Liebe Mitglieder:innen
Wir freuen uns, Ihnen ein Format vorstellen zu können, das den Anspruch von infpro in ein neues Medium überführt: das infpro Audio-Briefing. Es ist unser nächster Schritt, komplexe Entwicklungen nicht nur erklärbar, sondern erlebbar zu machen – verdichtet, klar strukturiert und jederzeit abrufbar.
Mit dem neuen Audio-Briefing möchten wir Ihnen eine Perspektive eröffnen, die dort beginnt, wo klassische Formate an ihre Grenzen stoßen. Denn manche Themen entfalten ihre Wirkung erst im gesprochenen Wort: wenn Zusammenhänge hörbar werden, Argumente einen Rhythmus bekommen und Analysen eine eigene Atmosphäre. Unser Ziel ist es, die Tiefe unserer redaktionellen Arbeit in ein Format zu übersetzen, das Sie begleitet – auf dem Weg zur Arbeit, zwischen zwei Terminen oder im Moment des Nachdenkens.
Das Audio-Briefing verbindet Wissen, Einordnung und strategischen Kontext. Es ist kein Nachrichtenformat, sondern ein akustisches Denkangebot: Hintergründe, Positionen, neue Forschungsimpulse und praktische Konsequenzen – präzise ausgewählt und so arrangiert, dass Sie das Wesentliche schneller erfassen können.
Mit NotebookLM setzen wir erstmals ein Werkzeug ein, das die Kraft künstlicher Intelligenz nutzt, ohne den redaktionellen Anspruch zu verlieren. Wir kuratieren die Inhalte, definieren die Struktur und bereiten sie so auf, dass Erkenntnis entsteht. Die KI sorgt für Klarheit, nicht für Meinung. Unser erstes Audio-Briefing eröffnet das neue Heft mit einem Thema, das den Kern industrieller Transformation berührt: Lean Intelligence. Es beschreibt die Begegnung zweier Welten, die lange getrennt gedacht wurden – effizienzgetriebene Produktionssysteme und lernfähige, datenbasierte Entscheidungsmodelle.
Wo früher Taktzeiten das Maß der Dinge waren, entstehen heute adaptive Systeme. Was einst Tabellen und Kanban-Logiken strukturierten, übernehmen heute neuronale Modelle, die Varianten simulieren, Muster erkennen und Engpässe voraussehen. Lean bleibt das Fundament – aber Generative AI wird zum Verstärker.
Unser Audio-Briefing zeigt, was das für Unternehmen bedeutet: wie Führung sich verändert, welche Rolle Datenarchitektur spielt, warum Kultur zur Produktivkraft wird und weshalb der Mittelstand weniger neue Tools braucht als neue Kontextfähigkeit.
Wir wünschen Ihnen eine inspirierende Hör-Erfahrung
Klaus Weßing, Vorstand infpro
.
KI Rechnet, Lean Versteht
Die Audioanalyse erörtert die kritische Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in das Lean Management und betonen, dass der Erfolg dieser Transformation weniger von der Technologie, sondern von der operativen Disziplin und der Unternehmenskultur abhängt. KI wird dabei nicht als Ersatz für Lean-Prinzipien, sondern als deren methodische Erweiterung und Beschleuniger („Lean Augmentation“) betrachtet, insbesondere in Bereichen wie Instandhaltung und Qualitätsmanagement. Die zentrale Herausforderung liegt darin, die Transparenz und Nachvollziehbarkeit (Explainable AI) der probabilistischen KI-Systeme mit dem Lean-Grundsatz der Ursache-Wirkungs-Logik zu vereinen, um das Risiko einer beschleunigten Fehlsteuerung zu vermeiden. Erfolgreiche Industrieunternehmen wie BMW, Bosch und Siemens zeigen durch die Kopplung von Lean-Weiterbildung mit Datenkompetenz-Programmen, wie der Mensch vom Problemlöser zum Kurator der maschinellen Lernlogik wird und der Fortschritt durch die Strukturierung von Prozessen ermöglicht wird. Letztlich schaffen stabile Lean-Prozesse den notwendigen Kontext, den KI für messbare Produktivitätsgewinne benötigt, wobei der Fokus von der kurzfristigen Kostensenkung hin zur langfristigen Anpassungs- und Lernrendite verschoben wird.
KI und Compute, die neuen Machtfaktoren
Die Audioanalyse beschreibt Künstliche Intelligenz (KI) und Rechenkapazität („Compute“) als die entscheidende geopolitische und ökonomische Währung des kommenden Jahrzehnts. Es werden vier unterschiedliche Modelle im globalen Wettbewerb gegenübergestellt: Die USA führen durch massive private Investitionen und Infrastrukturausbau; China skaliert durch staatliche Koordination, Fokus auf schnelle Anwendungsadoption und die Nutzung alternativer Chip-Architekturen. Im Gegensatz dazu droht Europa, trotz regulatorischer Vorreiterschaft (AI Act), den Anschluss zu verlieren, weil es am notwendigen Ausbau der Compute-Infrastruktur, wie etwa Rechenzentren, mangelt. Für Deutschland wird insbesondere der Mangel an einer kohärenten Talentstrategie und zu hohe Strompreise als größte Hürden identifiziert, da die Ausbildungssysteme – von Schulen über Berufsschulen bis zur Weiterbildung – den Anforderungen der KI-Ökonomie strukturell hinterherhinken. Die Autoren betonen, dass fehlende Investitionen in Compute und Humankapital (geschätzt auf 100 bis 150 Milliarden Euro über zehn Jahre für Deutschland) zu einem langfristigen Verlust an industrieller Wettbewerbsfähigkeit und technologischer Abhängigkeit führen werden.