Viele Möglichkeiten in der Industrie
Wie Agentic AI den Maschinen- und Anlagenbau verändert
Agentic AI kann die Erstellung von Angeboten im Maschinen- und Anlagenbau erheblich vereinfachen und beschleunigen. Dies ist aber nur eine von vielen Möglichkeiten, die agentische KI in der Industrie eröffnet – in Produktion und Logistik gibt es zahlreiche weitere.
Ob sie sich optimal nutzen lassen, hängt allerdings nicht nur von technischen, sondern auch von organisatorischen Gegebenheiten ab.
Im Maschinen- und Anlagenbau entscheidet heutzutage nicht mehr allein die technische Qualität über den Markterfolg. Stattdessen werden Geschwindigkeit, Effizienz und die Fähigkeit, komplexe Kundenanforderungen schnell und wirtschaftlich umzusetzen, zunehmend zu Wettbewerbsfaktoren. Besonders sichtbar wird diese Entwicklung an einem Prozess, der lange als reine Vertriebsroutine galt: der Erstellung von Angeboten. Gerade hier treffen hohe technische Komplexität, fragmentiertes Wissen und aufwändige Abstimmungsprozesse unmittelbar aufeinander. Vertrieb, Konstruktion, Einkauf und teilweise auch Produktion müssen Informationen aus verschiedenen Systemen sowie Erfahrungswissen zusammentragen, technische Anforderungen bewerten und daraus in kurzer Zeit belastbare Angebote entwickeln. Dieser häufig manuelle Prozess kostet Zeit und begrenzt Wachstum. Genau hier setzt Agentic AI an.
Warum Angebotserstellung häufig zum Engpass wird
Im Maschinen- und Anlagenbau entstehen häufig kundenindividuelle Lösungen mit hohem Engineering-Anteil. Angebote müssen deshalb technische Varianten, Materialverfügbarkeiten, Lieferzeiten, Preisentwicklungen und projektspezifische Anforderungen berücksichtigen.
Die Folge: Vertriebsteams verbringen oft mehrere Tage damit, Informationen aus alten Angeboten, Dokumentationen, Excel-Listen oder ERP-Systemen zusammenzutragen. Denn viele Unternehmen scheitern noch daran, Wissen effizient nutzbar zu machen.
In der Praxis zeigt sich häufig:
Angebotsbausteine sind nicht zentral gepflegt,
Projekterfahrungen werden kaum systematisch genutzt,
Wissen ist personenabhängig,
und Prozesse laufen sequenziell statt integriert ab.
Dadurch verlängern sich Durchlaufzeiten, und Unternehmen verlieren Skalierbarkeit. Sie können weniger Kundenanfragen bearbeiten, reagieren langsamer auf Ausschreibungen und erhöhen ihre Abhängigkeit von einzelnen Mitarbeitenden.
Agentic AI: Wenn KI eigenständig Prozesse unterstützt
An dieser Stelle gewinnt Agentic AI an Bedeutung. Gemeint sind KI-gestützte Systeme, die innerhalb definierter Prozesse eigenständig Aufgaben übernehmen, Informationen verknüpfen und Arbeitsschritte koordinieren.
Im Unterschied zu klassischen Chatbots oder einfachen Assistenzsystemen agieren Agenten-Systeme deutlich autonomer. Sie analysieren Informationen, greifen auf unterschiedliche freigegebene Datenquellen zu, priorisieren Aufgaben und stoßen Folgeprozesse an.
Im Angebotsprozess kann das beispielsweise so aussehen: Während eines Kundengesprächs wird die Unterhaltung automatisch transkribiert und danach strukturiert zusammengefasst. Ein KI-Agent analysiert die Anforderungen, ein anderer erkennt relevante Leistungsbestandteile und gleicht diese mit dem Leistungsportfolio ab. Weitere Agenten ergänzen technische Informationen, kalkulatorische Grundlagen oder Lieferzeiten. Anschließend entsteht ein erster Angebotsentwurf, der automatisch auf Konsistenz, Vollständigkeit und Plausibilität geprüft wird. Der Mensch bleibt dabei zentraler Entscheidungsträger, während die KI zeitintensive Routineaufgaben übernimmt und vorhandenes Wissen operativ nutzbar macht.
Ein Praxisprojekt aus dem Maschinenbau zeigt, wie groß das Potenzial sein kann: Während die Angebotserstellung zuvor je nach Komplexität drei bis fünf Tage dauerte, benötigt das Unternehmen heutzutage nur noch durchschnittlich ein bis eineinhalb Tage pro Angebot. Die Mitarbeitenden konzentrieren sich dadurch stärker auf fachliche Prüfung und Kundenberatung statt auf manuelle Recherche und Abstimmungsschleifen.
Der eigentliche Erfolgsfaktor ist Wissensmanagement
Viele Unternehmen erwarten von KI-Technologien schnelle Effizienzsprünge – und sind anschließend enttäuscht, wenn die Resultate hinter den Erwartungen zurückbleiben. Doch die Ergebnisse von KI-Systemen können nur so gut sein wie die Informationen, auf die sie zugreifen. Gerade im Maschinen- und Anlagenbau sind Daten jedoch oft historisch gewachsen: technische Dokumentationen liegen auf Netzlaufwerken, Erfahrungswissen in E-Mails oder persönlichen Ablagen, Angebotsvorlagen existieren in unterschiedlichen Versionen. Deshalb beginnt der Weg zur intelligenten Angebotserstellung nicht mit der Einführung eines KI-Tools, sondern mit strukturiertem Wissensmanagement. Dafür müssen relevante Informationen zunächst zentral verfügbar gemacht, standardisiert und eindeutig verschlagwortet werden – etwa technische Bausteine, Referenzprojekte oder Kalkulationsgrundlagen. Ebenso wichtig sind klare Verantwortlichkeiten für die Pflege und Aktualisierung der Inhalte sowie konsistente Prozesse für den Zugriff auf Wissen. Erst wenn Informationen systematisch strukturiert und organisationsweit nutzbar sind, kann KI ihr volles Potenzial im operativen Alltag entfalten.
Agentic AI kann die Rolle eines Angebotsassistenten übernehmen.
Vom Vertrieb in die Produktion: Das Prinzip lässt sich übertragen
Der Einsatz von Agentic AI reicht jedoch weit über den Vertrieb hinaus. Überall dort, wo große Mengen an Informationen analysiert, priorisiert und in operative Entscheidungen überführt werden müssen, kann Agentic AI unterstützen. So können KI-Agenten beispielsweise in der Produktion Materialflüsse überwachen und frühzeitig Engpässe erkennen. Sie analysieren Lieferdaten, Produktionskapazitäten und Lagerbestände in Echtzeit und schlagen automatisch alternative Ressourcen oder Priorisierungen vor. Auch Wartungszyklen lassen sich intelligenter steuern: Statt starrer Intervalle können Agentensysteme Sensordaten auswerten und potenzielle Ausfälle frühzeitig identifizieren.
Ebenso denkbar sind Anwendungen in der Logistik. Agentic AI kann Transportwege dynamisch anpassen, Lieferprioritäten neu berechnen oder Produktionsabläufe auf veränderte Rahmenbedingungen abstimmen. Der entscheidende Unterschied zu klassischen Automatisierungslösungen: KI-Agenten arbeiten nicht nur regelbasiert, sondern kontextbezogen. Die Systeme bewerten Informationen eigenständig und reagieren flexibel auf Veränderungen. Dadurch entstehen nicht nur Effizienzvorteile, sondern Unternehmen gewinnen auch an Resilienz und Reaktionsfähigkeit.
Microsoft Copilot und sichere Unternehmensumgebungen
Ein wichtiger Faktor für den erfolgreichen Einsatz von Agentic AI ist die Integration in bestehende Unternehmensumgebungen. Gerade in der Industrie spielen Governance, Datensicherheit und Zugriffsrechte eine zentrale Rolle. Unternehmen benötigen Lösungen, die innerhalb bestehender Sicherheitsstrukturen arbeiten und keine unkontrollierbaren Schattenprozesse erzeugen. Plattformen und Lösungen wie Microsoft 365, Copilot sowie Azure und Microsoft AI schaffen dafür die Grundlage. KI-Funktionen lassen sich direkt in bestehende Arbeitsumgebungen integrieren und greifen auf vorhandene Berechtigungsstrukturen zurück. Das reduziert Sicherheitsrisiken, und Unternehmen vermeiden die heute vielerorts entstehende »Schatten-KI«-Realität, bei der Mitarbeitende eigenständig externe KI-Tools ohne klare Governance-Regeln nutzen.
Technologie allein reicht nicht aus
Trotz aller technologischen Möglichkeiten bleibt der Erfolg von Agentic AI vor allem eine organisatorische Aufgabe. Unternehmen müssen Prozesse neu denken, Verantwortlichkeiten definieren und Mitarbeitende frühzeitig einbinden. Meist entscheidet die Akzeptanz der Fachbereiche darüber, ob KI-Systeme tatsächlich produktiv genutzt werden.
Wichtig sind deshalb:
klare Leitlinien für den KI-Einsatz,
Schulungen und Qualifizierung,
ein aktives Change Management,
produktive Use Cases mit hohem ROI
und realistische Einstiegsszenarien.
Besonders erfolgreich sind Unternehmen, die klein starten und konkrete Anwendungsfälle priorisieren, die sie dann skalieren können. Die Angebotserstellung bietet dafür ideale Voraussetzungen: Der Nutzen ist schnell sichtbar, die Prozesse sind klar abgrenzbar, und die Entlastung für Mitarbeitende wird unmittelbar spürbar.
Mark Tscherwitschke ist Senior Business Development Manager bei BTC. Er ist seit 2002 in der IT tätig und verbindet langjährige Erfahrung in Unternehmensprozessen, ERP-Software und digitaler Transformation mit umfassender Expertise in moderner Zusammenarbeit und digitalen Arbeitswelten. Seit 2015 liegt sein Schwerpunkt auf Microsoft 365; heute fokussiert er sich auf Microsoft-basierte KI- und Modern-Work-Szenarien rund um Microsoft 365, Copilot und Azure AI.
Agentic AI wird zum strategischen Hebel
Agentic AI verändert nicht nur einzelne Arbeitsschritte. Die Technologie schafft die Grundlage für eine neue Form industrieller Wertschöpfung, in der Wissen systematisch verfügbar wird und Prozesse sich deutlich dynamischer steuern lassen. Entscheidend ist dabei jedoch nicht allein die KI-Technologie. Der eigentliche Hebel liegt im Zusammenspiel aus strukturiertem Wissensmanagement, klaren Prozessen und intelligenten Agenten-Systemen. Wer heute beginnt, diese Grundlagen aufzubauen, schafft nicht nur mehr Effizienz, sondern langfristig auch mehr Skalierbarkeit, Resilienz und Innovationsfähigkeit.
