AI scheitert nicht am Algorithmus. Sie scheitert an den Gewichten.
Nicht im übertragenen Sinne. Buchstäblich.
Vor einigen Jahren. Großer Automobilzulieferer, Raum Stuttgart. Wir führen ein Transport Management System ein – technisch solide, fachlich durchdacht.
Dann die Ernüchterung: Das System konnte keine optimierten Touren berechnen. Nicht weil der Algorithmus schlecht war. Sondern weil niemand wusste, wie viel die Teile wiegen. Oder wie groß sie sind.
Gewichte und Abmessungen – die elementarsten Stammdaten in der Logistik – fehlten. Oder waren falsch. Oder lagen irgendwo in einer Excel-Tabelle, die seit Jahren niemand mehr gepflegt hatte.
Wir mussten den Scope des Projekts komplett neu aufsetzen.
Das war kein Einzelfall. In 30 Jahren habe ich das immer wieder erlebt – bei SAP-Einführungen, bei Digitalisierungsprojekten, heute bei AI.
Der Algorithmus ist nie das Problem. Das Problem sitzt davor: in den Prozessen, in den Daten, in der Organisation.
Genau deshalb nenne ich mich „Industrial Translator“. Nicht weil ich AI erkläre. Sondern weil ich die Lücke kenne, die zwischen Technologie und operativer Realität klafft.
Und weil ich weiß: Wer diese Lücke ignoriert, verbrennt Budget. Wer sie schließt, schafft echten Wert.
Und jetzt?
Sie planen den Einsatz von AI in Ihrer Unternehmen? Lassen Sie uns prüfen, ob Ihre Stammdaten halten, was sie versprechen.
E-Mail: sven.vollmer@business-quotient.com
Sven Vollmer ist „The Industrial Translator“. Er baut Brücken zwischen der operativen Realität der Industrie (SAP, Supply Chain) und den Möglichkeiten generativer KI. Sein Fokus liegt auf wertschöpfenden Anwendungen abseits des Hypes.
Transparenz-Hinweis: Dieser Artikel entstand mit redaktioneller Unterstützung von KI (Gemini/Claude). Die Ideen, fachliche Prüfung, die Auswahl der Use Cases und die Bewertung (‚Adult Supervision‘) oblagen zu 100% dem Autor.
LinkedIn: www.linkedin.com/in/sven-vollmer-bq
