KI für Entscheider: Was Führungskräfte jetzt wirklich wissen müssen

Im Jahr 2024 gaben laut Bitkom rund 70 % der Industrieunternehmen in Deutschland an, bereits in KI zu investieren – aber nur ein kleiner Teil erzielt messbare Effekte in Produktion und Wertschöpfung. Die meisten scheitern nicht an der Technik, sondern an Entscheidungen im Management.

Hier liegt der Knackpunkt: Wer als Geschäftsführung oder Bereichsleitung KI nicht versteht, entscheidet entweder zu zögerlich – und verliert Tempo – oder investiert in Leuchtturmprojekte ohne klaren Nutzen. Beides kostet Geld, Zeit und Glaubwürdigkeit im eigenen Unternehmen.

Dieser Beitrag fasst zusammen, was hinter Formaten wie der Fraunhofer-IPA-Schulung „KI für Entscheider“ steckt – und übersetzt es in konkrete Orientierung für Führungskräfte, gerade in der deutschen Industrie und insbesondere in der Automobil- und Zulieferbranche. Es geht nicht darum, selbst zu programmieren, sondern darum, bessere Entscheidungen zu treffen: Wo lohnt sich KI, welche Daten brauche ich wirklich, wie gehe ich mit Risiken und Ethik um und welche Rolle spielen Quantencomputing und Generative KI in den nächsten Jahren?

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1. Was Entscheider über KI-Grundlagen wirklich verstehen müssen

Führungskräfte brauchen kein Informatikstudium, aber sie müssen die Logik hinter KI-Systemen verstehen, um Projekte beurteilen zu können.

Die drei Kernfragen, die Sie beantworten können sollten

1. Welche Aufgabe übernimmt die KI genau?
2. Welche Daten nutzt sie dafür?
3. Wie zuverlässig sind die Ergebnisse – und woran erkenne ich das?

Wer diese drei Fragen sauber beantwortet bekommt, kann die meisten KI-PowerPoint-Folien sehr schnell einordnen.

Inputdaten: Ohne Datenqualität keine Produktions-KI

In der Industrie – besonders in der Automobilproduktion – sind Daten das eigentliche Nadelöhr. Typische Quellen:

• Maschinendaten aus SPS, Sensoren, Edge-Devices
• Qualitätsdaten aus Prüfständen, End-of-Line-Tests
• Logistik- und Prozessdaten (MES, ERP, APS)

Die Qualität dieser Daten entscheidet darüber, ob ein KI-Modell in der Praxis robust läuft oder ständig fehlschlägt. Typische Probleme:

• Fehlende oder uneinheitliche Zeitstempel
• Unterschiedliche Codierungen für gleiche Fehlerbilder
• Manuelle Excel-„Schattenwelten“ neben offiziellen Systemen

Für Entscheider bedeutet das: Investitionen in Datenqualität bringen oft mehr als der nächste KI-Pilot. Wer seine Shopfloor-IT nicht im Griff hat, kauft mit jedem KI-Projekt Frust ein.

Arten des maschinellen Lernens – kurz und praxisnah

• Überwachtes Lernen: Die KI lernt aus Beispieldaten mit bekannten Ergebnissen. Typisch für Qualitätsprognosen (Gut/Schlecht-Teile), Restlebensdauer-Schätzung oder Nachfrageprognosen.
• Unüberwachtes Lernen: Die KI sucht Muster selbst, etwa bei Anomalieerkennung in Sensordaten zur vorausschauenden Instandhaltung.
• Bestärkendes Lernen: Die KI lernt durch Ausprobieren und Feedback. Perspektivisch interessant für dynamische Produktionsplanung oder autonome Intralogistik.

Sie müssen die mathematischen Details nicht kennen, aber Sie sollten erkennen: Nicht jeder Use Case passt zu jedem Lernverfahren – und umgekehrt.

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2. KI in der Praxis: Wo wirklich Potenzial steckt – und wo nicht

KI entfaltet ihren Wert nur dort, wo klar definierte Ziele und messenbare Effekte dahinterstehen. In der deutschen Automobilindustrie haben sich einige Felder schon bewährt.

Typische KI-Anwendungsfälle in Produktion und Supply Chain

In der Praxis sehe ich vor allem diese erfolgreichen Einsatzfelder:

• Qualitätssicherung: Bildverarbeitung mit KI zur Erkennung von Oberflächenfehlern, Schweißnähten, Lackfehlern
• Predictive Maintenance: Vorhersage von Ausfällen auf Basis von Vibrations-, Temperatur- und Prozessdaten
• Produktionsplanung: KI-gestützte Feinplanung bei hoher Variantenvielfalt, z. B. in der Endmontage
• Energieoptimierung: Prognose von Energieverbrauch und Lastspitzen in Presswerken, Lackierereien oder Gießereien

Der gemeinsame Nenner: klare Kennzahlen (Ausschuss, OEE, Durchlaufzeit, Energieverbrauch) und gute Datengrundlagen aus der Produktion.

Erwartungen und Realität: Warum viele KI-Projekte versanden

Viele Management-Teams erwarten einen „Pilot in drei Monaten und ROI in zwölf“. In der Realität scheitern Projekte häufig an:

• Unklarem Business Case („Wir wollen mal etwas mit KI ausprobieren“)
• Fehlender Verantwortung (Data Science im Elfenbeinturm der IT)
• Widerständen in der Linie („Noch ein System mehr, das ich füttern soll“)

Die bessere Herangehensweise:

• Use Cases priorisieren, die ein klares Problem lösen (z. B. 15 % Ausschuss in einem kritischen Prozess)
• Linienverantwortliche früh einbinden, nicht nur IT und Data Scientists
• Pilotprojekte so planen, dass sie nahtlos in die Fläche skaliert werden können (Infrastruktur, Lizenzmodell, Schulungen)

Infrastruktur: Was Unternehmen wirklich brauchen

Für produktive KI in der Industrie sind drei Infrastruktur-Bausteine entscheidend:

1. Datenplattform: Zentraler, strukturierter Zugriff auf Produktions-, Qualitäts- und Logistikdaten
2. Rechenressourcen: On-Premises, Cloud oder Hybrid – je nach Datenschutz, Echtzeitanforderung und IT-Strategie
3. MLOps-Prozesse: Werkzeuge und Prozesse, um Modelle versioniert bereitzustellen, zu überwachen und regelmäßig zu aktualisieren

Gerade im regulierten und sicherheitskritischen Umfeld der Automobilindustrie ist zudem klar: IT-Sicherheit und Governance müssen von Beginn an mitgedacht werden.

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3. Zuverlässige und erklärbare KI: Ohne Vertrauen kein Roll-out

In der Produktion zählt am Ende eine Frage: Vertraut die Organisation der Empfehlung der KI? Wenn der Schichtleiter im Karosseriebau die Entscheidung der KI-Qualitätsprüfung permanent überstimmt, ist das Projekt faktisch gescheitert.

Was „zuverlässige KI“ aus Managementsicht bedeutet

Zuverlässige KI heißt:

• Stabile Leistung über unterschiedliche Schichten, Chargen und Anlagen hinweg
• Robuste Modelle, die nicht schon bei kleinen Datenänderungen ausfallen
• Überwachung im Betrieb (Drift-Erkennung, Performance-Monitoring)

Hier haben Entscheider eine klare Aufgabe: Sie müssen Mindestanforderungen an Zuverlässigkeit definieren – ähnlich wie bei klassischen Maschinenabnahmen.

Erklärbare KI (Explainable AI): Kein Luxus, sondern Pflicht

Gerade in sicherheitskritischen oder auditrelevanten Bereichen (z. B. Automotive, MedTech, Luftfahrt) reicht ein „Black Box“-Modell nicht. Erklärbare KI bedeutet etwa:

• Aufzeigen, welche Merkmale zu einer Entscheidung geführt haben
• Sensitivitätsanalysen: Was passiert, wenn bestimmte Eingangsdaten sich ändern?
• Plausibilisierung mit Fachexpertinnen und -experten

Das baut Vertrauen auf – intern, aber auch gegenüber Kunden und Auditoren.

Merksatz für Entscheider: Ein KI-System, dessen Entscheidungen niemand nachvollziehen kann, wird nie flächendeckend akzeptiert.

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4. Quantencomputing: Warum Entscheider das Thema kennen sollten – ohne in Hype zu verfallen

Quantencomputing ist aktuell noch kein Werkzeug für den Alltag im Werk, aber es wird in den nächsten Jahren strategische Planungen in der Automobilindustrie beeinflussen – insbesondere bei Optimierung und Materialforschung.

Was Quantencomputing für die Industrie interessant macht

Vereinfacht gesagt, verspricht Quantencomputing, bestimmte Optimierungs- und Simulationsprobleme deutlich schneller zu lösen als klassische Rechner, zum Beispiel:

• Komplexe Touren- und Routenplanung in Logistiknetzwerken
• Optimierte Belegungsplanung von Maschinen und Schichten
• Simulation neuer Materialien, Batterien oder Leichtbaukonzepte

Für KI bedeutet das: Trainings- und Optimierungsprozesse könnten in Zukunft massiv beschleunigt werden.

Was Entscheider heute konkret tun können

• Das Thema auf Radar-Niveau halten: Nicht ignorieren, aber auch nicht jede Hype-Meldung zum Strategiewechsel machen.
• Interne KI- und IT-Teams mit Pilotprojekten und Studien erste Erfahrungen sammeln lassen.
• Partnerschaften mit Forschungseinrichtungen und Technologieanbietern prüfen – genau in der Art, wie es Formate am Fraunhofer IPA adressieren.

Wer heute ein Grundverständnis aufbaut, kann morgen gezielt entscheiden, ob und wo Quantencomputing ins eigene Portfolio passt.

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5. Generative KI: Von ChatGPT zur echten Wertschöpfung im Werk

Generative KI – also Modelle, die Texte, Bilder, Code oder Musik erzeugen – hat 2023/2024 massiv an Fahrt aufgenommen. Für Entscheider ist die Frage: Was hat das mit meiner Produktion, meinem Werk, meiner Entwicklung zu tun?

Die Antwort: sehr viel – wenn man es konkret denkt.

Mögliche Einsatzfelder in der Automobilindustrie

• Wissensmanagement: Chatbots, die Bedienungsanleitungen, Wartungsdokumente und Normen in natürlicher Sprache zugänglich machen
• Software-Entwicklung: Unterstützung bei SPS-Programmierung, Skripten für Testautomatisierung, Datenpipelines
• Engineering & Konstruktion: Generative Auslegung von Bauteilen (in Kombination mit Simulation), Variantenexploration
• Qualitätsmanagement: Automatisierte Auswertung von Fehlermeldungen, 8D-Reports, Service- und Feldrückmeldungen

Der Mehrwert entsteht, wenn Generative KI an interne Systeme und Daten angebunden wird – nicht nur in der frei zugänglichen Standardvariante.

Risiken und Verantwortung: Governance ist Chefsache

Mit Generativer KI steigen auch die Risiken:

• Halluzinationen: KI erfindet scheinbar plausible, aber falsche Fakten
• Datenschutzrisiken: Vertrauliche Fertigungs- oder Entwicklungsdaten gelangen in externe Modelle
• Urheberrecht und Compliance: Nutzung von KI-generierten Inhalten ohne klare Rechtsbasis

Deshalb braucht jedes Unternehmen eine klare KI-Governance:

• Richtlinien, was Mitarbeitende mit öffentlichen KI-Diensten machen dürfen – und was nicht
• Freigegebene, interne KI-Plattformen mit kontrollierten Datenquellen
• Schulungen für Führungskräfte und Mitarbeitende, um Chancen und Risiken realistisch einschätzen zu können

Hier setzen Schulungen wie „KI für Entscheider“ an: Sie kombinieren technisches Grundlagenwissen mit ethischen und rechtlichen Fragestellungen und zeigen anhand von Fallbeispielen, wie Generative KI heute bereits seriös eingesetzt wird.

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6. Wie Entscheider jetzt vorgehen sollten – ein pragmatischer Fahrplan

Wer 2025 noch immer über „Pilotprojekte ohne Anschlussfähigkeit“ diskutiert, verliert den Anschluss. Gleichzeitig bringt Aktionismus nichts. Ein pragmatischer Fahrplan sieht so aus:

1. Kompetenz auf Entscheider-Ebene aufbauen
   Formate wie „KI für Entscheider“ sind kein Nice-to-have, sondern Basisarbeit. Erst wer die Begriffe und Konzepte versteht, kann Prioritäten setzen und Budgets sinnvoll bewerten.

2. KI-Portfolio mit klaren Business Cases aufsetzen

   • Top 5 Use Cases definieren (Kosten, Nutzen, Machbarkeit)
   • Verantwortlichkeiten in Fachbereichen verankern
   • Erfolgskriterien (KPIs) vor Projektstart festlegen

3. Daten- und Infrastruktur-Lücken schließen

   • Datenqualität und -zugänglichkeit systematisch verbessern
   • Technische Basis für KI-Betrieb und MLOps schaffen

4. Governance und Ethik regeln

   • Richtlinien für KI- und Generative-KI-Einsatz definieren
   • IT-Sicherheit, Datenschutz und Compliance abgestimmt einbinden

5. Organisation mitnehmen

   • Führungskräfte in Werk, Entwicklung, Qualität aktiv einbeziehen
   • Erfolge sichtbar machen, Skepsis ernst nehmen, Schulungen anbieten

Wer so vorgeht, macht aus KI kein Prestigeprojekt, sondern ein Management-Werkzeug für Wertschöpfung und Innovation.

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Fazit: KI-Entscheidungen sind Führungsaufgabe, keine IT-Detailfrage

KI, Quantencomputing und Generative KI werden die deutsche Automobilindustrie in den nächsten Jahren stärker prägen als viele Investitionsprogramme der vergangenen Dekaden. Der entscheidende Hebel liegt nicht in einem bestimmten Algorithmus, sondern in der Qualität der Entscheidungen im Management.

Führungskräfte, die sich bewusst Zeit für Formate wie „KI für Entscheider“ nehmen, schaffen sich genau den Wissensvorsprung, den sie für die nächsten Investitionsrunden brauchen: Sie können Potenziale und Grenzen realistisch einschätzen, sind im Gespräch mit Technik- und Fachteams auf Augenhöhe und treffen Entscheidungen, die sich an Business-Zielen orientieren – nicht an Buzzwords.

Die Frage ist also weniger, ob Sie sich als Entscheider mit KI befassen, sondern wie gut vorbereitet Sie in die nächsten Strategie- und Budgetrunden gehen. Wer jetzt systematisch Kompetenz aufbaut, wird 2026 nicht mehr über einzelne KI-Piloten sprechen, sondern über messbare Effekte in OEE, Qualität und Innovationsgeschwindigkeit.