Ambient Intelligence im B2B Die IT zeigt Einfühlungsvermögen

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Die Idee hinter Ambient Intelligent Experiences ist schnell erklärt: Personalisierte Erfahrungen bei jeder Interaktion schaffen bessere Kundenbeziehungen. Was im B2C Umfeld seit Jahren als Standard gilt, erobert jetzt die Investitionsgüterindustrie.

Die Interaktion zwischen Mensch und Maschine erlebt gerade einen radikalen Wandel – durch Systeme, die ihren Nutzer vorausschauend begleiten, seine Absichten erkennen und ihn kontextbezogen unterstützen. Der Fachbegriff dahinter heißt Ambient Intelligence (kurz AmI, deutsch: Umgebungsintelligenz) und steht für eine zeitgemäße Kundeninteraktion. Der Begriff an sich ist nicht neu: Bereits vor über 20 Jahren hat sich die ISTAG (Information Society Technology Programme Advisory Group) der Europäischen Kommission für eine stärkere Verbindung zwischen realer und digitaler Welt eingesetzt. „Der Computer muss sich am Menschen orientieren, ihn bedienen und nicht umgekehrt“, gab der damalige Vorsitzende des Forschungsausschusses, Dr.-Ing. José Luis Encarnação, als Credo aus. Doch erst heute mit all den unterschiedlichen KI-Technologien – vom digitalen Zwilling über Agentic AI bis hin zu Physical AI – schließt sich die Lücke zwischen Anspruch und Realität.

Mit KI denkende Umgebungen schaffen

Was bedeutet das nun für die Investitionsgüterindustrie beziehungsweise ihre Kunden? Anstatt auf manuelle Eingriffe oder vordefinierte Abläufe angewiesen zu sein, registrieren moderne Systeme eigenständig, was im Moment benötigt wird – etwa auf Basis von Sensordaten, Maschinenzuständen oder dem Aufenthaltsort von Mitarbeitenden. Ein solches System kann beispielsweise erkennen, dass ein Techniker zur Wartung einer Maschine erscheint, und daraufhin automatisch relevante Anleitungen oder Sicherheitsinformationen bereitstellen. Gleichzeitig kann es die Beleuchtung anpassen oder die Kommunikation mit anderen Systemen in der Umgebung koordinieren. Auch die vorausschauende Lieferung von Werkzeugen und Materialien gehört dazu.

Das Web denkt mit

Wie digitale B2B Erlebnisse im KI-Zeitalter intelligenter werden

Doch während KI-Technologien auf dem Shopfloor inzwischen mehr und mehr Einzug halten, sind wirklich intelligente Kundenportale im B2B Umfeld analog zur Konsumgüterwelt eher selten zu finden. Gerade die Investitionsgüterindustrie lässt sich damit die Chance einer effizienteren und gleichzeitig wertschöpfenden Interaktion entgehen. Ein zentrales digitales Portal hilft dabei, isolierte Einzelprozesse – etwa zu Bestellungen, Serviceanfragen oder technischen Dokumentationen – unter einer Oberfläche zusammenzuführen. Dabei geht es nicht nur um die Bereitstellung eines weiteren digitalen Kanals, sondern um die konsolidierte Abbildung aller relevanten Kundeninteraktionen an einem Ort. Gerade die Akteure der Investitionsgüterindustrie benötigen einen schnellen Zugriff auf präzise Produktinformationen, technische Zeichnungen, Ersatzteillisten oder Dokumentationen – oft im Rahmen komplexer Planungs- oder Wartungsprozesse. Für sie ist nicht die reine Verfügbarkeit von Daten entscheidend, sondern deren Auffindbarkeit, Aktualität und technische Tiefe.

Interaktion mit B2B Kunden startet an zentraler Stelle

Ein gutes Beispiel hierfür ist der After-Sales-Service. Servicetechnikerinnen und Servicetechniker erhalten maschinenspezifische Wartungsanleitungen mit personalisierten Vorschlägen. Diese basieren auf dem Anlagentyp, den aktuellen Sensorwerten und der Nutzerrolle. Der Wechsel zwischen Webinterface und lokalem HMI (Human-Machine Interface) erfolgt ohne Medienbruch, inklusive Single Sign-On und Zugriff auf dieselbe Datenbasis. Bei komplexeren Problemen kann per AR-Brille ein Remote-Experte hinzugezogen werden, der live auf dieselben Informationen zugreift. Das Ergebnis sind kürzere Stillstandzeiten, weniger Rückfragen und eine höhere First-Time-Fix-Rate.

Ein zentrales Portal vereinfacht zudem die Ersatzteilbestellung. Wenn ein OEM-Partner dort ein bestimmtes Ersatzteil ordert, wird automatisch geprüft, ob es kürzlich technische Änderungen oder Servicehinweise zum Einbau gab. Falls ja, erhält der Nutzer vor Abschluss der Bestellung eine eingebettete 3D-Visualisierung mit Montagehinweisen und sicherheitsrelevanten Warnungen. Diese werden nicht in Form eines PDFs bereitgestellt, sondern als interaktives Micro-Training.

Das Ökosystem als neues Geschäftsmodell

Über das Kundenportal lassen sich mithilfe von Recommendation Engines darüber hinaus neue Fertigungsumgebungen planen. Das System schlägt auf Basis des geplanten Produktionsvolumens, der Werkstoffdaten und der Taktzeiten verschiedene Layouts vor, simuliert Durchsatz, Energieverbrauch und Wartungsintervalle – und lässt die Maschine durch das VR-Headset quasi in Echtzeit betreten. Der Vertriebsprozess wird damit nicht nur verständlicher, sondern auch beschleunigt. Vor allem aber entfällt der mediale Bruch zwischen Beratung, Planung und Inbetriebnahme. Alle Informationen fließen in einem durchgängigen Datenmodell zusammen.

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Kurzum: Eine Plattform, die nahtlos alle Bereiche in der Investitionsgüterindustrie integriert, ermöglicht komplett neue Geschäftsmodelle. Anstatt nur eine Maschine zu verkaufen, können begleitende Services mit dazu erworben werden. Das reicht von „Nightshift as a Service“ – wenn Roboterarme mitten in der Nacht zur Beseitigung einer Störung ferngesteuert werden – über einen Intelligence Personal Assistent bis hin zu Service-Paketen, bei denen der Hersteller Garantien für die unterschiedlichsten KPIs gibt. Etwa indem eine bestimmte Performance zugesichert wird.

Eine nahtlose Integration ist Pflicht

Damit Ambient Intelligence funktioniert, ist eine durchgängige Omnichannel-Strategie erforderlich. Erst wenn Funktionen, Daten und Services über alle relevanten Touchpoints hinweg konsistent und kontextabhängig bereitgestellt werden, entsteht ein intelligentes Nutzungserlebnis – unabhängig davon, ob der Nutzer gerade an der Maschine arbeitet, mobil unterwegs ist oder remote auf ein Portal zugreift. Ein Servicetechniker muss beispielsweise in der Lage sein, Diagnosedaten direkt aus dem HMI in eine mobile Wartungs-App zu übernehmen, dort Schritt-für-Schritt-Anleitungen aufzurufen und bei Bedarf per Mixed-Reality-Brille mit einem Remote-Experten zusammenzuarbeiten, ohne zwischen Systemen springen oder Daten neu eingeben zu müssen.

Die technische Komplexität steigt deutlich, wenn agentenbasierte Systeme in bestehende IT-Landschaften integriert werden sollen. Während einfache Dialogsysteme – etwa Chatbots – in der Regel nur vordefinierte Antworten liefern, müssen sogenannte Umgebungsagenten aktiv in Unternehmensprozesse eingreifen können. Sie benötigen Zugriff auf ereignisgesteuerte Datenströme aus Monitoring- und Managementplattformen sowie die Möglichkeit, automatisierte Abläufe über Systemgrenzen hinweg anzustoßen. Diese Anforderungen stellen die klassische Architektur vieler Unternehmen vor erhebliche Herausforderungen. APIs müssen nicht nur vorhanden, sondern auch sicher, performant und konsistent nutzbar sein. Zudem fehlen häufig standardisierte Schnittstellen und eine einheitliche Klassifikation der Interaktionen. Ein Ansatz zur Lösung dieses Problems ist das Model Context Protocol (MCP). Es schafft einen Rahmen für die standardisierte Übergabe von Kontext zwischen Agenten und externen Tools, Systemen sowie Datenquellen. Das Protokoll ist noch relativ neu, wurde aber inzwischen von den großen KI- und Standardsoftware-Anbietern übernommen und integriert.

Datenschaltstelle

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Sicherheit und Compliance nicht vergessen

Je intelligenter und vernetzter industrielle Systeme sind, desto größer wird die Angriffsfläche für Cyberbedrohungen. Jedes zusätzliche IoT-Gerät und jeder neue Sensor im Netzwerk ermöglicht zwar neue Funktionen, erweitert aber zugleich die potenziellen Zugangspunkte für unautorisierte Zugriffe. In Umgebungen mit Ambient Intelligence, also kontextsensitiven, adaptiven Systemen, ist der kontinuierliche Datenfluss essenziell – dieser muss konsequent überwacht und geschützt werden. Klassische, rein reaktive Sicherheitskonzepte greifen hier zu kurz. Angesichts zunehmend dynamischer Bedrohungslagen und der steigenden Komplexität industrieller IT- und OT-Landschaften sind präventive Schutzmaßnahmen gefragt. Unternehmen benötigen Sicherheitsarchitekturen, die auf maschinellem Lernen und Künstlicher Intelligenz basieren. Solche Systeme erkennen Muster und können Anomalien frühzeitig identifizieren und potenzielle Risiken bereits im Vorfeld abwehren.

Gleichzeitig ist eine verlässliche Governance erforderlich, die Rollen, Verantwortlichkeiten und Entscheidungsgrenzen transparent definiert. Denn wenn ein KI-Agent autonom eine Serviceleistung auslöst oder eine Konfigurationsentscheidung trifft, müssen Nachvollziehbarkeit und Sicherheit gewährleistet sein.

Lernende Systeme revolutionieren die Kundenkommunikation

Ambient Intelligence steckt im B2B Umfeld zwar noch in den Kinderschuhen, das zugrundeliegende Konzept wird jedoch die Art und Weise, wie die Investitionsgüterindustrie mit ihren Kunden kommuniziert und interagiert, nachhaltig verändern. Systeme, die lernen, Situationen zu verstehen und vorausschauend zu agieren, ermöglichen sogar komplett neue Geschäftsmodelle. Langfristig werden Ambient Intelligent Experiences Teil eines umfassenden Ökosystems, in dem sämtliche Berührungspunkte entlang der Customer Journey orchestriert werden. Vom ersten Beratungsgespräch bis zur Maschinenwartung verschmelzen Vertrieb, Technik und Service zu einem adaptiven Kundenerlebnis.

Oliver Köth ist CTO bei NTT Data DACH.

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