Damit Unternehmen physische KI in großem Maßstab nutzen können, müssen sie zunächst einige Herausforderungen in Entwicklung und Bereitstellung bewältigen. Dazu zählen Machbarkeit, Sicherheit und der Return on Investment (ROI). Unternehmen können sich an den folgenden Maßnahmen orientieren:
Physische KI produktiv einsetzen: Mithilfe von Verfahren wie Modellkomprimierung und Quantisierung, stromsparenden GPUs und spezialisierten KI-Beschleunigern lässt sich der Rechenaufwand senken. Selbst unter stark eingeschränkten Bedingungen können verteilte Edge-Architekturen bestimmte Aufgaben auf benachbarte Geräte auslagern und ermöglichen so Entscheidungen in Echtzeit. Wenn solche Fortschritte gezielt in Lösungen einfließen, verringern sie die Abhängigkeit von Cloud Computing und stärken die operative Resilienz. Die Verarbeitung von Daten möglichst nah an ihrem Entstehungsort stärkt zudem die Datensouveränität der DACH-Region.
Hochpräzise Simulationen durchführen: Plattformen wie Nvidia Omniverse sind dafür konzipiert, digitale Zwillinge von Fabriken, Anlagen und Arbeitsabläufen zu erstellen, in denen Teams unterschiedliche Szenarien durchspielen können. Die Plattform umfasst eine Sammlung von Bibliotheken und Microservices für die Entwicklung von Anwendungen im Bereich der physischen KI. Darauf aufbauend stellt Isaac Sim ein Open-Source-Referenzframework für Robotiksimulation, Tests und die Generierung synthetischer Daten in physikalisch realitätsnahen virtuellen Umgebungen bereit. Es basiert auf den Nvidia-Omniverse-Bibliotheken.
Effizienzpotenziale freilegen: Die Kombination aus Simulation und Visualisierung beschleunigt häufig die Projektfreigabe, vereinfacht die Implementierung und erhöht die nachhaltige Akzeptanz von Optimierungsmaßnahmen. Der wirtschaftliche Nutzen ergibt sich dabei aus höherem Durchsatz und einer besseren Ressourcenauslastung durch Simulation. Gleichzeitig tragen eine schnellere Abstimmung zwischen den Beteiligten sowie die frühzeitige visuelle Erkennung potenzieller Probleme dazu bei, kostspielige Nacharbeiten und Umplanungen zu vermeiden.
Phasenweise Einführung: Ein erster Proof of Concept hilft dabei, bei allen Beteiligten Vertrauen aufzubauen und zu bestätigen, dass die Technologie sicher und zuverlässig arbeitet. Simulationen helfen außerdem dabei, die ersten schnellen Erfolge zu erkennen, sodass Projektverantwortliche früh den ROI und den operativen Nutzen nachweisen können. Ein schrittweises Vorgehen sollte zudem feste Compliance-Prüfpunkte vorsehen. Mit dem schrittweisen Inkrafttreten des EU AI Acts müssen Industrieunternehmen, die Physical AI in sicherheitskritischen Anwendungen einsetzen, in jeder Projektphase nicht nur die technische Leistungsfähigkeit, sondern auch die Einhaltung regulatorischer Anforderungen sowie eine ordnungsgemäße Data Governance nachweisen, bevor der Übergang vom Pilotprojekt zum unternehmensweiten Rollout erfolgt.
Organisatorischen Wandel steuern: Je stärker sich die Intelligenz an die Edge verlagert, desto mehr Fachwissen brauchen Unternehmen in den Bereichen Embedded Systems, Echtzeitsoftware und einfachen Programmiersprachen. Das bedeutet auch, vorhandene Kompetenzen zu prüfen, Teams neu aufzustellen und Prozesse neu zu bewerten. Unternehmen, denen die Skalierung erfolgreich gelingt, kommunizieren deshalb frühzeitig und transparent, welche Aufgaben sich verändern, welche neuen Rollen entstehen, etwa in der Roboterüberwachung, der Behandlung von Ausnahmefällen oder der Systemaufsicht, und wie der zeitliche Ablauf des Transformationsprozesses aussieht.
