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Bitkom-Studie Physical AI rückt von der Demo in den Produktivbetrieb

Von Berk Kutsal 2 min Lesedauer

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Künstliche Intelligenz verlässt den rein digitalen Raum: Mit Physical AI verbinden Unternehmen KI-Modelle mit Sensorik, Robotik und physikbasierten Simulationen, um adaptive Systeme in realen Umgebungen zu betreiben. Ein neuer Bitkom-Report dokumentiert, wo deutsche Anwender bereits messbare Ergebnisse erzielen und wo die Skalierungshürden liegen.

Vom Demo-Effekt zum Produktivnutzen: Ein neuer Bitkom-Report bündelt deutsche Physical-AI-Use-Cases mit messbaren Ergebnissen.(Bild: KI-generiert)
Vom Demo-Effekt zum Produktivnutzen: Ein neuer Bitkom-Report bündelt deutsche Physical-AI-Use-Cases mit messbaren Ergebnissen.
(Bild: KI-generiert)

Laut Bitkom-Studie „Physical AI – Intelligenz in der physischen Welt“ setzen bereits 38 Prozent der Unternehmen Robotik ein, weitere 34 Prozent beschäftigen sich mit dem Thema. 90 Prozent bezeichnen KI als wettbewerbsentscheidend. Für intelligente, adaptive Robotiksysteme prognostiziert Grand View Research zwischen 2024 und 2030 eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate von 38,5 Prozent. Eine aktuelle Capgemini-Studie ordnet das Thema ähnlich ein: Zwei Drittel der befragten Großunternehmen stufen Physical AI als Top-Priorität für die kommenden drei bis fünf Jahre ein.

Der Report grenzt Physical AI klar von rein generativer KI ab: Es handle sich weniger um eine einzelne Anwendung als um einen Systemansatz, der erst im Zusammenspiel aus Hardware, Sensorik, KI-Modellen, Software-Stacks, Datenflüssen und sicheren Betriebsprozessen Wert schaffe. Grundlage seien häufig Simulationen und synthetische Daten, mit denen komplexe Szenarien realitätsnah trainiert werden.

Belastbare Kennzahlen aus der Praxis

Die von Bitkom gesammelten Use Cases liefern erstmals belastbare Effekte über mehrere Branchen hinweg:

  • Medizintechnik: Die FAST-3D-Kamera von Siemens Healthineers reduziert die Abweichung bei der CT-Patientenpositionierung von 19 ± 10 mm (manuell) auf 5 ± 3 mm (automatisch, P < 0,005).
  • Logistik: Die Predictive-Maintenance-Plattform von IT Sonix by Akkodis senkt ungeplante Stillstände um 25 bis 40 Prozent, Notfallwartungskosten um rund 30 Prozent und steigert die MTBF um 20 bis 30 Prozent.
  • Intralogistik: Ein Digital Twin von Akkodis verkürzt Planungszeiten um 30 bis 50 Prozent und reduziert interne Transportwege um 10 bis 20 Prozent.
  • Fertigung: MaibornWolff beziffert die Einsparung beim Einsatz eines KI-gestützten Assistenzroboters für leistungsgewandelte Mitarbeitende auf rund 69.000 Euro pro Person und Jahr gegenüber Umschulung oder Neueinstellung.
  • Energie: Youki schätzt das adressierbare Demand-Response-Potenzial in deutschen Haushalten auf bis zu 21 Gigawatt – rund die Leistung von fünf Kernkraftwerken.
  • Industrial Security: Spherity meldet eine Reduktion sicherheitsrelevanter Vorfälle durch unautorisierte KI-Zugriffe um 70 Prozent innerhalb von zwölf Monaten.

Skalierung als Engpass

Trotz der Fortschritte sieht der Report die breite Einführung an mehrere Voraussetzungen geknüpft: leistungsfähige und vertrauenswürdige Daten- und Recheninfrastrukturen, klare Governance-Modelle, standardisierte Datenschnittstellen sowie regulatorische Klarheit, etwa bei der Vergütung netzdienlicher Flexibilität oder bei Freigabeprozessen für KI in der Produktion. Deutschland bringe mit seiner industriellen Wertschöpfungstiefe gute Voraussetzungen mit. Der nächste Sprung entscheide sich jedoch an Flexibilität, Autonomie und Skalierung der Systeme.

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