KI-Assistent für Maschinenbau: Vergleich der Lösungen und Auswahlkriterien

Acht Kriterien, um einen Service-Assistenten zu bewerten

Kriterium 1: Lokale Datenverarbeitung (Cloud vs. On-Premise). Lokal: KI läuft auf einer Grafikkarte im Rechenzentrum. Kundendaten verlassen das Unternehmen nicht. Vorteil: maximale Datensicherheit, keine API-Kosten nach dem Rollout. Nachteil: Hardware-Investition von 10.000 bis 40.000 Euro, Betriebsverantwortung im Haus. Cloud: KI sitzt bei einem Anbieter. Vorteil: keine Hardware-Investition, Skalierbarkeit einfach. Nachteil: API-Kosten je Anfrage, Datensouveränität fraglich. Hybrid: Assistent läuft lokal, sendet aber anonymisierte Anfragen an Cloud-API. Bewertung für Maschinenbau: Lokal bevorzugt, wenn Kundendaten sensibel sind. Cloud ausreichend für weniger Datenschutz-Anforderungen.

Kriterium 2: Modell-Architektur (Offen vs. Proprietär). Offene Modelle: Llama, Qwen, Mistral, OLMo. Code und Gewichte sind öffentlich. Sie trainieren mit eigenen Daten nach. Vorteil: maximale Transparenz, lange-Kontext-Fenster. Nachteil: große Speicher-Anforderung. Proprietäre Modelle: Edda, spezielle Industrie-KIs. Code ist geheim. Vorteil: oft spezialisiert auf Use-Case, gutes Support-Angebot. Nachteil: Abhängigkeit vom Anbieter, höhere Kosten. Bewertung: Offene Modelle sind der Standard inzwischen. Proprietäre Modelle lohnen sich nur bei sehr speziellen Anforderungen.

Kriterium 3: Retrieval-Qualität (Erfindet oder Zitiert?). Das ist das kritischste Kriterium. Ein Assistent, der bei einer Frage ohne Antwort eine plausible Erfindung macht, ist fahrlässig. Starke Retrieval: Assistent sagt „das weiß ich nicht" wenn er keine klare Quelle hat. Retrieval-Augmented Generation (RAG) mit Zitaten. Schwache Retrieval: Assistent antwortet immer etwas, möglicherweise erfindet er. Nicht geeignet für Service. Bewertung: Retrieval ist kein Nice-to-Have, Pflicht. Sie müssen testen, was passiert, wenn Sie eine Frage stellen, die nicht in Ihrer Dokumentation steht.

Kriterium 4: Integration mit bestehenden Systemen. API-Verfügbarkeit: Moderne Systeme haben APIs. Jira, SAP, Confluence, diese alle. Ein Assistent mit guten Konnektoren bindet diese an ohne Custom-Code. Legacy-Systeme: Altes SAP, lokale Datenbanken, Lager-Verwaltung aus 2005. Braucht Custom-Code oder lokales ETL-Tool. Bewertung: Testen Sie die Integration mit dem Top-3-System vor der Auswahl. Die API-Integration sollte in zwei bis drei Tagen funktionieren.

Kriterium 5: Kostenmodell (Pauschal vs. Pro-Anfrage). Pauschal: Lizenzgebühr je Monat, unabhängig von Ticket-Volumen. Best für hohe Volumen. Pro-Anfrage: 0,50 bis 5 Euro pro Ticket. Best für niedriges oder variables Volumen. Hardware-Kosten: 10.000 bis 40.000 Euro Einstieg plus 2.000 Euro/Jahr Betrieb. Bewertung: Ein Mittelständler mit 300 Tickets im Monat zahlt bei Pro-Anfrage etwa 150 bis 1.500 Euro monatlich. Hardware-Investment rentiert sich ab 50 Tickets pro Woche.

Kriterium 6: Skalierbarkeit (Wächst mit dem Betrieb?). Cloud-Assistenten skalieren automatic. Sie zahlen nur mehr. Lokale Assistenten: Eine GPU trägt etwa 10 bis 20 Anfragen parallel. Mehr braucht mehr Hardware, ist aber planbarer. Bewertung: Die meisten Betriebe wachsen nicht so schnell. Achten Sie darauf, dass die Lösung skalierbar ist, aber machen Sie es nicht zum primären Kriterium.

Kriterium 7: Datenschutz und Compliance. DSGVO-Konformität? Auftragsverarbeitungsvertrag? Lokale Lösungen: Kein Problem, Daten verlassen nie das Haus. Cloud-Lösungen: Brauchen unterschriebenen AV und regelmäßige Audits. Bewertung: Ein Betrieb mit Rüstungs- oder Medizin-Kunden braucht lokal. Ein Betrieb mit Standard-Produkten kann mit Cloud-Lösung und gutem AV arbeiten.

Kriterium 8: Support und Betrieb (Wer hilft, wenn es kaputtgeht?). Anbieter-Support: Der Anbieter stellt einen Serviceplan bereit, antwortet auf Tickets, aktualisiert das Modell. Eigenverantwortung: Sie betreiben alles selbst, brauchen interne Expertise. Hybrid: Grundbetrieb in-house, Spezial-Fragen an Anbieter. Bewertung: Die meisten Betriebe unterschätzen den Betriebs-Aufwand. Ein lokaler Assistent braucht mindestens einen halben FTE (Full Time Equivalent) interne IT-Zeit pro Monat.

Vergleich der großen Optionen

Edda (spezialisiert auf Maschinenbau): Lokale Verarbeitung ja, Modell proprietär/spezialisiert, Retrieval stark, Integration gute SAP-Unterstützung, Kosten pauschal 2.000 bis 4.000 Euro/Monat, Datenschutz gut/DSGVO. Fazit: Beste Wahl für Betriebe mit SAP und hohem Datenschutz-Anspruch, aber teuer.

OpenAI / Anthropic (Cloud-APIs): Lokale Verarbeitung nein, Modell proprietär/generisch, Retrieval braucht Custom-RAG, Integration APIs vorhanden, Kosten 0,50 bis 5 Euro pro Anfrage, Datenschutz Cloud-abhängig/AV nötig. Fazit: Schnelle Einführung, niedrige Einstiegskosten, keine Hardware-Investition. Langfrist-Kosten und Datenschutz fraglich.

Lokale Lösungen mit Llama/Qwen (Open Source): Lokale Verarbeitung ja, Modell offen, Retrieval stark mit guter RAG-Integration, Integration depends on Konnektoren, Kosten 10.000 bis 40.000 Euro Einstieg plus 2.000 Euro/Jahr, Datenschutz exzellent. Fazit: Beste langfristige Lösung für Betriebe mit Datenschutz-Anforderungen und stabiler hoher Ticket-Volumen.

SAP Copilot / Salesforce Einstein: Lokale Verarbeitung nein, Modell proprietär, Retrieval spezialisiert auf CRM/ERP, Integration eng mit SAP/Salesforce, Kosten zusätzlich 500 bis 2.000 Euro/Monat, Datenschutz abhängig von Infrastruktur. Fazit: Gut, wenn Sie bereits diese Systeme haben und wenig Custom-Integration brauchen.

Was bei der Auswahl noch schiefgehen kann

Fehler 1: Zu große Erwartungen. Ein KI-Assistent macht keinen zweiten Techniker. Er macht einen Techniker besser. Realistisch: 25 bis 35 Prozent Zeitersparnis durch schnellere Diagnose, nicht 50 Prozent.

Fehler 2: Keine Pilot-Phase. Direkt vom Angebot in den Scharfbetrieb ist fahrlässig. Jede Lösung braucht mindestens vier Wochen Pilot mit echten Daten.

Fehler 3: Keine Trainingsdaten-Vorbereitung. Ein Assistent arbeitet nur mit guten Trainingsdaten. Ist Ihre Dokumentation chaotisch, wird der Assistent chaotisch sein. Die Vorbereitung kostet Zeit, lohnt sich aber auch für andere Zwecke.

Was ein solcher Assistent nicht tut

Ein Assistent ersetzt keine Dokumentation. Ein Service-Team, das Tickets nicht dokumentiert und Lösungen nicht speichert, wird vom Assistenten nicht profitieren. Der Assistent kann Chaos nicht ordnen, nur bestehende Ordnung automatisieren. Auch ersetzt ein Assistent keinen guten Techniker. Ein Team, in dem niemand Maschinenbau versteht, wird auf lange Sicht scheitern.

Was Sie diese Woche tun können

• Laden Sie die Lizenzbestimmungen der drei infrage kommenden Assistenten herunter und vergleichen Sie, welcher Ihren Anforderungen entspricht.
• Checken Sie mit dem Datenschützer: Lokal oder Cloud? Auftragsverarbeitungsvertrag nötig? Wo dürfen die Kundendaten sitzen?
• Fordern Sie von drei Anbietern eine Demo an, spezialisiert auf Ihre Use-Case: Service-Ticketing, Fehlerdiagnose, oder Prozess-Integration.
• Berechnen Sie den Total Cost of Ownership für zwei Jahre je Lösung: Hardware, API-Kosten, Personal, Support. Welche ist günstig, welche teuer?