Kategorie: ERP-News

Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert die Übersetzungsbranche – und schafft zugleich neue Risiken. Schnell, effizient, global – doch wo sensible Daten im Spiel sind, wird Datenschutz zur unternehmerischen Pflicht. Unternehmen, die auf KI-gestützte Übersetzungen setzen, müssen Sicherheit ganzheitlich denken.

Fortschritt birgt Risiken

Automatisierte Übersetzungssysteme ermöglichen heute die Bearbeitung großer Textmengen in Echtzeit. Doch insbesondere Banken, Kanzleien und Kliniken arbeiten mit hochsensiblen Informationen wie Kontodaten, Verträgen oder Patientendaten. Schon geringfügige Sicherheitslücken können hier schwerwiegende Folgen haben: Reputationsschäden, Verlust von Geschäftspartnern und rechtliche Konsequenzen.

Schwachstellen: Übertragungswege und KI-Training

Texte werden oft über Online-Plattformen übermittelt – nicht immer verschlüsselt, häufig auf unsicheren Servern gespeichert. Schwache Passwortrichtlinien oder fehlende Zugangskontrollen erhöhen zusätzlich das Risiko von Datenlecks. Ein besonderes Risiko entsteht, wenn KI-Systeme sensible Inhalte für Trainingszwecke verwenden. Vertrauliche Informationen könnten so unkontrolliert in öffentliche Datenbanken gelangen – ein Albtraum für jedes Unternehmen. Hinzu kommt: International agierende Firmen müssen Datenschutzbestimmungen vieler Länder gleichzeitig erfüllen. Eine Aufgabe, die komplex ist und oft unterschätzt wird.

Datenschutz fängt bei der Infrastruktur an

Zuverlässige Sprachdienstleister wie Transline integrieren den Schutz sensibler Daten systematisch in ihre Abläufe:

• Strenge Passwortrichtlinien verhindern unbefugten Zugriff
• Zugriffsmanagement stellt sicher, dass nur autorisierte Fachkräfte vertrauliche Daten einsehen können
• Verschlüsselte Datenübertragung über Protokolle wie HTTPS oder SFTP schützt vor Manipulation
• Regelmäßige Schulungen sensibilisieren Mitarbeitende für Datenschutzrisiken
• Vertraulichkeitsvereinbarungen binden externe und interne Beteiligte rechtlich ein

ISO 27001 – Der Goldstandard für Datensicherheit

Ob technische Schutzmaßnahmen wirksam sind, zeigt die Zertifizierung nach ISO 27001. Dieser international anerkannte Standard belegt, dass Informationssicherheitsmaßnahmen konsequent umgesetzt und kontinuierlich überwacht werden. Unternehmen, die diese Norm erfüllen, schaffen Rechtssicherheit, Vertrauen und einen Wettbewerbsvorteil – sowohl intern als auch gegenüber Auftraggebern. Gerade bei KI-gestützten Übersetzungen, die riesige Datenmengen verarbeiten, ist ein belastbares Datenschutzkonzept essenziell.

TBlue: KI-Übersetzungen sicher gedacht

Mit der Plattform TBlue bietet Transline eine Lösung, die KI-gestützte Übersetzungen und Datenschutz intelligent verbindet:

• Alle hochgeladenen Dokumente werden verschlüsselt gespeichert
• Zugriffsrechte sind klar geregelt, unbefugte Aktivitäten werden blockiert
• Post-Editing durch muttersprachliche Fachübersetzer stellt branchenspezifische Qualität sicher
• Nahtlose Integration in bestehende IT-Infrastrukturen reduziert manuelle Fehlerquellen

Das Datenschutzkonzept von Transline ist nach ISO 27001 zertifiziert, wird regelmäßig extern auditiert und kontinuierlich aktualisiert.

Datenschutz: Pflicht und Chance zugleich

Technische Sicherheitsvorkehrungen sind wichtig – doch entscheidend ist auch eine gelebte Datenschutzkultur. Unternehmen sollten regelmäßig schulen, sensibilisieren und klare Verantwortlichkeiten schaffen, um menschliche Fehler zu vermeiden. Der Schutz sensibler Informationen ist heute mehr als nur eine gesetzliche Verpflichtung: Er ist ein wesentlicher Faktor für nachhaltigen Unternehmenserfolg. Unternehmen, die frühzeitig auf sichere Prozesse setzen, reduzieren Risiken, vermeiden Kosten und stärken das Vertrauen von Kunden und Partnern.

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Die Anwendungsszenarien der generativen KI sind vielfältig und etliche Unternehmen evaluieren derzeit die Möglichkeiten. Ein konkretes Beispiel dafür ist die Verbesserung der Customer Experience. NTT Data, ein weltweit führendes Unternehmen für digitale Business- und IT-Dienstleistungen, zeigt, wie generative KI-Anwendungen den Kundenservice nachhaltig optimieren können.

Generative KI ist der neue Turbo der Customer Experience

In der digitalen Welt von heute steigen die Kundenanforderungen kontinuierlich. Ohne hohe Kundenorientierung mit einem optimalen Service können Unternehmen im Wettbewerb schnell Kundschaft und damit Marktanteile verlieren. Die Verbesserung der Customer Experience muss deshalb aktiv angegangen werden. Die neuen Leistungsmerkmale, die die generative KI bietet, können hier ein entscheidendes unterstützendes Element sein. Die zentralen Vorteile der generativen KI für den Kundenservice liegen dabei darin, menschenähnliche Texte, Bilder und sogar Sprache zu generieren.

Auf Basis vieler Projekte in der jüngsten Vergangenheit hat NTT DATA drei Bereiche identifiziert, in denen generative KI das größte Potenzial für die Verbesserung der Customer Experience verspricht. Diese Optimierung kommt nicht nur den Kundinnen und Kunden, sondern auch den Unternehmen selbst zugute.

1. Hyperpersonalisierte Kundeninteraktionen​

Generative KI hebt die Personalisierung auf eine neue Ebene, indem sie Kundeninteraktionen in Echtzeit an individuelle Präferenzen und Verhaltensweisen anpasst. Im Kundenservice können personalisierte Antworten etwa in Ton und Detaillierungsgrad an die jeweilige Kundschaft angepasst werden. Ein weiteres gutes Beispiel wäre, dass jeder Nutzer eines Online-Shops aufgrund seines Verhaltens beziehungsweise seiner Vorlieben eine speziell für ihn generierte Oberfläche mit individuellen Inhalten erhält.

2. KI-gestützte Optimierung von Customer Journeys​

Mit generativer KI kann das Kundenverhalten analysiert werden. Auf dieser Erkenntnisbasis wird eine proaktive Optimierung der Customer Journey möglich – und zwar auch kanalübergreifend. Das heißt, alle Interaktionen sind auf die jeweilige Person zugeschnitten und erfolgen konsistent über die verschiedenen Kanäle hinweg, von der Website über App und E-Mail bis hin zu den sozialen Medien.

3. Intelligente Chatbots​

Die generative KI hebt auch Chatbots auf ein neues Level. Sie können natürliche Gespräche führen, Kontext verstehen und selbst komplexe Probleme lösen. Dies führt zu einer höheren Kundenzufriedenheit und auch zu einer Entlastung der Mitarbeitenden im Kundenservice.

Diese drei Anwendungsszenarien zeigen das große Potenzial, das die generative KI für die Verbesserung der Customer Experience schon heute bietet. Aber die Entwicklung bleibt nicht stehen. NTT DATA sieht vor allem in den folgenden drei Bereichen interessante Neuerungen, die auch im Kundenservice eine verstärkte Rolle spielen werden.

Emotionale Intelligenz: Wenn Modelle der generativen KI auch Technologien zur Erkennung von Emotionen nutzen, können Unternehmen die Interaktion mit ihren Kundinnen und Kunden besser steuern. Diese sogenannte Sentiment-Analyse gab es auch bisher schon, aber mit Large Language Models (LLMs) wird die Umsetzung vereinfacht und beschleunigt. 

Virtual Reality (VR) und Augmented Reality (AR): Die Verbindung von generativer KI und VR beziehungsweise AR wird immersive Kundenerlebnisse erzeugen, die deutlich über den Möglichkeiten aktueller digitaler Interaktionen liegen. 

Echtzeit-Datenanalyse und -Nutzung: Die Analyse von Echtzeit-Daten kann für die Auslösung automatischer Aktionen genutzt werden, die auch die Customer Experience optimieren. 

„Der flächendeckende Einsatz von generativer KI in den Unternehmensprozessen steht vielfach noch am Anfang, gerade auch im Kontext der Customer Experience. Unternehmen sollten allerdings schon heute die Vorteile der neuen Technologie nutzen, um in diesem sich schnell entwickelnden Feld wettbewerbsfähig zu bleiben. Wenn sie KI strategisch einsetzen, können sie nachhaltig die Kundenzufriedenheit und -loyalität steigern und damit auch ihre Wettbewerbsposition stärken oder sogar ausbauen“, betont William Cobbah, Head of Data and Intelligence bei NTT DATA DACH.

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Fünf Maßnahmen mit denen sich Retail-Unternehmen schützen können

Der Online-Handel wird von Cyberkriminellen überaus häufig ins Visier genommen, da hier wertvolle, personenbezogene Daten oder Kreditkarteninformationen verarbeitet werden. Zu den häufigen Bedrohungen gehören Ransomware-Angriffe, Social Engineering, Systemeinbrüche aber gelegentlich auch Insider-Bedrohungen. Daten, die auf diese Art und Weise geklaut werden, werden dann über das Darknet angeboten, um damit beispielsweise betrügerische Finanztransaktionen abzuwickeln. Damit Online-Händler nicht die verehrenden Auswirkungen eines Cyberangriffs bewältigen müssen, können sie sich vor derartigen Risiken schützen, indem sie auf das Zero-Trust-Prinzip und auf weitere wichtige Schutzmechanismen setzen.

Cyberbedrohungen machen dem Handel das Leben schwer

1. Implementieren von Zero-trust-Sicherheit

Zero-trust-Sicherheit ist ein Sicherheitsframework, bei dem sämtliche Identitäten ständig verifiziert werden müssen, was den Zugriff auf sensible Daten extrem eingrenzt. Mit Zero-Trust-Sicherheit haben Administratoren zudem einen besseren Überblick über die Benutzeraktivitäten, sie verfügen über stärkere Kontrollmöglichkeiten und das Risiko für passwortbasierte Cyberangriffe wird minimiert

2. Regelmäßige Datensicherung

Regelmäßige Datensicherungen sind wichtig, um die Folgen von Cyberangriffen zu verringern. Wenn beispielsweise im Rahmen eines Ransomware-Angriffs Daten verschlüsselt werden, lässt sich mit speziell geschützten Sicherungskopien schnell dafür sorgen, dass das Business wie gewohnt weitergehen kann. Mit regelmäßigen Datensicherungen können Einzelhändler den Datenzustand von vor dem Angriff schnell wiederherstellen. Das minimiert sowohl die Ausfallzeiten als auch die Notwendigkeit, überhaupt mit den Cyberkriminellen in Verhandlungen treten zu müssen.

3. Das Prinzip der geringsten Privilegien (PoLP)

Das Prinzip der geringsten Privilegien stellt sicher, dass Benutzer nur den Zugriff erhalten, der für ihre Arbeit erforderlich ist und es hilft sicherzustellen, dass die Mitarbeitenden keinen unnötigen Zugriff auf privilegierte Daten haben. Das ist wichtig, denn je mehr Mitarbeitende auf sensible Informationen zugreifen können, desto größer ist die Angriffsfläche für Cyberkriminelle.

Eine einfache Möglichkeit, PoLP zu implementieren, ist die Verwendung einer Privileged Access Management ‚(PAM)-Lösung. Eine PAM-Lösung kann Cyberkriminelle daran hindern, sich seitwärts durch das Netzwerk eines Unternehmens zu bewegen. Neben der Reduzierung externer Bedrohungen kann eine PAM-Lösung auch Insider-Bedrohungen minimieren, da ein Benutzer durch die Implementierung von PoLP nur Zugriff auf das hat, was er für seine Arbeit benötigt

4. Implementieren von Firewalls und Intrusion Detection Systems (IDS)

Eine Firewall schützt Netzwerke vor externen Bedrohungen, indem sie den Netzwerkverkehr kontrolliert und filtert. Ob softwarebasiert oder hardwarebasiert – Firewalls tragen dazu bei, dass Netzwerke vor externen Bedrohungen geschützt sind.

Zusätzlich zu Firewalls kann ein Intrusion Detection System (IDS), das den Netzwerkverkehr ständig auf verdächtige Aktivitäten überwacht, indem es nach ungewöhnlichem Verhalten sucht, das Netzwerk eines Unternehmens vor unbefugtem Zugriff schützen. Ein IDS versendet Echtzeitwarnungen, noch bevor ein Schaden überhaupt entstehen kann.

5. Schulungen: Best Practices für die Cybersicherheit

Am besten können sich Retail-Unternehmen vor potenziellen Cyberbedrohungen schützen, indem sie eine Zero-Trust-Strategie implementieren, Daten regelmäßig sichern und eine PAM-Lösung wie beispielsweise KeeperPAM^® einführen. Mit KeeperPAM kann ein Unternehmen PoLP implementieren und sicherstellen, dass Benutzer und Systeme nur den Zugriff haben, der für ihre Rollen erforderlich ist. Die Lösung verringert die Angriffsfläche und damit das Risiko, dass Cyberkriminelle Zugriff auf sensible Informationen erhalten.

Um sich vor Cyberbedrohungen zu schützen, sollten die Mitarbeitenden zur Cybersicherheit geschult und ihr Sicherheitsbewusstsein verbessert werden. Dazu gehört auch die Aufklärung der Mitarbeitenden über Phishing. In anschließenden Phishing-Tests mit Fake-Phishing-E-Mails kann bewertet werden, wie Mitarbeitende auf potenzielle Bedrohungen reagieren. Nach der Durchführung des Tests helfen die Ergebnisse dabei, die nötigen Schulungen zu bestimmen.

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Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt sich rasant weiter und übernimmt in vielen Bereichen bereits Aufgaben, die für den Menschen herausfordernd oder zeitaufwendig sind. Einige Systeme sind uns in bestimmten Aspekten sogar voraus – etwa bei der Datenanalyse oder Mustererkennung. Dennoch unterscheidet sich KI grundlegend vom menschlichen Gehirn, insbesondere in der Art und Weise, wie sie Informationen verarbeitet und Entscheidungen trifft.

Parallelen zwischen KI und dem Gehirn

Das menschliche Gehirn steuert nicht nur kognitive Prozesse wie Lernen und Gedächtnis, sondern beeinflusst auch unser Verhalten, unsere Motivation und unsere Entscheidungen. Die Forschung beschäftigt sich zunehmend mit der Frage, wie neuronale Strukturen arbeiten und wie KI-Modelle davon profitieren können. Besonders spannend ist die Instabilität von Nervenzellen im Hippocampus, die für räumliches Lernen und Erinnerungen zuständig sind. KI kann helfen, solche Mechanismen besser zu verstehen, indem sie neuronale Muster analysiert und identifiziert.

KI als Unterstützung für Motivation und Produktivität in Unternehmen

Während KI in der Neurowissenschaft zur Erforschung des Gehirns eingesetzt wird, kann sie auch im Unternehmenskontext wertvolle Impulse liefern. Mitarbeitermotivation ist ein entscheidender Faktor für Unternehmenserfolg, und KI könnte dazu beitragen, die Arbeitsumgebung zu optimieren. Konkrete Einsatzmöglichkeiten sind:

Analyse von Mitarbeiterzufriedenheit: KI kann durch die Auswertung von Feedback oder Stimmungsanalysen Muster erkennen und Verbesserungsvorschläge liefern.

Personalisierte Weiterbildung: Durch KI-gestützte Lernplattformen können individuelle Schulungen und Entwicklungsmöglichkeiten angeboten werden.

Optimierung von Arbeitsprozessen: KI kann Produktivitätsmuster analysieren und Vorschläge für bessere Arbeitsbedingungen, Pausenmanagement oder flexible Arbeitszeiten liefern.

Fazit

Obwohl KI immer leistungsfähiger wird und sich in einigen Bereichen dem menschlichen Gehirn annähert, ist sie weit davon entfernt, Emotionen oder Bewusstsein zu entwickeln. Dennoch gibt es spannende Überschneidungen: Einerseits kann KI helfen, neuronale Mechanismen besser zu verstehen, andererseits kann sie auch im Unternehmenskontext genutzt werden, um Arbeitsprozesse zu verbessern und Motivation zu fördern. Die Verbindung zwischen KI, menschlichem Denken und Unternehmensführung ist also ein spannendes Forschungsfeld mit viel Potenzial.

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Das erste Mal seit 2022 liegen die  Umsatzzahlen des deutschen E-Commerce wieder über dem Vorjahresniveau. Und das, obwohl die Wirtschaft hierzulande nach jüngsten Zahlen 2024 schrumpfte. Dass die Umsatzzahlen des E-Commerce wieder am gewohnten Muster des stetigen Wachstums anknüpfen, sorgt in der Branche für Erleichterung. Aber manche Veränderungen sind gekommen, um zu bleiben: Gestiegene Logistikkosten, instabile Lieferketten und immer anspruchsvolleres Kundenverhalten machen auch 2025 den Weg zur Profitabilität zu einer Gradwanderung. Und nur ein ganzheitlicher Blick auf Kunden, Produkte und Unternehmen vermeidet bei dieser Gradwanderung Fehltritte.

Ein ganzheitlicher Blick: Von A wie Auftrag bis Z wie Zurück

Einen umfassenden Rundumblick über die eignen Verkaufsaktivitäten von Konzeption bis Retoure sollte inzwischen jeder Händler haben. Denn nur so kann kundenzentriertes Arbeiten und der Aufbau einer möglichst tiefen und langfristigen Kundenbeziehung gelingen – und das ohne Profitabilität einzubüßen. Händler müssen endlich verstehen, dass das Geld, das sie in aufwendige Marketingaktionen investieren, später wieder verpufft, wenn das Retourenmanagement und die Services nach dem Kauf nicht lösungsorientiert aufgesetzt sind. Dabei geht es bei Kundenkomfort und -service nicht darum, Verbraucher nicht auch in die Verantwortung für ihr Bestellverhalten zu nehmen.

Beispielsweise satteln seit einigen Monaten kleine als auch große Namen der Fashion-Händler von kategorisch kostenfreien Rücksendungen um, auf Modelle, die bestimmte Kunden bei einer Rücksendung zur Kasse bitten. Doch braucht es hier individuelle Retourenlösungen, um der Kostenlast entgegenzuwirken.

Warum ausgerechnet an den lange bestehenden kostenfreien Retouren angesetzt wird: Wie jüngste Daten der Statista Market insights zeigen, gehen weltweit 12,7 Prozent des Gesamtumsatzes von Modeunternehmen im E-Commerce verloren, indem Verbraucher Produkte zurückschicken. Dabei geht nicht nur Umsatz verloren, die hohe Retourenquote bindet im Kundenservice, der Logistik und in der Buchhaltung Ressourcen.

Aus Kostenfalle wird Wettbewerbsvorteil

Mit diesen Daten lässt sich leicht nachvollziehen, wie das Image der Rücksendethematik als Margenkiller entstand. Der Trend weg von kostenfreien Retouren ist jedoch keineswegs als reines Gegensteuern zu verstehen: Für das laufende Jahr zeichnet sich eher ab, dass ein Umdenken stattfinden muss. Das Rücksende- und Retourengeschäft wird nicht mehr nur als Kostenfaktor betrachtet, sondern als strategischer Hebel. Denn Silolösungen, sind nicht der Weg zu mehr Gewinn. Bevor Onlineshops kategorisch die Kosten für Rücksendungen an die Verbraucher weitergeben, lohnt sich eine Analyse des Retourenverhaltens des eigenen Kundenstammes.

Denn Händler werden immer vertrauter damit, dass nicht hinter jeder Rücksendung ein unzufriedener Kunde steckt und dass nicht jede Rücksendung einen reinen Verlust durch zusätzlichen Aufwand darstellt. Vor diesem Hintergrund gilt es die Viel-Retournierer von den Kunden, die nur gelegentlich Waren zurücksenden, zu unterscheiden. Für diesen Zweck sind die Erkenntnisse aus herkömmlichen Retouren- und Rücksendeinfrastrukturen jedoch nicht ausreichend. Es bedarf einer Digitalisierung des Retourenmanagements, was wiederum die Verknüpfung von Daten ermöglicht. Erst mit dieser Grundlage eröffnet sich für Händler die Möglichkeit einer aktiven Steuerung von Retouren und Reklamationen.

Händler, die sich vor Augen führen, dass diese aktive Steuerung die letzte Etappe des Kundenerlebnisses beeinflusst, können aus der Digitalisierung der Rücksendungsinfrastruktur einen Wettbewerbsvorteil ziehen. Denn den Viel-Retournierer zu erkennen, spart Kosten, während der durch Digitalisierung vergrößerte Handlungsspielraum die Kundenbindung allgemein stärkt.

Keine rein analoge Zukunft für den Handel

Ob nun unter den Gesichtspunkten anspruchsvollerer Kunden, Profitabilität, oder verschärften Marktbedingungen, Händler müssen 2025 innovativ werden und Veränderungen vorantreiben. Sie können sich keine Totenwinkel in ihren Prozessen mehr leisten, denn Händler werden immer mehr von Konkurrenz verdrängt, die mit dieser Herausforderung besser zurechtkamen. Die positiven Effekte von Maßnahmen, die Kundendaten heranziehen und vor allem die Verknüpfung dieser Daten, spielt eine immer größere Rolle für die Zukunft des E-Commerce.

Hinzukommt die wachsende Rolle von Social-Commerce, Influencer-Marketing und Technologien wie künstlicher Intelligenz. Der deutsche Handel, besonders der Mittelstand, hinkt in Sachen Digitalisierung hinterher – während große internationale Händler mit diesen neuen Marktinstrumenten bereits Erfolge erzielen.

Händler, die Erkenntnisse und Daten aus Rücksendungen beispielsweise an die Produktentwicklung oder Marketing weitergeben, schaffen eine Informationsinfrastruktur, in der jede Schnittstelle zum Kunden die Möglichkeit bietet, das Wissen über ihn und dadurch auch die Beziehung zu vertiefen. Und mit genaueren Kundenprofilen werden personalisierte Angebote effektiver, während selektive Rücksendegebühren eine Möglichkeit werden Kosten zu senken.

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Eine neue Studie von IFS, dem führenden Anbieter von Cloud- und KI-Software für Unternehmen, verdeutlicht, dass die Fertigungsindustrie an einem kritischen Wendepunkt steht. Obwohl sich Produktionsunternehmen der Notwendigkeit einer digitalen Transformation bewusst sind, verhindern fehlende Strategien und ein Überangebot an technologischen Lösungen ein entschiedenes Handeln. 

Fertigungsindustrie droht Rückfall durch zögerliche Digitalisierung

Die Umfrage unter 815 internationalen Führungskräften aus dem produzierenden Gewerbe zeigt, dass zwar alle Befragten den Einsatz von Technologie als überlebenswichtig für ihr Unternehmen ansehen, allerdings bezeichnen sich nur 10 % als digitale Vorreiter. 65 % der Befragten stuften sich hingegen selbst als Nachzügler in Sachen Digitalisierung ein, die gefährlich weit zurückliegen, in den frühen Phasen der digitalen Transformation stecken geblieben sind und keinen konkreten Plan für die nächsten Schritte erstellt haben. 

Die Studie von IFS kommt zu weiteren alarmierenden Ergebnissen: 82 % der Hersteller gaben an, dass ihr Unternehmen nicht länger als ein bis drei Jahre überleben wird, wenn es sich nicht stärker im Technologiebereich engagiert. Die Dringlichkeit ist eindeutig – Marktturbulenzen, Unterbrechungen in der Lieferkette und die drohenden Auswirkungen des Klimawandels machen die digitale Transformation zu einer Notwendigkeit, nicht zu einer Option. Im Gegensatz dazu sind digital führende Unternehmen zuversichtlich, dass sie auch kommende Herausforderungen überstehen werden. Mehr als ein Viertel von ihnen (28 %) glaubt, bis zu fünf Jahre ohne neue Investitionen auskommen zu können.  

Überangebot verhindert Investitionen​

Die Ergebnisse zeigen ebenfalls, dass die Vielzahl an unterschiedlichen Optionen und Angeboten Unternehmen oftmals an einer Entscheidung hindert. Auf die Frage nach den Prioritäten der Technologien benannten mehr als 80 % der Befragten jede Option als wichtig. Eine Orientierungslosigkeit, die ein entschlossenes Handeln verhindert. 

Die Entscheidungshemmung der Hersteller wird zusätzlich dadurch verstärkt, dass jede Führungsebene andere Prioritäten setzt. Nahezu alle Befragten auf dem C-Level (94 %) sind der Ansicht, dass Cloud Computing die wichtigste Technologie für die digitale Transformation ist, während auf Ebene der Bereichs- und Abteilungsleiter die Mehrheit am ehesten IoT (Internet of Things) als die zentrale Technologie ansieht (81 %). Operative Mitarbeiter betrachten wiederum digitale Zwillinge (85 %) und Künstliche Intelligenz (84 %) als vorrangig. Diese Unentschlossenheit vergrößert die Kluft zwischen Nachzüglern und digital führenden Unternehmen – die 45 % ihres IT-Budgets in Transformationsprojekte investieren. 

Ein Fünftel der Befragten gab an, dass das Change Management (22 %) und die Komplexität der IT (21 %) die größten Hindernisse darstellen. Wenn es den Herstellern nicht gelingt, diese zu überwinden, riskieren sie starke wirtschaftliche Einbußen. Auch im ESG-Bereich (Environmental, Social and Governance) besteht Handlungsbedarf: Während lediglich 39 % der Befragten aktiv ESG-Initiativen entwickeln, fehlt es den meisten Herstellern (71 %) an einer glaubwürdigen Strategie. Gleichzeitig sehen 28 % den Klimawandel als größte Herausforderung an. 

Dennoch Grund für Optimismus 

Obwohl die Umsetzung digitaler Transformationsprojekte viele Herausforderungen mit sich bringt, herrscht auf Seiten der Hersteller eine positive Grundstimmung – und viele setzen bereits auf Next Generation Tools. Insbesondere im Bereich der Lieferketten zeigen fast alle Unternehmen (98 %) Interesse an neuen geografischen Strategien, um die Resilienz zu stärken – etwa durch die Verlagerung in näher gelegene oder politisch stabilere Regionen. Digitale Vorreiter setzen dabei auf fortschrittliche Technologien wie erweiterte Szenario-Simulationen, während Nachzügler häufig noch auf isolierte Risikobewertungstools zurückgreifen.   

Auch im Hinblick auf den CO₂-Fußabdruck zeigen sich produzierende Unternehmen zunehmend zuversichtlich, was die Chancen durch ESG-Initiativen angeht. Der Fokus verschiebt sich von rein regelkonformen Maßnahmen hin zu Aktivitäten, die tiefgreifende Verbesserungen bei Durchlaufzeiten und Qualität bewirken. Gleichzeitig eröffnen diese Ansätze Potenziale für innovative Geschäftsmodelle wie die Kreislaufwirtschaft, die eine nachhaltige Transformation der Branche vorantreiben könnten. 

„Die Fertigungsindustrie steht an einem Wendepunkt – obwohl die meisten Unternehmen die Dringlichkeit der digitalen Transformation erkannt haben, dominiert noch zu oft die Unentschlossenheit“, erklärt Maggie Slowik, Industry Director für Manufacturing bei IFS. „Sie warten auf bewährte Ergebnisse oder die Unterstützung durch einen vertrauenswürdigen Partner, bevor sie handeln. Dieses Zögern birgt Risiken: Je länger Hersteller abwarten, desto weiter fallen sie zurück. In einem volatilen Markt sind Resilienz und digitale Reife nicht nur Wettbewerbsvorteile – sie sind essenziell für das Überleben. Bei IFS liefern wir nicht nur die dafür notwendigen Technologien, unsere Industrial-AI-Strategie bietet Herstellern auch einen klaren Fahrplan, um sich als digitale Marktführer zu positionieren. Unternehmen, die die Führung in der digitalen Transformation übernehmen, werden gestärkt, flexibler und besser vorbereitet sein, um künftige Herausforderungen und Disruptionen erfolgreich zu meistern.“   

Methodik 

Die von dem Marktforschungsunternehmen Censuswide durchgeführte Studie umfasst eine Stichprobe von 815 Führungskräften im Bereich Fertigung mit einem Unternehmensumsatz von mindestens £150 Mio. in folgenden Ländern: Großbritannien, Deutschland, Österreich, Schweiz, Niederlande, Norwegen, Schweden, Frankreich, Japan, USA, Polen, Tschechische Republik, Singapur, Australien, Saudi-Arabien, Vereinigte Arabische Emirate, Belgien, Kanada und Indonesien.   

Censuswide befragte insgesamt mindestens 50 Teilnehmer aus den folgenden Teilbranchen: Automobilindustrie, Chemie, Lebensmittel & Getränke, industrielle Fertigung, High-Tech (einschließlich Medizintechnik) und Life Sciences. Die Befragten stammen gezielt aus den Abteilungen Fertigung/Produktion, Lieferkette, Beschaffung, Finanzen, Betrieb, Forschung & Entwicklung, Unternehmensstrategie und Logistik (gleichmäßige Verteilung insgesamt). Die Datenerhebung fand zwischen Juni und Juli 2024 statt. 

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