data into a data lake, they want two-year long pilots or vendor assessments, they tend to be fast-followers and they tend to pay less exciting multiples for startups."

Ultimately, this is about establishing credibility. The good news for startups that are successful in this endeavor is that they will find themselves in increasingly high demand.

As an investor, when trying to assess whether a startup will succeed, Nieman says he pays particular attention to its origin story. “I find the path is the best predictor of the future,” Nieman says. “Knowing the fabric of the inception of the company, the product, the technology and the team is more important than any one of those pieces in isolation. What helps a company stand out is understanding its roots – the skills, thinking and mindset of the founders, and the arc of commercialization of the product. All of this either verifies or unravels the story.”

The insights for this article were provided by the jury members of the Industrial AI Awards 2025 for startups at the AI with Purpose Summit.