Wie der Mittelstand durch Künstliche Intelligenz neue Wertschöpfungsebenen und Ertragspotenziale erschließt

Künstliche Intelligenz (KI) wird vorwiegend als generatives Text- und Bildwerkzeug zur punktuellen Steigerung der Produktivität am Arbeitsplatz verstanden. Wer die Technologie jedoch auf administrative Unterstützung oder isolierte Effizienzgewinne reduziert, übersieht den eigentlichen Transformationshebel.

Im Industrie- und Infrastruktursektor verändert KI die Spielregeln von einer Produktorientierung, die auf physischen Faktoren basiert, hin zu einer datengetriebenen Systemkompetenz. KI bildet das Bindeglied zwischen klassischer Ingenieurskunst und skalierbarer digitaler Wertschöpfung. Wie dieser Wandel in der Praxis gelingt, lässt sich schrittweise anhand dreier strategischer Felder beobachten: Die Weiterentwicklung der eigenen Produkte mit einem zunehmend bedeutenderen Service-Anteil, die Bereitstellung der nötigen Infrastruktur und die Digitalisierung der Kernprozesse.

Service über den gesamten Lebenszyklus statt Produkte. Der Wandel zum Lösungsanbieter.

Beim physischen Verkauf von Maschinen oder Produkten erfolgt die primäre Wertschöpfung in der Regel durch den Verkauf selbst. Service- und Wartungsverträge dienten meist nur der Sicherung der Betriebsbereitschaft. Durch den Einsatz integrierter KI-Systeme wandelt sich dieses lineare Verkaufsmodell nun schrittweise in eine kontinuierliche, servicezentrierte Kundenbeziehung um.

Dieser Übergang lässt sich anhand etablierter Industrieanbieter gut nachvollziehen. So erweitert beispielsweise der Schieneninfrastruktur-Spezialist Vossloh sein Portfolio um intelligente Sensorik und datengestützte Instandhaltungsplattformen (Vossloh connect). Mithilfe eingebundener Analysealgorithmen überwacht das Unternehmen den physischen Zustand des Gleisnetzes in Echtzeit. Statt lediglich Schienenbefestigungen und Weichen zu liefern, übernimmt das Unternehmen zusätzlich die vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance) und garantiert Netzkapazitäten sowie Ausfallsicherheit.

Durch die Übernahme des KI-Datendienstleisters Cordel hat Vossloh sein Angebot noch einmal gestärkt. Cordel setzt LiDAR-Technologie (Light Detection and Ranging) zur Inspektion von Bahnstrecken ein. Dazu kommen auf Zügen installierte Lasermessgeräte zum Einsatz, die dreidimensionale Scans der Umgebung erstellen. So lassen sich Probleme wie ein unebenes Schotterbett oder potenzielle Hindernisse durch Äste oder tief hängende Oberleitungen frühzeitig erkennen und beispielsweise mithilfe von KI auswerten.

Auch der Intralogistikspezialist und Gabelstaplerhersteller Jungheinrich ist in diesem Bereich aktiv. Der Übergang vom Flurförderzeughersteller zum Systemanbieter vollzieht sich hier durch die Erweiterung physischer Geräte um Software und Services zu autonomen Warehouse-Systemen. Mithilfe von KI-basierter Routenoptimierung und Umfeld-Erkennung agieren Transportflotten dynamisch im Raum. Jungheinrich verkauft somit nicht mehr nur den Hubwagen, sondern ein voll integriertes, sich selbst optimierendes Logistikökosystem. Der Kundennutzen verschiebt sich hierbei vom reinen Eigentum an den Betriebsmitteln hin zur Verlässlichkeit der Geschäftsprozesse. Dadurch wird man auch schwieriger austauschbar. Die Hardware wird zum Daten-Gateway. Das haben unsere Unternehmen im Portfolio wie Vossloh und Jungheinrich erkannt.

Die Schaufel-Strategie: Profiteur des Booms der physischen KI-Infrastruktur

Während Produkte von Unternehmen wie Vossloh oder Jungheinrich direkt mit KI angereichert werden, wird durch den Wandel noch eine zweite, indirekte Perspektive eröffnet. Denn hinter jedem Algorithmus und jedem neuronalen Netz steht ein enormer Bedarf an physischer Hardware, Energie und Bauleistung. KI-Modelle erfordern gewaltige Rechenkapazitäten, was weltweit zu einer historischen Nachfrage nach Hochleistungsrechenzentren (Data Centern) führt. In Anlehnung an den klassischen Goldrausch gilt auch hier: Nicht jedes Unternehmen muss eigene KI-Modelle entwickeln, um von diesem Trend zu profitieren. Der Mittelstand und spezialisierte Bau- und Ingenieurkonzerne besetzen kritische Nischen beim physischen Aufbau dieser neuen digitalen Welt. Ein prägnantes Beispiel dafür ist die PORR AG: Das Bauunternehmen hat den Bereich „Data Center Construction” als strategischen Wachstumsmarkt definiert. Der Bau modernster Rechenzentren erfordert anspruchsvolle Ingenieurleistungen, die weit über das klassische Baugeschäft hinausgehen. So bestehen beispielsweise hohe Anforderungen an Statik, Energie und Kühlung. Es ist die Aufnahme extremer Lasten durch hochdichte Server-Racks erforderlich. Zudem müssen komplexe Kühlkreisläufe und anspruchsvolle Stromanbindungen unter strengen Ausfallsicherheitskriterien errichtet werden.

Die PORR AG agiert hierbei als Ermöglicher (Enabler) der digitalen Transformation. Gleichzeitig nutzt das Unternehmen intern KI-Anwendungen, etwa im Bereich der digitalen Überwachung von Projekträumen und Baustellenlogistik, um Risiken bei Großprojekten frühzeitig zu erkennen. Viele bestehende Kernkompetenzen – ob in der Klimatechnik oder im Spezialbau – lassen sich direkt als Bausteine für die weltweite KI-Infrastruktur nutzen, was die PORR sehr erfolgreich macht. Deshalb befindet sich das Unternehmen in unserem Portfolio.

Komplexitätsbeherrschung in den Operations: KI bei Ausschreibungen

Neben neuen Geschäftsmodellen und dem Aufbau physischer Infrastrukturen liegt ein dritter wesentlicher Hebel der KI im operativen Kerngeschäft. Besonders im Maschinenbau oder der Medizintechnik – beispielsweise beim international tätigen Medizin- und Sicherheitstechnikunternehmen Dräger – entscheiden Angebote auf mehrere hundert Seiten umfassende Ausschreibungen maßgeblich über die Marge ganzer Geschäftsjahre. Die Bearbeitung internationaler Ausschreibungen ist in der Praxis mit zwei typischen Hürden verbunden: Erstens verbringen hochqualifizierte Ingenieure Wochen damit, komplexe Spezifikationen manuell zu prüfen. Zweitens: Unentdeckte Klauseln bezüglich Gewährleistung, Spezifikationsabweichungen oder Pönalen können zu kostspieligen Fehlkalkulationen führen. Durch den Einsatz von KI verlagert sich die Rolle der Fachexperten von der zeitraubenden Informationssuche hin zu strategischen Prüf-, Validierungs- und Logikaufgaben. Durch den KI-Einsatz lassen sich sowohl die Kosten für eine Ausschreibung als auch das Risiko reduzieren. So schützt KI im B2B-Vertrieb nicht nur wertvolle Personalkapazitäten, sondern erhöht auch die Frequenz qualifizierter Angebotsabgaben und sichert die Margen.
 

Fazit: Künstliche Intelligenz kann dem Mittelstand neue Ertragspotenziale eröffnen.

Der tatsächliche Wert von KI im Mittelstand zeigt sich jedoch nicht durch das isolierte Testen einzelner Software-Tools, sondern durch die gezielte Einbettung in die Unternehmensstrategie. Unternehmen, die die Daten betrachten, die ihre Produkte im laufenden Betrieb erzeugen, können mithilfe von KI verlässliche, wiederkehrende Services entwickeln. Dies haben die Beispiele Vossloh und Jungheinrich gezeigt. Unternehmen, deren Produkte oder Dienstleistungen einen Beitrag zum physischen Aufbau des KI-Zeitalters leisten, wie PORR, können auch eine gute Investmentoption darstellen.

Doch auch Unternehmen, die extreme Kapazitäten von Fachexperten durch administrative Komplexität binden – wie Dräger –, könnten neue Ertragspotenziale durch KI-Unterstützung bei Ausschreibungen, der Dokumentenanalyse oder der Arbeitsvorbereitung erzielen.

Künstliche Intelligenz ist damit weit mehr als ein klassisches IT-Thema. Bei bedachter Handhabung ist sie ein wirksames Werkzeug der Unternehmensführung, um die Wettbewerbsfähigkeit von Mittelständlern Schritt für Schritt zu verbessern.

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