KI für Entscheider: So treffen Sie heute die richtigen Weichen

2024 ist das Jahr, in dem KI in deutschen Unternehmen vom Pilotprojekt zur harten Standortfrage geworden ist. In der Automobilindustrie entscheiden Algorithmen längst mit, welche Teile wann gefertigt, geprüft oder bestellt werden. Wer als Führungskraft jetzt noch zögert, spürt den Druck – von Wettbewerbern, vom Vorstand und zunehmend auch von Mitarbeitenden.

Die Realität: Viele Entscheider sollen Millionenbudgets für KI freigeben, ohne selbst ein belastbares Verständnis für Technologien, Datenanforderungen und Risiken zu haben. Genau hier kippen Projekte – nicht an der Technik, sondern an fehlender Klarheit im Management.

Dieser Beitrag zeigt, wie Sie als Entscheider oder Entscheiderin KI strategisch, verständlich und kontrollierbar in Ihrem Verantwortungsbereich verankern. Als Referenz dient die Schulung „KI für Entscheider“ des Fraunhofer IPA – ergänzt um Erfahrungen aus Industrieprojekten, insbesondere aus der deutschen Automobil- und Zulieferbranche.

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1. Was Entscheider über KI wirklich wissen müssen – und was nicht

Führungskräfte brauchen kein Data-Science-Studium, aber ein klares Bild davon, wo KI wirtschaftlich wirkt, welche Daten nötig sind und welche Risiken man steuert.

Die drei Fragen, die Sie beantworten können sollten

Statt sich in Fachbegriffen zu verlieren, fokussieren Sie auf drei Kernfragen:

1. Welches Problem löst KI konkret?
   Geht es um Qualitätssteigerung, Kostenreduktion, Durchlaufzeit, Energieverbrauch, Liefertreue oder neue Services? Ohne klaren Business-Nutzen ist jedes KI-Projekt nur Technikspielerei.

2. Welche Datenbasis ist realistisch verfügbar?
   Viele Unternehmen planen mit Daten, die es so (noch) gar nicht gibt oder die in 20 Silos liegen. Für Produktions-KI ist z. B. relevant:

   • Sensordaten aus Maschinen
   • Qualitätsdaten (Messprotokolle, Prüfberichte)
   • ERP-/MES-Daten (Aufträge, Störungen, Stillstände)
   • Service- und Wartungsberichte

3. Wie passt KI in Governance und Organisation?
   Wer trägt Verantwortung, wenn ein KI-System falsche Empfehlungen gibt? Wer entscheidet über Freigaben? Wie werden Datenschutz, IT-Sicherheit und Betriebsrat eingebunden?

Wenn Sie diese Fragen sicher beantworten können, sind Sie als Entscheider deutlich besser aufgestellt als der Großteil Ihrer Wettbewerber.

Grundlagen ohne Technik-Sprech

Die Fraunhofer-Schulung „KI für Entscheider“ setzt genau hier an und erklärt:

• Maschinelles Lernen: Systeme, die aus Daten Muster erkennen (z. B. Ausschussprognosen, Anomalieerkennung in Produktionslinien).
• Wissensbasierte Ansätze: Regeln und Expertenwissen, die explizit modelliert werden (z. B. Entscheidungsbäume in Qualitätsrichtlinien).
• Generative KI: Modelle wie ChatGPT, die Texte, Bilder, Code oder Analysen generieren – im Unternehmen ideal für Dokumentation, Wissensarbeit und Assistenzfunktionen.

Sie müssen die Mathematik dahinter nicht beherrschen. Entscheidend ist, wo welche Klasse von KI sinnvoll ist – und wo nicht.

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2. Use Cases bewerten: Vom KI-Hype zur belastbaren Investitionsentscheidung

Die wichtigste Kompetenz für Führungskräfte ist nicht, KI zu verstehen, sondern Use Cases realistisch zu bewerten. Sonst versandet das Budget in Leuchtturmprojekten ohne Skalierung.

Ein einfaches Raster für die Use-Case-Bewertung

In der Praxis hat sich eine Beurteilung entlang von vier Dimensionen bewährt:

1. Business-Impact

   • Welcher KPI wird beeinflusst (z. B. OEE, ppm-Quote, Durchlaufzeit)?
   • Wie hoch ist das wirtschaftliche Potenzial in Euro pro Jahr?

2. Datenreife (Data Readiness)

   • Gibt es historische Daten? In ausreichender Menge und Qualität?
   • Sind die Daten zugänglich oder in Insellösungen gefangen?

3. Umsetzbarkeit & Komplexität

   • Wie stark greift der Use Case in bestehende Prozesse ein?
   • Gibt es passende Standardlösungen oder ist alles Individualentwicklung?

4. Akzeptanz & Governance

   • Betreffen Entscheidungen Menschen direkt (z. B. Personaleinsatz, Bewertung)?
   • Sind regulatorische Vorgaben (z. B. EU AI Act, Automotive-Standards) tangiert?

Ich habe in vielen Projekten gesehen: Lieber drei robuste, mittelkomplexe Use Cases sauber umsetzen, statt einen „Moonshot“ zu jagen.

Beispiel aus der Automobilproduktion

Ein typischer Einstieg in der Fertigung ist die KI-gestützte Qualitätsvorhersage:

• Ziel: Ausschuss in einem kritischen Prozessschritt (z. B. Schweißen, Lackieren) reduzieren
• Daten: Prozessparameter aus der Linie, Qualitätsprüfungen, Umgebungsdaten
• Nutzen: 10–20 % weniger Ausschuss sind in Großserien schnell ein siebenstelliger Betrag pro Jahr
• Komplexität: Mittel – bestehende Sensorik wird genutzt, KI gibt Empfehlungen an Werker oder Anlagensteuerung

Genau solche Szenarien werden in der Schulung „KI für Entscheider“ anhand von Fallbeispielen diskutiert. Der Mehrwert für Sie: Sie lernen, wie man aus einer Liste von 30 Ideen die 5 wirklich tragfähigen filtert.

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3. Daten, Governance und Organisation: Das Fundament erfolgreicher KI-Projekte

Die meisten KI-Projekte scheitern nicht an Algorithmen, sondern an Datenqualität, Verantwortlichkeiten und Silodenken.

Data Readiness: Die harte Wahrheit über Ihre Datenlage

Wer in der deutschen Industrie ehrlich prüft, stellt oft fest:

• Sensoren sind vorhanden, aber keine einheitliche Zeitbasis
• Viele Werte sind nur in CSV-Dateien auf Netzlaufwerken abgelegt
• Stammdaten (Materialnummern, Produktvarianten) sind uneinheitlich gepflegt
• Wissen steckt in PowerPoint, PDF und Köpfen, nicht in strukturierten Systemen

Die Schulung adressiert deshalb nicht nur KI-Technik, sondern auch:

• Datenqualität und -integration
• Verantwortlichkeiten (Data Governance)
• Rollen wie Data Owner, Data Steward, Product Owner KI

Als Entscheider sollten Sie klarstellen:

„Ohne klare Datenverantwortung gibt es keine nachhaltige KI-Strategie.“

Governance, Ethik und Verantwortung

Mit dem EU AI Act und branchenspezifischen Regularien (z. B. Automotive SPICE, ISO-Normen) wird Governance kein „Nice-to-have“ mehr, sondern Pflicht.

Wichtige Management-Fragen:

• Wer gibt KI-Modelle für produktive Nutzung frei?
• Wie wird Erklärbarkeit sichergestellt (XAI – Explainable AI)?
• Welche Entscheidungen verbleiben zwingend beim Menschen?
• Wie werden Betriebsrat und Datenschutzbeauftragte eingebunden?

Zuverlässige und erklärbare KI ist kein akademisches Thema, sondern Voraussetzung für Akzeptanz in Fertigung, Qualitätssicherung und Management.

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4. Wissensmanagement trifft Generative KI: Vom Dokumentenfriedhof zum produktiven Assistenten

Der unterschätzte Hebel für Entscheidende ist die Verbindung aus Wissensmanagement und Generativer KI. Genau hier liegt aktuell ein Großteil des Produktivitätsgewinns – gerade in wissensintensiven Bereichen wie Entwicklung, Planung oder Aftersales.

Ausgangslage in vielen Unternehmen

• Tausende Seiten Lasten-/Pflichtenhefte, Spezifikationen, Prüfprotokolle
• Schulungsunterlagen, Richtlinien, Verfahrensanweisungen
• Fachwissen einzelner „Schlüsselpersonen“, oft schlecht dokumentiert

Ohne Systematik verlieren Mitarbeiter:innen täglich Stunden bei der Informationssuche.

Was Generative KI im Unternehmen wirklich kann

Richtig aufgesetzt kann Generative KI:

• Fragen zu internen Dokumenten beantworten (z. B. „Welche Prüfintervalle gelten für Bauteil XY in Werk Z?“)
• Erste Entwürfe für Berichte, Mails, Präsentationen oder Arbeitsanweisungen erstellen
• Code- oder Skriptbausteine vorschlagen (z. B. für Auswertungen im Produktionsumfeld)
• Wissen aus vielen Quellen verdichten – inkl. Verweise auf Originaldokumente

Der zentrale Baustein dafür sind RAG-Systeme (Retrieval-Augmented Generation).

RAG-Systeme: Sichere Brücke zwischen Unternehmenswissen und KI

RAG kombiniert zwei Komponenten:

1. Retrieval: Relevante Dokumente aus den eigenen Systemen werden inhaltlich gesucht (nicht nur per Schlagwort).
2. Generation: Ein KI-Modell fasst diese Informationen in natürlichsprachlichen Antworten zusammen.

Vorteile für Entscheider:

• Datenschutz: Unternehmenswissen bleibt im eigenen Umfeld (On-Premise oder kontrollierte Cloud).
• Aktualität: Antworten basieren auf Ihren aktuellen Dokumenten, nicht auf altem Webwissen.
• Nachvollziehbarkeit: Gute RAG-Lösungen verlinken auf Quellen, sodass Prüfungen jederzeit möglich sind.

Gerade in der Automobilindustrie – mit komplexen Normen, Variantenvielfalt und langen Produktlebenszyklen – ist das ein enormer Hebel, um Entscheidungen schneller und fundierter zu treffen.

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5. Technologieentscheidungen: On-Premise, Cloud und der Blick auf Quantencomputing

Wer über KI nachdenkt, landet schnell bei Grundsatzfragen: „Dürfen unsere Daten in die Cloud?“, „Brauchen wir eigene KI-Infrastruktur?“ und „Müssen wir uns schon mit Quantencomputing beschäftigen?“

On-Premise vs. Cloud: Eine Management- statt IT-Frage

Aus Entscheiderperspektive geht es weniger um Technik, sondern um drei Achsen:

• Sicherheit & Compliance

  • Kritische Produktions- und Fahrzeugdaten sind oft sensibel.
  • On-Premise oder Private-Cloud-Lösungen bieten maximale Kontrolle, sind aber investitionsintensiv.

• Kosten & Skalierung

  • Public-Cloud-Dienste ermöglichen schnelles Experimentieren und Skalieren.
  • Laufende Betriebskosten (OPEX) vs. Investitionen in Hardware (CAPEX) müssen sauber bewertet werden.

• Geschwindigkeit & Innovationsfähigkeit

  • Cloud-Plattformen stellen aktuelle KI-Modelle oft schneller bereit.
  • On-Prem-Setups erfordern interne Kompetenzen, bieten aber mehr Unabhängigkeit.

Die Fraunhofer-Schulung vermittelt hier Entscheidungskriterien statt Produktempfehlungen – genau das, was Führungskräfte brauchen, um gemeinsam mit IT & Fachbereichen eine Strategie zu definieren.

Quantencomputing als Enabler zukünftiger KI-Systeme

Quantencomputing ist 2025 für die meisten Unternehmen noch kein Implementierungsthema, aber sehr wohl ein Strategiethema.

Relevante Punkte für Entscheider:

• Quantenrechner werden bestimmte Optimierungs- und Simulationsprobleme deutlich schneller lösen können (z. B. komplexe Produktionsplanung, Materialsimulationen in der Entwicklung).
• Viele große Player in der Automobilindustrie testen heute bereits erste Pilotprojekte mit Quantencomputing, meist in Kooperation mit Forschungsinstituten.
• Wer heute seine Daten- und KI-Architektur sauber aufsetzt, ist kompatibler für zukünftige Quanten-KI-Hybridszenarien.

Kurz gesagt: Sie müssen Quantenalgorithmen nicht verstehen – aber Sie sollten wissen, dass Ihre jetzigen KI-Investitionen zukunftsfähig integrierbar bleiben.

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6. Wie Entscheider jetzt konkret vorgehen sollten

Statt auf den perfekten Masterplan zu warten, braucht es einen strukturierten, aber pragmatischen Einstieg.

Ein möglicher 6-Monats-Fahrplan

1. Management-Weiterbildung sichern
   Teilnahme an Formaten wie „KI für Entscheider“, um eine gemeinsame Sprache und ein Grundverständnis zu schaffen.

2. KI-Portfolio-Workshop durchführen
   Gemeinsam mit Fachbereichen, IT und ggf. externen Partnern eine strukturierte Use-Case-Liste erstellen und bewerten.

3. Dateninventur & Governance klären

   • Wo liegen relevante Daten heute?
   • Wer ist verantwortlich?
   • Welche Lücken gibt es (z. B. Sensorik, Stammdaten, Dokumentation)?

4. Zwei bis drei priorisierte Use Cases auswählen
   Fokus auf mittlere Komplexität, klaren ROI und vorhandene Daten.

5. Pilotprojekte mit klaren Erfolgskriterien starten

   • Technische Machbarkeit (PoC)
   • Prozessintegration (Pilot in der Linie oder im Bereich)
   • Akzeptanz bei Anwender:innen

6. Wissensmanagement & Generative KI parallel anstoßen
   Aufbau eines ersten RAG-gestützten Wissensassistenten für einen klar abgegrenzten Bereich (z. B. Qualitätsmanagement oder Instandhaltung).

Warum eine strukturierte Schulung der Hebel ist

Viele Unternehmen investieren bereits in Tools, Clouds und Data Scientists – aber das Management bleibt fachlich unsicher. Die Folge: zögerliche Entscheidungen, ständige Richtungswechsel, Frust in den Teams.

Formate wie „KI für Entscheider“ schließen genau diese Lücke:

• Kein Technik-Overkill, sondern strategische Einordnung
• Konkrete Beispiele aus Industrie, Automotive und Produktion
• Klare Sprache zu Risiken, Governance und Verantwortung
• Überblick über Generative KI, RAG, On-Premise-/Cloud-Optionen und Quantencomputing

Wer als Führungskraft heute gezielt in das eigene Verständnis investiert, trifft morgen schnellere, fundiertere KI-Entscheidungen – und sichert damit den Vorsprung seines Bereichs oder Unternehmens.

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Fazit: KI-Entscheidungen sind Chefsache – und erlernbar

KI in der deutschen Automobilindustrie ist längst kein Zukunftsthema mehr, sondern Teil der täglichen Produktions- und Innovationsarbeit. Der Engpass liegt weniger in der Technik, sondern in Entscheidungsfähigkeit, Datenreife und Organisation.

Wenn Sie als Entscheider:

• die Grundprinzipien von KI,
• ein klares Raster für die Bewertung von Use Cases,
• die Rolle von Daten, Governance und Wissensmanagement

verstanden haben, treffen Sie Investitionsentscheidungen mit deutlich höherer Trefferquote.

Der nächste Schritt ist simpel: Sorgen Sie dafür, dass Sie und Ihr Führungsteam bis spätestens 2026 ein gemeinsames, praxisnahes KI-Verständnis haben – etwa über spezialisierte Formate wie „KI für Entscheider“. Denn die Frage ist nicht mehr, ob KI Ihre Branche verändert, sondern **wer sie im eigenen Unternehmen kompetent steuert.