Wir haben den ersten Piloten beerdigt, bevor er das Thema im Haus verbrannt hat

Steckbrief
Branche	Maschinen- und Anlagenbau, Sondermaschinen
Unternehmensgröße	ca. 850 Mitarbeiter, zwei Werke in Süddeutschland
Rolle	Geschäftsführer, Familienunternehmen in dritter Generation
KI-Stand	Erster Pilot eingestellt, zweiter Anlauf im Angebotsprozess produktiv

Dieses Gespräch ist ein typisiertes, redaktionell verdichtetes Interview: Person und Unternehmen sind fiktiv, die geschilderten Situationen, Zahlen und Konflikte folgen dokumentierten Mustern aus Studien und Rechtsprechung (Quellen am Ende).

Sie haben 2024 einen KI-Piloten nach acht Monaten gestoppt. Was ist da passiert?

Wir wollten zu viel auf einmal. Ein Wissensassistent für das ganze Haus, so hieß das damals. Konstruktion, Service, Vertrieb, alles sollte da rein. Der Dienstleister hat uns eine Demo gezeigt, die war beeindruckend, das gebe ich zu. Was die Demo nicht gezeigt hat: Unsere Dokumentation lag in vier Systemen, davon zwei aus den Neunzigern. Die Hälfte der Servicedokumente war eingescanntes Papier, teils handschriftlich kommentiert. Nach acht Monaten hatten wir 180.000 Euro ausgegeben, und der Assistent hat auf die Frage nach einem Ersatzteil drei verschiedene Antworten geliefert, je nachdem, wie man gefragt hat. Meine Servicetechniker haben nach zwei Wochen wieder den alten Ordner aufgemacht. Da wusste ich, das wird nichts mehr.

Wer hat am Ende den Stecker gezogen?

Ich selbst, und das war unangenehm. Unser Digitalisierungsleiter wollte weitermachen, noch ein halbes Jahr, noch mal 80.000 Euro für die Datenbereinigung. Der Dienstleister sowieso. Ich habe mir dann von beiden schriftlich geben lassen, welches messbare Ergebnis wir in sechs Monaten hätten. Da kam nichts Belastbares. Also habe ich es beendet. Im Nachhinein war das die wichtigste Entscheidung im ganzen Projekt. Nicht der Start, das Ende. Wir haben eine interne Nachbetrachtung gemacht, eine Seite, ehrlich geschrieben. Die drei Punkte darin: kein definierter Prozess, keine saubere Datenbasis, kein Verantwortlicher mit Zeit. Das klingt banal. Aber genau daran scheitern die meisten, das liest man ja inzwischen auch in den Studien.

Nicht der Start war die wichtigste Entscheidung im ganzen Projekt. Das Ende.

Wie hat Ihr Beirat auf das gescheiterte Projekt reagiert?

Ungehalten, um es freundlich zu sagen. Wir haben einen Beirat mit zwei externen Mitgliedern, beide aus der Industrie, beide über sechzig. Einer hat in der Sitzung gesagt, das sei teures Spielzeug, und wir sollten uns lieber um den Auftragseingang kümmern. Der Auftragseingang war 2024 tatsächlich unser Problem, da hatte er recht. Ich habe damals zugesagt: kein neues KI-Projekt ohne definierten Prozess, ohne Business Case und ohne Abbruchkriterium. Das war der Preis für den zweiten Versuch. Heute finde ich diese Auflage richtig. Damals fand ich sie kränkend, das darf ich ehrlich sagen. Man steht als Geschäftsführer vor seinem eigenen Beirat und muss ein Projekt erklären, das man selbst nur halb verstanden hatte. Das passiert mir kein zweites Mal.

Warum haben Sie danach überhaupt einen zweiten Anlauf gewagt?

Weil der Schmerz konkret war. Unser Angebotsprozess für Sondermaschinen hat im Schnitt fünfzehn Arbeitstage gedauert, bei komplexen Anlagen auch mal vier Wochen. Zwei meiner erfahrensten Kalkulatoren gehen 2027 in Rente, und ich finde keinen Ersatz. Gleichzeitig verlieren wir Anfragen, weil der Wettbewerb aus Italien in einer Woche anbietet. Das ist kein Technologiethema, das ist ein Überlebensthema. Der Unterschied zum ersten Projekt: Diesmal kam der Anstoß aus der Kalkulation selbst. Der Leiter hat mir vorgerechnet, dass siebzig Prozent jeder Kalkulation aus Positionen bestehen, die wir in ähnlicher Form schon hundertmal kalkuliert haben. Wir sitzen auf rund 40.000 historischen Angebotspositionen. Die lagen einfach da und haben nichts getan.

Was macht das System heute konkret?

Es baut den Erstentwurf der Kalkulation. Eine Anfrage kommt rein, das System sucht vergleichbare Positionen aus unseren Altkalkulationen, schlägt Preise und Stunden vor und markiert, wo es unsicher ist. Dann geht das an den Kalkulator, und der entscheidet. Jede Position, die rausgeht, hat ein Mensch freigegeben, das war meine Bedingung. Am Anfang hat das System bei etwa der Hälfte der Positionen brauchbare Vorschläge gemacht, heute liegen wir nach einem Jahr bei gut drei Vierteln. Die Unsicherheitsmarkierung ist ehrlich gesagt das Wertvollste daran. Früher hat ein junger Kalkulator eine falsche Annahme einfach durchgezogen. Heute sieht er: Achtung, hier weicht der Vorschlag stark von den historischen Werten ab, schau genauer hin.

Und was hat es gebracht, in Zahlen?

Die Durchlaufzeit im Angebot liegt jetzt bei sechs bis sieben Arbeitstagen statt fünfzehn. Das ist der harte Wert. Die Angebotsquote ist leicht gestiegen, von achtzehn auf einundzwanzig Prozent, aber da bin ich vorsichtig, das kann auch am Markt liegen. Was ich nicht bestätigen kann, sind diese Wunderzahlen aus den Anbieterfolien, dreißig Prozent mehr Umsatz und so weiter. Das Projekt hat rund 120.000 Euro gekostet, dazu ein halbes Jahr ein Mitarbeiter fast in Vollzeit für die Datenaufbereitung. Die Datenarbeit war der größte Posten, das unterschätzt jeder. Rechnet man ehrlich, amortisiert sich das über eingesparte Kalkulationsstunden in etwa zwei Jahren. Nicht in drei Monaten. Wer Ihnen drei Monate verspricht, hat entweder einen Trivialfall oder er lügt.

Wer Ihnen eine Amortisation in drei Monaten verspricht, hat entweder einen Trivialfall oder er lügt.

Was war beim zweiten Mal grundsätzlich anders?

Drei Dinge. Erstens ein einziger Prozess statt des ganzen Hauses. Zweitens ein Verantwortlicher, der Leiter Kalkulation, mit echter Zeit dafür, nicht nebenher. Drittens ein Gate nach zwölf Wochen mit vorher definierten Kriterien: Trefferquote der Vorschläge, Akzeptanz bei den Kalkulatoren, Datenqualität. Wären die Kriterien gerissen worden, hätten wir wieder beendet, und zwar ohne Drama. Ich glaube inzwischen, diese Abbruchdisziplin ist der eigentliche Unterschied zwischen Firmen, bei denen KI etwas wird, und den anderen. Die Studienlage sagt ja, dass nur ein kleiner Bruchteil der Piloten in den Regelbetrieb kommt. Das liegt selten an der Technik. Das liegt daran, dass niemand den Mut hat, einen halbtoten Piloten zu beerdigen, und dann bindet der Zombie Geld und Glaubwürdigkeit.

Wie haben die Kalkulatoren reagiert? Das zielt ja direkt auf deren Arbeit.

Gemischt, und das war berechtigt. Der Erfahrenste, über dreißig Jahre im Haus, hat in der ersten Runde gesagt, er lasse sich von keiner Maschine sagen, was eine Schweißbaugruppe kostet. Ich habe ihn dann gebeten, das System zu testen mit dem Auftrag, es zu widerlegen. Er hat vier Wochen lang Fehler gesucht und auch welche gefunden, echte Fehler, die wir korrigiert haben. Danach war er nicht begeistert, aber an Bord. Den Betriebsrat haben wir früh einbezogen, bevor irgendetwas lief. Die Vereinbarung: keine Leistungskontrolle über das System, keine Kalkulatorenstelle fällt weg, die frei werdende Zeit geht in Nachkalkulation und Ausbildung. Das haben wir schriftlich gemacht. Ohne diese Zusage wäre das Projekt intern nicht durchsetzbar gewesen, da mache ich mir nichts vor.

Ihr Beirat, ist der inzwischen überzeugt?

Überzeugt wäre zu viel. Er trägt es mit. In der letzten Sitzung habe ich die Angebotszahlen gezeigt, da kam Anerkennung, aber im selben Atemzug die Frage, ob wir jetzt bitte nicht auf die Idee kommen, überall KI hineinzubauen. Der Beirat hat eine Funktion, die ich schätzen gelernt habe: Er zwingt mich, jeden Euro zu begründen. Die nächste Investitionsentscheidung steht an, es geht um die Übertragung des Ansatzes auf die Ersatzteilpreisfindung. Dafür will der Beirat einen Business Case mit Bandbreiten sehen, nicht mit Punktwerten. Finde ich richtig. Was mich an der öffentlichen Debatte stört, ist dieses Entweder-oder, entweder Euphorie oder Verweigerung. Ein Beirat, der harte Fragen stellt, ist keine Innovationsbremse. Er ist eine Versicherung gegen die eigene Begeisterung.

Ein Beirat, der harte Fragen stellt, ist keine Innovationsbremse. Er ist eine Versicherung gegen die eigene Begeisterung.

Was raten Sie einem Kollegen, der jetzt anfängt?

Fangen Sie nicht mit der Technologie an, fangen Sie mit dem Prozess an, der Ihnen am meisten wehtut. Bei uns war das der Angebotsprozess, bei anderen ist es der Service oder die Dokumentation. Prüfen Sie dann Ihre Daten, bevor Sie irgendetwas unterschreiben, und zwar selbst, nicht auf Zuruf des Anbieters. Setzen Sie ein Abbruchkriterium, schriftlich, bevor Sie starten. Und rechnen Sie die Datenaufbereitung in den Business Case, die kostet mehr als die Software. Was ich noch sagen würde: Machen Sie es zur Chefsache, aber nicht zum Chefprojekt. Ich habe beim ersten Mal zu viel delegiert und beim zweiten Mal gelernt, dass ich die Rahmenbedingungen setzen muss, Budget, Kriterien, Personalzusagen, aber die Fachleute entscheiden lassen soll, was fachlich richtig ist.

Zum Schluss: Wo stehen Sie in drei Jahren?

Vorsichtige Antwort: Ich hoffe, dass die Angebotsassistenz dann so normal ist wie heute das ERP, dass die Ersatzteilpreisfindung läuft und dass wir in der Servicedokumentation einen zweiten sauberen Anwendungsfall haben. Mehr verspreche ich nicht, auch mir selbst nicht. Wir sind ein Maschinenbauer mit 850 Leuten, kein Softwarehaus, und die Konjunktur macht mir ehrlich gesagt mehr Sorgen als jede Technologiefrage. Was ich sicher weiß: Der Weg über viele kleine, sauber gemessene Schritte ist für ein Haus unserer Größe der einzige, der trägt. Die großen Würfe überlasse ich den Konzernen. Die können sich auch die großen Fehlschläge leisten. Wir nicht.

Was aus diesem Gespräch mitzunehmen ist

• Ein sauber beendeter Fehlschlag schützt die Glaubwürdigkeit des Themas im Haus: Abbruchkriterien vor dem Start schriftlich festlegen und im Zweifel auch ziehen.
• Der zweite Anlauf gelang durch Verengung: ein Prozess, ein Verantwortlicher mit Zeit, ein Gate nach zwölf Wochen, Datenaufbereitung als größter Kostenblock im Business Case.
• Beirats-Skepsis und Betriebsrats-Zusagen sind keine Hindernisse, sondern Leitplanken: schriftliche Vereinbarungen zu Leistungskontrolle und Stellen sicherten die interne Akzeptanz.

Quellen der typisierten Muster

1. VDMA Software und Digitalisierung / Strategy& (PwC): „GenAI im Maschinen- und Anlagenbau — Vom Versprechen zur Profitabilität“, Befragung von 247 Industrieunternehmen in DACH, 2025, nur 7 Prozent mit systematischem Roll-out, „Pilot Trap“ als Branchenmuster.
2. MIT NANDA: „The GenAI Divide — State of AI in Business“, 2025, rund 95 Prozent der GenAI-Piloten ohne messbaren Return, nur etwa 5 Prozent erreichen den skalierten Produktivbetrieb.
3. Deutscher Mittelstands-Bund / Salesforce: „KI-Index Mittelstand 2025“, Befragung von 526 Mittelständlern, 2025, rund 43 Prozent ohne KI-Strategie, Fachkräfte- und Wissenslücken als Haupthemmnisse.
4. Baker Tilly: Studie zur Lage der deutschen Automobilzulieferer, 2025, Kostendruck als größtes Risiko und Effizienzsteigerung in Prozessen als zentraler Hebel (branchenübergreifendes Muster für Investitionszurückhaltung im Maschinenbau-Umfeld).

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