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# KI-Transformation bei TRUMPF: Strategien für die Unternehmenskultur

            **Podcast:**

   [AI FIRST Podcast](/podcast/ai-first-podcast)

              **Erscheinungsdatum:**

   18. September 2026

            **Länge:**

   00:47:31

    [         Link zur Episode (extern)   ](https://podcasters.spotify.com/pod/show/felix-schlenther/episodes/KI-bei-TRUMPF-Wie-das-Momentum-genutzt-wird--um-sich-als-Organisation-neu-zu-erfinden-e3ovp5g)

 ![KI bei TRUMPF: Wie das Momentum genutzt wird, um sich als Organisation neu zu erfinden](https://www.botcaster-production.undpaul.work/sites/default/files/styles/podcast_n_episode_metadata_image_1x/public/2026-09/41650605-1789642664148-8743c17ad2e42.jpg.webp?itok=h4ZfksnQ)

###   KI bei TRUMPF: Wie das Momentum genutzt wird, um sich als Organisation neu zu erfinden

   18. September 2026 · [AI FIRST Podcast](/podcast/ai-first-podcast)

KI bei TRUMPF: Sarah Engel, Head of Artificial Intelligence, erklärt, wie das Hochtechnologieunternehmen KI zur Neuerfindung nutzt - von Machine Learning in der Produktion bis hin zur breiten Adoption von GenAI in allen Unternehmensbereichen. In dieser Episode des [AI FIRST Podcast](https://www.botcaster.de/podcast/ai-first-podcast) spricht Felix Schlenther mit ihr über die Strategien und Herausforderungen, die mit einer so fundamentalen Transformation einhergehen. Sarah Engel, die seit rund eineinhalb Jahren das KI-Thema bei TRUMPF weltweit verantwortet, gibt tiefe Einblicke, wie ein etabliertes Unternehmen das aktuelle Momentum nutzt, um Kernprozesse neu zu denken und eine Kultur der Innovation zu fördern. Die zentrale Frage dabei lautet: Wie gelingt es, über individuelle Produktivitätsgewinne hinauszugehen und KI als Hebel für eine ganzheitliche organisatorische Neuausrichtung zu nutzen?

## Das Wichtigste auf einen Blick

- **Der T-Ansatz als Strategie:** TRUMPF verfolgt einen zweigleisigen Ansatz. Zuerst wird eine breite Basis (die Horizontale des T) geschaffen, indem alle Mitarbeitenden über eine sichere Plattform und Trainings Zugang zu generativer KI erhalten. Darauf aufbauend werden gezielt Kernprozesse in der Tiefe (die Vertikale) neu gestaltet.
- **Breite Adoption braucht mehr als nur Technologie:** Der Erfolg hängt maßgeblich von einer engagierten Unternehmenskultur und gezielten Enablement-Formaten ab. Initiativen wie AI Hub on Tour, Prompting-Workshops und Hackathons schaffen Erfahrungsräume, bauen Barrieren ab und fördern die Selbstwirksamkeit der Teams.
- **Prozesse neu erfinden, statt nur zu optimieren:** Sarah warnt davor, dass durch KI gewonnene Effizienz in alten, starren Prozessen und Freigabeschleifen versickert. Die größte Chance liegt darin, einen Schritt zurückzutreten und Kernprozesse von Grund auf neu und KI-nativ zu gestalten.
- **Transformation erzeugt Reibung:** Ein solcher Wandel ist nie reibungslos. Um Projekte erfolgreich von der Idee bis zur Skalierung zu bringen, müssen Abteilungen wie Security, Legal, IT und die Fachbereiche von Anfang an eng und interdisziplinär zusammenarbeiten.
- **Strukturen schaffen und Synergien nutzen:** Ein Hub-and-Spoke-Modell mit einem zentralen KI-Team (Hub) und dezentralen Ansprechpartnern (Spokes) in den Geschäftsbereichen stellt sicher, dass Wissen geteilt und Prioritäten gemeinsam gesetzt werden, statt dass jede Abteilung das Rad neu erfindet.
- **Ownership ist nicht verhandelbar:** Für den Erfolg von KI-Projekten ist es entscheidend, dass die Fachbereiche echtes Eigentum übernehmen und dafür 50 bis 100 Prozent ihrer Kapazitäten bereitstellen. Die Rolle des KI-Teams ist die eines Befähigers, nicht die eines reinen Dienstleisters.

## Der T-Ansatz: Erst die breite Akzeptanz, dann die tiefe Prozessintegration

Als Sarah ihre Rolle bei TRUMPF antrat, fand sie bereits etablierte KI-Anwendungen in den Forschungs- und Entwicklungsabteilungen vor, insbesondere im Bereich Robotik und Machine Learning. In vielen anderen Unternehmensbereichen lag das Potenzial jedoch noch brach. Ihre Strategie, dies zu ändern, beschreibt sie als T-Ansatz. Die Horizontale des T repräsentiert das Ziel, eine breite Basis an KI-Kompetenz und -Akzeptanz im gesamten Unternehmen zu schaffen. Dafür wurde eine unternehmensweite, sichere GenAI-Plattform ausgerollt. Doch die reine Bereitstellung von Technologie reicht nicht aus. Entscheidend waren laut Sarah die begleitenden Maßnahmen: Regelmäßige Prompting-Workshops, die AI Hub on Tour-Initiative, bei der das KI-Team verschiedene Standorte und sogar Produktionswerke besuchte, und Hackathons gaben den Mitarbeitenden die Möglichkeit, KI praktisch zu erfahren und eigene Anwendungsfälle zu entwickeln. Diese Initiativen senkten die Hemmschwellen und schufen eine positive Grassroots-Dynamik, aus der Ideen entstanden, die top-down nie identifiziert worden wären.

Die Vertikale des T beschreibt den nächsten, entscheidenden Schritt: die tiefe Integration von KI in strategische Kernprozesse, um diese fundamental zu transformieren. Dieser Schritt erfordert ein völlig anderes Vorgehen als der breite Rollout und ist der Punkt, an dem viele Unternehmen heute an ihre Grenzen stoßen.

## Vom Effizienz-Patch zum neuen Betriebssystem: KI als Chance zur Neuerfindung

Viele Unternehmen nutzen KI heute, um bestehende Aufgaben schneller zu erledigen - eine E-Mail oder eine Präsentation schneller zu erstellen. Sarah betont, dass solche inkrementellen Produktivitätsgewinne zwar nützlich sind, aber oft in veralteten Prozessen, Schnittstellen und Freigabeschleifen verloren gehen. Der wahre Wert von KI entfaltet sich erst, wenn man sie als Anlass nimmt, ganze Wertschöpfungsketten neu zu denken. Anstatt zu fragen Wie kann KI unseren aktuellen Softwareentwicklungsprozess beschleunigen?, sollte die Frage lauten: Wie sieht ein von Grund auf KI-nativ gestalteter Entwicklungsprozess aus?. Dieser Perspektivwechsel ist anspruchsvoll, denn er bedeutet, etablierte Abläufe und organisch gewachsene Systeme in Frage zu stellen. Dieser Prozess erzeugt unweigerlich Reibung, da er Sicherheiten und Gewohnheiten aufbricht. Laut Sarah ist es eine der wichtigsten Aufgaben der Führung, diese Reibung bewusst zuzulassen und als produktiven Teil der Transformation zu managen.

## Wie schafft man die nötigen Strukturen für die KI-Transformation?

Um eine solche Transformation in einem globalen Unternehmen zu steuern, braucht es klare Strukturen und eine starke Führung. Bei TRUMPF ist das KI-Thema fest in den Unternehmenszielen verankert und wird vom Vorstand aktiv unterstützt. Dies schafft die nötige Priorität und Verbindlichkeit. Organisatorisch setzt TRUMPF auf ein Hub-and-Spoke-Modell. Ein zentrales KI-Team (der Hub) stellt die Infrastruktur, entwickelt Methoden und agiert als Kompetenzzentrum. In den einzelnen Geschäftsbereichen (z.B. Lasertechnik, Werkzeugmaschinen) und Funktionen (z.B. Sales) gibt es sogenannte Focal Points - feste Ansprechpartner, die das Thema in ihre Bereiche tragen. Diese dezentralen Experten treffen sich regelmäßig, um Best Practices auszutauschen, Synergien zu identifizieren und gemeinsame Prioritäten festzulegen. So wird vermieden, dass an zehn verschiedenen Stellen ähnliche Probleme mit unterschiedlichen Lösungen angegangen werden.

## Die AI Impact Factory: Einblicke in die Projektumsetzung

Wenn ein vielversprechender Anwendungsfall identifiziert wurde, kommt das von Sarah beschriebene Operating Model zum Einsatz, die AI Impact Factory. Hier arbeiten interdisziplinäre Teams in kurzen Sprints von ein bis zwei Wochen an der Umsetzung. Ein zentrales Kriterium für den Start eines solchen Projekts ist das volle Commitment des jeweiligen Fachbereichs. Anstatt das Thema an das KI-Team zu delegieren, müssen die Business-Experten 50 bis 100 Prozent ihrer Kapazität einbringen und die Rolle des Product Owners übernehmen. Das Team wird durch KI-Experten sowie bei Bedarf durch Vertreter aus IT, Security oder Legal ergänzt. Dieser frühe Einbezug aller relevanten Stakeholder ist entscheidend, um sicherzustellen, dass eine Lösung nicht nur als Proof of Concept (POC) funktioniert, sondern später auch wirklich skaliert werden kann. Nach jedem Sprint gibt es klare Gates, an denen entschieden wird, ob ein Projekt weitergeführt, angepasst oder gestoppt wird. So wird sichergestellt, dass Ressourcen gezielt in die Projekte mit dem größten Mehrwert fließen.

## KI jenseits des Büros: Machine Learning in Robotik und Qualitätssicherung

Während generative KI die Büroarbeit revolutioniert, ist KI in der Produktion von TRUMPF schon länger fest verankert. Sarah nennt zwei Beispiele für ausgereifte Machine-Learning-Anwendungen: In der Fertigungslinie helfen kameragestützte Roboter, frisch geschnittene Blechteile zu erkennen und automatisiert abzusortieren. In der Lasertechnologie analysieren KI-Modelle Schweißnähte, zum Beispiel bei Elektromotoren, und führen eine Qualitätskontrolle durch, die menschlichen Fähigkeiten überlegen ist. Diese klassischen ML-Anwendungen sind in ihren spezifischen, kritischen Anwendungsfällen oft zuverlässiger und reifer als viele der neuen, auf generativer KI basierenden Agenten. Die Diskussion zeigt, dass KI ein breites Feld ist und die Lösung immer auf den spezifischen Anwendungsfall zugeschnitten sein muss - und nicht zwangsläufig die Form eines humanoiden Roboters annehmen muss, nur weil wir Menschen als Vorbild nehmen.

## Praktische Schritte zur KI-Transformation

Aus den Erfahrungen von Sarah bei TRUMPF lassen sich konkrete Handlungsempfehlungen für deine eigene Organisation ableiten:

1. **Sichere dir das volle Mandat der Führungsebene:** Verankere KI in den übergeordneten Unternehmenszielen. Nur so erhältst du die nötige Priorisierung und die Ressourcen, um grundlegende Veränderungen anzustoßen.
2. **Schaffe eine breite Basis durch Enablement:** Stelle eine sichere GenAI-Plattform bereit, aber konzentriere dich vor allem darauf, durch Workshops, Events und direkte Unterstützung niedrigschwellige Erfahrungsräume zu schaffen. Das baut Ängste ab und legt das Fundament für eine breite Kompetenz.
3. **Etabliere eine klare Organisationsstruktur:** Nutze ein Hub-and-Spoke-Modell, um zentrale Expertise mit dezentralem Wissen zu verbinden. Benenne Focal Points in den Fachbereichen, um Synergien zu heben und Prioritäten gemeinsam abzustimmen.
4. **Fördere echte Ownership im Fachbereich:** Verlange für strategische Projekte ein klares Commitment (z.B. 50-100 % Kapazität) von den Business-Experten. KI-Projekte sind keine reinen IT-Aufgaben, sondern müssen vom Fachbereich getrieben werden.
5. **Arbeite von Beginn an interdisziplinär:** Bringe Business, KI-Experten, IT, Security und Legal frühzeitig an einen Tisch. Das managt Reibungspunkte proaktiv und richtet Projekte von Anfang an auf Skalierbarkeit aus.
6. **Nutze kurze Sprints und klare Gates:** Setze auf schnelle, iterative Zyklen, um den Wert einer Idee schnell zu validieren. Treffe an definierten Gates bewusste Entscheidungen, ob ein Projekt weiterverfolgt, angepasst oder gestoppt wird, um Ressourcen effektiv einzusetzen.

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  **Zusammengefasst von Anja Schirwinski**

Ich beschäftige mich beruflich wie privat mit Künstlicher Intelligenz - von konkreten Tools im Arbeitsalltag bis zu den größeren Fragen, die dabei aufkommen. Viele der Themen, die in Podcasts besprochen werden, begegnen mir in Projekten immer wieder. Deshalb fasse ich hier die für mich interessantesten Podcastfolgen zusammen und ordne sie aus der Praxis ein.

[Mehr über das Projekt Botcaster](/ueber-uns)

##  Themen

 - [  KI-Strategie  ](/podcasts/themen/ki-strategie)
- [  Mitarbeitende befähigen  ](/podcasts/themen/mitarbeitende-befaehigen)

**Hinweis:** *Diese Zusammenfassung wurde mit Hilfe von KI aus dem Transkript der Podcast-Episode generiert.*

Alle Inhalte auf Botcaster beruhen auf öffentlich zugänglichen Podcasts rund um Künstliche Intelligenz. Wir fassen die Episoden nach bestem Wissen zusammen, übernehmen jedoch keine Gewähr für Vollständigkeit, Aktualität oder Richtigkeit der Inhalte. Die Rechte an den Original-Podcasts und -Inhalten liegen ausschließlich bei den jeweiligen Urheber:innen.

         ## Shownotes

  Sarah Engel verantwortet als Head of Artificial Intelligence das KI-Thema bei TRUMPF weltweit, in Produkten und Services ebenso wie in internen Prozessen. Im Gespräch erklärt sie, wie ein Hochtechnologieunternehmen KI von etablierten Machine-Learning-Anwendungen bis zur breiten GenAI-Nutzung und zur Neugestaltung ganzer Kernprozesse entwickelt.

Sarah spricht im AI FIRST Podcast darüber:

- Wie Machine Learning bereits bei Robotik, Teilehandling und Qualitätskontrolle eingesetzt wird
- Warum klassische ML-Anwendungen in kritischen Abläufen oft reifer sind als agentische KI
- Wie TRUMPF mit einer sicheren GenAI-Plattform, Prompting-Workshops, dem AI Hub on Tour und Hackathons die breite Adoption fördert
- Weshalb individuelle Produktivitätsgewinne in alten Prozessen, Freigaben und Schnittstellen versickern können
- Weshalb Transformation Reibung erzeugt und Security, Legal, IT sowie Business früh zusammenarbeiten müssen
- Wie ein Hub-and-Spoke-Modell und Focal Points gemeinsame Prioritäten über Bereiche hinweg schaffen
- Warum Fachbereiche für KI-Projekte 50 bis 100 Prozent Kapazität und echtes Ownership einbringen müssen
- Wie kurze Sprints und klare Gates POCs in Richtung MVP und Skalierung führen
- Weshalb KI-Transformation Führungssache und vor allem ein Menschenthema ist

Zum Gast: [Sarah Engel](https://www.linkedin.com/in/engel-sarah/)

Zum Host: [Felix Schlenther](https://www.linkedin.com/in/felixschlenther/)