KI-Kostenplanung in der Fertigung: Bitkom-Studie 2026 im Check

Definition: KI-Kostenplanung in der Fertigung ist die Budgetierung aller Aufwände, die der KI-Einsatz in einem produzierenden Betrieb verursacht: Lizenzen, Infrastruktur, Datenaufbereitung, Systemintegration und laufender Betrieb. Sie legt vorab fest, an welchem Engpass (zum Beispiel Rüstzeit, Ausschuss oder Maschinenstillstand) sich der Einsatz rechnen muss.

Bitkom 2026: Mehrheit nutzt KI, Potenzial bleibt liegen

Laut Bitkom nutzt erstmals eine Mehrheit der deutschen Unternehmen KI: 57 Prozent, nach 36 Prozent im Vorjahr und 20 Prozent vor zwei Jahren (Bitkom, 2026, https://www.bitkom.org/Presse/Presseinformation/Erstmals-nutzt-Mehrheit-Unternehmen-KI). Dieselbe Pressemitteilung hält fest, dass nur 3 Prozent der Unternehmen das Potenzial eher stark nutzen und 59 Prozent es überhaupt nicht umfassend ausschöpfen.

Für Fertigungsbetriebe ist die Industriebefragung aussagekräftiger. Laut Bitkom haben 40 Prozent der Industrieunternehmen ab 100 Beschäftigten KI zur intelligenten Steuerung im Einsatz, 38 Prozent planen es. 46 Prozent sehen sich beim KI-Einsatz als Nachzügler (36 Prozent) oder abgeschlagen (10 Prozent) (Bitkom, 2026, https://www.bitkom.org/Presse/Presseinformation/Humanoide-Roboter-KI-digitale-Transformation-Industrie).

Wo in der Kostenplanung das Geld wirklich bleibt

Wer ein Angebot für eine KI-Lösung prüft, schaut zuerst auf die Lizenz. Laut Bitkom liegt ein großer Kostenfaktor woanders: 51 Prozent der Unternehmen nennen die Infrastruktur (Bitkom, 2026, https://www.bitkom.org/Presse/Presseinformation/Erstmals-nutzt-Mehrheit-Unternehmen-KI). 45 Prozent aller Unternehmen erhöhen 2026 ihre KI-Budgets.

Für einen Metallverarbeiter oder Auftragsfertiger folgt daraus eine praktische Frage: Wo liegen die Daten aus Maschinensteuerung, BDE und Qualitätsprüfung, und wie sind sie zugänglich? Wer ein Angebot prüft, sollte genau das klären, bevor er das Budget festlegt. Was dafür nötig ist, steht in keinem Lizenzpreis, und die Antwort bestimmt, wie weit das Budget am Ende reicht.

Rechenbeispiel (hypothetisch): Angenommen, eine Lizenz kostet 10.000 € im Jahr und die Anbindung an ERP und Maschinendaten sowie die Infrastruktur kämen mit zusammen 25.000 € dazu, dann läge das Gesamtbudget in diesem Modell bei 35.000 € und damit beim 3,5-Fachen des Angebotspreises.

Drei Wege im Vergleich: Lizenz, Pilot oder Großprojekt

Mittelständische Fertiger stehen bei der Budgetfrage vor drei realistischen Wegen. Die Tabelle ordnet sie ein.

Weg	Passt, wenn	Schwäche	Kostenrisiko
A: Einzelne KI-Lizenz einkaufen (z. B. Assistent für Büro und Angebote)	Der Engpass liegt in Schreib- und Suchaufgaben, nicht an der Maschine	Wirkung auf Ausschuss, Rüstzeit und Stillstand bleibt offen	Gering in der Anschaffung, Nutzen schwer messbar
B: Pilot an einem Engpass, vorher per Prozessanalyse bestimmt	Ein messbarer Schmerzpunkt ist bekannt, etwa Rüstzeiten oder ungeplante Stillstände	Deckt zunächst nur einen Teil des Betriebs ab	Überschaubar, weil Datenaufbereitung auf eine Linie begrenzt bleibt
C: Großprojekt mit Integration über Werke und Systeme	Mehrere Standorte, einheitliche Datenbasis und eigene IT-Kapazität sind vorhanden	Lange Vorlaufzeit, Budget lässt sich schwer eingrenzen	Hoch, weil Infrastruktur und Integration das Budget bestimmen

Weg A passt für Betriebe, die ohne große Umstellung testen wollen. Er lässt aber die Kostenblöcke außen vor, die über die Lizenz hinausgehen, etwa die Infrastruktur. Weg C ist für Konzerne mit eigener IT-Abteilung gebaut. Bei 50 bis 300 Beschäftigten kann er das Budget binden, bevor der erste Nutzen sichtbar wird.

Unsere Empfehlung: Zuerst den Engpass beziffern

Wir raten davon ab, mit dem Großprojekt zu starten. Aus unserer Sicht gilt: Wenn die Infrastruktur laut Bitkom für viele Unternehmen ein großer Kostenfaktor ist, sollte der Umfang klein genug sein, dass sich alles überblicken lässt. Deshalb empfehlen wir Weg B, und zwar in dieser Reihenfolge:

1. Engpass wählen, der sich in Euro beziffern lässt (Rüstzeit pro Auftrag, Ausschussquote, Stillstandsstunden).
2. Prüfen, welche Daten dafür schon vorliegen und in welchem System.
3. Erst danach Werkzeug und Budget festlegen.

KImpuls analysiert Geschäftsprozesse, findet Ineffizienzen und berechnet Optimierungspotenziale mit ROI. Die Plattform wird auf die Abläufe des jeweiligen Betriebs konfiguriert. Für Fertigungsbetriebe nutzen wir diese Vorgehensweise als Ausgangspunkt der Kostenplanung. Wie sich der Nutzen rechnen lässt, beschreibt unser Beitrag zur ROI-Berechnung bei Prozessoptimierung. Zwei typische Einstiegsfelder behandeln wir in den Beiträgen zur Rüstzeit-Optimierung in der Fertigung und zu Predictive Maintenance in Fertigungsbetrieben.

Eine ehrliche Grenze gehört dazu: Eine Analyse ersetzt keine saubere Datenerfassung. Fehlen Rüstzeiten oder Stillstandsgründe in den Systemen, muss zuerst die Erfassung stehen. Das kostet Zeit, gehört aber ins Budget.

Fazit

Die Bitkom-Zahlen 2026 zeigen eine breite Nutzung bei geringer Ausschöpfung. Für die Kostenplanung folgt daraus aus unserer Sicht, dass das Budget neben der Lizenz auch die Infrastruktur und die Anbindung der Daten einschließen muss. Fertiger starten sinnvoll an einem einzelnen, in Euro bezifferbaren Engpass und weiten erst danach aus.

Häufig gestellte Fragen

Wie viele Unternehmen in Deutschland nutzen KI? Laut Bitkom nutzen 57 Prozent der Unternehmen KI, nach 36 Prozent im Vorjahr und 20 Prozent vor zwei Jahren (Bitkom, 2026, https://www.bitkom.org/Presse/Presseinformation/Erstmals-nutzt-Mehrheit-Unternehmen-KI).

Was kostet KI in der Fertigung wirklich? Eine pauschale Summe lässt sich seriös nicht nennen. Laut Bitkom nennen 51 Prozent der Unternehmen die Infrastruktur als Kostenfaktor (Bitkom, 2026, https://www.bitkom.org/Presse/Presseinformation/Erstmals-nutzt-Mehrheit-Unternehmen-KI). Die Lizenz allein bildet das Budget daher nicht ab.

Wie sieht der KI-Einsatz in der Industrie aus? Laut Bitkom haben 40 Prozent der Industrieunternehmen ab 100 Beschäftigten KI zur intelligenten Steuerung im Einsatz, 38 Prozent planen sie (Bitkom, 2026, https://www.bitkom.org/Presse/Presseinformation/Humanoide-Roboter-KI-digitale-Transformation-Industrie).

Womit sollte ein Fertigungsbetrieb beginnen? Wir empfehlen ein Pilotprojekt an einem messbaren Engpass wie Rüstzeit, Ausschuss oder Stillstand. Vorher sollte klar sein, welche Daten dafür vorliegen. So bleibt das Budget überschaubar und der Nutzen lässt sich in Euro prüfen.