Rundtischgespräch: Die ultimative Überlegung zur Evolution: Bei der Einführung von KI, sollten wir zuerst die Prozesse ändern oder zuerst die Mentalität umstellen? | 2026 AI Partner · AI + Industrie-Konferenz in Beijing Yizhuang

Wenn ein Unternehmen künstliche Intelligenz (KI) einführt, sollte es zuerst den Prozess ändern oder die Einstellung der Mitarbeiter verändern? Es gibt keine Standardantwort, nur praktische Erfahrungen. Die Perspektiven von Wissenschaftlern, Industriebetreibern und Industrie-Enabler kollidieren und ergeben ein Konsens: Man sollte nicht darauf hoffen, die Einstellung aller Mitarbeiter zu vereinheitlichen, bevor man beginnt, und auch nicht versuchen, alles auf einmal zu erreichen. Stattdessen sollten kleine Prozesse eingesetzt werden, um Ergebnisse zu erzielen, und diese Ergebnisse sollten genutzt werden, um Konsens zu gewinnen. Dies ist der sicherste Weg für die KI-Transformation.

Das Roundtable-Dialog hat die realen Probleme bei der Implementierung von KI, wie die "heiße Oberschicht und kalte Unterschicht", den übermäßigen Anspruch auf volle Automatisierung und die unzureichende Datenverwaltung, direkt angesprochen und einen Rat gegeben: Finden Sie den richtigen Anwendungsfall und beginnen Sie einfach. Nutzen Sie 1 % des Erfolgs, um 100 % des Wandels zu fördern.

Im Folgenden finden Sie den Inhalt der Roundtable-Redner, nachbearbeitet und editiert von 36Kr:

He Sichong | Projektleiter des NEXTA Innovation Lab der Ant Group (Moderator)

Mei Danqing | Doktor der Finanzwirtschaft von der Columbia University, Assistentprofessor für Finanzwirtschaft an der Cheung Kong Graduate School of Business

He Yibo | Vizepräsidentin der Ningbo Jinshan Shuanglu Battery Co., Ltd.

Li Xinchun | Senior-Forscher am Zentralen Forschungsinstitut der Hollysys Technology Group Co., Ltd.

He Sichong: Liebe Freunde, guten Morgen! Ich freue mich, auf der Bühne von AI Partner zu sein. Ich bin He Sichong, der Moderator dieses Roundtables. Ich begrüße im Namen des Veranstalters die Gäste auf der Bühne. Als das abschließende Roundtable des Vormittags möchten wir nur über eine Frage diskutieren und ein Problem lösen: Was ist der erste Schritt, wenn ein Unternehmen KI einführen will? Ich stelle die Diskussionsgrundsätze des Roundtables auf: Wir sprechen nicht über Konzepte, sondern über praktische Erfahrungen. Teilen Sie einfach Ihre eigenen KI-Projekte mit uns, was zuerst und was danach getan werden sollte, welche Fallstricke Sie möglicherweise begegnet sind und welche Ergebnisse Sie erzielt haben.

Lassen Sie mich zuerst die drei Gäste auf der Bühne vorstellen: Herr Mei Danqing, Assistentprofessor für Finanzwirtschaft an der Cheung Kong Graduate School of Business und Doktor der Finanzwirtschaft von der Columbia University.

Mei Danqing: Ich freue mich, mit Ihnen zu kommunizieren. Vielen Dank.

He Sichong: Frau He Yibo, Vizepräsidentin der Shuanglu Battery.

He Yibo: Hallo, ich bin He Yibo. Ich freue mich sehr, hier mit Ihnen zusammen zu sein. Ich hoffe, dass wir in Zukunft mehr Möglichkeiten für die Zusammenarbeit haben werden. Vielen Dank.

He Sichong: Herr Dr. Li Xinchun, Senior-Forscher am Zentralen Forschungsinstitut der Hollysys Technology Group Co., Ltd.

Li Xinchun: Hallo, ich freue mich, hier meine Erfahrungen mit KI in der Prozessindustrie zu teilen.

He Sichong: Herzlich willkommen noch einmal, meine Damen und Herren. Lassen Sie uns direkt loslegen. Bitten Sie die drei Gäste, ihre Positionen schnell zu erklären. Aus ihrer jeweiligen Unternehmens- oder Forschungs-Perspektive: Soll ein Unternehmen, das sich in die KI-Transformation begibt, zuerst den Prozess ändern oder die Einstellung verändern? Herr Professor Mei, bitte.

Mei Danqing: Das Gehirn und der Prozess müssen synchron geändert werden. Wenn man aber eine Entscheidung treffen muss, empfehle ich, die Einstellung der obersten Leitung zu ändern. Denn wenn die Einstellung der obersten Leitung nicht geändert wird, ist die Prozessänderung nur eine kleine Verbesserung in der alten Welt. Im Jahr 2026 müssen wir von der "Einführung von KI" zur "KI-nativen" Lösung wechseln. Einfach ausgedrückt, sollte man nicht KI auf den bestehenden Prozess aufsetzen, sondern stattdessen "KI +" implementieren und eine KI-nativer Architektur aufbauen. Dies erfordert, dass Unternehmen, insbesondere die Entscheidungsfindungsebene und die oberste Leitung, zuerst ihr Gehirn und ihre Einstellung ändern müssen. Der Prozess muss ebenfalls folgen und die Einstellung durch kleine Prozesse validieren. Dies ist meine Grundhaltung.

He Sichong: Der Kern der KI liegt nicht in der Prozessoptimierung, sondern in der Verbesserung der Intelligenz auf der Ebene der Entscheidung und der Einstellung, insbesondere in der Verbesserung der Einstellung der obersten Leitung. Frau He, wie hat die Shuanglu Battery die KI adoptiert? Was haben Sie damals getan und was wollten Sie lösen?

He Yibo: Ihre Frage ist sehr interessant. Diese Frage ähnelt der Frage, ob man zuerst die Gabel oder den Mund öffnen soll, wenn man isst. Für ein Unternehmen ist es eine Frage des Anpassens an die aktuelle Situation. Viele Leute kennen die Shuanglu Battery nicht gut. Unser Unternehmen wurde 1954 gegründet, einige Jahre nach der Gründung der Volksrepublik China. Dieses Jahr feiern wir unser 72. Jubiläum. Unser Unternehmen hat die chinesische industrielle Revolution miterlebt, von einer anfänglich schwachen Basis bis hin zu einer kontinuierlichen Aufholjagd und der Vorherrschaft in einigen Technologien. Meine größte Erkenntnis ist, dass ein Unternehmen nicht isoliert ist, sondern mit den nationalen Politiken und der Zeit in Einklang stehen muss. Wir haben den Weg von einer kleinen Werkstatt bis hin zur Automatisierung, zur Intelligenz und schließlich zur KI-Ära zurückgelegt. Unser Unternehmen hat denselben Weg beschritten. Ursprünglich war es eine kleine Werkstatt mit sieben Mitarbeitern. Später haben wir ausländische Produktionslinien eingeführt. Nach der technologischen Sanktion haben wir unsere eigene automatisierte Produktionslinie entwickelt. Jetzt setzen wir uns aktiv mit KI auseinander. Die in den letzten Jahren gesammelten Daten und die optimierte Prozesse bilden eine gute Grundlage für die Adoption und Anwendung von KI. Es ist eine natürliche Entwicklung.

He Sichong: Was war der Auslöser? Haben Sie gedacht, es ist an der Zeit, KI einzuführen?

He Yibo: Wenn man von der Einstellung spricht, glaube ich, dass die Geschäftsführer der meisten Unternehmen bereits eine entsprechende Einstellung haben. Wir können beobachten, dass die chinesischen Unternehmen in den letzten Jahren dank der Iteration und Anwendung neuer Technologien eine schnelle Produktivitätssteigerung erzielt haben. Wir müssen uns daher mit der KI-Technologie auseinandersetzen. Letztendlich geht es darum, die Effizienz, die Qualität und die Kosten des Unternehmens zu verbessern.

He Sichong: Herr Dr. Li, Sie haben so viele industrielle Kunden an der Frontlinie betreut. Was würden Sie einem Unternehmen empfehlen, zuerst zu tun?

Li Xinchun: Hollysys hat sich seit über 30 Jahren auf das Gebiet der industriellen Automatisierung spezialisiert und Tausende von industriellen Kunden betreut. Wir haben eine Vielzahl von industriellen KI-Anwendungen entwickelt. Aus der Perspektive der industriellen KI-Enabler empfehlen wir, zunächst mit dem Prozess zu beginnen und die Einstellung durch den Prozess zu beeinflussen. Die Industrie hat ihre Besonderheiten. Es gibt viele Branchen in der Industrie, und die Anwendungsfälle sind sehr unterschiedlich und hochgradig fragmentiert. Die Anforderungen an die Sicherheit, die Stabilität und die Interpretierbarkeit des Modells sind sehr hoch. Unter diesen Umständen ist es für viele allgemeine KI-Technologien schwierig, direkt in industriellen Anwendungsfällen umzusetzen. Es gibt große Unterschiede zwischen der technologischen Route und der Wertschöpfung. Derzeit besteht sowohl in der Branche als auch in der akademischen Welt noch kein einheitliches Verständnis über die Wertschöpfung, die Funktionsgrenzen und die zukünftige Entwicklungspfade der industriellen KI. Meine Meinung ist, dass es, da es derzeit schwierig ist, ein einheitliches Verständnis zu erreichen, möglich ist, zunächst mit dem Prozess zu beginnen und die Einstellung durch die tatsächlichen Ergebnisse der KI-Implementierung, die Daten und die reale Wertschöpfung zu verbessern und den Konsens zu fördern.

He Sichong: Aus dieser Frage haben sich die Positionen der drei Gäste herauskristallisiert. Herr Professor Mei argumentiert von der Perspektive der Entscheidung und der Einstellung aus, Frau He berichtet aus der konkreten Erfahrung der Shuanglu Battery und ihrer 72-jährigen Unternehmensgeschichte, und Herr Dr. Li spricht aus seiner Frontlinien-Erfahrung bei der Betreuung von Kunden. Die Antworten mögen unterschiedlich sein, aber es gibt einen gemeinsamen Faktor: Es hängt davon ab, in welchem Stadium Sie und Ihr Unternehmen sich befinden und welche Probleme Sie haben, um die richtige Wahl und Vorgehensweise zu treffen. Jetzt möchten wir gerne über konkrete Anwendungsfälle sprechen. Die Shuanglu Battery ist ein 72-jähriges traditionelles Herstellungsunternehmen. Die Einführung von KI in der Produktion war eine natürliche Entwicklung. Wie haben Sie den ersten KI-Anwendungsfall ausgewählt?

He Yibo: Unser Unternehmen hat eine "Lichtausschaltfabrik" errichtet. Um Ihnen eine Vorstellung zu geben: Früher enthielt das positive Elektrodenmaterial unserer Batterien Elektrolyt-Manganoxid und Graphit. Wer in einer Industriefirma war, weiß, dass die Mitarbeiter aus der Rohstoffabteilung komplett schwarz waren, bis auf die Zähne. Damals haben die Busfahrer die Mitarbeiter sogar abgewiesen, wenn sie in den Bus wollten. Es war wirklich schmutzig. Heute ist unsere Fabrik eine "Lichtausschaltfabrik", komplett automatisiert und intelligent. Der erste KI-Einsatz war die optische Qualitätskontrolle der Batterien. Die Produktionslinie und die Logistik waren ebenfalls komplett intelligent. Ein Bereich, der uns besonders Sorgen machte, war die Lagerung der Batterien. Wir müssen die Batterien 10 bis 15 Tage lang im Lager lagern und anschließend eine vollständige optische Inspektion durchführen. Die Batterien sind sehr klein, und wir müssen sicherstellen, dass es keine Flüssigkeitsleckagen, Kratzer, Mängel oder Metallfäden gibt. Soweit ich weiß, wird in unserer Branche seit Jahrzehnten die optische Inspektion von Hand durchgeführt. Aber die Batterien sind so klein, dass es sehr anstrengend ist, sie von Hand zu überprüfen. Ein Batterieblock enthält 600 oder mehr AA-Batterien oder 1000 oder mehr AAA-Batterien. Nach einem Tag Arbeit ist man total müde und die Augen tun weh. Im Jahr 2021 hatten wir die Gelegenheit, eine neue Fabrik zu errichten. Die traditionelle optische Inspektion war nicht in der Lage, alle Mängel zu erkennen. Wir haben uns mit den Technikern von Huawei Cloud getroffen und uns auf die KI-Algorithmen und die industriellen Kameras geeinigt. Mit den bereits vorhandenen Daten und den neuen Technologien konnten wir zumindest in der Theorie das Problem lösen. Die KI kann die fehleranfällige menschliche Inspektion ersetzen. Wir haben schnell einen Konsens erreicht.

Dieser Prozess war nicht einfach. Die Grundlage der KI sind die Daten. Die Fehlerrate unserer Batterien ist relativ niedrig, und wir dürfen keine fehlerhaften Batterien ausliefern. Die KI muss von Grund auf lernen, und dazu müssen wir eine große Anzahl von fehlerhaften Batterien sammeln, um die Daten zu sammeln. Viele Daten befanden sich ursprünglich nur im Kopf der Mitarbeiter. Es hat uns zwei bis drei Jahre gedauert, genügend Daten zu sammeln. Heute ist dieses Projekt erfolgreich abgeschlossen. Einerseits haben wir die Unterstützung der nationalen Ministerien für Industrie und Informationstechnologie erhalten, andererseits hat Huawei Cloud dieses Projekt als erfolgreiches Beispiel propagiert. Durch die Zusammenarbeit aller Beteiligten haben wir dieses Projekt erfolgreich abgeschlossen und einen Standard in unserer Branche gesetzt.

He Sichong: Herr Zhu hat einmal gesagt, dass das Kernproblem immer noch die Menschen sind. Ich möchte wissen, wie Sie die Mitarbeiter in den KI-Prozess involviert haben und wie Sie sie dazu gebracht haben, die KI zu akzeptieren?

He Yibo: Wenn man von den Menschen spricht, haben einige Lehrer auch von der Angst gesprochen, dass die KI die Menschen ersetzen und Arbeitsplätze eliminieren wird. In unserem Unternehmen führen wir für alle KI-Projekte eine öffentliche Anhörung durch. Das Ziel der Anhörung ist es, alle Gedanken, Bedenken und Vorschläge der Mitarbeiter auf den Tisch zu bringen. Wir diskutieren, was wir mit diesem Projekt erreichen können, wie viel es kostet und ob es sich lohnt. Nach der Einigung aller Mitarbeiter setzen wir das Projekt um.

Nach dem erfolgreichen Einsatz der KI in der optischen Qualitätskontrolle haben wir die betroffenen Mitarbeiter nicht entlassen, sondern sie in angenehmere Arbeitsplätze verschoben. Die Mitarbeiter haben festgestellt, dass die KI ihnen wirklich geholfen hat und die schwierigsten Arbeiten übernommen hat. Daher sind alle Mitarbeiter bereit, die KI zu akzeptieren.

He Sichong: Wir ersetzen die Menschen nicht durch die KI, sondern helfen ihnen, passendere Arbeitsplätze zu finden.

He Yibo: Wir haben auch andere Anwendungsfälle. Wir entwickeln derzeit ein großes Modell in der Forschung und Entwicklung. Früher mussten die alten Forscher und Techniker verschiedene Experimente durchführen. Mit der KI können wir nun Ideen und Ansätze erhalten, was die Arbeit viel effizienter macht. Wenn die Mitarbeiter die Vorteile der KI erkennen, sind sie bereit, das Projekt voranzutreiben.

He Sichong: Vielen Dank, Frau He. Nun möchte ich Herrn Dr. Li bitten, aus der Perspektive des Enablers zu berichten. Wenn ein neuer Kunde kommt und sagt, er möchte KI einsetzen, was ist Ihre Standardprozedur?

Li Xinchun: Wir haben viele Gespräche mit unseren Kunden über die KI-Anwendung geführt. Zunächst erfolgt die Wertorientierung. Wir analysieren die Geschäftsprozesse und identifizieren diejenigen Anwendungsfälle, die einen großen Einfluss auf das Geschäft haben, eine gute Datenbasis aufweisen und quantitativ analysiert und verglichen werden können. Diese Anwendungsfälle nennen wir "Wertanker". Zuerst müssen wir die Ziele festlegen. Im zweiten Schritt werden wir keine radikalen Änderungen an den bestehenden Geschäftsprozessen vornehmen. Wir beginnen mit dem kleinsten Minimal-Viable-Product (MVP)-Zyklus und testen die Machbarkeit der Technologie und den realen Nutzen in einem Pilotprojekt. Anschließend prüfen wir die Rückmeldung der Benutzer. Auf der Grundlage des MVP-Zyklus diskutieren wir, wie wir von 10 % der Anwendungsfälle auf 20 % oder 30 % erweitern können. Wir beweisen mit Daten und Ergebnissen. Wenn wir am Anfang sagen, dass der Prozess geändert werden muss, wird der Kunde zunächst nicht bereit sein, dies zu akzeptieren. Erst wenn wir die Daten und den Nutzen nachweisen können, können wir den Kunden dazu bringen, den Prozess neu zu gestalten, z. B. die Bedienungsanleitung und die Verwaltungsverfahren zu ändern. Erst dann werden die Mitarbeiter und die Leitung bereit sein, uns bei dieser Veränderung zu unterstützen und die Einstellung gegenüber KI zu verbessern.

He Sichong: Wie schnell müssen wir den Prozess vorantreiben? Viele Unternehmen sind sehr eilig und verlieren bald die Motivation, wenn sie keine messbaren Ergebnisse sehen. Wie schnell können wir Ergebnisse erzielen?

Li Xinchun: Hollysys hat im vergangenen Jahr 618 die XMagital Industrial Intelligence Platform veröffentlicht. Das Hauptziel dieser Plattform ist es, die schnelle Entwicklung und Implementierung von industriellen KI-Anwendungen zu unterstützen. Diese Plattform löst zwei Hauptprobleme. Einerseits wird das Problem der nativen Fusion von Daten aus der industriellen Produktion und der industriellen Verwaltung gelöst.