Kommentar von Bernd Karger, Workday Manufacturing 2026: KI transformiert die Fabrik – und die Arbeit selbst

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Im Jahr 2026 steht die Fertigungsindustrie an einem historischen Wendepunkt: Erstmals steuern Unternehmen eine „Total Workforce" – bestehend aus Menschen, KI-Agenten und zunehmend auch humanoiden Robotern. Das verändert Arbeitsorganisation, Führung und Wertschöpfung grundlegend.

Der Begriff „Fachkräftemangel“ greift nicht mehr – treffender ist es, von einem Kampf um Talente zu sprechen: Entscheidend ist längst, die richtigen Fähigkeiten zur richtigen Zeit am richtigen Ort einsetzen zu können – über alle Ebenen hinweg. Führungskräfte werden in dieser Transformation zu Orchestrierern dieser hybriden Teams, Datenqualität wird zur Grundvoraussetzung für strategisches Handeln, und menschliche Potenzialentfaltung wird zur Überlebensfrage für Wettbewerbsfähigkeit.

Eine aktuelle Untersuchung von Aberdeen Strategy & Research „Practical AI in manufacturing: From fragmentation to unified intelligence” (September 2025) zeigt, wie groß der KI-Hebel in der Fertigungsindustrie ist: Unternehmen, die Künstliche Intelligenz (KI) bereits praktisch und strategisch einsetzen, verzeichnen im Schnitt eine 82 Prozent höhere Genauigkeit in der Finanzberichterstattung, ein 75 Prozent höheres Mitarbeiterengagement sowie eine 2,2-fache Reduktion von Anlagenstillständen im Vergleich zu Wettbewerbern.

Von Fachkräftemangel zur „Total Workforce“

In vielen Fertigungsbetrieben werden Blue-Collar-Mitarbeiter stärker digital eingebunden, arbeiten mit KI-gestützten Assistenzsystemen und Robotern zusammen oder steuern diese direkt. White-Collar-Rollen verschieben sich in Richtung Datenkompetenz, Analyse und Orchestrierung hybrider Teams aus Menschen, Agenten und Maschinen. Diese Verschiebung verlangt ein fundamentales Umdenken: Es benötigt ein Verständnis darüber, wie Menschen und Künstliche Intelligenz gemeinsam optimale Ergebnisse liefern, während sie gleichzeitig ethische und sicherheitstechnische Standards wahren.

Das hat gleichzeitig neue Rollenbilder zur Folge: Beschäftigte an der Linie können sich durch gezieltes Upskilling zu „Robot-Trainern“ oder „Agent-Controllern“ entwickeln – mit höherer Qualifikation, mehr Verantwortung und besseren Entwicklungsperspektiven. Diese Entwicklung markiert ein neues Führungsmandat: Unternehmen müssen bewusst gestalten, wie die „Total Workforce“ zusammenarbeitet, wie Verantwortlichkeiten verteilt werden und welche ethischen Leitplanken gelten.

Die Aberdeen-Studie unterstreicht, dass diese Neuausrichtung nicht nur ein HR-Thema ist. Hersteller nennen Mitarbeiterproduktivität und Engagement als eine ihrer wichtigsten Herausforderungen (23 Prozent der Befragten) – direkt hinter der Datenqualität. KI-gestützte Systeme, die manuelle, wenig wertschöpfende Aufgaben reduzieren und Talente gezielt weiterentwickeln, werden damit zu einem zentralen Instrument gegen die Talentlücke.

KI- und Daten-Governance als Fundament

Die Steuerung einer „Total Workforce" ist ohne saubere und verlässlich verfügbare Daten nicht möglich. In der Fertigungsindustrie fallen enorme Datenmengen an: Jede Maschine, jede Linie, jedes Subsystem generiert Informationen. Gleichzeitig kämpfen viele Organisationen mit fragmentierten Systemen, Dateninseln und externen KI-Tools.

Für 2026 werden Datenqualität, Datenhoheit und klare Governance damit zur Grundvoraussetzung für jeden sinnvollen KI-Einsatz. Benötigt werden eine sauber, zuverlässige und integrierte Datenbasis, auf der KI-Agenten arbeiten können, eindeutige Regeln, wem Daten gehören und wer worauf zugreifen darf, sowie eine Art „Agent System of Record“, das festlegt, welche Agenten welche Aufgaben in welchem Rahmen ausführen – inklusive der Möglichkeit, sie kontrolliert wieder „abzuschalten“. Nur wenn Daten, Prozesse und Workforce in einem konsistenten System in einer „responsible AI“ - einer KI in dem der Mensch die zentrale Kontrolle über Prozesse hat – zusammengeführt werden, lassen sich KI-gestützte Entscheidungen zuverlässig treffen und skalieren.

Wachstum und Profitabilität neu denken

Klassische Wachstumsrezepte über Preiserhöhungen stoßen angesichts stark schwankender Rohstoffpreise an Grenzen. Im Kern bleiben in der Fertigungsindustrie zwei Hebel: Material und Personal. Beide treiben Effektivität und Profitabilität. Wenn Materialkosten aufgrund volatiler Rohstoffpreise kaum steuerbar sind, bleibt nur die personelle Wertschöpfung als entscheidender Stellschraube für Profitabilität und Wachstum – durch gezielten Einsatz, Qualifizierung und technologische Unterstützung der Workforce.

Die Aberdeen-Zahlen machen deutlich, wo Ansatzpunkte liegen: Praktische KI-Nutzer berichten nicht nur von höherem Engagement, sondern auch von spürbaren Effizienzgewinnen – etwa durch deutlich geringere ungeplante Stillstände und verbesserte Planungsgenauigkeit. Produktivitätsgewinne entstehen durch:

• bessere Nutzung von Daten entlang der Wertschöpfungskette,

• KI-gestützte Entscheidungen in Planung, Produktion und Lieferkette,

• Automatisierung von Routinetätigkeiten,

• und gezielte Nutzung der Fähigkeiten der Mitarbeitenden an der Linie und in

den Büros.

Vom „Just in Time” zum „Just in Case”

Parallel verändert sich das Betriebsmodell entlang der Lieferketten. Statt reiner Auftragsfertigung (Manufacture to Order) und punktgenauer Lieferung bauen viele Hersteller mehr Resilienz auf und denken zunehmend in Just-in-Case-Szenarien – mit gezielten Pufferbeständen.

Zölle, geopolitische Risiken und volatile Nachfrage erfordern zusätzliche Flexibilität in Beschaffung, Produktion, Logistik und Workforce-Einsatz. Wettbewerbsfähigkeit und Profitabilität werden damit zu einem kontinuierlichen Anpassungsprozess, nicht zu einem Einmalprojekt. Unternehmen benötigen Strukturen und Systeme, die diese Anpassungsfähigkeit operativ unterstützen – von der strategischen Planung bis zur Schichtplanung am Standort.

Auch hier zeigt die Studie, dass Automatisierung und KI-basierte Planung zu den Top-Investitionsfeldern gehören: Hersteller priorisieren insbesondere Finanzmanagement, Analytik und Vorsagemodelle, Betriebssicherheit und Cybersicherheit sowie die Automatisierung von Arbeitsabläufen, um mit der neuen Volatilität umzugehen.

ESG und Compliance: Daueraufgabe statt Trendthema

ESG und Compliance sind kein Randthema mehr, sondern beeinflussen zunehmend Geschäftsmodelle, Lieferketten und Investitionsentscheidungen. Auch wenn Tiefe und Geschwindigkeit einzelner Regulierungen kontrovers diskutiert werden, bleibt die strategische Richtung klar.

Erfolgreiche Unternehmen ordnen Trends wie KI, Industrie 5.0 und ESG in eine langfristige Gesamtstrategie ein, statt isolierten Hypes zu folgen. Nachhaltigkeits- und Compliance-Initiativen müssen am Ende auf zwei Kernziele einzahlen: die Wettbewerbsfähigkeit zu sichern und die Profitabilität zu stärken.

Chance für den Mittelstand: Von Enterprise-Daten profitieren

Gerade für den deutschen Mittelstand eröffnet sich eine besondere Chance. Erstmals kann er in großem Maßstab von den Daten und Erfahrungen großer Unternehmen profitieren.

Mit Cloud- und KI-Systeme drehen sich etablierte Muster um: Trainingsdaten, Best Practices und vortrainierte Modelle aus Millionen Transaktionen und Prozessen liegen – bei klarer Governance und Einwilligung der Kunden – in Plattformen vor, auf die auch mittelständische Hersteller aufsetzen können. Das bedeutet konkret: Mittelständler können heute Fähigkeiten nutzen, die früher nur Großkonzernen vorbehalten waren – etwa KI-gestützte Produktionsplanung, prädiktive Qualitätskontrolle oder Skill-basierte Workforce-Orchestrierung.

Allerdings nur unter einer Bedingung: Sie müssen aktiv ihre Daten managen, ihre Prozesse harmonisieren und ihre Teams für diese neue Arbeitsweise vorbereiten. Die Technologie allein reicht nicht – es braucht Führungsverantwortung und Change-Bereitschaft. Mittelständler, die dies jetzt angehen, können aus dieser Transformation einen messbaren, nachhaltigen Vorsprung ziehen.

2026 als Jahr der Umsetzung

Nach einer Phase intensiver Planung und zahlreicher Pilotprojekte wird 2026 zum Jahr der Umsetzung. Entscheidend ist der Übergang von Konzepten in skalierbare Praxis – mit klar definierten Zielen, einer robusten Governance und integrierten Datenbasis, ersten skalierbaren Use Cases mit messbarem Mehrwert sowie einem konsequenten Plan–Do–Check–Act (PDCA) zur kontinuierlichen Optimierung.

Hersteller, die ihre „Total Workforce" aktiv gestalten, ihre Datenbasis professionalisieren und KI gezielt als Hebel für Produktivität, Qualität und Resilienz nutzen, können aus dieser Transformation einen messbaren Vorsprung ziehen – wie die Leistungskennzahlen der praktischen KI-Anwender im Manufacturing bereits heute zeigen.

Erfolgreiche Unternehmen folgen einer langfristigen Strategie – nicht jedem Trend. Wer auf jeden Hype aufspringt, verliert das große Ganze aus den Augen. Stattdessen gilt es, Vision und Mission im Blick zu behalten, Trends wie KI, Industrie 5.0 oder ESG gezielt zu nutzen und deren Mehrwert klar zu bewerten – ohne sich von ihnen übermannen zu lassen. Am Ende zählt, Unternehmen strategisch zu führen, nicht taktisch getrieben. Nur so entsteht aus Transformation ein nachhaltiger Wettbewerbsvorteil.

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