KI-Power im Praxistest

Künstliche Intelligenz ist längst keine Spielerei mehr, sondern fester Bestandteil zahlreicher Geschäftsprozesse in Deutschland, Österreich und der Schweiz. Die Trendstudie Digital 2030 von valantic und dem Handelsblatt Research Institute hat dafür 700 Entscheider:innen befragt und zeigt eindrucksvoll, wo KI heute schon ihr größtes Potenzial entfaltet. Ganz oben auf der Liste stehen:

1. Qualitätskontrolle
2. Dokumenten‑ und Datenverwaltung
3. Optimierung der Lieferkette

Zwei Drittel der Unternehmen berichten bereits von messbaren Vorteilen – von Effizienzgewinnen über Material‑ und Kosteneinsparungen bis hin zu höherem Umsatz und Profitabilität.

1. Intelligente Qualitätskontrolle

Visuelle und sensorische Inspektionen durch KI-Systeme erkennen kleinste Mängel in Produkten, noch bevor sie die Produktionslinie verlassen. So profitieren Hersteller und Automobilzulieferer von:

• Frühzeitiger Fehleridentifikation: Kameras und Machine‑Vision‑Algorithmen prüfen Bauteile Sekunde für Sekunde auf Defekte.
• Konstante Produktqualität: Self‑Learning‑Modelle passen sich neuen Fehlerbildern an und reduzieren Ausschuss.
• Rückverfolgbarkeit: Jeder Scan wird protokolliert, was Transparenz und Compliance stärkt.

Gerade in Industrien wie Automotive, Food & Beverage oder Maschinenbau ist die Qualitätskontrolle oft der erste und wichtigste KI‑Einstieg – denn fehlerfreie Produkte sparen nicht nur Geld, sondern schützen auch Marke und Reputation.

2. Automatisierte Dokumenten‑ und Datenverwaltung

In vielen Unternehmen „erstickt“ man an Daten – Rechnungen, Lieferscheine, Verträge, Logfiles. KI hilft hier, große Datenmengen vollautomatisch und in hoher Qualität zu verarbeiten:

• Extraktion und Indexierung: OCR‑ und NLP‑Modelle lesen Informationen aus PDFs und Scans aus und ordnen sie den richtigen Datenfeldern zu.
• Daten‑Enrichment: KI ergänzt Datensätze mit Attributen aus internen und externen Quellen (z. B. Produktmerkmale, Lieferanten‑Scores).
• Workflow‑Automatisierung: Dokumente werden automatisch an die zuständigen Abteilungen weitergeleitet und Workflows ausgelöst.

Insbesondere im Gesundheits‑ und Pharmabereich schafft das automatisierte Datenmanagement den nötigen Durchblick in komplexen Dokumentenarchiven und beschleunigt Zulassungs‑ und Prüfprozesse erheblich.

3. Smarte Lieferkettenoptimierung

Globale Lieferketten sind in den letzten Jahren volatiler denn je geworden. KI‑gestützte Prognosen und Planungswerkzeuge ermöglichen:

• Präzise Nachfragevorhersage: Machine‑Learning‑Modelle analysieren Absatzdaten, Saisonalität und externe Faktoren wie Wetter oder Social‑Media‑Trends.
• Optimierte Routenplanung: KI berücksichtigt Echtzeit‑Verkehrsdaten und CO₂‑Ziele, um Versandwege zu minimieren.
• Lagerbestands‑Reduktion: Durch Just‑in‑Time‑Steuerung sinken Lagerkosten, ohne Lieferfähigkeit einzubüßen.

Ein Blick in den Handel und die Konsumgüterbranche zeigt: Wer seine Logistikprozesse digital neu denkt, kann Lieferzeiten verkürzen und gleichzeitig die Resilienz in Krisenzeiten steigern.

Branchen‑Insights: Wo setzen Unternehmen Schwerpunkte?

Die Digital‑2030‑Studie verdeutlicht, dass die Prioritäten je nach Sektor variieren:

• Industrie & Automotive: Fokus auf Qualitätskontrolle
• Gesundheit & Pharma: Schwerpunkt auf Daten‑ und Dokumentenverwaltung
• Handel & Konsumgüter: Top‑Use Case ist die Lieferkettenoptimierung
• Versorger: Preisoptimierung im Ein‑ und Verkauf gewinnt an Bedeutung

Laurenz Kirchner, Managing Director und Data & AI Practice Lead bei valantic: „Unsere Studie zeigt, dass KI längst keine Zukunftsvision mehr ist, sondern in vielen Unternehmen aktiv genutzt wird. Entscheider:innen müssen Use Cases mit echtem Mehrwert priorisieren und KI-Initiativen strategisch verankern. Ohne klare Ziele, Priorisierung und Integration in die Unternehmensstrategie bleibt der Mehrwert aus.“

Fazit: Strategie vor Technologie

Die wichtigsten Learnings aus Digital 2030:

• Priorisieren: Nicht jeder KI‑Anwendungsfall bringt den gleichen Nutzen – setzen Sie dort an, wo sich Effizienz und Ertrag am schnellsten steigern lassen.
• Integration: Verankern Sie KI‑Projekte in der Gesamtstrategie, statt sie als Insellösungen zu betreiben.
• Skalierung: Beginnen Sie mit Pilotprojekten, messen Sie Erfolge, und rollen Sie erfolgreiche Use Cases unternehmensweit aus.

Wer diese drei Top‑Use-Cases – Qualitätskontrolle, Datenverwaltung und Lieferkettenoptimierung – klug kombiniert und systematisch ausbaut, sichert sich im digitalen Wettlauf einen entscheidenden Vorsprung.