„2026 wird für die Produktionsbranche von zwei Leitlinien geprägt sein", erklärt Sören Michl, Vice President AI Adoption bei IFS. | © IFS
Nach Jahren des Experimentierens soll 2026 für die Industrie der Übergang in die produktive KI-Nutzung gelingen. Produktionsunternehmen stehen unter Innovationsdruck, kämpfen mit volatilen Märkten und strengen regulatorischen Vorgaben – und setzen zunehmend auf Künstliche Intelligenz als Hebel für Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit.
Laut einer internationalen Manufacturing-Studie planen 93 Prozent der befragten Chief Operating Officers großer Unternehmen, ihre Investitionen in KI und digitale Technologien weiter zu erhöhen. Entscheidend sei nun jedoch, die Systeme nicht nur zu testen, sondern konsequent in wertschöpfende Prozesse zu integrieren.
Von Pilotprojekten zur Wertschöpfung
Der Softwareanbieter IFS sieht 2026 als Wendepunkt: KI müsse strukturell verankert werden – organisatorisch wie technologisch. Klassische, linear aufgebaute Prozesse und starre Hierarchien seien häufig ein Hemmnis für datengetriebene Optimierung. Unternehmen müssten deshalb ihre Organisationsmodelle anpassen, um KI tatsächlich produktiv einsetzen zu können.
„2026 wird für die Produktionsbranche von zwei Leitlinien geprägt sein. Unternehmen müssen ein immenses Innovations- und Transformationstempo bei gleichzeitig volatilen Rahmenbedingungen vorlegen“, erklärt Sören Michl, Vice President AI Adoption bei IFS. „Dynamisches und diszipliniertes Handeln mit klarem Fokus des KI-Einsatzes auf die wertschöpfenden Prozesse wird dabei zum Rückgrat des Erfolgs.“
Resiliente Lieferketten und datenbasierte Entscheidungen
Ein zentrales Anwendungsfeld bleibt das Supply-Chain-Management. KI-gestützte Simulationen ermöglichen es, Störungen frühzeitig zu modellieren und Reaktionsszenarien zu entwickeln, bevor Engpässe oder Ausfälle die Produktion treffen. Damit rückt die präventive Steuerung von Lieferketten stärker in den Fokus – nicht nur zur Risikominimierung, sondern als strategischer Wettbewerbsfaktor.
Gleichzeitig gewinnt Nachhaltigkeit an Bedeutung. Neben Kosten und Qualität wird die Umweltperformance zum gleichwertigen Steuerungsparameter. Emissionen, Energieverbrauch und Abfallströme müssen zunehmend in Echtzeit erfasst und dokumentiert werden – auch aufgrund regulatorischer Anforderungen. KI-basierte Analysen sollen hier Transparenz schaffen und Optimierungspotenziale heben.
Mensch, Maschine und KI im Zusammenspiel
Ein weiterer Treiber ist der Fachkräftemangel. In vielen Industriezweigen fehlen qualifizierte Arbeitskräfte, was Produktivitätssteigerungen bremst. Neue Betriebsmodelle setzen daher auf eine engere Zusammenarbeit zwischen Menschen, KI-Systemen und – perspektivisch – humanoiden Robotern. Entscheidend seien dabei klare Rollenverteilungen, sichere Prozesse und eine technologiegestützte Assistenz im Arbeitsalltag.
Die zentrale Herausforderung für 2026 liegt damit weniger in der technologischen Machbarkeit als in der operativen Umsetzung. KI wird vom Innovationsprojekt zum Produktivitätsmotor – sofern Unternehmen ihre Strukturen, Prozesse und Kompetenzen entsprechend ausrichten.