Hier kommt ein frischer Impuls für alle, die KI-Projekte nicht nur technologisch, sondern vor allem wirtschaftlich auf Spur bringen wollen – Sind Sie bereit, das nächste Level im Umgang mit Industrial AI zu erreichen? Hier lernen Sie 5 zentrale Erfolgsfaktoren für KI-Projekte aus dem agilen Management kennen und was passiert, wenn Sie diese nicht beachten.

Aktuelle Analysen betonen, wie KI in Fabriken real Energie spart und Emissionen senkt – Priorität bei CO₂-Zielen und OPEX. Damit verbinden sich Nachhaltigkeitsziele mit wirtschaftlichen Interessen. Der heute erschienen Artikel im Forbes Magazin: The Rise Of Industrial AI: From Words To Watts gibt einen tieferen Einblick.

Zusammenfassung: Forbes-Artikel „The Rise of Industrial AI: From Words to Watts“

Der Forbes-Beitrag skizziert, wie Industrial AI in Technologie-, Industrie- und IT-Unternehmen aus der Experimentierphase herauswächst und messbare Effekte auf Energieverbrauch, Anlagenauslastung und Lieferkettenstabilität liefert. Statt „KI als Buzzword“ rückt die Umsetzung in kritischen Betriebsabläufen in den Mittelpunkt: Lastprognosen in Netzen, Echtzeit-Optimierung von Produktionslinien, vorausschauende Instandhaltung, Qualitätsprüfung per Computer Vision sowie Emissions- und Ressourcenmonitoring entlang der Wertschöpfung. Der rote Faden: Von Worten zu Watt – also von Visionen zu konkret eingesparten Kilowattstunden, CO₂-Tonnen und OPEX.

Für PMO-Leitungen betont der Artikel die Notwendigkeit programmatischer Skalierung. Einzelne Leuchtturm-Use-Cases reichen nicht mehr; gefragt sind portfolioweite Roadmaps mit klaren Outcome-KPIs (z. B. kWh pro produzierter Einheit, Mean Time Between Failure, Ertragsverlust durch Qualitätsabweichungen). Erfolgsentscheidend ist die Nähe zu OT-Systemen (SPS/SCADA/MES) und Edge-Deployments, damit Modelle dort laufen, wo Daten entstehen – mit niedriger Latenz, robuster Verfügbarkeit und klaren Sicherheits- und Governance-Leitplanken. PMOs sollten deshalb Standard-Bausteine (Datenpipelines, Feature Stores, MLOps, Modellüberwachung) als „Plattform-Schicht“ definieren, um Wiederverwendung zu erzwingen und Time-to-Value zu verkürzen.

Aus Business-Development-Perspektive zeigt der Beitrag wachsende Erlöschancen in Effizienz- und Nachhaltigkeitsmärkten: Energie- und Netzdienstleister suchen Prognose- und Optimierungs-Services; Hersteller investieren in Throughput- und Qualitäts-Upgrades statt nur in neue Linien; Logistiker verlangen Resilienz-Analytik gegen Störungen. Differenzierung entsteht weniger über das Modell selbst als über Domänenwissen, Datennähe und integrationsfähige Produkte (APIs in MES/ERP/APS, vorkonfigurierte „AI Apps“ für spezifische Maschinen/Prozesse). Wer Energie- und Emissions-Effekte transparent nachweist, verschafft sich Vorteile in ESG-Berichterstattung und bei Capex-Priorisierung.

Der Artikel adressiert zudem Betriebs- und Nachhaltigkeitsrisiken wachsender KI-Landschaften: Rechenlast, Strommix und Kühlung beeinflussen die Net-Zero-Bilanz von Unternehmen. Die Empfehlung: Effiziente Architekturen (Edge-Vorverarbeitung, modellseitige Komprimierung/Quantisierung, Datensparsamkeit) und energieoptimierte Rechenzentren – nicht nur aus Kostengründen, sondern als Teil der License to Operate gegenüber Kunden und Regulatoren. Für Lieferketten- und Anlagenbetreiber bedeutet das: KI-Ergebnisse an Betriebsziele koppeln (OEE, Scrap-Rate, Energieintensität) und regelmäßig „Value Proofs“ auditieren.

Konkrete To-dos für PMO & Business Development

1. Use-Case-Portfolio priorisieren nach Energie-/OPEX-Hebel und Umsetzbarkeit; pro Case klare Ziel-KPIs (kWh, MTBF, ppm-Fehler, tCO₂e).
2. Industrial-Data-Backbone aufbauen (OT-Konnektoren, Historian-/MES-Integration, Datenqualität), plus MLOps-Standards für Deployment/Monitoring on Edge und in der Cloud.
3. „Value Engineering“ verankern: Vor Projektstart Business Case, während des Betriebs kontinuierliche Messung & Regression-To-Value-Reviews.
4. Partner-Ökosystem kuratieren (OT-Integratoren, Sensorik-Anbieter, Cloud/Edge-Plattformen) und lösungsorientierte Bundles schnüren – mit klaren SLAs auf Betriebskennzahlen.
5. Nachhaltigkeit mitdenken: Energie-KPIs der KI-Infrastruktur tracken, Effizienz-Features (Batching, Quantisierung) einführen und Rechenzentren nach Green-DC-Kriterien bewerten. forbes.com

Essenz: Industrial AI liefert jetzt hart messbare Betriebs- und Nachhaltigkeitsgewinne. Der Wettbewerbsvorteil entsteht, wenn PMOs Skalierung strukturieren und BD Teams domänenspezifische, integrierte Angebote mit garantiertem Outcome in den Markt bringen.

5 zentrale Erfolgsfaktoren für KI-Projekte aus dem agilen Management

1. Kunden-Zentrierung & maßgeschneiderte Lösungen:

Erfolgreiche KI-Projekte starten mit echter Kundenorientierung – wie gut kennen Sie die tatsächlichen Bedürfnisse Ihrer Kunden im Hinblick auf KI? Wie valide ist dieses Wissen? Hier kann z. B. eine Ideation Kampagne gute Hilfestellung leisten. Starten Sie dabei z. B. mit 3 – 5 Optionen. Diese können Sie nach direktem Kundenfeedback und durch definierte Quality Gates schrittweise reduzieren. Die Vorteile liegen darin, dass verschiedene Lösungsansätze parallel getestet werden und so das Kundenbedürfnis gezielter erkannt werden kann. Durch diese Validierung werden früh wichtige Erkenntnisse über die Akzeptanz und den Mehrwert der einzelnen Ansätze gewonnen, sodass daraufhin der Fokus auf die erfolgversprechendsten (z. B. 1–2) Lösungen gelegt wird. Damit verhindern Sie Millionenverluste durch zu frühe Festlegung auf eine Lösung in einer volatilen Umgebung.

2. Lean Agile Leadership & Team-Authentizität:

Die besten Innovationen entstehen, wenn Teams authentisch arbeiten dürfen – gelebt in einer Umgebung, die die Vision des Unternehmens widerspiegelt und fördert. Nutzen Sie bereits die individuellen Stärken Ihrer Teams, um die Unternehmensziele mit KI zu erreichen? Lean Agile Leadership bedeutet, Führungsmodelle an die Unternehmensvision und die Stärken der Mitarbeiter anzupassen. Wer Talente frei entfalten lässt, fördert nachhaltige Kreativität und Wachstum. Aber was bedeutet Authentizität in diesem Zusammenhang? Authentisches Handeln zeigt sich darin, dass Mitarbeitende wissen, woran sie bei der Führung sind: Aussagen und Taten stimmen überein, und es gibt eine konsequente, verlässliche Linie. Authentizität lässt sich fördern durch: Selbstreflektion, Vorbildhaftes handeln, Transparenz und wertschätzendes aber offenes kontinuierliches Feedback, gleichwertiges Engagement für Mitarbeitende und Kunden. Eine Kultur der psychologischen Sicherheit ist auch in diesem Zusammenhang eine gute Basis für den Erfolg.

3. KI-Vision im Unternehmen verankern:

Gibt es in Ihrem Unternehmen schon eine klare Vision für den Einsatz von KI? Die Forbes-Analyse zeigt: Ohne Vision fehlt die strategische Richtung – und die Gefahr wächst, Ressourcen zu vergeuden. Eine KI-Vision schafft gemeinsame Ziele, macht Innovation messbar und sorgt dafür, dass Technologieinvestitionen auf echte Wertschöpfung ausgerichtet werden. Eine Vision in einem Unternehmen sollte mutig, inspirierend und an den strategischen Leitmotiven des Unternehmens ausgerichtet sein und allen Teams eine klare Richtung vorgeben. Entscheidend ist, dass die Vision wirksam kommuniziert wird, damit jeder Mitarbeitende seine Rolle bei der Umsetzung versteht – nur so entsteht ein gemeinsames Sinn- und Motivationsgefühl. Gleichzeitig sollte die Vision flexibel und doch beständig sein: Sie bleibt der Leitstern für langfristige Ziele, lässt aber Anpassungen zu, wenn das Unternehmen lernt und sich weiterentwickelt. Unsere Kunden schätzen Trainings und Workshops für die Erstellung einer Unternehmensvision und deren Verankerung. Dieses Thema könnte allein mehrere Blogbeiträge füllen. Eine Abkürzung zu Infos gibt es für Sie bei: SpeedAgileTrain@wegoeffective.de.

4. Schnelligkeit durch dezentrale Entscheidungsfindung & respektvollen Austausch:

KI-Projekte leben von Speed – je schneller Prototypen getestet und adaptiert werden, desto größer der Vorsprung am Markt. Wie offen ist der Austausch in Deinem Unternehmen, und darf jede…jeder Ideen einbringen? Gibt es einen objektiven, kontinuierlichen Prozess zur Ideenfindung und Bewertung? Dezentrale Entscheidungsstrukturen ermöglichen, dass Mitarbeitende an der Front schnell handeln und anpassen können, statt durch langsame Top-Down-Prozesse wertvolle Zeit zu verlieren. Prototypen und Experimente sind ausdrücklich erwünscht: Wer auch Fehler zulässt, lernt schneller und entwickelt marktfähige Lösungen. Hier kann KI Entscheidungsprozesse beschleunigen. Es gibt klare Kriterien, nach denen man regeln kann wann und wie das leitende Management in Einzelentscheidungsprozesse involviert werden sollten. Delegation Board ist eines der hilfreichen Stichworte. Dieses lässt sich auch gut in gängige Tools einbauen.

5. Organisation als Netzwerk, multidimensional & divers:

Die Forbes-Recherche betont, wie wichtig offene Netzwerke und vielfältige Teams sind, um komplexe KI-Lösungen zu entwickeln. Sind Ihre Organisation und Prozesse darauf ausgelegt, Wissen intern und extern zu verknüpfen? Multidimensionale, gut vernetzte Strukturen begünstigen einen schnellen Wissensaustausch, fördern Diversität und erhöhen die Innovationskraft. Unterschiedliche Perspektiven bringen neue Ansätze und verbessern die Treffsicherheit von Lösungen. Diversität ist der Nährboden für langfristigen Erfolg, denn homogene Teams sehen oft nur einen Teil des Problems.

Warum sind Netzwerke und Diversität so entscheidend?
Erfolgreiche KI ist mehr als Technik. Sie kann nur in einem Umfeld langfristig erfolgreich sein, das in der Lage ist mit komplexen, komplizierten und sich rasch verändernden Anforderungen zurecht zu kommen. Dies ermöglicht der Zusammenschluss aus mehreren Disziplinen. Vielfältigen Sichtweisen, die auch internationale Sichtweisen einschließen und ein breites Netz aus Partnerschaften mit anderen Fachleuten, Startups oder Forschungseinrichtungen. In der Praxis zeigt sich: Unternehmen, die auf multidimensionale, offene Strukturen setzen, planen smarter und reduzieren Risiken signifikant – typisches Merkmal erfolgreicher Industrial AI-Projekte. Ein gutes Beispiel bildet hier das Modellprojekt „KI-Produktionsnetzwerk Augsburg“, an dem die Universität Augsburg, das Fraunhofer-Institut IGCV, das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) und die Technische Hochschule Augsburg beteiligt sind.