Europas KI-Moment: Physische Intelligenz, industrieller Wandel und der Aufstieg dialogorientierter Systeme

20 März 2026

Auf dem Plug and Play Germany Summit 2026 am 10. März kamen Branchenführer, Start-ups und Investoren zusammen, um zu diskutieren, wie Künstliche Intelligenz (KI) die Industrie und den Alltag verändert. Im Mittelpunkt der Gespräche standen drei aufstrebende Bereiche: physische KI, industrielle KI und dialogorientierte KI – jeder davon repräsentiert eine andere Ebene, auf der Intelligenz von Algorithmen in die reale Welt übertragen wird. In den Keynote-Diskussionen und Expertenrunden trat vor allem eine Botschaft hervor: Während die Vereinigten Staaten derzeit insgesamt führend in der KI-Entwicklung sind, hat Europa nach wie vor große Chancen, eine Führungsrolle dort zu übernehmen, wo KI auf die physische Welt trifft.

Physische KI – Europas Chance

KI, die in Robotern, Maschinen und Geräten eingebettet ist und direkt mit der realen Welt interagiert, wurde als eines der vielversprechendsten Zukunftsfelder hervorgehoben. Während groß angelegte KI-Plattformen und Grundlagenmodelle bereits weitgehend von amerikanischen Technologieunternehmen dominiert würden, sei der Wettlauf um physische KI noch offen, so die Vortragenden. Dank einer starken industriellen Basis, des technischen Know-hows und eines bestehenden Robotik-Ökosystems, sei Europa gut positioniert, um im weltweiten Wettbewerb zu bestehen. Der Erfolg der physischen KI hänge jedoch auch stark von der Benutzererfahrung ab. Das Ziel, so betonten die Diskussionsteilnehmenden, sei nicht, den Menschen in Gänze zu ersetzen, sondern ihn zu unterstützen. Physische KI-Systeme sollten das tägliche Leben einfacher und angenehmer machen, repetitive Aufgaben reduzieren und den Menschen mehr Zeit geben, sich auf sinnstiftende Arbeiten zu konzentrieren, um so letztlich die Lebensqualität insgesamt zu verbessern. Automatisierung sei somit nicht nur als Weg zu mehr Effizienz zu betrachten.

Industrielle KI – Von der Überwachung zur prädiktiven Intelligenz

In der Industrie und Fertigung hat KI bereits messbare Auswirkungen. Industrielle KI-Anwendungen machen rasante Fortschritte in Bereichen wie Prozessüberwachung, Aufgabenüberprüfung, Sicherheits- und Schutzsysteme sowie vorausschauende Wartung. KI ermöglicht es Unternehmen, von reaktiven Abläufen zu vorhersehbaren und planbaren Prozessen überzugehen. Durch die Analyse von Sensordaten, Maschinenbewegungen und Betriebsmustern, kann KI Probleme vorhersagen noch bevor sie auftreten, und Reaktionen bereits im Voraus planen und koordinieren. Eine zentrale technische Herausforderung bleibt die Schaffung eines semantischen Weltmodells, also eines Systems, das physikalische Eingaben von Sensoren interpretieren und in aussagekräftige betriebliche Erkenntnisse umsetzen kann. Derzeit sind viele industrielle KI-Systeme noch stark anwendungsorientiert und für sehr spezielle Anwendungsfälle konzipiert. In Zukunft ist hier zu erwarten, dass die Bedeutung von KI-Agenten zunehmen wird: Autonome Systeme werden miteinander interagieren und Aufgaben koordinieren können. Die Interoperabilität zwischen diesen Agenten, insbesondere wenn sie am Rand (direkt auf Maschinen oder lokaler Infrastruktur) eingesetzt werden, wird von entscheidender Bedeutung sein. Diese sogenannte Edge-KI biete mehrere Vorteile, bspw. Verringerung der Latenz, Erhöhung der Betriebssicherheit oder bessere Kontrolle über sensible Industriedaten. Die Vortragenden betonten darüber hinaus, dass KI-Lösungen selten sofort einsatzbereit seien. Die Implementierung tiefer KI erfordere oft die Integration über mehrere Dienste, Geräte und Softwareebenen hinweg. Vor allem aber blieben Datenhoheit und -kontrolle von entscheidender Bedeutung. Unternehmen, welche die Souveränität über ihre Betriebsdaten behalten, seien derzeit am besten positioniert, um zuverlässige KI-Systeme aufzubauen.

Konversations-KI – Leistungsstark, aber nicht perfekt

Von Chatbots im Kundenservice über Sprachassistenten bis hin zu Supportsystemen in Unternehmen: Konversations-KI wird zunehmend in den Alltag integriert. Die Referentinnen und Referenten mahnten zur Vorsicht bei KI-generierten Antworten, da diese nicht immer korrekt seien. Es wurden mehrere Herausforderungen identifiziert, darunter sprachliche Mehrdeutigkeiten, Dialekte und Akzente, Umgebungsgeräusche und Einschränkungen beim Training.  KI-Antworten sind nur so genau wie die Daten, mit denen sie trainiert wurden. Ein Beispiel hierfür ist der KI-Einsatz im Kundensupport. Zwar könne die Bearbeitung von Anfragen erheblich beschleunigt werden, jedoch würden oft umfangreiche Vorabinformationen vom Nutzer benötigt. Selbst dann könne es aufgrund natürlicher Variationen in der menschlichen Sprache zu Missverständnissen kommen. Da sich dialogorientierte KI in nahezu allen Branchen verbreitet, müsse der Schwerpunkt daher auch zukünftig auf Transparenz, Validierung und menschlicher Aufsicht liegen.

Alle diese verschiedenen Anwendungsbereiche waren auch Teil von drei interessanten Podiumsdiskussionen, deren Ergebnisse und Erkenntnisse im Folgenden zusammengefasst sind.

Im ersten Panel „KI-Implementierung in verschiedenen Branchen: Austausch messbarer Ergebnisse“ wurde deutlich, dass die größte Herausforderung bei der Einführung von KI nicht technologischer Natur ist, sondern in der strategischen Ausrichtung liegt. Unternehmen müssten mit einem klaren Wertversprechen beginnen und die richtigen Geschäftskennzahlen zur Messung des Erfolgs identifizieren. Geschehe dies nicht könnten selbst technisch erfolgreiche KI-Projekte keine aussagekräftigen Ergebnisse liefern. Das Verständnis der Kunden sei zudem für die Bewertung der Auswirkungen von KI von zentraler Bedeutung. Unternehmen sollten auch Annahmen hinsichtlich der Einführung hinterfragen. Beispielsweise sei eine 100-prozentige Einführung nicht immer notwendig. Die letzten 5 % könnten im Vergleich zu ihrem Nutzen einen unverhältnismäßig hohen Ressourcenaufwand erfordern. Daten bleiben die grundlegende Komponente erfolgreicher KI-Systeme. Sie müssten jedoch korrekt mit KI-Modellen verknüpft und kontinuierlich verfeinert werden. Die Diskussionsteilnehmenden hoben auch die wachsende Bedeutung von Edge-KI hervor, bei der die Intelligenz direkt auf den Maschinen und nicht in großen zentralisierten Modellen ausgeführt wird. Dies hilft Unternehmen die Kontrolle über ihre eigenen Daten zu behalten und die Abhängigkeiten von externen Anbietern und Infrastrukturen zu verringern. Schließlich wurden die Unternehmen dazu ermutigt, über den digitalen Bereich hinaus aktiv zu bleiben, indem sie direkt mit Kunden, Betrieben und realen Umgebungen interagieren. Gleichzeitig müssten sie sich gleichzeitig auf Risiken vorbereiten, um diese schnell und verantwortungsbewusst angehen zu können.

In Panel 2 „Die Perspektive von Risiko-kapitalgebern (VC) auf KI-Investitionen: Konkrete Anwendungsfälle oder die nächste große Blase?“ wurde das Thema KI insgesamt aus Investitionssicht betrachten. Die KI-Landschaft verschiebe sich rapide in Richtung vertikaler KI-Lösungen, die spezialisierte Systeme für bestimmte Branchen erfordern. Zwar sind bereits viele KI-Tools verfügbar, doch variiere ihre Qualität ebenso stark wie die Höhe der ihnen zugrundeliegenden Finanzmittel. Für Investoren blieben zwei Faktoren entscheidend: zum ersten der klare Kundennutzen und zum zweiten die nachgewiesene Akzeptanz. Das Investitionsumfeld spiegele auch die Komplexität der KI-Struktur wieder. Von der Infrastruktur bis zu den Anwendungen würden verschiedene Ebenen auch unterschiedliche Investitionsstrategien und Zeitpläne erfordern. Eine besonders vielversprechende Chance liege dort, wo KI und die physische Welt aufeinandertreffen. Start-ups und KMUs, die intelligente Software mit Robotik, Maschinen und industriellen Systemen verbinden, würden in den kommenden Jahren ein deutliches Wachstum verzeichnen können.

Im abschließenden Panel 3, das sich an den Perspektiven von Panel 2 orientierte, wurde betont, dass Innovation durch Partnerschaften nicht mehr nur optional sind. Angesichts der Geschwindigkeit der KI-Entwicklung sowie der Komplexität moderner Technologie-Stacks sei es für Unternehmen unrealistisch, alle Fähigkeiten selbst intern aufzubauen. Kooperationen zwischen Unternehmen, Start-ups, Forschungseinrichtungen und Technologieanbietern würden unverzichtbar werden. KI-Partnerschaften zeigten bereits ein starkes Potenzial bei der unterstützten Entscheidungsfindung, in Engineering- und Designprozessen, bei der Verkürzung von Entwicklungszyklen und bei der Verringerung des Bedarfs an physischen Tests durch Simulationen. Die Unternehmen wurden ermutigt, externes KI-Know-how in ihre täglichen Abläufe zu integrieren. Gleichzeitig müssten allerdings auch einige Herausforderungen im Bereich der Governance angegangen werden, wie z. B. Datenhoheit, KI-Governance-Rahmenwerke, Compliance und Regulierung sowie die Integration in bestehende Systeme und Arbeitsabläufe. Unternehmen sollten offen und experimentierfreudig bleiben, aber auch die Geschäftsmodelle und Partnerschaften sorgfältig prüfen, bevor sie Ressourcen bereitstellen. Laut den Referierenden sollte keine Angst vor Fehlschlägen bestehen. Unternehmen sollten sich auch nicht unter Druck gesetzt fühlen, mit der gleichen Geschwindigkeit wie ihre Konkurrenten voranzukommen, wenn ihr Geschäftsmodell ein anderes Tempo erfordere. Der Schlüssel liege darin, starke Ökosysteme aufzubauen und Partner zu finden, welche die internen Fähigkeiten ergänzen, anstatt zu versuchen, jede Technologie intern zu entwickeln.

Neben interessanten Einblicken hatten verschiedene Start-ups, die mit Plug and Play verbunden sind, die Möglichkeit, sich sowohl auf der Bühne als auch in einem „Meet and Greet“-Bereich zu präsentieren. Dies gab allen die Gelegenheit, tiefer in die zuvor besprochenen Themen und die spezifischen Lösungen einzutauchen. Prof. Dr. Corinna Schmitt nutzte diese Gelegenheit, um für die CODE-Jahrestagung 2026 und die damit verbundenene Innovationstagung Cyber/IT zu werben.  Auch wies sie auf die Möglichkeiten der Zusammenarbeit mit dem Forschungsinstitut CODE und der Kontaktaufnahme mit dem Nationalen Koordinierungszentrum für Cybersicherheit Deutschland (NKCS) zwecks Informationen zu Fördermöglichkeiten hin.

Zusammenfassend zeigte die Veranstaltung, dass die physische KI Europas strategischer Vorteil werden könnte, die industrielle KI die Fertigung durch Vorhersagen und Automatisierung verändern wird und dialogorientierte KI die Mensch-Maschine-Interaktion neugestaltet, jedoch verantwortungsbewusst eingesetzt werden muss. Da sich KI ständig weiterentwickelt, hängt der Erfolg nicht nur von technologischen Durchbrüchen ab, sondern auch von Vertrauen, Zusammenarbeit und verantwortungsbewusstem Einsatz, damit die KI letztendlich das Leben der Menschen verbessert, anstatt sie zu ersetzen.

Weiterführende Informationen und Links:

Event: https://www.plugandplaytechcenter.com/events/germany-summit-2026
CODE-Jahrestagung 2026: https://www.unibw.de/code-events
Innovationstagung Cyber/IT: https://www.unibw.de/code-events/innovationstagung-2026
Forschungsgruppe SeCoSys: https://unibw.de/secosys
NKCS: https://www.nkcs.bund.de/

^{Text und Bilder: Corinna Schmitt}