Die unsichtbare Architektur der Wertschöpfung 2035

Szenario 2035: Planung ohne Umsetzung

Einordnung: Der folgende Abschnitt ist ein bewusst zugespitztes Zukunftsszenario, keine Prognose. Er beschreibt mögliche Risiken, wenn Industrial AI, Datenkompetenz und industrielle Investitionen nicht systematisch entwickelt werden.

Stellen wir uns ein Land vor, das seine industrielle Substanz nicht verloren, aber in den strategisch entscheidenden Bereichen versäumt hat, sie weiterzuentwickeln. Deutschland im Jahr 2035: Die Fabriken existieren noch – aber sie sind austauschbar, die Steuerung der Prozesse liegt woanders. Ein Großteil der Wertschöpfung ist in digitale Produktionsräume abgewandert, gesteuert über Plattformen, deren Entscheidungslogik von Industrial AI-Systemen aus dem Ausland dominiert wird. Produziert wird dort, wo Strom günstig, Netze stabil und Regulierung berechenbar ist – in Tschechien, Portugal, Nordafrika oder im Baltikum. Dort, wo KI, Quantencomputing und nachhaltige Energieversorgung nicht als Innovationsprojekte, sondern als industrielle Gesamtarchitektur verstanden wurden.

Deutschland hingegen plant. Es entwirft Roadmaps, publiziert Strategiepapiere, fördert Leuchttürme – doch in der Fläche fehlt die Umsetzung. Bildungsreformen blieben inkonsequent, Fachkräfte wanderten ab, Investitionen in produktionsnahe KI wurden verschoben oder in Pilotphasen verharrt.

Das Ergebnis:

• Deutschland wird zur technologischen Zwischenstation: gedacht hier, gemacht anderswo.
• Wertschöpfung wird importiert, aber nicht mehr gestaltet.
• Wohlstand verliert seine industrielle Basis – langsam, aber strukturell.

In dieser Welt sind Lieferketten volatil, Plattformmärkte geopolitisch aufgeladen, Regulierung fragmentiert. Kooperation wird zur Ausnahme, Reshoring zur Illusion.

Deutschland wird zum Projektland ohne Produktion – mit sinkender globaler Relevanz und wachsender wirtschaftlicher Abhängigkeit.

Dieses Szenario ist keine Vorhersage. Es macht sichtbar, welche Risiken entstehen könnten, wenn Industrial AI nur als IT-Thema behandelt wird, Investitionen ausbleiben und digitale Wertschöpfung strategisch nicht beherrscht wird.

Wer 2035 nicht nur planen, sondern produzieren will, braucht heute ein neues Verständnis von Industrie: vernetzt, intelligent, souverän.

Die industrielle Produktion erlebt einen epochalen Wandel. Was einst an physischen Standorten in planbaren Abläufen geschah, wird heute von Daten, Plattformen und Algorithmen gesteuert. Bis 2035 wird sich diese Entwicklung zuspitzen: Wertschöpfung wird mobil, kontextgesteuert und zunehmend unsichtbar – zumindest für klassische Steuer- und Regulierungssysteme.

Der Motor dieser Transformation ist Industrial AI (IAI). Sie steuert, vernetzt, lernt, verhandelt und entscheidet – über Produktionsprozesse, Lieferketten, Energieeinsatz und sogar Innovationszyklen. Doch was bedeutet das für Unternehmen, den Standort Deutschland – und für die Politik?

1. Wertschöpfung wird mobil – Daten ersetzen Orte

Mit Industrial AI wird Wertschöpfung vom Ort zur Funktion. Produktion, Entwicklung und Service verschieben sich in ein dynamisches Netzwerk, in dem Entscheidungen von Algorithmen getroffen werden, die Echtzeitdaten auswerten:

• Energiepreise, CO₂-Budgets, Lieferzeiten, Marktvolatilität
• Plattformverfügbarkeit, Kapazitäten, regulatorische Hürden

Wert entsteht künftig nicht mehr ausschließlich dort, wo physisch produziert wird. Ein wachsender Anteil entsteht durch Datenverarbeitung, Software, Modelle und digitale Steuerung. Das erweitert die klassische Standortlogik erheblich.

Beispiel: Eine Baugruppe für ein Nutzfahrzeug wird in Portugal gefertigt, in Tschechien mit Sensorik ausgestattet und in Bayern durch eine KI final konfiguriert – ausgeliefert wird sie von einem Avatarsystem, das Fertigung und Logistik synchronisiert.

Wer versteuert was, wo?

 

2. Besteuerung und Regulierung geraten unter Druck

Die Digitalisierung erschwert die klassische Zuordnung von Wertschöpfung zu einem einzelnen Ort. Daten, Plattformen, Software und physische Produktion greifen in internationalen Netzwerken ineinander – während Steuer- und Regulierungslogiken häufig weiterhin an Unternehmen, Betriebsstätten und Territorien anknüpfen.

Für Unternehmen entsteht daraus eine doppelte Aufgabe: Sie müssen Wertbeiträge und Entscheidungswege nachvollziehbar machen und zugleich klären, welche rechtlichen, steuerlichen und regulatorischen Anforderungen entlang grenzüberschreitender Wertschöpfungsnetzwerke greifen.

3. Industrial AI schafft neue Transparenz

Ein Teil der Lösung kann im System selbst liegen: Industrial AI kann dokumentieren, wo und wie Entscheidungen getroffen werden. Richtig aufgebaut, lassen sich Wertströme in digitalen Lieferketten nachvollziehen, Energie- und CO₂-Daten prozessnäher zuordnen und die Herkunft automatisierter Entscheidungen transparenter machen.

Damit wird Industrial AI nicht nur zum Produktions- und Effizienzwerkzeug, sondern auch zu einem möglichen Baustein für Governance, Nachweisfähigkeit und Verantwortungszuordnung.

4. Regulierung und industrielle Umsetzung

Mit dem EU AI Act existiert inzwischen ein verbindlicher europäischer Rechtsrahmen für den Einsatz von KI. Für industrielle Wertschöpfungsnetzwerke bleiben darüber hinaus Fragen der Zurechnung, Datenverantwortung, Besteuerung und grenzüberschreitenden Governance strategisch relevant.

Für Unternehmen bedeutet das: Compliance allein reicht nicht. Gefragt sind nachvollziehbare Entscheidungs-, Daten- und Verantwortungsstrukturen, die technische, ökonomische und organisatorische Perspektiven miteinander verbinden.

5. Was Unternehmen jetzt tun müssen

Unternehmen können nicht warten, bis sämtliche politischen, steuerlichen und regulatorischen Fragen abschließend geklärt sind. Wer 2035 wettbewerbsfähig produzieren will, muss Industrial AI heute als Teil der industriellen Wertschöpfungsarchitektur verstehen.

• Industrial AI strategisch verankern: nicht als isoliertes IT-Projekt, sondern als Bestandteil von Produktion, Investition und Unternehmenssteuerung.
• Entscheidungen nachvollziehbar machen: Datenquellen, Modelle, Verantwortlichkeiten und Eingriffe müssen dokumentierbar bleiben.
• Wertströme sichtbar machen: Unternehmen sollten erkennen können, wo Wert entsteht, welche Systeme ihn beeinflussen und welche Abhängigkeiten daraus entstehen.
• Investitionen priorisieren: Entscheidend ist nicht die Zahl der Pilotprojekte, sondern ob Daten, Systeme und Verantwortlichkeiten im operativen Kern zusammenwirken.

INFPRO ordnet diese Fragen im Wertschöpfungsmanagement, unter KI & Technologie und im Themenfeld Produktion & Standort ein.

Management-Check: vier Fragen für heute

1. Wissen wir, welche Produktions- und Entscheidungsprozesse bereits von KI-Systemen beeinflusst werden?
2. Können wir nachvollziehen, auf welchen Daten und Modellen kritische Entscheidungen beruhen?
3. Welche Abhängigkeiten bestehen bei Cloud, Plattformen, Modellen, Energie und Rechenkapazität?
4. Ist Industrial AI in Investitionsentscheidungen, Governance und Standortstrategie bereits systematisch berücksichtigt?

Wer diese vier Fragen nicht belastbar beantworten kann, hat weniger ein Technologieproblem als ein Steuerungsproblem.

6. Wertschöpfung neu denken

Wenn wir 2035 noch im klassischen Sinne von „Wertschöpfung“ sprechen, greifen wir zu kurz. Der Begriff suggeriert Stabilität, Zuordnung, Linearität – doch genau das geht zunehmend verloren. Wert entsteht:

• in Echtzeit,
• an verschiedenen Orten gleichzeitig,
• durch lernende Systeme,
• oft jenseits physisch greifbarer Abläufe.

Mit der zunehmenden Digitalisierung lösen sich Wertschöpfungsbeiträge stärker von einzelnen Standorten und klassischen Prozessgrenzen. Industrial AI beschleunigt diese Entwicklung: Sie kann Aufträge priorisieren, Energie- und Materialverfügbarkeit berücksichtigen, Abläufe in Echtzeit optimieren und operative Entscheidungen teilweise automatisieren.

Doch genau hier beginnt die strategische Herausforderung: Die klassische Vorstellung von Standort = Wert = Besteuerung greift nicht mehr. Unternehmen generieren Mehrwert über KI-Systeme, die in anderen Ländern trainiert, auf internationalen Clouds betrieben und durch globale Datenflüsse gespeist werden.

Was das für den Produktionsstandort bedeutet

• Physische Produktion bleibt zentral, reicht als alleiniger Werttreiber aber immer weniger aus.
• Datenkompetenz, Steuerungswissen und digitale Infrastruktur werden zu Standortfaktoren.
• Investitionen in Industrial AI sind deshalb zugleich Investitionen in industrielle Handlungsfähigkeit.

Wer diese Entwicklung unterschätzt, riskiert nicht zwingend den unmittelbaren Verlust von Produktion, wohl aber den schleichenden Verlust von Steuerungswissen, Innovationsanteilen und technologischer Souveränität.

Industrial AI als industrielle Infrastruktur

Industrial AI ist mehr als Automatisierung. Strategisch verstanden bildet sie eine Architektur, in der Produktion, Daten, Verantwortung und Wertschöpfung miteinander verbunden werden. Der entscheidende Schritt besteht darin, Effizienzgewinne mit Transparenz, Steuerbarkeit und eigener Kompetenz zu verbinden.

Weitere Einordnungen dazu finden sich im INFPRO-Hub Impulspapiere Wertschöpfung sowie in der Standortbestimmung Deutschland 2026.

Das verpasste Jahrzehnt: ein Risikoszenario

Rückblick aus dem Jahr 2035: Deutschland hat das Potenzial von Industrial AI erkannt – aber zu spät, zu zögerlich und zu fragmentiert. Schon Mitte der 2020er-Jahre zeigten Branchenbefragungen typische Hemmnisse: fehlendes Know-how, unsichere Investitionsentscheidungen, begrenzte Datenreife und eine abwartende Haltung gegenüber neuen KI-Anwendungen.

Das Risiko liegt deshalb weniger in einem abrupten Verlust der Industrie als in einem schleichenden Verlust ihrer strategischen Kontrolle: Produktion bleibt bestehen, während Datenhoheit, Steuerungswissen und wesentliche digitale Wertanteile an anderer Stelle entstehen.

1. Wertschöpfung findet statt – aber Wertanteile verlagern sich

Im Risikoszenario bleiben Produktionskapazitäten vorhanden, während digitale Steuerung, Plattformfunktionen und Datenmodelle zunehmend außerhalb Deutschlands entwickelt oder betrieben werden. Wertschöpfung wird dadurch räumlich und organisatorisch stärker geteilt.

2. Die Industrie ist noch da – aber digitaler Mehrwert wandert

Physische Fertigung allein garantiert nicht, dass die höherwertigen digitalen Wertanteile am Standort verbleiben. Abhängigkeiten können dort entstehen, wo zentrale Modelle, Plattformen oder Dateninfrastrukturen extern kontrolliert werden.

3. Management ohne eigene Daten- und KI-Kompetenz

Wenn Kernkompetenzen ausgelagert sind, verliert das Management Transparenz und Gestaltungsspielraum. Externe Systeme können Entscheidungen vorbereiten; Verantwortung, Urteilskraft und Steuerungswissen müssen jedoch im Unternehmen verankert bleiben.

4. Standortpolitik ohne digitale Industriearchitektur

Im Risikoszenario bleiben Fördermaßnahmen punktuell, während eine zusammenhängende Strategie für Daten, Energie, Rechenkapazität, Qualifikation und industrielle KI fehlt. Digitale Souveränität wird damit zu einer zentralen Standortfrage.

Fazit für den Produktionsstandort

Wertschöpfung wird 2035 nicht verschwunden sein. Sie wird jedoch stärker verteilt, datengetrieben und durch digitale Steuerung geprägt sein. Unternehmen und Standorte, die diese Steuerungskompetenz nicht selbst aufbauen, riskieren, zwar weiter zu produzieren, aber einen wachsenden Teil von Datenhoheit, Entscheidungswissen und strategischem Mehrwert abzugeben.

Kernaussage: Industrial AI sollte nicht als kurzfristiger Technologiebaustein betrachtet werden, sondern als Bestandteil einer langfristigen industriellen Wertschöpfungs- und Standortstrategie.

Vertiefende Analysen, Szenarien und Impulspapiere bündelt INFPRO im aktuellen Hub Impulspapiere Wertschöpfung.

Fragen zur Wertschöpfung 2035

Was verändert Industrial AI an der Wertschöpfung?

Industrial AI verbindet Produktionsdaten, Modelle und operative Entscheidungen enger miteinander. Dadurch entstehen Wertbeiträge zunehmend nicht nur an Maschinen und Standorten, sondern auch in Daten-, Software- und Steuerungssystemen.

Warum ist das für den Produktionsstandort Deutschland wichtig?

Ein Produktionsstandort bleibt dann strategisch stark, wenn neben der physischen Fertigung auch Datenkompetenz, Steuerungswissen, technologische Infrastruktur und Entscheidungshoheit am Standort vorhanden sind.

Was sollten Unternehmen heute konkret tun?

Unternehmen sollten Industrial AI in ihre Produktions- und Investitionsstrategie integrieren, Daten- und Entscheidungswege nachvollziehbar gestalten und kritische Abhängigkeiten bei Modellen, Plattformen und Infrastruktur systematisch prüfen.