Ein EU-unterstütztes Digitalisierungsprojekt in Österreich (2022–2025) hat gezeigt, wie produzierende KMU Investitionen in Künstliche Intelligenz (KI) und Automatisierung messbar de-risken können. Im Zentrum stand ein kostenloses „Test-before-Invest“-Format: Unternehmen konnten neue Technologien risikofrei erproben – mit Expert:innenbegleitung, Zugang zu Testinfrastruktur, Schulungen und einer Abschlussbewertung mit konkreten Handlungsempfehlungen. Die Bilanz nach drei Jahren ist bemerkenswert: 154 Pilotprojekte, über 1.300 geschulte Personen, rund 5,8 Mio. Euro an zusätzlicher Wertschöpfung (Effizienzgewinne, Prozessoptimierungen, Ressourceneinsparungen) und mehr als 50 Mio. Euro an ausgelösten Investitionen.
Die Use Cases waren praxisnah und übertragbar:
- Robotergestützte Bearbeitung von Gussformen zur Reduktion von Durchlaufzeiten und manueller Nacharbeit.
- KI-/Roboter-gestützte Kontrolle und Wiederaufbereitung von Photovoltaik-Modulen zur Qualitätssicherung und Ressourcenschonung.
- Automatische Entfernung störender Objekte in 3D-Laserscans, um digitale Zwillinge schneller und zuverlässiger nutzbar zu machen.
Ab November 2025 startet die Fortführung des Programms für weitere drei Jahre – mit noch stärkerem Fokus auf KI sowie weiterhin Cybersecurity, Digitalen Produktpass (DPP), Data Sharing und Industrie 5.0. Ziel ist die tiefere Einbettung in das europäische KI-Ökosystem, um Lösungen schneller zu skalieren. Für Marketing- und Transformationsteams zeigt dieses Programm zweierlei: Erstens lässt sich das Prinzip „Test-before-Invest“ nahtlos auf MarTech-Stacks, Automatisierung und Generative-AI-Workflows übertragen. Zweitens sind Datenqualität, Governance und Ökosystem-Partnerschaften die Hebel, um aus Piloten ein wiederholbares Modell mit belastbarem ROI zu machen.
Das „Test-before-Invest“-Playbook für KMU: Von der Hypothese zum ROI-Gate
Damit aus Technologieinteresse messbare Wertbeiträge entstehen, braucht es ein klares, schlankes Playbook. Bewährt hat sich ein 6–8‑wöchiges Vorgehen mit definierten Gates und Verantwortlichkeiten – in der Fertigung ebenso wie im Marketing.
1) Use-Case-Scoping
- Problemhypothesen formulieren: Wo entstehen Kosten, Risiken oder Qualitätsverluste? Welche Kunden- oder Nutzerjourneys sind betroffen?
- Business-Impact abschätzen: Potenzial für Durchlaufzeitverkürzung, Ausschussreduktion, OEE-Verbesserung; im Marketing z. B. Conversion-Uplift, Cost-per-Acquisition (CPA) oder Content-Cycle-Time.
- Machbarkeit bewerten: Datenverfügbarkeit, Prozessreife, Systemlandschaft, rechtliche/Compliance-Anforderungen.
2) KPI-Definition und Daten-Baseline
- Erfolgskennzahlen festlegen: z. B. Durchlaufzeit (Lead Time), Ausschussquote/FPY, Nachbearbeitungszeit; im Marketing: MQL‑zu‑SQL‑Rate, Zeit bis zum ersten Wertbeitrag (TTFV), NPS.
- Baseline messen: Vor-Pilot-Daten erfassen und Datenqualität (Vollständigkeit, Konsistenz, Aktualität) bewerten.
3) 6–8‑wöchige Sandbox-Piloten
- Geschützte Testumgebung: Reale Daten, klar abgegrenzte Nutzerkreise, reversible Deployments.
- Iterationen planen: Wöchentliche Sprints mit Rapid Prototyping (z. B. Computer Vision, LLM-gestützte Assistenten, Robotikpfade).
- Guardrails definieren: Freigabeprozesse, Human-in-the-Loop, Fallbacks.
4) Schulung und Change-Enablement
- Rollen klären: Product Owner, Data/AI Lead, Security/Governance.
- Kompetenzaufbau: Kurze Trainings zu Toolhandhabung, Prompting und Qualitätskontrolle; in der Produktion z. B. Inline-Prüfverfahren, im Marketing z. B. GenAI-Redaktionsprozesse.
- Kommunikation: Nutzen, Risiken und Ergebnisse transparent machen, um Akzeptanz zu sichern.
5) Abschlussbewertung mit ROI-Gates
- Ergebnisse gegen KPIs prüfen: Ziel erreicht, teilweise erreicht oder verfehlt?
- Entscheidungsmodell: Go (Skalierung), Hold (Anpassung nötig), Stop (Lernen dokumentieren, Ressourcen neu allokieren).
- Skalierungsplan: Zielarchitektur, TCO, Betriebsmodell (MLOps/LLMOps), Sicherheits- und Compliance-Anforderungen.
Übertragung auf MarTech und Generative AI: Statt einer Roboterzelle testen Sie z. B. einen LLM-Assistenten für Kundenservice, eine KI-gestützte Qualitätsprüfung von UGC oder eine Automatisierung zur Lead-Anreicherung. Auch hier gilt: Hypothese, KPI, Sandbox, Guardrails, Gate.
Daten- und Sicherheits-by-Design: Governance, Zugriffsmodelle, Auditierbarkeit – plus DPP & Data Sharing als Wachstumstreiber
Industrie 5.0 betont Menschzentrierung, Resilienz und Nachhaltigkeit. Das setzt voraus, dass Lösungen nicht nur funktionieren, sondern sicher, regelkonform und skalierbar sind. Drei Grundprinzipien:
Governance klar regeln:
- Verantwortlichkeiten und Policies definieren (Data Owner, Data Steward, AI/Product Owner).
- Datenklassifizierung (öffentlich, intern, vertraulich, sensitiv) und Zweckbindung.
- Dokumentation von Datenherkünften (Data Lineage) und Modellentscheidungen (Model Cards).
Zugriffsmodelle und Schutzmaßnahmen:
- Rollen- und attributbasierte Zugriffe (RBAC/ABAC), Least Privilege.
- Pseudonymisierung/Anonymisierung, Verschlüsselung in Ruhe und in Transit.
- Sichere Umgebungen für Modelle und Daten (z. B. isolierte VNETs, Secrets-Management).
Robustes Logging und Monitoring:
- Vollständige Audit-Trails für Datenzugriffe und Modellinferenz.
- Qualitäts- und Drift-Monitoring, Bias-Checks und Performance-Warnungen.
- Incident-Response-Playbooks inkl. Rollback-Optionen.
Digitaler Produktpass (DPP) und Data Sharing schaffen darüber hinaus neue Wachstumsräume:
- Produktdaten-Pipelines: Strukturierte, versionierte Daten über den gesamten Lebenszyklus (Materialien, Reparaturfähigkeit, CO₂-Fußabdruck).
- Transparenz und Supply-Chain-Trust: Nachweise stärken Compliance und Markenvertrauen – auch in kundennahen Kanälen.
- Ökonomischer Effekt: Bessere Datenverfügbarkeit beschleunigt Qualitätssicherung, Serviceprozesse und Content-Automatisierung (z. B. automatische Generierung von Produktdatenblättern und erklärenden Inhalten).
Für Marketing- und Service-Teams heißt das: DPP- und Lieferkettendaten sind nicht nur Pflichterfüllung, sondern Content- und Conversion-Treiber – von Vergleichstools über Nachhaltigkeitskommunikation bis hin zu personalisierten Serviceangeboten.
Praxisübertragung: Von Qualitätsprüfung und 3D-Daten zu Service- und Marketing-Exzellenz
Die Use Cases aus der Produktion zeigen, wie sich KI wirtschaftlich rechnet – die Logik lässt sich direkt auf service- und marketingnahe Prozesse übertragen:
Qualitätsprüfung mit Computer Vision
- Produktion: Erkennung von Oberflächenfehlern, Inline-Ausschussreduktion.
- Übertragung: Visuelle Prüfung von UGC/Bildmaterial auf Marken-Compliance, automatische Kategorisierung von Produktbildern, Qualitätsfilter für Marktplatz-Listings. KPI: Freigabezeit, Fehlerquote, Rechtsrisiken.
KI-/Roboter-gestützte Wiederaufbereitung (Refurbishment)
- Produktion: PV-Module prüfen, reparieren, wieder in Umlauf bringen.
- Übertragung: „Refurbishment“ von Content – automatisierte Aktualisierung großer Content-Bestände (Produkttexte, FAQs, Anleitungen) mit LLMs, inklusive Fakten-Checks gegen interne Wissensdaten. KPI: Content-Cycle-Time, Aktualitätsgrad, SEO-Impact.
3D-Laserscans und digitale Zwillinge
- Produktion: Störende Objekte entfernen, Modelle für Planung und Wartung optimieren.
- Übertragung: 3D-Assets für interaktive Produktpräsentationen, AR-gestützte Einbauhilfen, virtuelle Showrooms. KPI: Interaktionsrate, Beratungszeit, Retourenquote.
Human-in-the-Loop als Qualitätsgarant
- Produktion: Fachkräfte validieren KI-Entscheidungen.
- Übertragung: Redaktions- und Service-Teams prüfen KI-Outputs (Tonality, Fakten, rechtliche Konformität) und trainieren Prompts/Workflows nach. KPI: First-Contact-Resolution, Zeit bis zur Antwort, CSAT.
Wichtig ist, dass Sie in Marketing und Service dieselbe Strenge wie in der Fertigung anwenden: klare Hypothesen, belastbare Baselines, kontrollierte Tests, nachvollziehbare Entscheidungen.
Skalierung über Ökosysteme und Förderungen – und eine Checkliste für Entscheider:innen
Die Fortsetzung des österreichischen Programms ab November 2025 setzt auf stärkere Einbettung in europäische KI-Ökosysteme. Für KMU bedeutet das: schnellerer Zugang zu Testinfrastrukturen, Spezialist:innen, Standards und potenziellen Fördermitteln. Erfolgsfaktoren für die Skalierung:
Zusammenarbeit mit Hubs und Testeinrichtungen:
- Europäische und regionale Digital Innovation Hubs (EDIH), Testbeds, Hochschulpartnerschaften.
- Co-Creation-Formate mit Technologieanbietern und Start-ups, inklusive IP-/Lizenzklarheit.
Standardisierung und Wiederverwendbarkeit:
- Referenzarchitekturen (Data/AI, MLOps/LLMOps), Modell- und Prompt-Bibliotheken.
- Templates für DPP, Data-Sharing-Verträge und Consent-Management.
Finanzierungs- und Förderlogik:
- Lean Business Cases mit gestuften ROI-Gates.
- Kombination aus Eigenmitteln, Förderprogrammen und Partnerleistungen zur Risikoteilung.
Checkliste für Entscheider:innen – so wird aus Piloten ein wiederholbares ROI-Modell:
- Zielbild und Nutzenversprechen klar beschrieben (Kundennutzen, Effizienz, Risiko).
- Priorisierte Use-Case-Liste mit Impact‑×‑Machbarkeit‑Bewertung.
- Datenlage geprüft: Quellen, Qualitätsscore, rechtliche Freigaben (z. B. DPIA, Einwilligungen).
- Sicherheits- und Governance-Setup vorhanden: RBAC/ABAC, Verschlüsselung, Audit-Logging.
- KPI-Set pro Use Case definiert:
- Produktion: Durchlaufzeit, Ausschussquote/FPY, Nacharbeitszeit, OEE-Impact.
- Marketing/Service: Zeit bis zum ersten Wertbeitrag (TTFV), Conversion‑Uplift, CPA/CPL, First-Contact-Resolution, CSAT/NPS.
- Pilotplan 6–8 Wochen, mit klaren Hypothesen, Experimentdesign, Gate-Kriterien und Verantwortlichkeiten.
- Enablement geplant: Schulungen, Rollen, Kommunikations- und Change-Plan.
- Skalierungsfahrplan erstellt: Zielarchitektur, TCO, Betriebs-/Supportmodell, Compliance.
- Entscheidungsmechanismus etabliert: Go/Hold/Stop mit dokumentierten Lernpunkten.
Fazit für KMU: „Test-before-Invest“ ist mehr als ein einmaliger Pilotsprint – es ist ein operatives Prinzip, das Risiken senkt, Lernkurven verkürzt und Investitionen auf ROI trimmt. Mit konsequenter Governance, datengetriebenen Entscheidungen und starker Ökosystem-Einbindung wird Industrie 5.0 vom Buzzword zum belastbaren Geschäftsmodell – in der Fertigung ebenso wie in Ihren Service- und Marketingprozessen.
