Vom KI-Pilot zur Produktiv-KI

Viele Industrieunternehmen starten AI-Initiativen mit großen Erwartungen. Anwendungen wie Predictive Maintenance, Qualitätsprognosen oder intelligente Produktionsplanung versprechen Effizienzgewinne im Shopfloor. In der Praxis zeigt sich jedoch häufig, dass Projekte den Pilotstatus nicht verlassen. Laut S&P Global brechen 42 Prozent der Unternehmen einen Großteil ihrer AI-Initiativen ab, bevor sie produktiv werden. Weitere 46 Prozent scheitern beim Übergang vom Proof of Concept in den breiteren Einsatz. Das Problem liegt selten in der Modellqualität, sondern in der Realität des Betriebs: instabile Plattformen, inkonsistente Produktionsdaten und fehlende Einbindung der Mitarbeitenden. Skalierung wird damit zur Frage organisatorischer Reife.

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