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KI-Erfolg 2026: Echter ROI entsteht im Maschinenraum der Operations

  • Autorenbild: Benjamin Karrer
    Benjamin Karrer
  • 28. Jan.
  • 5 Min. Lesezeit

Aktualisiert: vor 1 Tag

Viele Unternehmen starren heute gebannt auf das «Schaufenster» der Künstlichen Intelligenz: glänzende Marketing-Bots, schlagfertige Sales-Assistenten und die Hoffnung auf die nächste disruptive Innovation. Doch die aktuelle Analyse der IMD Business School für das Jahr 2026 warnt: Wer primär auf den Hype setzt, investiert am falschen Ende. Der wahre Return on Investment (ROI) von KI liegt 2026 nicht in den PR-Schlagzeilen, sondern im «Maschinenraum» der Unternehmen – in den Operations.



KI-Erfolg 2026 findet in den Operations statt

 


1. ROI durch Operational Excellence: Die Automatisierung der «Langeweile»


Die erfolgreichsten Unternehmen im Jahr 2026 begreifen KI nicht als blosses Technologie-Update, sondern als Management- und Prozess-Revolution. KI auf veraltete Prozesse anzuwenden macht diese zwar schneller, aber nicht besser. Der Fokus rückt auf Abteilungen, die bisher selten für Innovation gefeiert wurden, allen voran die Operations.


KI-Erfolg im Jahr 2026 bedeutet eine Neugestaltung der Geschäftsprozesse. Die Transformation greift dabei tief in den «Maschinenraum» ein – von der Materialforschung bis zur komplexen Fertigungssteuerung. Dabei beschleunigt KI kritische Entscheidungswege, optimiert Lieferketten und ermöglicht völlig neue Innovationszyklen. Ziel ist die Evolution zum «KI-nativen» Unternehmen, das durch intelligente Orchestrierung Wettbewerbsvorteile sichert. Echter ROI entsteht durch diese tiefe Prozess-Integration.


Kernbereiche der operativen KI-Transformation

  • Produktion & Logistik: Optimierung von Schicht- und Materialplanung, Reduktion von Durchlaufzeiten, Lageroptimierung (Verfügbarkeit und Kapitalkosten) Energieeffizienz und prädiktive Maintenance zur Senkung von Downtime und Materialverbrauch.

  • Beschaffung & Procurement: Taktischer und strategischer Einkauf, KI-gestütztes Lieferanten-Monitoring, automatisierte Vertragsentwürfe und datenbasierte Verhandlungsstrategien.

  • Forschung & Entwicklung: KI erweitert Suchräume, priorisiert Varianten, schlägt Versuchspläne vor und automatisiert Prüfroutinen. Höhere Qualität durch schnellere Rückkoppelungen kürzere Zeitspanne bis zur Serienreife.

  • Produkt- & Category Management: Kürzere Time-to-Market, Stammdatenpflege, Wettbewerbsanalysen in Echtzeit und präzise Persona-Modellierung.

  • Vertrieb: Besuchsvorbereitung, Marktanalysen, Leadscoring, Einwandbehandlung, Abwanderungsanalysen und Kalkulationen für komplexe Offerten.

Auch in den Supportprozessen finden Effizienzsprünge statt

  • Finanzen: Automatisierung der Kreditorenbuchhaltung, präzise Bewertung von Ausfallrisiken und dynamische Liquiditätsplanung zur Cashflow-Optimierung.

  • Controlling & Risk: Echtzeit-Reporting, automatisierte Abweichungsanalysen und prädiktives Risikomanagement zur Sicherung der Entscheidungsgrundlagen.

  • People & Development (HR): Automatisierung administrativer Mutationen, KI-gestütztes Online-Talent-Screening und personalisierte Trainingsprogramme zur gezielten Personalentwicklung.

  • Legal & Compliance: Teilautomatisierte Audits, KI-basierte Risikoanalyse komplexer Vertragswerke sowie proaktive Folgenabschätzung neuer Regulatorien.


Hinzu kommen neue Workflows, welche die Mitarbeitenden eigenständig an KI-Agenten delegieren und teilautomatisieren können. Das Ziel: Nicht neuer Umsatz um jeden Preis, sondern Effizienz, Fehlervermeidung und Resilienz.


Lesen Sie hier aktuelle Praxisbeispiele aus der Industrie:

BMW: In der Virtual Factory Fehler finden, bevor sie entstehen

Seit 2025 skaliert BMW seine «Virtual Factory». Hier werden neue Modelle und die dazugehörigen Produktionslinien vorab komplett digital simuliert. Das System erkennt potenzielle Kollisionen oder Passfehler automatisch, noch bevor reale Umbauten in der Fabrik stattfinden. Das Ziel: Teure Korrekturschleifen vermeiden und neue Modelle deutlich schneller auf den Markt bringen.


Im BMW-Werk Regensburg sorgt zudem generative KI für eine präzisere Qualitätssicherung. Da die hohe Variantenvielfalt moderner Fahrzeuge starre Prüfpläne überfordert, schlägt die KI passgenaue Kontrollschritte für jede individuelle Fahrzeugkonfiguration vor. Das macht die Prüfung nicht nur schneller, sondern garantiert auch eine gleichbleibend hohe Qualität in einer komplexen Mischproduktion.

Novartis: KI als Beschleuniger für klinische Studien

In der Pharmaindustrie nutzt Novartis KI vor allem als organisatorischen Beschleuniger, um komplexe Prozesse von der Planung bis zur Zulassung zu optimieren:


  • Effiziente Studienplanung: KI hilft dabei, die besten Standorte für Studien zu finden, geeignete Teilnehmer zu identifizieren und regulatorische Dokumente deutlich schneller zu erstellen.

  • Massiver Zeitgewinn: Prozesse, die früher Wochen in Anspruch nahmen, erledigt Novartis heute in einem Bruchteil der Zeit.

  • Wettbewerbsvorteil: Ein schnellerer Studienstart ermöglicht einen früheren Markteintritt. Das ist ökonomisch entscheidend, um die Zeitspanne unter Patentschutz optimal zu nutzen.

Bosch: Intelligente Vernetzung durch Multi-Agenten-Systeme

Bosch setzt in der Fertigung auf moderne Software-Architekturen. Sogenannte Multi-Agenten-Systeme übernehmen hier die zentrale Steuerung und Überwachung:


  • Vorausschauende Wartung: Die Systeme überwachen Anlagen permanent und sagen Wartungsbedarfe voraus, bevor Probleme entstehen.

  • Optimale Planung: Die Technologie unterstützt aktiv bei der Personaleinsatzplanung.

  • Maximale Produktivität: Durch die Vermeidung ungeplanter Ausfälle steigert Bosch die Effizienz seiner gesamten Produktion.

PPG: Innovative Lackentwicklung durch KI

In der Chemie ist die Suche nach neuen Formeln oft wie die Suche nach der Nadel im Heuhaufen. KI hilft hier, astronomisch grosse Datenmengen zu bewältigen:


  • Überraschende Entdeckungen: Der Lackhersteller PPG kombinierte chemische Prinzipien mit einer riesigen Produktdatenbank. Die KI schlug daraufhin eine Rezeptur für Klarlack vor, die das Forschungsteam in dieser Form nicht im Fokus hatte.

  • Bestätigte Wirksamkeit: Labor-Tests gaben der KI recht – die neue Mischung funktioniert hervorragend.

  • Vorteil für die Praxis: Der Lack trocknet deutlich schneller. Das löst Engpässe in Werkstätten, die dadurch mehr Aufträge in der gleichen Zeit bearbeiten können.

KI-Praxisfälle 2026 aus der Industrie




2. Die Ära des COO: Der neue KI-Champion in der Geschäftsleitung


Ein entscheidender Trend für 2026 ist die Verschiebung der Machtverhältnisse in der Führungsetage. Während früher der CIO oder CTO die KI-Fahne hielt, wird 2026 der Chief Operating Officer (COO) zum wichtigsten Treiber der Transformation.


Warum? Weil es nicht mehr um das Experimentieren mit Tools geht, sondern um die tiefe Integration in die Kern-Wertschöpfungskette. Unternehmen, die bis 2027 keine «KI-nativen» Abteilungen etabliert haben, riskieren den strukturellen Anschluss zu verlieren.


 

3. Leadership-Gap: Vom Verwalter zum KI-Orchestrator


Die IMD-Experten prognostizieren einen Abbau des mittleren Managements von 10 bis 20 Prozent. Rollen, die lediglich Informationen filtern oder Dokumente zusammenfassen, werden durch KI-Agenten ersetzt. Was bleibt, ist eine neue Form der Führung:

  • Vom Verwalter zum Prozess-Architekten: Leader müssen Silodenken überwinden und die gesamten Wertschöpfungsprozesse bzw. «Job to be done» über Bereichsgrenzen hinweg verstehen – und dabei den Kundennutzen im Auge halten.

  • Stärkung des Human Factor: Führungskräfte müssen entscheiden, wo Empathie und menschliche Urteilskraft unverzichtbar sind und wo die Maschine dominiert. Wo soll und wo muss KI einbezogen werden – und wo explizit nicht?

  • Führung hybrider Teams: Das Management von Teams aus Menschen und KI-Agenten verlangt Klarheit in der Kommunikation, hohe emotionale Intelligenz und Authentizität.

 


4. Realitätscheck: Messbare Ergebnisse statt vager Versprechen


2026 ist das Jahr der Bewährung. Der Markt unterscheidet nun zwischen Organisationen, die KI für PR-Zwecke inszenieren, und jenen, die eine strukturelle Transformation vollziehen. Erfolgreiche Unternehmen investieren in die unglamouröse Detailarbeit: Daten-Governance, Neugestaltung von Prozessen und Workflows und die umfassende Qualifizierung der Belegschaft. Zudem rückt das Risikomanagement in den Fokus: Wenn KI Prozesse skaliert, werden auch Fehler skaliert. Diese zu beherrschen, ist die neue Kernkompetenz. Firmen die in «proof of concepts» verharren und Entscheidungen herauszögern, werden schleichend abgehängt. Der Fokus verschiebt sich von vagen Versprechen hin zu messbaren operativen Belegen.

 


Fazit: Der echte Gewinn liegt im Maschinenraum


2026 endet die Ära der KI-Experimente. Wettbewerbsvorteile entstehen nicht durch das nächste glänzende Tool oder Promptdesign, sondern durch die konsequente Neugestaltung der Geschäftsprozesse.


KI ist kein technologisches Update und kein neues Werkzeug. KI steht für die Neugestaltung der Art und Weise, wie wir führen, wertschöpfen und arbeiten.

 

Reflexionsfragen für Sie:

  1. Führen Ihre Operations-Verantwortlichen die KI-Transformation an oder ist es primär ein IT-Projekt?

  2. Wie systematisch durchleuchten Sie Ihre Prozesse auf das Potenzial einer KI-gestützten Neugestaltung?

  3. Sind Ihre Führungskräfte bereit für die Orchestrierung hybrider Teams? Wie befähigen Sie Ihre Führungskräfte?




Quellen:



Hinweis: Die genannten Markennamen und Logos sind Eigentum der jeweiligen Unternehmen und dienen hier lediglich zur Illustration der im Text beschriebenen Fallbeispiele.



 
 
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