An genau diesen Punkten kann KI unmittelbar ansetzen. Intelligente Wissensmanagementsysteme ermöglichen es, das Know-how erfahrener Ingenieure systematisch zu erfassen und für nachfolgende Generationen zugänglich zu machen. Automatisierte Dokumentenprüfungen reduzieren den Aufwand bei regulatorischen Themen erheblich. KI-gestützte Recherchen beschleunigen Entwicklungsphasen, ohne dass sensible Daten das Unternehmen verlassen müssen. Darüber hinaus kann KI in der Softwareentwicklung unterstützen – etwa beim Code-Review oder bei Abnahmetests – und so die Qualitätssicherung effizienter gestalten.
„Früher brauchten wir Tage, um regulatorische Dokumente zu prüfen. Mit einer KI-basierten Lösung gelingt das in Stunden“, sagt Blankenburg. „Diese Geschwindigkeit macht uns handlungsfähiger – und unsere Kunden profitieren unmittelbar davon.“
Wissensmanagement – drei Wege, eine Entscheidung
Sieb & Meyer hat sich intensiv mit dem Aufbau eines KI-basierten Wissensmanagements beschäftigt und in diesem Zusammenhang drei mögliche Ansätze überprüft: Warum Unternehmen mit Connected Engineering schneller, sicherer und wettbewerbsfähiger werden ‣ weiterlesen
Von Insellösungen zum vernetzten Engineering-Ökosystem
- Integration in bestehende Systeme wie Microsoft 365 – wirtschaftlich und schnell umsetzbar, aber fehlende Datenhoheit. Gerade für erste Pilotprojekte eignet sich dieser Weg, da er mit geringen Investitionen schnelle Ergebnisse ermöglicht.
- Cloud-basierte Wissensplattformen: Nutzung von Diensten wie Google Cloud AI – verfügbar und skalierbar, aber keine Datenhoheit und Abhängigkeit von US-Firmen. Besonders interessant ist hier die Möglichkeit, flexibel Rechenleistung und neue KI-Funktionen nach Bedarf hinzuzubuchen.
- Inhouse-Lösungen: Entwicklung maßgeschneiderter KI-Wissensplattformen beispielsweise mittels Retrieval Augmented Generation (RAG) oder eigenen „nachtrainierten“ KI-Modellen – aufwendig in der Erstellung und Pflege, aber maximale Kontrolle. Dadurch lassen sich sensible Entwicklungs- und Fertigungsdaten vollständig im eigenen Unternehmen schützen und langfristig strategische Unabhängigkeit sichern.
Bei Sieb & Meyer fiel die Wahl auf eine maßgeschneiderte Inhouse-Lösung, unterstützt durch eine Industrie-Promotion mit der Leuphana Universität, Lüneburg. Auf diese Weise entsteht aktuell ein System, das unternehmensspezifisches Fachwissen verfügbar macht, ohne dabei die Datenhoheit zu verlieren.
Sicherheit vor Geschwindigkeit
Auch in der Softwareentwicklung setzt Sieb & Meyer auf KI – allerdings bewusst vorsichtig. Während viele Unternehmen cloudbasierte Tools wie Microsoft Copilot nutzen, sieht Sieb & Meyer darin ein Risiko bezüglich Know-how-Abfluss. Deshalb setzt das Unternehmen ausschließlich auf interne Modelle in der Entwicklung. „Unsere Daten sind unser Kapital“, betont Blankenburg. „Deshalb akzeptieren wir keine Grauzonen. Wir nutzen KI nur dort, wo wir die volle Kontrolle behalten.“
Für die allgemeine Recherche stehen Mitarbeitenden aber auch externe Modelle wie ChatGPT und Claude zur Verfügung – allerdings nur für nicht sensible Anfragen. Für alles, was mit Entwicklungsdaten oder personenbezogenen Informationen zu tun hat, existieren interne Modelle. Diese ermöglichen tiefgehende Fragen zu Produkten, Projekten und Dokumentationen, ohne dass dafür vertrauliche Daten das Unternehmen verlassen müssen.
In fünf Jahren soll KI bei Sieb & Meyer nicht nur punktuell, sondern in allen Bereichen des Unternehmens wirken – von Verwaltung über Produktion bis hin zur Produktentwicklung. Das Ziel: ein vollständig vernetztes Unternehmen, in dem Wissen nahtlos fließt und Entscheidungen schneller, fundierter und transparenter getroffen werden können. Dabei ist KI kein Ersatz für Expertise. Sie ist das Werkzeug, das Unternehmen hilft, Wissen verfügbar zu machen, Komplexität zu beherrschen und schneller auf Kundenwünsche zu reagieren.
