KI-ROI-Lücke in der Elektronikfertigung
Christian Reckel
Warum die Amortisationserwartung strukturell falsch kalkuliert ist.
Die ZVEI-Umfrage zur Hannover Messe 2026 zeigt: Mehr als 50 Prozent der Elektro- und Digitalindustrie planen, 10 bis 25 Prozent der Gesamtinvestitionen in industrielle KI zu stecken. 60 Prozent dieser Unternehmen erwarten Amortisation in spätestens ein bis zwei Jahren.
Bei kleinen Unternehmen teilen 80 Prozent ihre Produktionsdaten bisher nicht — selbst intern nicht. Bei großen Unternehmen sind es 10 Prozent.
Im Überblick
- Die Amortisationslücke
- Das fehlende Fundament
- Die doppelte Rechnung
- Die Einordnung
Die Amortisationslücke
Fast jedes zweite Unternehmen in der Elektro- und Digitalindustrie setzt industrielle KI bereits produktiv ein — ZVEI, Hannover Messe 2026. Die Amortisationserwartung liegt bei 60 Prozent der Unternehmen bei maximal zwei Jahren.
KI-Anwendungen mit nachweisbaren wirtschaftlichen Ergebnissen teilen ein Merkmal: Sie greifen auf einen spezifischen, gut strukturierten Datenstrom zu. KI-gestützte Qualitätsprüfung per Mustererkennung, Auftragsplanung im MES, automatisierte Prüfverfahren — diese Use-Cases liefern, weil der Datenkanal zum Engpass hin gezogen ist.
Wer KI als horizontale Plattform einführt, ohne den Datenfluss darunter zu klären, verlängert die Pilotphase — nicht die Ergebnisphase. Die Amortisationserwartung von zwei Jahren rechnet die Dateninfrastruktur nicht ein. Sie taucht in keinem KI-Budget auf. Die laufenden Projektkosten fallen trotzdem an.
Das fehlende Fundament
80 Prozent der kleinen Unternehmen in der Elektro- und Digitalindustrie teilen ihre Produktionsdaten bisher nicht — selbst für interne KI-Anwendungen. Bei großen Unternehmen sind es 10 Prozent (ZVEI, Hannover Messe 2026).
Die DIHK-Digitalisierungsumfrage 2026 (knapp 5.000 Unternehmen) bestätigt: Mehr als jedes dritte Unternehmen nennt mangelnde Datenqualität als zentrale Hürde. Datensilos, fehlende Infrastruktur und ungeklärte Zugriffsrechte stehen vor dem KI-Modell — nicht dahinter.
KI benötigt einen spezifischen Datenstrom: vollständig, strukturiert, mit bekannter Herkunft. Dieser Strom entsteht nicht automatisch, wenn ein Pilot gestartet wird. Er muss als Infrastrukturentscheidung gebaut werden, die der Pilotentscheidung vorausgeht. Unternehmen, die diese Reihenfolge umkehren, stoßen auf dasselbe Hindernis in jedem Versuch.
Die doppelte Rechnung
Ab Februar 2027 wird der Digitale Produktpass für Traktionsbatterien, Zweirad-Batterien und Industriebatterien über 2 kWh verpflichtend — EU-Verordnung (EU) 2024/1781. Die Anforderung: lückenlose Traceability auf Bauteilebene, Rohstoffherkunft, CO₂-Fußabdruck, Lieferkettenstatus — abrufbar über QR-Code, NFC oder RFID.
Das ist exakt die Datenbasis, die industrielle KI benötigt: strukturiert, vollständig, in Echtzeit zugänglich.
Unternehmen, die DPP-Compliance und KI-Infrastruktur als getrennte Projekte budgetieren, bauen dasselbe Fundament zweimal. Der erste Bau läuft unter dem Compliance-Budget. Der zweite unter dem Digitalisierungsbudget. Die Frage ist nicht, ob die Infrastruktur kommt — der Termin steht: Februar 2027. Die Frage ist, ob sie einmal oder zweimal bezahlt wird.
Die Einordnung
Drei Befunde, ein Muster: Die Investition sitzt im richtigen Bereich — aber an der falschen Stelle im System.
Mehr als die Hälfte der Branche plant 10 bis 25 Prozent der Gesamtmittel für industrielle KI. 60 Prozent erwarten Amortisation in zwei Jahren. Gleichzeitig teilen 80 Prozent der kleinen Betriebe ihre Produktionsdaten nicht. Fast jedes zweite Unternehmen setzt KI produktiv ein — auf einem Fundament, das die Amortisationserwartung nicht trägt.
Was Unternehmen mit nachweisbaren KI-Ergebnissen von denen ohne trennt, liegt nicht im Modell. Es liegt in der Entscheidung, den Datenfluss vor dem Piloten zu klären — nicht nach dem dritten abgebrochenen Versuch.
Der Digitale Produktpass setzt den Termin: Februar 2027. Wer die Infrastrukturentscheidung bis dahin aufschiebt, zahlt sie doppelt. Einmal als Compliance-Pflicht. Einmal als KI-Voraussetzung.
Quellen: Finanznachrichten · Cloud Magazin · DIHK Digitalisierungsumfrage 2026 · Fivetran Agentic AI Readiness Index · Elektronik Praxis