Welche Bedeutung hat KI im Lean-Kontext oder wird es in der Zukunft bekommen?
Um sich mit dieser Fragestellung zu beschäftigen, ist ein notwendiger Ausgangspunkt die Differenzierung der verschiedenen Ausprägungen.
Grundlegend lassen sich KI-Systeme 2025 in ein paar große Formen bzw. Paradigmen einteilen:
- klassische symbolische KI
- datengetriebene/statistische KI (inklusive Machine Learning und Deep Learning)
- generative KI (z.B. große Sprachmodelle wie ChatGPT & Co.)
- agentische bzw. autonome KI-Agenten. [1][2][3]
In der Debatten-Session auf dem LATC2026 wollen wir mit den Teilnehmer:innen anhand von verschiedenen Thesen und Antithesen über die Bedeutung der verschiedenen KI-Formen für das Lean Management diskutieren.
Dabei wollen wir sowohl das Lean Management betrachten, wie wir es heute kennen, aber auch wie es sich unter KI-Einflüssen evtl. in der Zukunft verändern wird. Wir werden auch die Rolle des Menschen als Beteiligte und Betroffene von KI-unterstütztem Lean-Management berücksichtigen und gemeinsam reflektieren, wie sich diese Rolle(n) verändern und evtl. neue Kompetenzen notwendig werden, Schwerpunkte und Ausprägungen im Umgang mit Lean-Konzepten verändern und neue Wechselwirkungen zwischen Mensch und Technik entstehen.
Zur Einstimmung auf das Debattenformat folgt hier eine kurze Übersicht über bisher bekannte und relevante KI-Formen und ein Blick in die Zukunft.
Klassische und statistische KI
Symbolische KI arbeitet mit expliziten Regeln, Logik und Wissensrepräsentation, etwa in Expertensystemen oder regelbasierten Entscheidungsbäumen. [1] Statistische bzw. datengetriebene KI nutzt Wahrscheinlichkeitsmodelle und Lernverfahren, um Muster aus Daten zu extrahieren und Vorhersagen zu treffen. [1]
Machine Learning und Deep Learning
Machine-Learning-Methoden (z.B. Entscheidungsbäume, Random Forests, Gradient Boosting) bilden heute die Grundlage vieler Vorhersage- und Klassifikationssysteme in Unternehmen und Industrie. [4][5] Deep Learning verwendet tiefe neuronale Netze und dominiert Bereiche wie Bilderkennung, Sprachverarbeitung, prädiktive Analytik oder Robotik. [4]
Generative KI und Foundation Models
Generative KI erzeugt neue Inhalte wie Texte, Bilder, Code oder Audio und ist 2025 die am weitesten verbreitete KI-Technologie in Unternehmen. [6] Grundlage sind meist große Foundation Models, die auf sehr breiten Datensätzen trainiert werden und anschließend per Prompting oder Fine-Tuning für viele spezialisierte Aufgaben genutzt werden. [2][6]
Agentische und autonome KI
Agentische KI beschreibt Systeme, die Ziele verfolgen, Pläne erstellen und Aufgaben mehr oder weniger autonom ausführen, oft in Form von KI-Agenten, die mit Daten, Tools und anderen Systemen interagieren. [7][2][3] 2025 gelten KI-Agenten als einer der wichtigsten Trends, etwa für automatisierte Workflows, Vertrieb, Service oder komplexe Geschäftsprozesse. [8][9]
Nächste Zukunft: Entwicklungen der Formen
In den nächsten Jahren ist mit leistungsfähigeren Modellen, stärkerer Kombination von generativer und agentischer KI sowie tiefer Integration in Alltag, Arbeit, IoT und Robotik zu rechnen. [8][4][9] Parallel gewinnen Themen wie Green AI und regulierte, vertrauenswürdige KI an Bedeutung, wodurch sich „Formen“ von KI auch durch Aspekte wie Energieeffizienz, Governance und Domänenspezialisierung unterscheiden werden. [8][4][9]
Quellen [1] Künstliche Intelligenz: Definition, Tools & Anwendungen 2025 https://silimedienundeventbox.de/kuenstliche-intelligenz/ [2] KI in a Nutshell: Das wohlsortierte Basisvokabular https://heinoldandfriends.de/2025/07/23/ki-in-a-nutshell-das-wohlsortierte-basisvokabular/ [3] Agentische vs. generative KI: Was ist der Unterschied? - Bright Data https://brightdata.de/blog/ai/agentic-vs-generative-ai [4] Die Zukunft der KI: Trends, die die nächsten 10 Jahre prägen - IBM https://www.ibm.com/de-de/think/insights/artificial-intelligence-future [5] Die wichtigsten Zahlen, Daten und Fakten zu Künstlicher Intelligenz https://growth-grid.ai/blog/ki-statistiken-2025-die-wichtigsten-zahlen-daten-und-fakten-zu-kunstlicher-intelligenz/ [6] KI-Statistik: Fakten und Trends im Jahr 2025 - Hostinger https://www.hostinger.com/de/tutorials/ki-statistik [7] KI-Agenten erstellen und richtig einsetzen - digitale Arbeitskollegen https://www.escriba.de/ki-agenten-fuer-hr-der-zukunft [8] Die 7 wichtigsten KI-Trends 2025 - OMR https://omr.com/de/reviews/contenthub/ki-trends-2025 [9] Sechs KI-Trends, von denen wir 2025 noch mehr sehen werden https://news.microsoft.com/de-ch/2024/12/06/sechs-ki-trends-von-denen-wir-2025-noch-mehr-sehen-werden/ [10] [PDF] Künstliche Intelligenz als Wettbewerbsfaktor für die deutsche ... https://www.iwkoeln.de/fileadmin/user_upload/Studien/Report/PDF/2025/IW-Report_2025-KI-als-Wettbewerbsfaktor.pdf
