KI erreicht die Realwirtschaft: Wie aus künstlicher Intelligenz höhere Unternehmensgewinne werden

von | 26. Aug.. 2026

An den Börsen konzentrierte sich die Aufmerksamkeit bisher vor allem auf jene Unternehmen, die die technische Infrastruktur für KI bereitstellen. Das sind vor allem die Halbleiterhersteller, die Betreiber großer Rechenzentren, die Cloud-Anbieter und die großen amerikanischen Technologiekonzerne. Doch inzwischen beginnt eine zweite Phase. KI verlässt zunehmend die Rechenzentren und erreicht die Realwirtschaft.

Der Einsatz von KI in Unternehmen trägt dazu bei, dieselbe Leistung wie bisher mit weniger Arbeitszeit, geringeren Fehlerquoten, niedrigeren Lagerbeständen oder einer besseren Auslastung seiner vorhandenen Anlagen zu erbringen.

Beispiel Ryanair

Ryanair setzt verstärkt auf Datenanalyse, Automatisierung und KI-gestützte Systeme. Dazu gehören Anwendungen im Umfeld von Google-Cloud-Technologien und Lösungen, mit denen große Datenmengen schneller verarbeitet und operative Entscheidungen unterstützt werden können.

Der wirtschaftliche Hebel ist leicht nachvollziehbar: Ein Flugzeug verdient nur dann Geld, wenn es fliegt. Eine bessere Planung kann Standzeiten reduzieren, die Einsatzplanung der Besatzungen verbessern und Störungen schneller auffangen. KI ersetzt hier nicht einfach einen Mitarbeiter. Sie optimiert ein komplexes Gesamtsystem.

Ryanair nutzt KI, um seine Flotte effektiver einzusetzen.

Beispiel Gravis Robotics

Das Schweizer Unternehmen entwickelt Systeme, mit denen schwere Baumaschinen zunehmend automatisiert beziehungsweise autonom arbeiten können. Ein Bagger wird damit schrittweise von einer ausschließlich vom Menschen gesteuerten Maschine zu einem intelligenten Produktionsmittel.

Für die Bauwirtschaft ist das von erheblicher Bedeutung. Fachkräfte sind knapp. Gleichzeitig sind Baumaschinen teuer und sollen möglichst produktiv eingesetzt werden. Wenn ein Bagger bestimmte Arbeiten selbstständig oder mit deutlich geringerer menschlicher Unterstützung erledigen kann, steigt die Produktivität des eingesetzten Kapitals. Der wirtschaftliche Nutzen der KI besteht damit nicht nur in eingesparten Arbeitsstunden. Auch Präzision, Maschinenauslastung und Arbeitsgeschwindigkeit können verbessert werden.

Software von Gravis steuert Bagger, die mit KI-Unterstützung weitgehend selbständigarbeiten können.

Beispiel IBM

Bei IBM zeigt sich eine andere Form des Produktivitätseffekts. Programmierer, Berater, Administratoren und andere Fachkräfte verbringen einen erheblichen Teil ihrer Arbeitszeit mit der Suche nach Informationen, Dokumentation, Routinekommunikation oder standardisierten Verwaltungsprozessen. Generative KI kann einen Teil dieser Tätigkeiten beschleunigen.

Dies führt dazu, dass ein qualifizierter Mitarbeiter innerhalb derselben Arbeitszeit ein besseres Ergebnis erreichen kann. Wenn beispielsweise ein Berater für eine Analyse früher acht Stunden benötigte und mit Unterstützung durch KI nur noch vier Stunden, steigt seine Produktivität erheblich – selbst wenn die endgültige Beurteilung weiterhin durch den Menschen erfolgt.

Mitarbeiter von IBM nutzen KI bei der Recherche nach Daten und Verfahrensweisen.

Beispiel Walmart

Ein Handelsunternehmen wie Walmart muss Millionen Produkte beschaffen, verteilen, lagern und zum richtigen Zeitpunkt in Tausenden Filialen verfügbar machen. Zu viel Ware verursacht Lagerkosten und Kapitalbindung. Zu wenig Ware führt zu entgangenen Umsätzen. KI kann Nachfrageprognosen verbessern, Warenströme steuern, Lieferketten optimieren und Mitarbeitern helfen, schneller auf Veränderungen zu reagieren.

Walmart nutzt KI, um den Nachschub an Waren und die Lagerhaltung zu optimieren.

Beispiel Siemens

Ein klassisches Beispiel ist die vorausschauende Wartung, häufig als „Predictive Maintenance“ bezeichnet. Traditionell wird eine Maschine entweder nach festen Intervallen gewartet oder erst dann repariert, wenn ein Defekt auftritt. Beide Varianten können teuer sein. Sensoren liefern heute große Mengen an Betriebsdaten. KI kann darin Muster erkennen und Hinweise darauf geben, dass sich ein Ausfall ankündigt. Eine Maschine kann dann gewartet werden, bevor sie ungeplant stillsteht.

Beispiel einer Druckmaschine: KI überwacht und steuert die Maschine und erkennt frühzeitig den Verschleiß einzelner Teile

Was bedeutet dies für uns als Anleger?

Die Beispiele zeigen, wie die KI in unterschiedlichen Branchen zu einer Erhöhung der Produktivität, der Reduzierung von Kosten, der Verbesserung der Qualität und einer Verbesserung des Kundenservices beitragen kann. Wir müssen jetzt verstärkt darauf achten, in welchen Unternehmen die technischen Möglichkeiten der KI sinnvoll eingesetzt werden. Langfristig könnte damit eine beschleunigte Gewinnsteigerung entstehen

Beitrag erstellt vom Verfasser mit Hilfe von Informationen, die von ChatGPT recherchiert wurden.
Bilder vollständig von ChatGPT erstellt.

Walter Feil
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