Webinar: Einstieg in Generative KI:Strategien & Praxisbeispiele für den Maschinenbau

In der Industrie spricht jeder über Generative KI.
Viele Teams testen ein Tool, sind kurz begeistert – und dann verpufft der Schwung.
Der Grund ist simpel: Piloten bleiben oft „coole Demos“ und werden keine echten Verbesserungen.

Gleichzeitig tauchen schnell echte Blocker auf: Datenschutz. Cybersecurity. Rechtliche Vorgaben.
Und die entscheidende Frage: Welchen echten Business-Nutzen bringt das?

Im Webinar „Einstieg in Generative KI“ sprechen Steven Moore (BoWatt), Dr. Erik Etzelmüller (Schunk Group), Fabian Pelzl (Knowron) und Hakan Seyhan (Focus&Flow) über echte Anwendungsfälle statt Hype.

Sie zeigen konkrete Beispiele für White-Collar- und Blue-Collar-Arbeit und geben eine Enterprise-Sicht darauf, wie ein großer Industriekonzern KI strukturiert einführt.

Drei Bausteine für einen erfolgreichen GenAI-Start

1) Unterstützung durch Führung – aber kein CEO-Side-Projekt

KI darf kein Top-down-Nebenprojekt sein. Sie muss von den Teams getragen werden, die täglich damit arbeiten.

Führungskräfte schaffen die Voraussetzungen: Zeit. Klare Prioritäten. Schulungen. Vertrauen.

So werden Ideen zu echten Verbesserungen – nicht zu steckengebliebenen Piloten.

2) Erst die Basics, dann KI: Standardisieren → digitalisieren → automatisieren → dann KI

Viele Unternehmen wollen Prozesse sofort „AI-ifizieren“.
Das scheitert fast immer.

Der bessere Weg: Erst klare Prozesse schaffen.Dann sauber digitalisieren. Automatisieren, wo es Sinn ergibt. Und erst danach KI einsetzen.

3) Use-Case schlägt Tool-Hype

Es gibt kein Tool für alles.
Der Startpunkt ist immer der konkrete Anwendungsfall. Dann wird das passende Tool gewählt.Und eine Regel gilt immer:
KI ist kein Selbstzweck.

Wenn KI die Antwort ist, muss klar sein, was das eigentliche Problem ist: Tempo. Kosten. Qualität. Zusammenarbeit. Service-Aufwand.

Praxisbeispiele – White Collar und Blue Collar

White Collar (technischer Vertrieb / RFQ): BoWatt-Beispiel

Mit dem BoWatt-Modul BoReq werden technische Spezifikationen aus PDF- und Word-Dokumenten in strukturierte Anforderungen überführt.
Diese werden Abteilungen zugeordnet und schneller geprüft.

Ein zentraler Punkt:
Abweichungen erkennen – also das, was nicht Standard ist.
Dieses Wissen wird gespeichert und in zukünftigen Projekten wiederverwendet. Das spart Zeit, reduziert Fehler und beschleunigt Angebotsprüfungen.

Blue Collar (Service & Shopfloor): Mobile Workforce

Der zweite Use Case fokussiert sich auf Service-Techniker und Produktionsteams.

Das Kernproblem: Wenig Zeit. Hohe Auslastung. Wissen steckt in den Köpfen einzelner Personen.

KI kann hier helfen, indem sie:

• schnellen Zugriff auf geprüfte Anleitungen aus Firmendokumenten gibt,

• Stillstände durch schnellere Fehlersuche reduziert,

• Serviceberichte aus Spracheingaben erstellt,

• Expertenwissen direkt im Arbeitsprozess erfasst und strukturiert (mit menschlicher Prüfung).

Enterprise-Perspektive (Schunk): Strukturierter Rollout
The enterprise segment shows what it takes to make AI real at scale: aligning early with legal and data constraints, building internal understanding (instead of outsourcing everything blindly), running pilots to reduce risk, and balancing “build vs buy” based on effort and long-term operation.

Fazit – Von KI-Begeisterung zu messbaren Ergebnissen

Dieses Webinar macht eines klar:
Erfolgreiche KI-Einführung heißt nicht, einmal ChatGPT auszuprobieren.

Es geht darum,
die richtigen Probleme zu wählen,
Prozesse und Daten vorzubereiten
und Teams in die Umsetzung zu bringen.

Dann kann Generative KI Tempo erhöhen, manuellen Aufwand reduzieren, Know-how sichern und überlastete Teams entlasten – im Büro und in der Produktion.