Der Aufstieg von generativer und agentischer KI in der Industrie
Generative KI ist zu einem integralen Bestandteil moderner industrieller und dienstleistungsbezogener Arbeitsabläufe geworden. Die ILO (2025) berichtet, dass weltweit über 600 Millionen Arbeitsplätze potenziell durch KI beeinträchtigt werden könnten. Allein in Lateinamerika könnten 26–38 % der Stellen betroffen sein, darunter Verwaltung, Software und Fertigung. Als Ingenieur für industrielle Automatisierung sehe ich dies nicht nur als Ersatz, sondern als Chance, die Gestaltung von Aufgaben und die Systemintegration neu zu überdenken.
Definition von KI-Agenten und agentischer KI
KI-Agenten sind autonome Systeme, die wahrnehmen, verarbeiten und zielgerichtet handeln können. Beispiele sind AutoGPT und BabyAGI, die unabhängig, aber innerhalb vorgegebener Parameter operieren. Agentische KI erweitert dieses Konzept, indem sie mehrere Agenten und robotische Systeme orchestriert, um komplexe Ziele zu erreichen. Im Wesentlichen dient agentische KI als strukturelle Grundlage, während Agenten als funktionale Bausteine agieren.
Autonomie versus Realität in der Automatisierung
Trotz Marketingversprechen bleibt die Autonomie der KI begrenzt. Aktuelle Systeme basieren weiterhin auf spezifischer Programmierung und können Ineffizienzen, Verzerrungen und fehlgeleitete Entscheidungen erzeugen. Experimente von Carnegie Mellon und Stanford zeigen, dass KI-Teams ohne Menschen Schwierigkeiten bei Koordination und Strategie haben, was menschliche Organisationsprobleme widerspiegelt. Dies unterstreicht die kritische Lücke zwischen dem Versprechen autonomer KI und ihrer realen Leistung.
KI-gesteuerte Robotik transformiert die Produktion
Die Industrie- und Logistiksektoren setzen zunehmend auf KI-integrierte Robotik. „Dunkle Fabriken“ in China zeigen nahezu vollständige Automatisierung in Elektronik und Elektrofahrzeugen. Foxconn strebt 90 % Montageautomatisierung an, während Haier und Siemens voll robotisierte Werke betreiben. Ebenso haben UPS, Amazon und Ocado nach Einführung KI-gesteuerter Logistik- und Lagersysteme ihre Belegschaft deutlich reduziert. Diese Beispiele verdeutlichen die greifbaren Auswirkungen von KI auf die industrielle Beschäftigung.
Die wirtschaftlichen und arbeitsmarktbezogenen Auswirkungen
Die Einführung von KI beschleunigt die Effizienz, führt aber zu erheblichen Personalabbau. Salesforce strich 4.000 Service-Stellen, Autodesk reduzierte 1.350 Positionen und TCS eliminierte über 12.000 Jobs im Jahr 2025. Fachleute der industriellen Automatisierung müssen diese Veränderungen antizipieren, nicht nur um KI effektiv einzusetzen, sondern auch um widerstandsfähige Arbeitsabläufe zu gestalten, die menschliche Aufsicht mit autonomen Prozessen ausbalancieren.
Strategische Einsicht: Die Integration von KI meistern
Der Hype um agentische KI übersieht oft ihre aktuellen Grenzen. Als Ingenieure müssen wir die Versprechen der KI kritisch bewerten, mit Fokus auf praktische Umsetzung, messbaren ROI und Systemzuverlässigkeit. Gewerkschaften, Regierungen und Industrievertreter sollten Richtlinien entwickeln, die technologische Einführung mit der Nachhaltigkeit der Belegschaft in Einklang bringen, um ungeplante Arbeitsplatzverluste zu verhindern und gleichzeitig die Effizienz der KI zu nutzen.
Fazit: Innovation und Verantwortung in Einklang bringen
Agentische KI birgt ein transformatives Potenzial für industrielle Automatisierung und Logistik. Doch ihre tatsächliche Wirkung hängt von einer bewussten, informierten Integration ab. Durch die Kombination menschlicher Expertise mit autonomen Systemen können Branchen die Produktivität optimieren und gleichzeitig Störungen in der Belegschaft minimieren. Als Automatisierungsingenieur sehe ich die Zukunft nicht als Ersatz für Arbeiter, sondern als Zusammenarbeit zwischen Menschen und intelligenten Maschinen.
