Am 4. September 2025 trafen sich mehr als 60 Führungskräfte, politische Entscheidungsträger und KI-Forscher auf Schloss Donaueschingen zum Industrial AI Summit 2025, der gemeinsam von SPREAD, Pelico und EthonAI, den Mitgliedern der EU AI Champions Initiative, ausgerichtet wurde. Die Diskussionen waren offen, datengestützt und drehten sich um ein zentrales Thema: Wie kann Europa die Einführung von industrieller KI beschleunigen, bevor sein Wettbewerbsvorteil schwindet?

In den Keynotes, Fallstudien und Podiumsdiskussionen war die Botschaft einheitlich: Europa verfügt über die technische Tiefe, das Produktionserbe und die Forschungsexzellenz, um führend zu sein, aber seine Fähigkeit, KI in der Produktion und Produktentwicklung zu verbreiten, ist noch zu langsam.

Europas KI-Realitätscheck: Warum 97% der GenAI-Piloten scheitern

In der Eröffnungs-Keynote lieferte Prof. Dr. Torbjørn Netland, Head of Production & Operations Management an der ETH Zürich, eine der meistgenannten Erkenntnisse des Tages:
97 % der GenAI-Piloten liefern immer noch keinen ROI.

Seine Erklärung war direkt.
GenAI kämpft in industriellen Umgebungen nicht, weil die Algorithmen unzureichend sind, sondern weil die Datengrundlage schwach und fragmentiert ist und der Kontext fehlt.

Netland warnte, dass Unternehmen ohne die Lösung des zugrunde liegenden Datenproblems im Fegefeuer der Pilotprojekte stecken bleiben und nicht in der Lage sein werden, die Leistungsgrenze zu erreichen, zu der die weltweit führenden KI-Unternehmen allmählich vordringen.

Entwicklung der Produkte von morgen: Volkswagen und SPREAD

Frank Ortmann, Delivery Manager ID.Family, Volkswagen, und Philipp Noll, Co-Founder & Managing Director, SPREAD AI ,sprachen über die steigende Komplexität von Software-definierten Fahrzeugen (SDVs).

Ortmann erläuterte, wie jahrelang unverbundene technische Systeme es zunehmend schwieriger gemacht haben, Abhängigkeiten zwischen Hardware, Software und Elektronik zu managen, und zeigte, wie datengesteuertes Engineering in der Forschung und Entwicklung eine "Linksverschiebung" bewirken kann, um späte Fehler zu vermeiden, die Kosten und Verzögerungen bei SDVs verursachen. Durch die Beschleunigung der Ursachendiagnose, die Komprimierung der Validierungszyklen und die Verkürzung der in fragmentierten Systemen verlorenen Zeit. Die übergeordnete Lehre: Die Datenintegration ist der entscheidende Faktor für die Skalierung der industriellen KI.

Podiumsdiskussion: Europas industrieller Vorsprung im Zeitalter der KI

Die von Vendeline von Bredow (The Economist) moderierte Podiumsdiskussion brachte eine beeindruckende Reihe von Rednern zusammen, darunter Sarah Engel (TRUMPF), Jonathan Barry (Mila), Robin Dechant (General Catalyst) und Jeffrey Hojlo (IDC).

Ihre Diskussion konzentrierte sich auf die strukturelle Position Europas in der globalen KI-Landschaft. Die Diskussionsteilnehmer waren sich über mehrere kritische Punkte einig:

1. Die industrielle Basis Europas ist stark, aber es bestehen weiterhin Digitalisierungslücken: Die erstklassigen technischen und fertigungstechnischen Fähigkeiten können nicht mit der Geschwindigkeit der KI-Integration in den täglichen Betrieb mithalten.
2. Die Skalierung bleibt die zentrale Herausforderung: Industrielle KI ist nur dann erfolgreich, wenn sie in den Bereichen Technik, Produktion, Qualität und Service eingesetzt wird - ein Übergang, den viele Unternehmen noch nicht geschafft haben.
3. Die Verfügbarkeit von Kapital ist wichtig: Im Vergleich zu den USA und Asien wird in Europa immer noch zu wenig in die Skalierung von industrieller KI investiert, was die Geschwindigkeit, mit der sich die Technologie in der Fertigungsindustrie verbreitet, einschränkt.
4. Vertrauen und Transparenz können zu strategischen Vorteilen werden: Europas regulatorische und ethische Rahmenbedingungen können dazu beitragen, die verantwortungsbewusste Übernahme von KI zu beschleunigen, aber nur, wenn sie den operativen Einsatz ermöglichen und nicht verzögern.
5. Die kulturelle Bereitschaft ist ebenso wichtig wie die technische Bereitschaft: Die Abstimmung zwischen den Führungskräften und die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit sind für jede erfolgreiche KI-Skalierungsinitiative von wesentlicher Bedeutung.

Das Gespräch endete mit einer klaren Erkenntnis:
Europa hat immer noch einen Wettbewerbsvorteil, der jedoch schnell schwinden wird, wenn KI nicht systematisch und mit Dringlichkeit skaliert wird.

Skalierung der industriellen KI in der Fertigung: Lektionen von Siemens und EthonAI

An der Sitzung zur Skalierung von KI in der Produktion nahmen teil: Julian Senoner, CEO & Mitbegründer von EthonAI, Sébastien Bey, CIO, Siemens Smart Infrastructure, Alexander Dierolf, Head of Data Intelligence & Automation, Siemens Smart Infrastructure

In ihrer Diskussion zum Thema "Skalierung von industrieller KI in der Fertigung" wurde genau dargelegt, wie große Unternehmen über Pilotprojekte hinaus zu einem globalen Einsatz gelangen können.

Bey beschrieb die frühen Herausforderungen von Siemens: Produktionsumgebungen mit hohem Mix, inkonsistente Qualitätsdaten und visuelle Inspektionen mit einem Arbeitsaufwand von mehr als 20.000 Inspektionen pro Tag.
Herkömmliche Lösungen scheiterten, nicht weil KI nicht funktionierte, sondern weil sie nicht skalierbar waren.

Senoner skizzierte eine bewährte vierstufige Skalierungsbewegung:

1. Beginnen Sie mit einem echten betrieblichen Problem

2. Demonstration der Auswirkungen von unten nach oben

3. Replizieren von Fabrik zu Fabrik

4. Globales Sponsoring sichern

Zum Abschluss der Sitzung betonte Dierolf, dass der Erfolg nicht nur von der Technologie abhängt, sondern auch davon, dass die Betreiber befähigt und nicht ersetzt werden.

Was Europa als nächstes tun muss

Der Industrial AI Summit 2025 hat eines unmissverständlich klar gemacht:
Europa ist nicht bei den Fähigkeiten, sondern bei der Geschwindigkeit im Rückstand.

Das Know-how ist da. Das Ökosystem ist da. Der Wille ist vorhanden.
Die Wirkung wird jedoch erst dann eintreten, wenn die Unternehmen von fragmentierten Pilotprojekten zu einer koordinierten, datengesteuerten Umgestaltung der gesamten Wertschöpfungskette übergehen.

Europa hat alle Voraussetzungen, um die industrielle KI-Revolution anzuführen: Technik von Weltklasse, vertrauenswürdige Ökosysteme und den Mut zur Veränderung. Der nächste Schritt ist die Verknüpfung dieser Stärken zu skalierbaren Systemen, die branchenübergreifend Wirkung zeigen.

Wie das Gipfeltreffen zeigte, ist der Weg in die Zukunft keine Theorie. Er wird bereits beschritten, in den Ingenieursbetrieben von Volkswagen, in den Fabriken von Siemens, in der zunehmenden Verbreitung von KI-Strategien in Fabriken und in dem mutigen und innovativen europäischen Ökosystem, das von SPREAD, Pelico, EthonAI und der EU AI Champions Initiative repräsentiert wird.

Das nächste Kapitel der industriellen Führungsrolle Europas hängt davon ab, was jetzt geschieht:
Festlegen der Datengrundlagen, horizontale Skalierung und Engagement für das Ökosystem, das Europa in die nächste Ära der Fertigungsexzellenz führen wird.