In sechs Sätzen
- Die Technik ist da.Neun von zehn Industrieunternehmen setzen KI ein oder planen den Einstieg innerhalb von 24 Monaten.
- Der Nutzen bleibt klein gedacht.Die Hälfte will damit sparen. Innovation nennen 13 Prozent.
- Die Schere geht auf.Technologien wachsen exponentiell, Organisationen logarithmisch. Dazwischen liegt der Modernisierungsstau.
- Gescheitert wird an den Menschen.Rund 70 Prozent der Transformationsprojekte scheitern — überwiegend an Kultur, Kommunikation und Change Management.
- Punktuell hilft nicht.Ein Tool hier, ein Pilot dort. Wirkung entsteht erst, wenn fünf Ebenen zusammenspielen.
- Und das Geschäftsmodell zieht nach.Wer Nutzungsdaten hat, verkauft nicht mehr nur Maschinen, sondern Verfügbarkeit.
Mensch vor Maschine
Der technologische Fortschritt läuft exponentiell, die Anpassungsfähigkeit von Organisationen logarithmisch. Diese Diskrepanz — bekannt als Martec's Law — ist der eigentliche Engpass jeder KI-Einführung.
Einige Voraussetzungen entscheiden darüber, ob eine Organisation die untere Kurve anhebt. Sie klingen weich und sind es nicht: Ohne sie bleiben auch ambitionierte Initiativen wirkungslos.
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Change-Mindset
Die Bereitschaft, bestehende Annahmen infrage zu stellen. „Das haben wir schon immer so gemacht“ ist die größte Innovationsbremse — präziser formuliert es kein anderer Satz.
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Beteiligung
Projekte mit ernsthafter Mitarbeiterbeteiligung haben laut Harvard-Forschung eine rund 50 Prozent höhere Erfolgswahrscheinlichkeit. In jedem fünften deutschen Unternehmen geschieht sie trotzdem nicht.
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Psychologische Sicherheit
Wer Sanktionen fürchtet, verteidigt den Status quo. Bis zu 60 Prozent der Manager weltweit halten ehrliche Gespräche über die Folgen von KI für den wirksamsten Hebel.
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Und dann erst das Timing
Eine Transformationsreise sollte erst starten, wenn ein gemeinsames Zielbild steht. Schnelles Handeln ohne diese Grundlage erzeugt kurzfristige Effekte, keine Veränderung.
Ausführlich im Artikel „Mensch vor Maschine“ — lesen und als PDF herunterladen.
KI kann Veränderungen berechnen. Gestalten können sie nur Menschen.
Fünf Ebenen statt Einzelmaßnahmen
Punktuelle Optimierungen greifen zu kurz. Im Whitepaper beschreiben Dr. Norbert Lühring, Prof. Dr. Dr. h.c. Cornelius Herstatt und ich ein Operating Model, das Produktentwicklung als zusammenhängenden Stack begreift. KI hat darin keine eigene Ebene — sie beschleunigt Prozesse und Methoden.
Warum das früh geschehen muss, zeigt eine der ältesten Rechnungen der Entwicklung: In den ersten Phasen werden bis zu 80 Prozent der späteren Kosten festgelegt. Eine Änderung in der Produktion kostet ein Vielfaches derselben Änderung im Konzept. Genau hier liegt der wirtschaftliche Hebel von KI — sie macht frühes Prüfen, Simulieren und Verwerfen billig.
Vollständig im Whitepaper — PDF bei Lischke Consulting anfordern.
Vom Produkt zur Plattform
Die interessanteste Folge der Digitalisierung ist nicht die schnellere Entwicklung, sondern das veränderte Geschäftsmodell. Sensoren in Industriegütern erfassen Nutzungs- und Zustandsdaten in Echtzeit. Wer diese Daten auswertet, verkauft nicht mehr nur eine Maschine, sondern deren Verfügbarkeit.
Ausführlich im Artikel „Digitalisierung erschließt neue Geschäftsmodelle“ — lesen und als PDF herunterladen.
Belegt durch eigene Erhebung
Im April 2026 haben wir 115 Fach- und Führungskräfte aus deutschen Industrieunternehmen befragt, quer durch zwölf Branchen. Die Befunde stützen jede der Thesen oben.
Weitere Befunde: 72 % bewerten Produktentwicklung als hoch oder sehr hoch strategisch relevant · 58 % planen KI-Ausbau in 12–24 Monaten · 35 % arbeiten hybrid, nur 4 % rein agil · Konzeptentwicklung (33 %), Ideengenerierung (26 %) und Testing (24 %) führen den KI-Einsatz an. Studie „Produktentwicklung im Wandel“, Lischke Consulting, April 2026 — PDF anfordern.
Was jetzt zählt
Der rechtliche Rahmen steht: Seit August 2026 gelten für Hochrisiko-KI verbindliche Pflichten — Risikomanagement, nachvollziehbare Daten, menschliche Aufsicht, Dokumentation. Das ist Aufwand, aber kein Hindernis. Wer Governance früh aufsetzt, liefert in regulierten Märkten, während andere noch klären, wer unterschreibt.
Viel entscheidender ist die Haltung dahinter. KI erkennt Muster und bereitet Entscheidungen vor. Sie kann Varianten durchrechnen, die kein Mensch in einem Berufsleben durchdenken würde. Was sie nicht kann: einem Team erklären, warum sich die Arbeit verändert, und Begeisterung dafür wecken.
Die spannendste Phase der Produktentwicklung hat gerade erst begonnen. Sie gehört denen, die beides zusammenbringen — die Rechenkraft der Maschine und die Urteilskraft der Menschen, die mit ihr arbeiten.
Zum Weiterlesen
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Produktentwicklung und Künstliche Intelligenz
Whitepaper mit dem vollständigen Fünf-Ebenen-Operating-Model, der Methodenkette von QFD bis Target Costing und einer ROI-Rechnung. Gemeinsam mit Dr. Norbert Lühring und Prof. Dr. Dr. h.c. Cornelius Herstatt, Juni 2026.
PDF bei Lischke Consulting anfordern -
Mensch vor Maschine
Warum ein Change-Mindset der entscheidende Erfolgsfaktor für KI ist — mit Beteiligung und psychologischer Sicherheit als den beiden anderen Voraussetzungen. Februar 2026.
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Digitalisierung erschließt neue Geschäftsmodelle
Datengetrieben, serviceorientiert, wachstumsstark: von Sensorik und Digital Twin über Pay-per-Use bis zu plattformbasierten Ökosystemen. Mai 2025.
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Alle Arbeiten sind im Rahmen meiner Tätigkeit für Lischke Consulting entstanden.
Wo steht Ihr Unternehmen?
Ob KI bei Ihnen ein Pilotprojekt bleibt oder in der Entwicklung ankommt, entscheidet sich selten an der Technik. Erzählen Sie mir, woran es gerade hakt — im Gespräch wird meist schnell sichtbar, an welcher der fünf Ebenen es liegt.
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