KI in Bewegung: Wie Physical AI unsere Industrie und Produktion revolutioniert
Was wäre, wenn Roboter nicht nur Werkzeuge wären – sondern eigenständige Akteure in der Produktion? Wenn sich Produktionsstraßen selbst reparierten und Material- sowie Energieflüsse vorausschauend steuerten? Autonome Roboterarme, lernfähige Produktionslinien, vernetzte Fabriken: Physical AI verändert unsere industrielle Landschaft. Um diesen Prozess aktiv zu gestalten, müssen wir als Gesellschaft in den Dialog treten.
Berlin. Ein Industrie-Roboter, der sich selbst diagnostiziert, repariert und eigenständig Material nachbestellt – was nach Science-Fiction klingt, wird zunehmend zur Realität. Bei der vierten Ausgabe der Reihe KI in Bewegung in Kooperation mit MISSION KI diskutierten Expert*innen aus Forschung, Wirtschaft und Technologie im IQZ Berlin, was es für die Industrie und die darin arbeitenden Menschen bedeutet, wenn Maschinen nicht nur präzise Aufgaben nach Befehl ausführen, sondern zunehmend mitdenken, eigenständig Entscheidungen treffen und mit ihren Kolleg*innen interagieren. Das Leitmotiv des Abends lautete: Wie verändert Physical AI unsere Industrieproduktion – und damit unsere Arbeit, Verantwortung und Perspektiven?
Mensch und Maschine im neuen Zusammenspiel
Nach der Begrüßung durch Moderatorin Katja Weber und D21-Referent Gordon Fließ, der auf das massive gesellschaftliche Transformationspotenzial von Physical AI hinwies, betonten die Panelist*innen früh: Es gehe nicht nur um Effizienz – sondern um neue Formen der Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine. Seit der industriellen Revolution führe der Mensch die Maschinen gewissermaßen als „Lokführer“. Diese Rollenverteilung könne sich nun in naher Zukunft maßgeblich ändern, gab Dr. Steffen Wischmann (VDI/VDE-IT) an:
Vielleicht bedient künftig nicht mehr der Mensch den Roboter – sondern die Maschine bittet den Menschen um Hilfe, wenn sie nicht mehr weiterkommt.
Dieses neue Wechselspiel erfordere mehr als technologische Innovation; nötig seien ein neues Führungsverständnis und andere Formen der Steuerung logistischer und produzierender Prozesse. D21-Vorstandsmitglied Antonia Bruhn (Amazon Web Services | AWS) schilderte ein Beispiel aus der Praxis: An einem Amazon-Logistikstandort in Deutschland und einem in den USA hole ein innovativer Roboter „Vulcan“ mit Tastsinn seit diesem Jahr Pakete aus den obersten Regalen. Während der Roboter tastend die Höhen erklimmt, arbeiten menschliche Mitarbeiter*innen ergonomischer in bequemeren und sicheren Höhen. Diese Zusammenarbeit sei ein enormer Fortschritt in Sachen Sicherheit und Ergonomie, so Bruhn.
Doch mit solchen Anwendungen stellen sich auch neue Fragen: Was passiert mit der Rolle der Mitarbeitenden, wenn Entscheidungen delegiert werden und der Mensch zunehmend zur überwachenden Instanz wird?
Level-up: KI betritt die physische Dimension
In der Interaktion mit Physical AI wird sich die Rolle des Menschen in der Industrie auf jeden Fall verändern. Ingenieurpsychologin Dr. Christiane Attig (Honda Research Institute Europe) gab zu bedenken, dass der Umgang mit lernenden Maschinen „Spillover-Effekte“ auf den zwischenmenschlichen Umgang haben könne, das zeige die Forschung:
Wie ich mit KI interagiere, kann und wird sich darauf auswirken, wie ich mit Menschen um mich herum umgehe.
Für die Industrie selbst habe Physical AI aktuell großes Potenzial – laut Julia Reinhardt von NVIDIA, bekannt für die Bereitstellung von KI-Recheninfrastruktur, vor allem deshalb, weil die Grenzen im dreidimensionalen Rahmen eingerissen würden. Klassische LLMs würden eindimensional arbeiten – sie sagen Buchstabenfolgen vorher. Physical AI hingegen agiere dreidimensional, also in derselben Raumwelt wie der Mensch.
Damit ein Physical-AI-Roboter wie der Tastroboter aus der Logistik produktiv werde, seien „drei Computer“ nötig:
- das Rechenzentrum – dort werden Foundation- und generative KI-Modelle entwickelt und trainiert. Diese Modelle bilden das Fundament für die multimodale Intelligenz der Roboter,
- das Omniverse – hier werden Roboterfähigkeiten in einer physikgetreuen, virtuellen 3D-Welt getestet, validiert und optimiert,
- die Roboter-Hardware vor Ort – der Roboter, der mit Sensoren seine Umgebung wahrnimmt und eigenständig sowie proaktiv handelt.
Gleichzeitig mahnte Reinhardt aber auch, dass technischer Fortschritt sich nur rechtfertige, wenn er von Beginn an verantwortungsvoll gestaltet werde:
Wenn wir wollen, dass Ethik, Inklusion und Fairness nicht nur in Absichtserklärungen stehen, ist es wichtig, dass die Ingenieur*innen von Anfang an in den Prozess involviert sind.
Arbeit und Sinn: Die alleinige Rolle des Menschen als KI-Überwacher?
Dr. Christiane Attig richtete den Blick nochmal stärker auf die psychologische Dimension: Wenn Menschen nur noch dann eingreifen, wenn Maschinen scheitern, besteht die Gefahr von Kompetenzverlust und einer Entfremdung von der eigenen Arbeit. Eine Herausforderung in der Wissenschaft sei es, solide Aussagen über solche Interaktionen zu treffen, die es gerade noch nicht oder erst sehr kurz gebe. Langzeitstudien gebe es daher noch nicht. Studien zur menschlichen Interaktion mit LLMs ließen aber Rückschlüsse zu:
Physical AI bedeutet nicht nur Effizienz – es bedeutet neue Verantwortung, neue Machtverhältnisse und neue Fragen nach Teilhabe. Möchte ich als Arbeitnehmer*in nur noch Systemüberwacher*in sein? Oder brauche ich Aufgaben, die mir Sinn und Verantwortung geben?
Ein Mix aus kognitiv fordernden und repetitiven Aufgaben sei nötig, um langfristig die Sinnhaftigkeit von Arbeit für die Mitarbeitenden zu erhalten. Dr. Steffen Wischmann warnte außerdem, dass es bei diesem Rollenwechsel wichtig sei, als Mensch in die Prozesse eingebunden zu bleiben – sonst könne im Ernstfall niemand mehr Abhilfe schaffen, wenn die KI an ihre Grenzen stoße. Auch in der interdisziplinären Forschung werde die Rolle menschlicher Informationsverarbeitung in KI-dominierten Prozessen manchmal nicht weit genug gedacht, so Attig.
Zwischen Angst und Aufbruch
Ein häufig diskutiertes Thema bei der Einführung von KI-Technologien sei die Sorge vor Stellenabbau. Dr. Steffen Wischmann begegnete diesen Ängsten mit einem Blick in die Vergangenheit: Weder die Industrialisierung noch frühere technologische Revolutionen hätten zu massenhafter Arbeitslosigkeit geführt – obwohl dies regelmäßig befürchtet worden sei. „Ich bin kein Fan dieser Angstszenarien“, so Wischmann. Auch Antonia Bruhn betonte die Chancen:
Rund um KI und Robotik entstehen bereits neue Jobprofile. Entscheidend ist jetzt, dass wir Beschäftigte über gezielte Re- und Upskilling-Programme befähigen, sich an diese neuen Anforderungen anzupassen.
Doch Weiterbildung allein reicht nicht, so Wischmann. Es brauche eine mutige Innovationskultur – und den Willen, neue Wege auch unter Unsicherheit zu gehen. In diesem Sinne plädierte er für mehr unternehmerisches Denken bereits in der Ausbildung:
Wir haben tolle Forschungsergebnisse, aber wenige gründen. Wenn wir es schaffen, Entrepreneurship für Doktorand*innen als feste Kompetenz ins Studium zu integrieren, könnten wir die Zahl der Tech-Gründungen in wenigen Jahren verdreifachen.
Interessant sei es aber auch, auf diejenigen zu schauen, die in den Einsatz von KI in ihrem Unternehmen investieren wollen. Auch hier herrsche eine Risikoaversion, weil KI als Technologie komplex und intransparent sei. Mitarbeitende wüssten häufig nicht genau, wie sie Risiken und Nutzen einschätzen sollen. Zudem wirke oft ein „Status-quo-Bias“: Anstatt eine Entscheidung zur Investition in etwas Neues zu treffen, blieben viele bei bekannten Systemen, selbst wenn diese ineffizienter seien – weil sie ja auch irgendwie funktionieren.
Neue Chancen für den Industriestandort Deutschland
Moderatorin Katja Weber öffnete die Diskussion für das große Bild: Laut einer aktuellen Studie setzen schon 42 % der deutschen Industrieunternehmen KI ein, weitere 38 % planen es. Reinhardt ergänzte, dass das Potential Deutschlands bei KI-gestützter Produktion sogar größer sei als für die USA, da die deutsche Wirtschaft Industrie-basiert sei, während in den USA eher Serviceaufgaben an KI abgegeben würden:
Wir sind JETZT an dem Punkt, wo die deutsche Wirtschaft richtig von Physical AI profitieren kann, weil die Technik weit genug ist.
Die Panelist*innen betonten, dass Deutschland über das nötige Know-how, Prototypen und jahrzehntelange industrielle Prozesserfahrung verfüge. Doch klaffe zwischen Forschung und flächendeckender Anwendung eine Lücke. Besonders kleine und mittlere Unternehmen würden sich schwertun, da ihnen Ressourcen für die nötigen großen Investitionen sowie Flexibilität und Trainingsdaten fehlen. Gleichzeitig wäre gerade dort das Potenzial groß, Prozesse adaptiver an individuelle Gegebenheiten anzupassen.
Außerdem spiele das Thema Datensicherheit und Souveränität eine große Rolle bei den Entscheidungen für oder gegen die Nutzung von KI – das zeigen laut Antonia Bruhn Zahlen aus dem D21-Digital-Index. Gerade kleine und mittelständische Unternehmen würden KI-Lösungen deutlich offener gegenüberstehen, wenn die dafür eingesetzten Anbieter ihren Sitz in Deutschland hätten und ausschließlich deutschem Recht unterliegen würden, so Reinhardt.
Fazit: Nicht nur Technik – auch Zielbilder gestalten
Physical AI kommt – aber wie wir sie einsetzen und nutzen, ist keine technische, sondern eine gesellschaftliche Entscheidung. Der Blick auf die Arbeitswelt der Zukunft zeigte: Neue Jobprofile entstehen rund um KI und Physical AI, aber sie müssen aktiv gestaltet werden. Re- und Upskilling, Führung, Bildung und sinnvolle Aufgabenverteilung sind zentrale Stellschrauben – auch, um Akzeptanz und Motivation langfristig zu sichern.
Die Veranstaltung machte deutlich: Damit Potenziale Realität werden, braucht es politischen Mut, klare Governance-Strukturen und gezielte Förderprogramme – besonders für KMU. Vor allem aber braucht es ein gemeinsames gesellschaftliches Zielbild, das Technologie als Mittel versteht und den Menschen ins Zentrum stellt. Daran will auch die Initiative D21 mit ihrem „Schwerpunktbereich Physical AI“ mitwirken.
