Künstliche Intelligenz im produzierenden Mittelstand

Grundlagen – Methoden – Fallstudien

Open Access
2026
Open Access
Buch

Herausgegeben von: Jörg von Garrel; Simone Thomas
Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden
Enthalten in: Springer Professional "Wirtschaft+Technik"; Springer Professional "Technik"; Springer Professional "Wirtschaft"

Über dieses Buch

Die Arbeitswelt erlebt eine Zeit des bedeutenden Wandels. Besonders die Diskussionen zur Zukunft der Arbeit, verstärkt durch die technologische Fortschritte, rücken immer stärker in den Mittelpunkt. Der Fokus liegt dabei auf den Potenzialen und Auswirkungen der Künstlichen Intelligenz (KI), die insbesondere neuartige Entwicklungsmöglichkeiten im Kontext von (Service-)Geschäftsmodellen für den deutschen produzierenden Mittelstand eröffnet.

Das Open Access-Buch dient als Wegweiser, um innovative, KI-basierte (Service-)Geschäftsmodelle zu entwickeln und zeigt praxisnahe Anregungen und Lösungsansätze, die speziell auf die Bedürfnisse des deutschen Mittelstands zugeschnitten sind. Es bildet damit eine Brücke zwischen theoretischer Forschung und praktischer Anwendung, um Unternehmen zu ermöglichen, die gesamte Bandbreite der KI-Nutzung auszuschöpfen und so einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil zu erzielen. Zahlreiche reale Erfahrungsberichte zeigen, wie mittelständische Unternehmen KI erfolgreich implementiert haben, welche Herausforderungen dabei aufgetreten sind und wie diese überwunden werden konnten. Jede Fallstudie wird dabei ausführlich diskutiert, um den Lesern praktische Einblicke und anwendbare Erkenntnisse zu bieten.

Inhaltsverzeichnis

Frontmatter

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Grundlagen

Frontmatter

Open Access

Kapitel 1. KI-basierte Arbeitssysteme in produzierenden Unternehmen – Eine soziotechnische Perspektive

Zusammenfassung

Der Beitrag untersucht den Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) in industriellen Arbeitssystemen aus einer soziotechnischen Perspektive. Im Zentrum steht dabei nicht die technische Automatisierung allein, sondern das Zusammenspiel von Mensch, Technik und Organisation. Aufbauend auf der Theorie soziotechnischer Systeme wird gezeigt, dass produktive und nachhaltige KI-Arbeitssysteme nur durch die gemeinsame Optimierung sozialer und technischer Teilsysteme entstehen können. Zur Systematisierung der vielfältigen Erscheinungsformen wird eine Morphologie industrieller, KI-basierter Arbeitssysteme entwickelt. Diese erfasst zentrale Gestaltungsdimensionen – technologische, organisatorische und menschliche – sowie deren mögliche Ausprägungen. Der morphologische Kasten dient damit als Analyse- und Gestaltungsinstrument, um Anwendungsfelder und Formen der Mensch-Maschine-Kollaboration sichtbar zu machen und Entscheidungen über den Einsatz von KI in Produktionskontexten zu unterstützen.

Jörg von Garrel, Carlos Jahn, Ann-Kathrin Lange

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Kapitel 2. Künstliche Intelligenz in der Produktion

Zusammenfassung

Der Beitrag zielt darauf ab, einen Einblick in die technologische Dimension von Künstlicher Intelligenz zu geben. Konkret werden potenzielle KI-Technologien, KI-Lernansätze und KI-Anwendungsfälle für den industriellen Kontext vorgestellt. Bei den KI-Technologien werden regelbasierte KI – auch als symbolische KI bezeichnet, Machine Learning (ML), Neuronale Netze (Deep Learning), Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) sowie Computer Vision näher vorgestellt. Bei den Lernansätzen werden drei klassische Lernansätze des überwachten Lernens, des unüberwachten Lernens sowie des bestärkenden Lernens beschrieben. Eine Darstellung möglicher Use Cases im industriellen Kontext, bei der auch die Chancen und Risiken dieser KI-Systeme dargestellt werden, schließen den Beitrag ab.

Patrick Berger, Jörg von Garrel, Carlos Jahn

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Kapitel 3. Studie zum KI-Einsatz bei kleinen und mittelständischen produzierenden Unternehmen in Deutschland

Zusammenfassung

Die Nutzung von KI hat in den letzten Jahren an Bedeutung gewonnen. Während bisher insbesondere große Unternehmen KI zur Effizienz- und Produktivitätssteigerung nutzen, gelten kleine und mittlere Unternehmen (KMU) hingegen bisher als zurückhaltender. Die Studie untersucht den Einsatz von KI im deutschen produzierenden Mittelstand und zeigt, dass KI bereits in vielen Unternehmen genutzt wird, bislang jedoch ein Gap zwischen dem aktuellen und dem gewünschten Einsatz besteht. Die Studie nutzt das Business Model Canvas (BMC), um die KI-Nutzung in verschiedenen Unternehmensbereichen zu analysieren. Besonders in den Bereichen intelligente Produkte und datenbasierte Dienstleistungen sehen die Unternehmen großes Potenzial, während in Bereichen wie Produkt-Service-Kombinationen und Produktionsprozessen bereits ein hoher Einsatzgrad attestiert wird. Damit stellen insbesondere KI-Lösungen im Bereich der Wertangebote eine der zukünftigen Herausforderungen. Dabei unterscheidet sich der KI-Einsatz in KMU zwischen den Gruppen hinsichtlich des Automatisierungsgrades sowie der Unternehmensgröße.

Simone Thomas, Jörg von Garrel

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Kapitel 4. Analyse der Mensch-KI-Interaktion – Vertrauen, Akzeptanz und der Human-in-the-Loop-Ansatz

Zusammenfassung

Die erfolgreiche Implementierung von Künstlicher Intelligenz (KI) in Unternehmen hängt wesentlich von Vertrauen und Akzeptanz der Nutzenden ab. Eine zentrale Herausforderung ist die Intransparenz vieler KI-Modelle, die als „Black Boxes“ gelten und durch schwer nachvollziehbare Entscheidungen Unsicherheit erzeugen. Vertrauen wird damit zum leitenden Gestaltungsprinzip. Der „Human-in-the-Loop“-Ansatz (HITL) bindet gezielt menschliche Expertise in Entwicklung und Betrieb ein und erhöht Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Verantwortlichkeit. Auf Basis eines Modells zur akzeptanz- und vertrauensförderlichen KI-Implementierung untersucht dieser Beitrag, wie eine rollenbasierte Entwicklung, Einführung und Nutzung KI-basierter Services unter Berücksichtigung des HITL-Ansatzes gestaltet werden kann.

Jörg von Garrel

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Ausgewählte Methoden

Frontmatter

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Kapitel 5. Erarbeitung KI-basierter Geschäftsmodelle – Ein Leitfaden

Zusammenfassung

Insbesondere kleinen und mittelständischen Unternehmen, welche nur über begrenzte finanzielle und personelle Ressourcen verfügen, müssen niedrigschwellig geeignete Informationen und Werkzeuge zur (Weiter-)Entwicklung des Geschäftsmodells vor dem Hintergrund des vermehrten Einsatzes von KI-basierten Systemen zur Verfügung gestellt werden. Der folgende Beitrag ist im Sinne eines Leitfadens zu verstehen, um Unternehmen gezielt und schrittweise bei der Erarbeitung solcher KI-basierten Geschäftsmodelle zu begleiten.

Jörg von Garrel, Mirjam Merkel-Kiss

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Kapitel 6. Eine globale Analyse von Leitlinien zum Umgang mit Künstlicher Intelligenz in Unternehmen

Zusammenfassung

Künstliche Intelligenz(KI) ist in vielen Bereichen des Alltags angekommen und wird zu Teilen bereits ganz selbstverständlich genutzt, etwa im Bereich der Sprachassistenten. Diese Technologie ist grundlegend und in ihrer Bedeutung vergleichbar mit der Entwicklung des Internets oder auch von Mikrochips. Der letztliche Umfang und die ganze Tragweite von KI ist bisher noch nicht abschätzbar. Entscheidungen von KI-Systemen sind oft undurchsichtig oder schwer bis nicht nachvollziehbar, was zu fehlendem Vertrauen und geringer Akzeptanz führen kann. Um diese Herausforderung zu adressieren, haben viele Organisationen Leitlinien für den ethischen und möglichst transparenten Einsatz von KI im Unternehmen entwickelt. Diese Leitlinien sollen den Umgang mit KI fest regeln, um diese Transparenz, Fairness sowie ethischen Grundsätze sicherzustellen. Eine systematische Analyse solcher unternehmensspezifischer Leitlinien kann anderen Organisationen als Orientierung dienen, um eigene Regelungen zu gestalten bei der Implementierung von KI-Systemen.

Jörg von Garrel, Leah Vrga

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Fallstudien

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Kapitel 7. Fallstudien

Zusammenfassung

Dieses Kapitel gewährt anhand konkreter Fallstudien Einblicke in reale Praxiserfahrungen bei der Entwicklung und Umsetzung KI-basierter (Service-)Geschäftsmodelle. Dabei zeigen die anonymisierten Interviews auf, welche Herausforderungen bestanden, aber auch, welche Potenziale die Umsetzung begünstigen konnten oder sich im Nachgang zeigten. Damit bieten die illustrierten Beiträge praktische Einblicke wie auch Erkenntnisse für mittelständische Unternehmen auf ihrem Innovationsweg. Für die journalistischen Features konnten Unternehmen unterschiedlicher Größe und Branchen gewonnen werden.

Jörg von Garrel, Alexandra Wagner

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Metadaten
Barrierefreiheit

Titel: Künstliche Intelligenz im produzierenden Mittelstand
Herausgegeben von: Jörg von Garrel
Simone Thomas
Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden
Electronic ISBN: 978-3-658-49275-5
Print ISBN: 978-3-658-49274-8
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-658-49275-5

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Kapitel 2. Künstliche Intelligenz in der Produktion

Kapitel 3. Studie zum KI-Einsatz bei kleinen und mittelständischen produzierenden Unternehmen in Deutschland

Kapitel 4. Analyse der Mensch-KI-Interaktion – Vertrauen, Akzeptanz und der Human-in-the-Loop-Ansatz

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