KI im Mittelstand: Von Pilotprojekten zu neuen Erlösen

Shownotes

Wie lässt sich KI über einzelne Pilotprojekte hinaus wirtschaftlich nutzen? Das Gespräch beleuchtet zwei parallele Ansatzpunkte: interne Prozesse effizienter gestalten und zusätzliche Angebote für Kunden entwickeln. Die Schwerpunkte: - KI als Führungsaufgabe: strategische Verantwortung der Geschäftsführung und die Rolle der IT bei Umsetzung und Compliance. - Vom Kundenbedarf zum Business Case: erst den Nutzen bestimmen, dann die benötigten Daten und Technologien ableiten. - Digitale Services im Maschinenbau: installierte Maschinen als Ausgangspunkt für Predictive Maintenance, Ersatzteilversorgung und Wartungsangebote. - Messbare Wertschöpfung: Anlagenverfügbarkeit, Ausschussraten und Energieprognosen als Beispiele für wirtschaftlich relevante Verbesserungen. - Digital Engineering: Software, Schnittstellen und Skalierbarkeit als Ergänzung physischer Produkte. - Mitarbeitende einbinden: KI-Agenten im Beschaffungsprozess als Beispiel für einen gemeinsamen Einstieg. Ein zentraler Gedanke: Technische Machbarkeit allein reicht nicht. Kundennutzen, Geschäftsmodell und Vertrieb müssen zusammenpassen, damit aus einer KI-Anwendung ein wirtschaftlich relevantes Angebot werden kann.