AI

Künstliche Intelligenz verändert die industrielle Landschaft. Ob bei der automatisierten Qualitätskontrolle, der vorausschauenden Wartung oder der Entwicklung neuer Geschäftsmodelle: Der Einsatz von AI bietet enorme Potenziale. Damit diese Potenziale nicht ungenutzt bleiben, sind Unternehmen ebenso wie Beratungsfirmen auf erfahrene AI-Spezialisten angewiesen. Genau hier beginnt die Herausforderung: Der Markt für KI-Experten ist stark umkämpft, das benötigte Know-how hochkomplex und dynamisch. Fachkräftemangel, fehlende interne Expertise und regulatorische Unsicherheiten bremsen die Umsetzung. 

Aktuelle Herausforderungen beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Industrie

Die Integration von Künstlicher Intelligenz in industrielle Prozesse kann vieles bewegen: Sie verbessert die Produktion, senkt Energieverbräuche und schafft Raum für neue Geschäftsmodelle. Doch in der Umsetzung zeigt sich schnell: Der Weg zur erfolgreichen Nutzung von KI ist komplex – besonders in der Schweiz und Europa. Technologische, organisatorische und regulatorische Hürden machen die Einführung anspruchsvoll und erfordern gezielte Expertise.

Trotz aller Herausforderungen erkennen viele Unternehmen das Potenzial von Künstlicher Intelligenz. Bereits 42 % der Industrieunternehmen in Europa nutzen heute AI-basierte Anwendungen – und rund ein weiteres Drittel plant den Einstieg. Auch in der Schweiz wächst das Interesse: Besonders in Bereichen wie Automatisierung, Robotik und Predictive Maintenance kommt KI zunehmend zum Einsatz und ergänzt bestehende Technologien auf sinnvolle Weise.

Voraussetzungen für eine erfolgreiche KI-Implementierung

Damit Künstliche Intelligenz in industriellen Anwendungen wirklich greift, müssen technische, organisatorische und prozessuale Voraussetzungen zusammenkommen.

Technologische Basis

Die Basis für jedes erfolgreiche AI-Projekt ist eine zuverlässige IT- und Dateninfrastruktur. Dazu gehören saubere, gut strukturierte Daten, leistungsfähige Cloud-Systeme sowie IT-Lösungen, die sich mit AI-Modellen verbinden lassen. Welche Algorithmen zum Einsatz kommen – etwa Convolutional Neural Networks (CNNs) für Bildverarbeitung oder Large Language Models (LLMs) für Texte – hängt immer vom jeweiligen Anwendungsfall ab.

Organisatorische Voraussetzungen

Damit AI-Projekte über die Pilotphase hinauskommen, braucht es klare Verantwortlichkeiten, interdisziplinäre Teams und flexible Prozesse. Entscheidend sind:

• Die Unterstützung durch das Top-Management, um AI strategisch zu verankern

• Weiterbildungsprogramme, um Know-how-Lücken im Unternehmen zu schließen

• Agile Methoden, um schnell zu lernen und weiterzuentwickeln

• Klare ethische Leitlinien – besonders im Hinblick auf den EU AI Act und branchenspezifische Vorgaben

Nur wenn Technik, Organisation und Prozesse zusammenspielen, lassen sich AI-Projekte erfolgreich umsetzen – und in echten, nachhaltigen Mehrwert überführen.

KI-Anwendungen in der Industrie: Erfolgreiche Praxisbeispiele aus DACH

Wie künstliche Intelligenz heute schon echten Mehrwert schafft, zeigen diese konkreten Einsatzfelder:

• Predictive Maintenance (Liebherr, CH)
  Das Schweizer Industrieunternehmen Liebherr nutzt AI-gestützte Sensorik und Machine Learning, um Maschinenzustände kontinuierlich zu überwachen. So lassen sich potenzielle Ausfälle frühzeitig erkennen und Wartung vorausschauend planen – das senkt Kosten und erhöht die Anlagenverfügbarkeit spürbar.¹
• Qualitätskontrolle (BMW, DE)
  In der Automobilproduktion setzt BMW auf AI-basierte Bildverarbeitung, um Fehler an Bauteilen in Echtzeit zu erkennen. Dadurch sinkt die Ausschussquote, gleichzeitig wird die Effizienz und Qualität in der Fertigung verbessert.²
• Wirkstoffforschung (Roche & Novartis, CH)
  Die beiden Schweizer Pharmaunternehmen nutzen AI, um chemische Strukturen automatisiert zu analysieren. Dadurch lassen sich neue Wirkstoffe schneller identifizieren – mit höherer Erfolgsquote und deutlich verkürzten Entwicklungszeiten.³

1 Quelle: https://www.liebherr.com/

2 Quelle: https://www.press.bmwgroup.com/

3 Quelle: https://www.handelsblatt.com/

Neue Anforderungen an Führung im Zeitalter von Künstlicher Intelligenz

Mit dem Einzug von AI-Technologien verändern sich nicht nur Geschäftsmodelle – auch die Erwartungen an Führungskräfte und Entscheidungsträger:innen wandeln sich grundlegend. Erfolgreiche Unternehmen brauchen heute sowohl strategische Führungspersönlichkeiten auf Executive-Level als auch kompetente Beiräte, Verwaltungsräte oder Aufsichtsratsmitglieder, die technologische Entwicklungen verstehen, kritisch hinterfragen und gezielt mitgestalten können.

Ob auf Vorstandsebene oder in beratenden Gremien – gefordert sind neue Kompetenzen, ein gemeinsames Zukunftsverständnis und die Fähigkeit, technologische Chancen wie Risiken souverän zu begleiten.

Fazit 

Künstliche Intelligenz bringt nicht nur neue Technologien hervor, sondern verändert auch die Anforderungen an Führung und Zusammenarbeit. Um diesen Wandel erfolgreich zu gestalten, braucht es Persönlichkeiten, die technologische Kompetenz mit strategischem Denken und Veränderungsbereitschaft verbinden.

Wirz & Partners unterstützt Unternehmen dabei, genau solche Menschen zu finden – ob auf C-Level, im Verwaltungsrat oder in spezialisierten Fachfunktionen rund um AI, Data Science und Machine Learning. Unser Ziel ist es, nicht nur fachlich passende Kandidaten zu finden, sondern Persönlichkeiten, die Ihre KI-Initiativen langfristig mitgestalten. Im Zeitalter datengetriebener Geschäftsmodelle ist die richtige Besetzung oft der entscheidende Schritt, um Innovationen umzusetzen und nachhaltig zu wachsen.