Daten – der Treibstoff für Künstliche Intelligenz KI in Deutschland – eine Blogserie. Teil 3.

06.02.2026

Warum Deutschlands industrielle Datenschätze jetzt zum strategischen Vorteil werden

Geschrieben von Patrick Schütz, Chief Revenue Officer und Dr. Sabine Tabrizi, VP Marketing

Lange galt vor allem Rechenleistung als der begrenzende Faktor für Künstliche Intelligenz. Diese Sicht greift 2026 zu kurz. Ein zentraler Engpass produktiver KI liegt zunehmend in den Daten selbst – genauer gesagt in ihrer Nutzbarkeit.^[1],^[2] Zwar sind Daten in vielen Organisationen vorhanden, doch häufig sind sie nicht so aufbereitet, integriert und kontextualisiert, dass sie systematisch für KI eingesetzt werden können.^[3]

Welche Daten für KI skalierungsrelevant sind, hängt stark vom Anwendungsfeld ab. Je näher KI an reale Wertschöpfung, physische Prozesse und operative Entscheidungen rückt, desto wichtiger werden kontextualisierte, zeitlich präzise und fachlich interpretierbare Daten. Genau deshalb rücken industrielle Daten in den Fokus.

Deutschland verfügt über strukturelle Voraussetzungen, die international schwer kopierbar sind: eine hohe industrielle Wertschöpfungstiefe, langlebige Investitionsgüter mit ausgedehnten Betriebszyklen und eine ausgeprägte Tradition industrieller Standardisierung. ^[4],^[5] In diesen realen Systemen entstehen über Jahre und Jahrzehnte Betriebs- und Prozessdaten, die aktuell weder kurzfristig ersetzbar noch realistisch synthetisch nachbildbar sind. ^[6],^[7]

Der strategische Hebel ist damit klar – die operative Realität ebenso: Ende 2025 wird deutschen Industrieunternehmen lediglich eine effektive Datennutzungsrate von rund 25 Prozent attestiert.^[8] KI scheitert seltener am Datenvolumen als an Datenqualität, -integration und -kontextualisierung. Genau hier entscheidet sich, ob Deutschlands industrielle Datenschätze zum Wettbewerbsvorteil werden oder ungenutzt bleiben.

Deutschlands Stärke: Deep Industrial Data

Der industrielle Datenschatz Deutschlands entsteht direkt in realen Wertschöpfungsprozessen – insbesondere in Produktion, Maschinenbetrieb, Energieversorgung und Logistik. Es handelt sich um Maschinen- und Sensordaten, Prozess- und Qualitätsdaten sowie Lebenszyklusinformationen, die zunehmend in digitalen Zwillingen und standardisierten Modellen wie der Asset Administration Shell (AAS) strukturiert werden. ^[9] Der Industrie 4.0-Studienbericht des bitkom e. V. zeigt: 71 % der deutschen Industrieunternehmen nutzen bereits Industrie-4.0-Anwendungen, darunter insbesondere digitale Zwillinge.^[10]

Analysen belegen, dass für industrielle KI genau solche kontextualisierten, physikalisch erklärbaren und zeitlich dichten Daten entscheidend sind – nicht große, unstrukturierte Datenmengen. Klar ist, dass industrielle KI vor allem dort skaliert, wo Daten eng an reale Prozesse gekoppelt und fachlich interpretierbar sind. ^[11],^[12]

Wie das in der Praxis aussieht, demonstrierte Siemens jüngst auf der Consumer Electronics Show (CES) 2026. Gemeinsam mit NVIDIA entsteht ein Industrial AI Operating System, das KI entlang des gesamten Produkt- und Produktionslebenszyklus verankern soll – von Design und Engineering bis Betrieb und Lieferkette.

Kern ist die Verknüpfung physischer Daten mit digitalen Zwillingen und KI-gestützten Copiloten, etwa über den sog. Digital Twin Composer. Reale Betriebsdaten werden mit simulationsfähigen Modellen verknüpft, um Entscheidungen in Echtzeit zu ermöglichen. Erste Anwendungen, etwa in der Fabrikoptimierung, zeigen messbare Effizienzgewinne.
Der entscheidende Unterschied: Daten werden nicht nur gesammelt, sondern in kontextspezifische, fachlich interpretierbare Wissensstrukturen überführt. Genau das macht „Deep Industrial Data“ zum strategischen Hebel.

Doch der nächste Schritt ist entscheidend: Diese Logik muss über einzelne Unternehmen hinaus wirken. Dafür braucht es funktionierende Datenräume.

Von Datensilos zu Datenräumen: der operative Durchbruch?

Datenräume galten lange als konzeptionelles Leitbild. Das Kernprinzip: Daten werden nicht zentralisiert, sondern über klare Rollen, Interoperabilität und verbindliche Governance, kontrolliert nutzbar gemacht. Aktuelle Bitkom-Erhebungen zeigen, dass diese wachsende Nachfrage nun in die operative Umsetzung übergehen. 56 Prozent der Unternehmen sehen im digitalen Datenaustausch einen positiven Effekt auf die Resilienz der deutschen Industrie, 48 Prozent bewerten ihn als entscheidend für die Wettbewerbsfähigkeit.^[13]

In der Automobilindustrie werden über die Initiative Catena-X standardisierte Use-Case-Pakete – etwa für Qualitätsdatenabgleiche, Zertifikatsmanagement und der Digitale Produktpass -bereits produktiv entlang der Lieferkette eingesetzt.^{[14],[15],[16]} Parallel entwickeln sich weitere Datenräume, wie etwa Manufacturing-X als oder Factory-X speziell für den Maschinen- und Anlagenbau.^[17],[18] Gaia-X dient dabei als europäischer Ordnungsrahmen für eine föderierte Umsetzung, wobei abzuwarten bleibt, ob dieser sich tatsächlich erfolgreich etablieren wird.^[19],[20]

Der operative Durchbruch zeigt sich dort, wo eine funktionierende Kooperationslogik entsteht. Ein aktuelles Beispiel ist die BMW Group, die das Catena-X-Ökosystem weltweit für ihre Zulieferer ausrollt. Ziel ist es, einen standardisierten, vertrauenswürdigen Datenaustausch entlang der Lieferkette zu schaffen, auch für kleinere Partner.

Was früher Vision war, wird zunehmend Infrastruktur: Datenräume entwickeln sich zur operativen Grundlage für souveräne, vertrauenswürdige und skalierbare Datennutzung über Unternehmensgrenzen hinweg.

Regulierung als Ordnungsrahmen für Planbarkeit

Mit dem Data Act und dem Data Governance Act verfolgt Europa kein Ziel zusätzlichen Regulierung um ihrer selbst willen. Im Fokus steht vielmehr ein Ordnungsrahmen für industrielle Datennutzung.

Der Data Act, dessen Anforderungen seit dem 12. September 2025 gelten, schafft Klarheit beim Zugang zu produktgenerierten Daten und zu Nutzungsbedingungen- ohne Unternehmen zur Datenabgabe zu verpflichten oder Geschäftsgeheimnisse zu gefährden.^[21],[22] Der Data Governance Act ergänzt dies seit September 2023 durch Governance-Strukturen für vertrauenswürdigen Datenaustausch, etwa über Datenintermediäre und Datenräume.^[23],[24]

Die Industrie bestätigt den Bedarf an dieser rechtlichen Klarheit. Laut Bitkom sehen 86 Prozent der Industrieunternehmen den Abbau rechtlicher Unsicherheiten als wichtigste Voraussetzung für einen besseren Datenaustausch. Vier von zehn Unternehmen betonen zudem die Bedeutung einheitlicher Standards. Gleichzeitig warnen fast neun von zehn vor einer Überregulierung, die KI-Innovationen bremsen könnte.^[25]

Entscheidend ist daher, was diese Regulierung nicht tut:

Sie zentralisiert keine Daten.
Sie ersetzt keine bestehenden Datenschutzregelungen.
Sie erzwingt keine pauschale Datenteilung.

Stattdessen schafft sie Planbarkeit, indem Datennutzung rechtlich abgesichert, wirtschaftlich kalkulierbar und technisch anschlussfähig wird. Das senkt Transaktionskosten, erhöht Investitionssicherheit und ermöglicht die Skalierung datenbasierter Anwendungen – insbesondere KI-intensiven, industriellen Wertschöpfungsketten.

Fazit:

Die zentrale Frage der KI-Adaption in Deutschland entscheidet sich dort, wo KI in reale Wertschöpfung eingreift – und damit an die Verfügbarkeit nutzbarer, teilbarer und vertrauenswürdiger, industrieller Daten.

Deutschland steht hier an einem Wendepunkt: Die industrielle Datenbasis ist vorhanden. Technologischen Konzepte und regulatorischen Leitplanken nehmen Gestalt an. Was jetzt zählt, ist die konsequente Übersetzung in operative Strukturen und konkreter industriell Anwendungen.

Im nächsten Beitrag rücken die KI-Modelle in den Fokus – dem Herz der KI-Entwicklung.