transform-DiaLog: Analytics, Machine Learning oder AI Agents – wo ist der reale industrielle Hebel?
Rückschau transform-Dialog mit Steadforce
REGENSBURG. Die Diskussion um künstliche Intelligenz in der Industrie verläuft derzeit in zwei Geschwindigkeiten. Während Fachmedien bereits autonome AI Agents als nächste Entwicklungsstufe ausrufen, ringen viele Unternehmen im Alltag noch mit der Skalierung von Machine-Learning-Modellen oder der Konsolidierung ihrer Analytics-Landschaften. Zwischen technologischer Vision und industrieller Realität entsteht eine Lücke, die strategische Entscheidungen zunehmend erschwert. Diese Diskrepanz zeigte sich auch in unserem transform-DiaLog deutlich. Ein Teilnehmer brachte es zugespitzt auf den Punkt: „Heute haben wir oft eher das Problem, dem Kunden KI auszureden.“ Selbst bei bereits hochoptimierten Prozessen entsteht häufig der Impuls, zusätzliche Komplexität durch KI einzuführen – unabhängig vom tatsächlichen Mehrwert.
Im Mittelpunkt des transform-DiaLogs im März stand daher eine grundlegende Einordnung: Welche Rolle spielen Analytics, Machine Learning und agentenbasierte Systeme tatsächlich in der industriellen Praxis? Gemeinsam mit Dr. Andreas Mathis, Head of AI & Data Analytics bei Steadforce, analysierten Expert*innen aus dem Sensorik-Ökosystem die Entwicklung datengetriebener Systeme entlang ihrer technologischen Reifegrade – und deren Grenzen.
Dabei zeigte sich schnell, dass die zentralen Herausforderungen häufig nicht primär technologischer Natur sind. In vielen Unternehmen existieren bereits leistungsfähige Datenanalysen oder Machine-Learning-Modelle. Kritisch sind vielmehr strukturelle Fragen: Datenzugänge, Systemintegration, kontinuierliche Validierung sowie die Einbettung in bestehende Produktionsprozesse.
„Nicht jede industrielle Fragestellung verlangt nach dem höchsten technologischen Reifegrad.“
Dr. Andreas Mathis
Anhand eines Praxisbeispiels aus der Anomalieerkennung im Spritzguss verdeutlichte Mathis die Unterschiede entlang der Reifegrade: Analytics macht Abweichungen sichtbar, Machine Learning erkennt Muster und potenzielle Fehlerquellen früher. Agentenbasierte Systeme könnten perspektivisch Ursachen analysieren und automatisiert Gegenmaßnahmen einleiten.
In der Diskussion wurde ein weiterer Punkt deutlich, den Mathis gezielt hervorhob und den die Erfahrungen der Teilnehmenden bestätigten: KI-Systeme scheitern selten offensichtlich. Modelle liefern weiterhin Ergebnisse, verlieren jedoch schleichend an Aussagekraft – etwa durch veränderte Prozessparameter, Materialien oder Umgebungsbedingungen. Ohne kontinuierliche Validierung und Nachtraining entsteht so ein Risiko, das im Betrieb oft lange unentdeckt bleibt.
Human-in-the-loop – ein Widerspruch in der Praxis
Der Einsatz von Human-in-the-loop bleibt widersprüchlich: Systeme gelten als verlässlich, gleichzeitig überprüft ein Mensch ihre Ergebnisse. Eine echte Entlastung entsteht so nicht. Trotzdem bleibt menschliche Entscheidungshoheit notwendig. Auch mit Leitplanken – so stimmen Mathis und die Teilnehmenden in ihren Erfahrungen überein – lassen sich Fehlentscheidungen nicht sicher ausschließen, wenn KI autonom agiert. Hinzu kommt ein Akzeptanzproblem: Liefert das System zu ungenaue Ergebnisse, fehlt Vertrauen. Arbeitet es zu zuverlässig, sinkt die Aufmerksamkeit – Fehler werden übersehen. Menschliche Kontrolle bleibt notwendig – ist jedoch kein Selbstläufer, sondern erfordert eine bewusste, anwendungsabhängige Gestaltung.
Von erfolgreichen Agent-Einsätzen bis zum kompletten Scheitern – das alles hat Mathis schon erlebt. Entscheidend bleibt seiner Erfahrung nach daher der konkrete Use Case – und die Frage, ob heute investierte Ressourcen morgen noch gebraucht werden.“
Unser Resümee
Der industrielle Mehrwert entsteht nicht durch maximale technologische Komplexität, sondern durch die Passung zwischen Problemstellung, Datenbasis und organisatorischer Reife. Für viele Unternehmen liegt der größte Hebel derzeit in der konsequenten Nutzung und Weiterentwicklung bestehender Analytics- und Machine-Learning-Ansätze. Der transform-DiaLog zeigte: Der Weg zu industrieller KI verläuft selten als Technologiesprung, sondern als schrittweise Entwicklung entlang klar definierter Reifegrade.
State-of-the-Art zu sein, bedeutet nicht, das Neueste sofort zu übernehmen. Entscheidend ist die richtige Einordnung technologischer Optionen entlang des eigenen Reifegrads – und die Datenqualität, bei der Entwicklung eines AI-Agents gleichermaßen wie bei Machine Learning-Ansätzen.
Wer tiefer eintauchen möchte, dem empfehlen wir den Fachartikel von Steadforce im Sensorik-Magazin (Januar 2026)
