Für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Industrie wird künftig nicht mehr allein die Leistungsfähigkeit entscheidend sein. Vielmehr rücken der Nachweis korrekter Ergebnisse und deren Glaubwürdigkeit in den Vordergrund. Die zentrale Leitfrage verändert sich somit von „Stimmt das Ergebnis?“ zu „Warum stimmt das Ergebnis?“. Damit wird Vertrauen zu einem gleichrangigen Erfolgsfaktor neben Qualität, Sicherheit und Verfügbarkeit.
„Wir erleben einen strukturellen Wandel. KI-Systeme liefern zunehmend stabile und korrekte Ergebnisse. Doch ihre innere Logik bleibt häufig verborgen“, sagt Jens Rollenmüller, Regional Vice President bei Aras. Gerade in sicherheitskritischen, regulierten und haftungsrelevanten Umgebungen ist das nicht akzeptabel – egal, ob in der Industrieproduktion, im Bereich Mobilität, in der Medizintechnik oder in der Verteidigung. „KI kann sich nur dort durchsetzen, wo ihre Entscheidungsgrundlagen erklärbar, überprüfbar und verantwortbar sind. 2026 wird das Jahr sein, in dem diese Erwartung zum neuen Standard wird“, so Rollenmüller weiter.
Neue regulatorische Rahmenbedingungen beschleunigen diese Entwicklung. Mit der schrittweisen Einführung des EU AI Act und des Digital Product Passport (DPP) steigen die Anforderungen an Transparenz und Nachweisbarkeit deutlich. Industrie-Experte Rollenmüller ergänzt: „Unternehmen, die KI-assistierte Ergebnisse nutzen, müssen künftig deren Entstehung offenlegen können: verwendete Daten, eingesetzte Modelle, getroffene Annahmen und klare Verantwortlichkeiten. Intransparente KI verliert damit ihre industrielle Einsatzfähigkeit. Nachvollziehbarkeit wird zur Voraussetzung für den Marktzugang.“
PLM wandelt sich vom Werkzeug zur Vertrauensinfrastruktur
Vor diesem Hintergrund rückt die Architektur industrieller Informationssysteme stärker in den Fokus. Vertrauen entsteht nicht durch Absichtserklärungen, sondern durch belastbare Strukturen. Dabei übernimmt das Product-Lifecycle-Management (PLM) eine strategische Rolle. „Der vom PLM zur Verfügung gestellte Digital Thread entwickelt sich zum Rückgrat vertrauenswürdiger KI-Nutzung. Als ‚Product Memory‘ verbindet er Daten, Entscheidungen, Tests und Änderungen über den Produktlebenszyklus hinweg und schafft die Voraussetzung, KI-Ergebnisse zu prüfen, zu reproduzieren und zu auditieren“, erklärt Rollenmüller. PLM rückt somit von einem Werkzeug der Produktentwicklung zu einer zentralen Vertrauensinfrastruktur auf.
PLM-Systeme entwickeln sich damit auch funktional weiter: weg von reiner Dokumentation, hin zu aktiver Orientierung. Der Begriff „Adaptive Intelligence“ beschreibt diesen Wandel zu Systemen, die Zusammenhänge nicht nur abbilden, sondern auch kontinuierlich einordnen. „In hochautomatisierten und vernetzten Produktionsumgebungen entstehen Risiken oft schleichend und über Systemgrenzen hinweg“, sagt Aras-Experte Rollenmüller. „PLM-Systeme in Kombination mit Adaptive Intelligence erkennen solche Signale frühzeitig, bewerten ihre Relevanz und schaffen Transparenz über mögliche Handlungsoptionen. Entscheidungen bleiben bewusst beim Menschen, werden aber auf einer deutlich belastbareren Informationsbasis getroffen.“
Für Rollenmüller steht fest: „Das Jahr 2026 wird zum Prüfstein für industrielle Daten- und Entscheidungsarchitekturen. Wer weiterhin auf intransparente Systeme setzt, riskiert Stillstand. Vertrauen wird in der nächsten Phase der industriellen Digitalisierung zur neuen Währung der Industrie – parallel zu maximaler Geschwindigkeit und absoluter Kundenorientierung.“
