von 97 Prozent der deutschen Industrieunternehmen setzen mindestens eine Industrie-4.0-Anwendung ein. Aber nur 40 Prozent nutzen KI in der Produktion, und 46 Prozent stufen sich beim KI-Einsatz selbst als Nachzügler ein. Die Basis steht — der eigentliche Produktivitätshebel liegt noch weitgehend brach.
Was die Daten zur KI in der Produktion zeigen
Der Bitkom hat für die Studie [Digitale Transformation der Industrie: Nächste Runde mit KI und humanoiden Robotern](https://www.bitkom.org/Presse/Presseinformation/Humanoide-Roboter-KI-digitale-Transformation-Industrie) 555 Industrieunternehmen des verarbeitenden Gewerbes ab 100 Beschäftigten repräsentativ befragt. Das Ergebnis ist in seiner Zweiteilung bemerkenswert.
Auf der einen Seite steht die Sättigung. 97 Prozent haben mindestens eine Industrie-4.0-Anwendung im Einsatz. 94 Prozent halten das Thema für sehr wichtig oder unverzichtbar, nur 4 Prozent für unwichtig. 89 Prozent sehen darin einen entscheidenden Faktor für die eigene Wettbewerbsfähigkeit.
Auf der anderen Seite klafft eine deutliche Lücke bei genau den Technologien, die Produktivität freisetzen:
- Digitale Zwillinge: 45 Prozent im Einsatz, 26 Prozent in Planung
- IoT-Plattformen: 45 Prozent im Einsatz, 33 Prozent in Planung
- KI in der Produktion: 40 Prozent im Einsatz, 38 Prozent in Planung
- Physical AI (KI-gesteuerte physische Systeme): gerade einmal 6 Prozent
Gleichzeitig ist die Bedeutungszuschreibung hoch: 78 Prozent messen KI eine große oder eher große Bedeutung für die Wettbewerbsfähigkeit bei, 79 Prozent halten sie künftig für entscheidend. Bitkom-Vizepräsidentin Dr. Tanja Rückert formuliert es so: „KI ist nicht mehr nur eine einzelne Anwendung, sie wird derzeit zur wohl wichtigsten Basistechnologie in industrieller Entwicklung.“
Zwischen 79 Prozent „entscheidend“ und 40 Prozent „im Einsatz“ klafft eine Lücke von fast 40 Prozentpunkten. Das ist die eigentliche Nachricht dieser Studie.
Warum die KI-Stufe noch nicht zündet
Drei Ursachen erklären den Rückstand — und keine davon ist technischer Natur.
Die Konjunktur bremst
58 Prozent der Unternehmen nennen die aktuelle wirtschaftliche Lage als Hemmnis für die Digitalisierung. Bei den Investitionen 2026 gegenüber 2025 wollen nur 27 Prozent mehr ausgeben, 50 Prozent halten das Niveau, 20 Prozent fahren zurück.
Wer im Abschwung Budgets kürzt, streicht selten die Instandhaltung — sondern die Projekte, deren Rendite erst in 18 Monaten sichtbar wird.
Der Sprung vom Pilot in den Betrieb ist ungelöst
Rückert bringt es auf den Punkt: „Jetzt geht es nicht mehr um das nächste Pilotprojekt, sondern um den breiten Einsatz von KI.“
Ein KI-Piloten in der Qualitätskontrolle aufzusetzen, ist heute in Wochen machbar. Ihn über drei Werke, vier Schichten und zwölf Produktvarianten zu skalieren, ist ein Datenmanagement-, Prozess- und Organisationsprojekt. Genau daran hängt es.
Es fehlt an Selbstvertrauen
55 Prozent stimmen der Aussage zu, dass Deutschland die KI-Revolution zu verschlafen droht. 19 Prozent halten KI dagegen für einen vorübergehenden Hype. Beide Haltungen führen zum gleichen Verhalten: abwarten. Die einen, weil sie den Zug ohnehin für abgefahren halten, die anderen, weil sie ihn für eine Fata Morgana halten.
Was die Ausnahmen richtig machen
Die 40 Prozent, die KI bereits einsetzen, unterscheiden sich weniger durch Technologie als durch Reihenfolge. Wer digitale Zwillinge und IoT-Plattformen bereits produktiv betreibt — jeweils 45 Prozent — hat die Voraussetzung geschaffen, die KI überhaupt erst nutzbar macht: strukturierte, kontinuierliche Maschinendaten.
Das ist der übersehene Zusammenhang. KI in der Fertigung scheitert selten am Modell und fast immer an der Datenlage. Ein Unternehmen mit angebundenen Maschinen, historisierten Prozessdaten und sauberen Stammdaten kann [Predictive Maintenance](/ki-praxis/predictive-maintenance-mittelstand/) oder Ausschussvorhersage in Monaten umsetzen. Ein Unternehmen, das Störungen noch auf Papier dokumentiert, braucht zuerst zwei Jahre Grundlagenarbeit — und stellt das Projekt vorher ein.
Der internationale Vergleich verschärft den Punkt. Nur 10 Prozent der Befragten sehen Deutschland bei Industrie 4.0 international vorne. 34 Prozent nennen China als führend, 21 Prozent die USA. 62 Prozent spüren starken oder eher starken Wettbewerbsdruck aus China. „China legt bei Industrie 4.0 das Tempo vor. Deutschland muss dranbleiben, mit mehr Tempo und Investitionen in Innovation“, heißt es dazu vom Bitkom.
Was das für den Mittelstand bedeutet
Ein wichtiger Hinweis zur Einordnung: Die Studie befragt Unternehmen ab 100 Beschäftigten. Wer 30 Mitarbeiter hat, findet sich in diesen Zahlen nicht direkt wieder — die Richtung gilt trotzdem, mit drei Besonderheiten.
Erstens ist Ihre Datenlage vermutlich besser, als Sie denken. Ein Betrieb mit 80 Mitarbeitern und 15 CNC-Maschinen hat einen überschaubaren Maschinenpark. Genau das ist ein Vorteil gegenüber Konzernen mit gewachsener, heterogener IT-Landschaft: Weniger Systeme bedeuten kürzere Wege zu sauberen, durchgängigen Maschinendaten.
Zweitens zählt die Reihenfolge — nicht die Technologiebegeisterung. Bevor Sie über KI-Modelle nachdenken, lohnt der nüchterne Blick auf die Grundlage: Sind Ihre Maschinen angebunden? Werden Prozess- und Störungsdaten historisiert? Sind die Stammdaten gepflegt? Wer hier ehrlich antwortet, erkennt schnell, ob das nächste sinnvolle Projekt eine [IoT-Anbindung der Produktion](/ki-strategie/iot-plattform-fertigung/) ist — oder bereits der KI-Anwendungsfall.
Drittens ist der günstigste Zeitpunkt oft der unbequeme. Der Reflex, im Abschwung Digitalisierungsprojekte zu verschieben, ist verständlich — und teuer. Wer jetzt die Datengrundlage schafft, während andere abwarten, startet den KI-Betrieb nicht bei null, sondern zum Zeitpunkt des nächsten Aufschwungs bereits mit produktiven Anwendungen.
Die Botschaft der Studie ist damit für kleine wie große Betriebe dieselbe: Die Industrie-4.0-Basis ist gelegt. Der Wettbewerbsvorsprung der nächsten Jahre entsteht nicht dadurch, dass man KI für wichtig hält — sondern dadurch, dass man die Datenhausaufgaben macht, die sie überhaupt erst nutzbar machen.
Quelle: [Bitkom — Digitale Transformation der Industrie: Nächste Runde mit KI und humanoiden Robotern](https://www.bitkom.org/Presse/Presseinformation/Humanoide-Roboter-KI-digitale-Transformation-Industrie)
