München – Die zukünftige Anwendung Künstlicher Intelligenz (KI) in der Industrie steht vor einem Paradigmenwechsel, in dem Vertrauen zur zentralen Voraussetzung für den Erfolg wird. Experten warnen, dass nicht mehr nur die Leistungsfähigkeit von KI-Systemen entscheidend sei, sondern der Nachweis ihrer Korrektheit und Glaubwürdigkeit. Die Leitfrage verschiebt sich weg von „Stimmt das Ergebnis?“ hin zu „Warum stimmt das Ergebnis?“.
Neue Anforderungen an Transparenz
Laut Jens Rollenmüller, Regional Vice President bei Aras, erleben wir aktuell einen strukturellen Wandel. KI-Systeme liefern zunehmend stabile und korrekte Ergebnisse. Dennoch bleibt deren innere Logik oft verborgen, was in sicherheitskritischen und regulierten Branchen nicht akzeptabel ist. Die Integration von KI wird nur dort nachhaltig sein, wo ihre Entscheidungsgrundlagen nachvollziehbar und verantwortbar sind. Rollenmüller prognostiziert, dass 2026 ein Jahr wird, in dem diese Anforderungen zum neuen Standard werden.
Mit der Einführung des EU AI Act und des Digital Product Passport (DPP) entstehen neue regulatorische Rahmenbedingungen, die Unternehmen abverlangen, die Entstehung ihrer KI-gestützten Ergebnisse transparent zu dokumentieren. Dies beinhaltet Informationen über verwendete Daten, Modelle, Annahmen und Verantwortlichkeiten. Intransparente KI-Systeme werden ihre Einsatzfähigkeit in der Industrie verlieren; Nachvollziehbarkeit wird eine Grundvoraussetzung für den Zugang zum Markt.
Product Lifecycle Management (PLM) als Vertrauensinfrastruktur
Vor diesem Hintergrund spielt das Product Lifecycle Management (PLM) eine entscheidende Rolle. Rollenmüller hebt hervor, dass PLM vom bloßen Werkzeug zur zentralen Vertrauensinfrastruktur aufsteigt. Der „Digital Thread“, der von PLM bereitgestellt wird, verknüpft Daten, Entscheidungen und Testergebnisse über den gesamten Produktlebenszyklus. Dies schafft die Basis, um KI-Ergebnisse zu prüfen, zu reproduzieren und zu auditieren.
Zudem entwickeln sich PLM-Systeme funktional weiter: Weg von reiner Dokumentation und hin zu Systemen, die kontinuierlich Informationen einordnen. Der Begriff „Adaptive Intelligence“ beschreibt diesen Wandel. In hochautomatisierten Fertigungsumgebungen können Risiken oftmals schleichend und über Systemgrenzen hinweg auftreten. PLM-Systeme mit Adaptive Intelligence erkennen solche Risiken frühzeitig und bieten eine belastbare Informationsbasis für Entscheidungen, die letztlich beim Menschen verbleiben.
Die Zukunft der industriellen Digitalisierung
Für Rollenmüller wird 2026 ein Prüfstein für industrielle Daten- und Entscheidungsarchitekturen darstellen. Unternehmen, die weiterhin auf intransparente Systeme setzen, laufen Gefahr, an Wettbewerbsfähigkeit zu verlieren. Vertrauen wird zur neuen Währung der Industrie – neben Geschwindigkeit und Kundenorientierung.
Was das bedeutet
Diese Veränderungen haben nicht nur Auswirkungen auf Unternehmen, sondern auch auf Verbraucher. Eine transparentere und nachvollziehbare Anwendung von KI könnte dazu führen, dass schließlich auch Standards für die Qualität und Sicherheit von Produkten steigern, was das Vertrauen in industrielle Prozesse erheblich stärkt. Die Entwicklungen könnten damit nicht nur die industrielle Landschaft verändern, sondern auch die Beziehung zwischen Unternehmen und ihren Kunden neu definieren.
Quelle: Presseportal.de, Datum: 13.01.2026, Fotocredit: scripora.com, AI generiert, Website: https://www.aras.com/de-de/
Autor: hml (hml@scripora.com)