KI-WERTSCHÖPFUNG:

Digitale Chancen für die europäische Industrie

GASTBEITRAG

von Boris Otto, Hubert Tardieu

Lesezeit: 4 Min.

Die Zukunft der europäischen Automobilindustrie könnte durch KI auf vielen Ebenen beeinflusst werden, von Produktentwicklung und Fertigung bis hin zum autonomen Fahren.

Digitale Technologien und Künstliche Intelligenz sind für Unternehmen zentrale Innovationstreiber und Erfolgsfaktoren für Wettbewerbsfähigkeit, auch und insbesondere für die klassische Industrie.

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Der Umsatz der europäischen Automobilindustrie wird in den kommenden vier Jahren bestenfalls stagnieren, so die Prognose der Statista Market Insights. Währenddessen erwartet die Unternehmensberatung Deloitte für die Tech-Unternehmen in Europa ein Wachstum bis 2030 von 5,1 Prozent im jährlichen Durchschnitt. Auch in den meisten anderen Leistungsindikatoren lassen Anbieter digitaler Technologien und Künstlicher Intelligenz die produzierende Industrie hinter sich, die in vielen europäischen Ländern wie Deutschland nach wie vor das Rückgrat der Volkswirtschaft bildet.

Außerhalb Europas ist das Bild noch klarer: Weltweit wird der Markt für Künstliche Intelligenz bis 2030 jährlich um durchschnittlich 28,46 Prozent wachsen und dann mit einem Gesamtvolumen von 827 Milliarden Dollar etwa doppelt so groß sein wie die europäische Automobilindustrie, prognostiziert Statista.

Was ist also zu tun? Welche Handlungsstrategien bieten sich für die produzierende Industrie in Zeiten einer datenökonomischen Aufbruchstimmung, die geprägt ist von großen Sprachmodellen, deren Feintuning auf industriespezifische Bedürfnisse, „Prompt Engineering“ und dem enormen Innovations- und Automatisierungspotential maschineller Lernverfahren?

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Um die eigene Situation beurteilen zu können, muss sie zunächst analysiert werden. Hier bietet sich ein Management-Modell an, das seit Jahrzehnten weite Verbreitung in der Industrie findet: die Wertschöpfungskette. Die REFA definiert sie in Anlehnung an Michael E. Porter, dem Urheber der Wertschöpfungskette, als Weg, den „ein Produkt oder eine Dienstleistung während des Transformationsprozesses durchläuft: vom Ausgangsmaterial bis zur Verwendung“. Auf diesem Weg werden Rohstoffe und Halbzeuge entweder am Markt beschafft oder selbst vorproduziert, in einem wertschöpfenden Leistungserstellungsprozess unter Verwendung von Betriebsmitteln wie Maschinen zu einem Leistungsangebot transformiert, das dann wiederum Mehrwert für den Kunden schafft.

Europäische Hersteller müssen KI-Kompetenzen auf- und ausbauen, um im Wettbewerb mit Anbietern aus den USA und China zu bestehen, hier eine Halbleiterscheibe des Aachener Start-ups Black Semiconductor.Europäische Hersteller müssen KI-Kompetenzen auf- und ausbauen, um im Wettbewerb mit Anbietern aus den USA und China zu bestehen, hier eine Halbleiterscheibe des Aachener Start-ups Black Semiconductor.dpa

Eigene Daten für die KI-Wertschöpfung nutzbar machen

In der KI-Wertschöpfung sind die wichtigsten Rohstoffe nicht mehr Stahl und Öl, sondern Daten. Aktuell basieren große Sprachmodelle zumeist auf Daten, die entweder öffentlich verfügbar sind oder die zugänglich sind, weil sich die Datenerzeuger – häufig wir selbst, zum Beispiel bei unseren Bewegungsprofilen – nicht darum scheren, wer diese Daten wofür verwendet. Die europäische Industrie verfügt über einen, häufig zitierten, Datenschatz. Daten aus der Nutzung von Produkten und aus den Produktionsprozessen bilden einen Rohstoff für industriell nutzbare Foundation-Modelle, der einerseits knapp und häufig von hoher Qualität, aber andererseits zu 80 Prozent ungenutzt ist. Diese Daten selbstbestimmt für die eigene KI-Wertschöpfung nutzbar zu machen, ist die strategische Ressource für die europäische Industrie.

Die Produktion klassischer Industriegüter basiert auf Maschinen, Menschen und der Beherrschung der Produktionsprozesse. In der KI-Wertschöpfung sind die Maschinen hoch skalierende Plattformarchitekturen, in die Hochleistungsprozessoren wie GPUs sowie Daten- und KI-Pipelines verbaut sind. Der Markt für diese Plattformen zum Sammeln der Daten sowie zur Erstellung und zum Trainieren von KI-Modellen wird dominiert von amerikanischen und chinesischen Anbietern. Unternehmen wie Mistral AI aus Frankreich sowie Aleph Alpha und Stack IT aus Deutschland sind vielversprechende Ausnahmen, aber nicht die Regel.

In der KI-Wertschöpfung sind die wichtigsten Rohstoffe nicht mehr Stahl und Öl, sondern Daten, hier die Prüfung von Serverschränken im Rechenzentrum im Datacenter Leipzig.In der KI-Wertschöpfung sind die wichtigsten Rohstoffe nicht mehr Stahl und Öl, sondern Daten, hier die Prüfung von Serverschränken im Rechenzentrum im Datacenter Leipzig.dpa

Initiativen wie Manufacturing-X sind richtig

Der „Faktor Mensch“ ist für den Aufbau eigener KI-Expertise in Europa erfolgsentscheidend, denn nur dann werden europäische Industrieunternehmen selbst in der Lage sein, die KI-Wertschöpfungsprozesse selbst zu beherrschen. Im Gegensatz zur Rohstoffsicht, wo die europäische Industrie mit ihrem Datenschatz ein Differenzierungsmerkmal besitzt, muss sie in Bezug auf die KI-Modelle und -Plattformen strategische Allianzen untereinander bilden. Initiativen wie International Manufacturing-X zum Aufbau eines Data Space und von Foundation-Modellen für die Industrie 4.0 sind richtig und zielführend. Dann können auch Partnerschaften mit weltweit führenden Anbietern von KI-Modellen und Datenplattformen „auf Augenhöhe“ geschlossen werden.

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Das klassische Leistungsangebot industrieller Wertschöpfung sind Produkte und Leistungsbündel aus Produkten und Dienstleistungen, wie zum Beispiel Wartungsdienstleistungen für Aufzüge in Bürogebäuden. KI-Wertschöpfung resultiert in digitalen Diensten, die häufig in Ökosystemen erbracht werden. Handlungsleitend für die europäische Industrie muss sein, die Kundenschnittstelle zu behalten, und dafür das umfangreiche Wissen um Kundenbedarfe, die Problemlösungskompetenz und vertrauensvolle Kundenbeziehungen in die Waagschale zu werfen.

Zusammenfassend betrachtet bietet die KI-Wertschöpfung mehr Chancen als Risiken für europäische Industrieunternehmen. Sie sollten sich zuerst ihres Datenschatzes bewusst sein und Fähigkeiten stärken, diesen Schatz zu heben. Zweitens sollten sie sich mit ihresgleichen zusammentun, um Ressourcen zu bündeln und Skalierungspotentiale zu nutzen, um schließlich drittens hybride Leistungsangebote aus Produkten, klassischen Dienstleistungen und digitalen Diensten zu machen, um die Kundenschnittstelle dauerhaft in der eigenen Hand zu halten.

Prof. Dr.-Ing. Boris Otto

Boris Otto ist Institutsleiter am Fraunhofer-Institut für Software- und Systemtechnik und Professor für Industrielles Informationsmanagement an der Technischen Universität Dortmund. Er ist darüber hinaus stv. Vorstandsvorsitzender des Catena-X Automotive Network, Vorstandsmitglied der Gaia-X, European Association for Data and Cloud und der International Data Spaces Association (IDSA) sowie Direktoriumsvorsitzender des Fraunhofer-Verbunds IUK-Technologie und treibt in diesen Funktionen federführend Themen rund um die Datenökonomie und Datenräume voran. Sein Forschungsschwerpunkt liegt auf dem industriellen Informationsmanagement, Geschäfts- und Logistiknetzwerken sowie Methoden für den Entwurf digitaler Geschäftslösungen.

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Hubert Tardieu

Hubert Tardieu ist unabhängiges Mitglied und ehemaliger Vorsitzender des Direktoriums von Gaia-X. Er koordiniert die Zusammenarbeit mit der Europäischen Kommission und den nationalen Regierungen.

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