Künstliche Intelligenz gilt als Produktivitätshebel im Servicegeschäft – doch in vielen Industrieunternehmen bleibt ihr Einsatz bislang punktuell. Der digitale W&P Executive Dialog zeigte, wie datenbasierte Ansätze und konkrete KI-Anwendungen den Service strukturell transformieren und neue Ertragsquellen erschließen können.
„KI entfaltet ihren Nutzen nicht durch Technologie allein, sondern durch klare Use Cases, saubere Daten und konsequente Umsetzung im Geschäft“, so einleitend W&P Partner Oliver Rörig. Die aktuelle W&P Service-Excellence-Studie offenbare Handlungsbedarf im Mittelstand: Neben Kostendruck und steigenden Kundenanforderungen prägen Investitionsbedarf, Know-how-Lücken und organisatorische Silos die Realität. Erfolgreiche Service-Champions setzen daher auf eigenständige Serviceeinheiten, klare Portfolio- und Pricing-Logiken, eine systematische Ausschöpfung der installierten Basis sowie einen hohen Digitalisierungs- und Datenreifegrad. KI kann dabei gezielt Mehrwert schaffen. Ein strukturiertes Vorgehen – von der Exploration relevanter Anwendungsfälle über Readiness-Checks und Pilotierung bis zur Skalierung inklusive Change Management – ist entscheidend für nachhaltigen Erfolg.
Wie sich dieser Ansatz operativ umsetzen lässt, zeigte Sven Walleser, Director Data Solutions bei RATIONAL AG. Der auf professionelle Küchentechnik spezialisierte Hidden Champion vernetzt seine Geräte weltweit und nutzt die entstehende Datenbasis systematisch für digitale Services. KI- und Deep-Learning-Modelle erkennen Anomalien automatisiert, clustern Fehlerbilder und ermöglichen präzisere Diagnosen sowie vorausschauende Wartung. Das reduziert ungeplante Einsätze, erhöht die Effizienz im Feldservice und verbessert die Planbarkeit. Ergänzend zeigte Lukas Riedel, Senior Innovation Manager Aftersales bei Jungheinrich Service & Parts AG & Co. KG, wie KI konsequent in bestehende Serviceprozesse integriert werden kann. Ein eigenständiges Innovationsmanagement testet neue Technologien früh, bewertet sie pragmatisch und skaliert ausschließlich belastbare Lösungen. Zentrale Voraussetzung bleibt eine hohe Datenqualität, da Akzeptanz und Leistungsfähigkeit von KI unmittelbar von der Prozess- und Systemintegration abhängen.
In der Werkstattdiskussion standen vor allem Datenbasis, Skalierbarkeit und Governance im Fokus. Eine belastbare Gerätevernetzung und ein strukturiertes Datenmanagement gelten als zentrale Voraussetzung, um KI-Anwendungen effizient zu betreiben und in bestehende Serviceprozesse zu integrieren. Gleichzeitig wurde betont, dass nicht jede Optimierung zwingend KI erfordert, sondern häufig auch klassische Algorithmen und Automatisierungslösungen ausreichen. Für den Einstieg empfehlen sich klar abgegrenzte Use Cases mit schnellem Nutzen, etwa im Knowledge Management oder bei der Automatisierung des Erstkontakts durch Chatbots Fazit der Runde: Der Kundenkontakt dürfe sich durch KI nicht verschlechtern – die Servicequalität müsse mindestens erhalten bleiben, insbesondere dort, wo bisher die persönliche Interaktion Standard ist.
