Industrial AI ist kein Buzzword. Es ist das, was übrig bleibt, wenn der Rest ausfällt.

Hi, ich bin Simon – KI-Unternehmer, bekennender Dackelfan, Südwestfale – und ich schreibe ab sofort für den Business Punk – über Künstliche Intelligenz. Nicht über die, die hübsch aussieht auf Folien. Sondern über die, die läuft. In Werkshallen. Auf Maschinen. Unter Zeitdruck. Da, wo es ungemütlich werden kann. Zur Früh-, Mittags- und Nachtschicht.

Wie ich hier gelandet bin? Frag mich etwas leichteres. Vielleicht findest du hier eine Erklärung. Aber vielleicht ist das hier mein erster Schritt raus aus der LinkedIn-Bubble und rein in echten Diskurs. In jedem Fall: Ich will erzählen, was Industrial AI wirklich bedeutet – jenseits von Keynotes und KI-Romantik.

Aber stopp: Industrial AI – was heißt das eigentlich? Das nächste Buzzword?

Eigentlich ist es ganz einfach: KI nicht fürs Whitepaper, sondern fürs Werk. Nicht zum Content-Schreiben, sondern zum Ausschuss-Vermeiden. Nicht für den nächsten Prompt – sondern für den nächsten Maschinenstopp.

Industrial AI ist die Art von KI, die nicht schwaffelt, sondern es einfach macht. Die Sensoren versteht und nicht bunte Bilder malt. Die versteht, was eine Taktzeit ist – und warum 300 Millisekunden schon zu spät sein können.

Kurz gesagt: Es ist die Art von KI, die nicht philosphiert, sondern über Wertschöpfung entscheidet. Und zwar dort, wo es drauf ankommt.

Denn während jede zweite Präsentation heute KI enthält, fehlt sie dort, wo sie den größten Unterschied machen könnte: in der Industrie. Statt Prozesse zu stabilisieren, stabilisiert man lieber das Narrativ. Statt Maschinen zu verstehen, feiert man Textmodelle, die ihre eigene Prompt-Historie vergessen. Dabei ist Industrial AI kein Trend. Sie ist ein Zustand – einer, der längst Realität sein müsste.

Stattdessen? Wird lieber die Marketingabteilung in mittelständischen Unternehmen mit einem Premiumabo Chat GPT geboostet als die Produktion mit maschinellem Lernen. Wird lieber diskutiert, wie man PowerPoints schneller baut, als die Produktion zu optimieren.

Und ja, ich weiß: KI ist überall. Auf jedem Event. In jedem dritten LinkedIn-Post (der wahrscheinlich selbst KI-generiert wurde). Aber in der Produktion? Da bleibt sie oft ein internes Innovations-Alibi. Ein PoC mit Ablaufdatum. Oder ein Förderprojekt, das nie über einen Prototypen schafft.

Warum? Weil Industrial AI unbequem ist. Weil sie nicht Out-of-the-Box funktioniert. Weil man sie nicht „einführt“, sondern integriert, verantwortet, betreibt. Und weil es etwas anderes ist, einen Chatbot zu bauen – als eine Maschine zu steuern. In unter 100 Millisekunden. In einer Umgebung, die keine Fehler verzeiht.

Ich möchte dir ein gerne ein Beispiel geben:

Am 10. Juni diesen Jahres war ChatGPT für zehn Stunden offline. Für viele: nervig. Für andere: geschäftsschädigend. Und für alle, die genau hinschauen: ein Warnsignal. Wer sein Geschäftsmodell als Top-Layer-Anwendung auf einen API-Call zu einem KI-Modell aus stützt, das er nicht kontrolliert, hat kein technisches Problem. Er hat ein strukturelles Risiko – mit hübscher Benutzeroberfläche. Es ist ein bisschen so, als würde man seine ganze Band auf Spotify aufbauen – und dann überrascht sein, wenn der Algorithmus plötzlich auf Stumm schaltet.

In der Industrie kannst du dir das nicht leisten. Hier brauchst du Redundanz. Echtzeit. Architektur, die nicht nur gut aussieht, sondern funktioniert, wenn’s eng wird. Kein Prompt. Kein Slide. Sondern robuste Systeme, die laufen – auch wenn das Modell stottert.

Und das ist genau mein Thema: Industrial AI ist nicht laut. Sie trägt keinen Hoodie. Sie steht selten auf Panelbühnen mit LED-Wand. Aber sie entscheidet, ob der Laden läuft. Ob Anlagen produzieren. Ob Qualität stimmt. Und ob wir uns schlussendlich das nächste KI-generierte Bild fürs Marketing überhaupt noch leisten können.

Was mich am aktuellen KI-Hype stört? Wir feiern jeden neuen Prompt wie eine Revolution – während in deutschen Werken immer noch PDFs ausgedruckt, händisch unterschreibt und dann per Fax verschickt werden. Willkommen in der industriellen Realität.

Diese Kolumne wird keine Gebrauchsanweisung für ChatGPT. Kein Evangelium. Keine Prosa über das nächste coole neuronale Netze. Sondern: ein Realitätsabgleich. Warum führen wir Systeme ein, die keiner bedienen kann? Warum sprechen wir über KI, aber nie über Instandhaltung? Warum ist „kein Use Case“ so oft nur ein anderer Begriff für: „Wir trauen uns nicht“?

Ich schreibe für alle, die KI nicht als Spielerei sehen – sondern als Verantwortung. Für alle, die nicht nur hören wollen, dass „Deutschland zurückliegt“, sondern verstehen, wo wir aufholen können. Und für alle, die wissen: Skalierung beginnt nicht mit Daten. Sie beginnt mit Struktur.

Wenn du also KI in schön sehen willst – auf Slides oder in shiny Show-Cases – dann bist du hier falsch.

Wenn du wissen willst, was übrig bleibt, wenn die Slides durch sind und die Produktion trotzdem laufen muss – dann freu dich auf das, was kommt.

Diese Kolumne liefert keine Buzzwords, sondern Perspektiven. Sie bringt Gespräche mit Menschen, die Industrial AI nicht nur einführen, sondern bereits jetzt tragen. Reale Anwendungsfälle. Und ja – auch meine ganz persönliche Meinung.

Ich bin Simon. Und ich schreibe über Industrial AI.

Nicht, weil es ein Trend ist. Sondern weil sie das Letzte ist, was noch läuft, wenn’s eng wird.

Let’s go.