Der neue Cisco AI Readiness Index 2025 zeichnet ein ernüchterndes Bild: Nur 12 % der deutschen Unternehmen sind optimal auf den Einsatz von Künstlicher Intelligenz vorbereitet. Während Deutschland im europäischen Vergleich zwar auf Platz 2 liegt, hinken fast zwei Drittel der Unternehmen noch hinterher. Besonders alarmierend: Lediglich 32 % sind im kritischen Bereich „Daten“ gut aufgestellt.
Die entscheidende Frage lautet also: Wie schaffen es Unternehmen, von der Experimentierphase in die systematische Umsetzung zu kommen? Christoph Kull, President Business Applications bei Proalpha, kommentiert die Ergebnisse der Cisco-Studie und erklärt, wie der industrielle Mittelstand die KI-Readiness-Lücke systematisch schließen kann:
„Die Cisco-Studie zeigt deutlich: Deutschland hinkt bei der KI-Readiness hinterher. Doch sie liefert auch die Lösung – denn KI-Vorreiter bringen Pilotprojekte viermal häufiger in die Produktion und erzielen 50 % häufiger messbaren Mehrwert. Das eigentliche Problem ist also nicht KI selbst, sondern die Art und Weise, wie Unternehmen an das Thema herangehen.
Viele Mittelständler stecken in einer Endlosschleife aus Strategiepapieren und Pilotprojekten fest, während der entscheidende Schritt fehlt: die systematische Umsetzung. Der Grund dafür liegt häufig in der falschen Herangehensweise. Unternehmen investieren in teure Custom-Entwicklungen, die an der Legacy-IT, fehlendem Know-how, hohen Kosten oder an mangelnder Datenqualität scheitern.
Dabei existieren längst ready-to-use Industrial AI Apps, die speziell für Fertigungsunternehmen entwickelt wurden und vom ersten Tag an Mehrwert schaffen – ob bei der Bestandsoptimierung, in der Produktionsplanung oder beim CO₂-Tracking für die ESG-Berichtspflicht.
Unsere Kunden zeigen, dass es funktioniert: emz Hanauer optimierte über 1.000 Teile mittels AI-gestützter Bestandsplanung und INOTEC steigerte die Liefertreue von 86 auf 96 %. Der gemeinsame Nenner? Alle setzen auf unsere vorpaketierten und sofort einsatzfähigen AI Apps statt auf jahrelange Eigenentwicklung.
Der Schlüssel liegt darin, KI raus aus den Chefetagen und rein in die Fachabteilungen zu bringen – dorthin, wo die Datenhoheit und das Prozesswissen liegen. Wer jetzt auf eine systematische Integration statt Experimente setzt, wird zu den Vorreitern gehören. Die anderen bleiben im ‘Ich-probier‘s-mal-aus-Modus‘ stecken.“