Generative KI hat sich vom anfänglichen Hype zu einem festen Bestandteil in vielen Unternehmen entwickelt. Seit dem Launch von ChatGPT 2022 integrieren immer mehr Firmen diese Technologie in ihre täglichen Abläufe, von Softwareentwicklung und Dokumentenzusammenfassungen bis hin zu Produktinnovation und Kundenservice. Doch trotz wachsender Verbreitung bleibt die Umsetzung oft herausfordernd, insbesondere bei Themen wie Skalierung, Datenqualität und Governance.

Bei craftworks konzentrieren wir uns darauf, wo Generative KI im industriellen Umfeld echten Mehrwert bringt. Unser visuelles Inspektionstool navio VISION nutzt feinabgestimmte generative Modelle, um Defekte in Produktionsprozessen zu erkennen. Das steigert die Qualitätssicherung und reduziert manuellen Aufwand. Außerdem entwickeln wir Lösungen, die Ingenieur:innen durch intelligentere Assistenz und verbesserte Dokumentationsprozesse unterstützen.

Wir folgen nicht blind Trends, wir setzen Generative KI dort ein, wo sie nachweislich Genauigkeit, Geschwindigkeit und Effizienz verbessert.

KI-Agenten entwickeln sich von Labor-Experimenten zu praktischen Automatisierungstools. Sie können mehrstufige Aufgaben selbstständig ausführen, etwa Daten sammeln, analysieren und daraufhin Aktionen anstoßen. Gartner prognostiziert, dass bis 2028 ein Drittel aller Unternehmensanwendungen KI-Agenten mit autonomen Entscheidungsfähigkeiten enthalten wird.

Noch sind viele Anwendungen auf enge Aufgaben beschränkt, doch ihr Potenzial ist enorm. Sie können repetitive Abläufe steuern, Prozesse beschleunigen und Reaktionsfähigkeit verbessern.

Bei craftworks setzen wir KI-Agenten in industriellen Umgebungen ein, um Aufgaben wie die Planung von Inspektionen oder die Identifizierung von Anomalie-Ursachen anhand historischer und Echtzeit-Sensordaten zu automatisieren. Eingebettet in Live-Systeme, vor allem in Wartung und Qualitätskontrolle, unterstützen sie schnelle und präzise Entscheidungen.

Bei craftworks nutzen wir KI-Agenten, um in der Industrie Routineaufgaben zu übernehmen, zum Beispiel Inspektionen zu planen oder die Ursachen von Anomalien mithilfe historischer und aktueller Sensordaten zu erkennen. Eingebettet in Live-Systeme, vor allem in Wartung und Qualitätskontrolle, helfen sie dabei, schneller und präziser Entscheidungen zu treffen.

Das Ziel ist nicht, menschliche Expertise zu ersetzen, sondern sie zu verstärken. Ingenieur:innen können so schneller handeln und sich auf komplexe Probleme konzentrieren.

Während große Sprachmodelle (LLMs) wie GPT im Rampenlicht stehen, zeichnet sich ein Trend zu kleineren, aufgabenoptimierten Modellen ab, sogenannten Small Language Models (SLMs). Sie sind schneller trainierbar, leichter einsetzbar und kostengünstiger. Laut Forbes (2025) kann das Training eines SLMs bis zu 90 % günstiger sein als das eines großen Modells, ideal für reale Anwendungen, in denen Effizienz und Flexibilität entscheidend sind.

SLMs lassen sich zudem leichter auf spezifische Use Cases zuschneiden und bieten dadurch höhere Genauigkeit in industriellen Szenarien.

Parallel dazu wächst die Bedeutung von multimodaler KI–Systeme, die verschiedene Eingaben wie Bilder, Texte, Töne oder Videos verarbeiten. Gerade in Diagnostik, Robotik und Qualitätskontrolle eröffnen sie neue Möglichkeiten, besonders auf Edge-Geräten mit geringen Latenzanforderungen.

Bei craftworks entwickeln wir kleinere, smarte Modelle, die exakt auf industrielle Aufgaben zugeschnitten sind. In navio VISION laufen unsere Modelle direkt auf Edge Devices und werden mit kundenspezifischen Daten trainiert. Sie können Bilder, Maschinensignale und Texte parallel analysieren, und so hochpräzise Echtzeit-Entscheidungen direkt in der Produktion ermöglichen. Das führt zu schnelleren Inspektionen, weniger Fehlalarmen und verlässlicher vorausschauender Qualität.

Ende 2024 von Anthropic vorgestellt, ist das Model Context Protocol (MCP) ein offener Standard, der KI-Modellen in Echtzeit den Zugriff auf externe Tools und Datenquellen ermöglicht. Anstatt nur auf statische Prompts zu reagieren, können KI-Systeme dadurch direkt mit APIs, Datenbanken oder Business-Systemen interagieren, und so dynamischere, aufgabenorientierte Entscheidungen treffen.

MCP basiert auf einer Client-Server-Architektur. Clients (wie KI-Assistenten oder Agenten) fragen Daten oder Funktionen bei MCP-kompatiblen Servern an, die strukturierten Zugriff auf Datenbanken, Wartungsprotokolle oder Planungssysteme bieten. Diese modulare Architektur gewinnt branchenweit an Bedeutung, da sie leistungsfähigere, integrierte KI-Systeme ermöglicht.

Allerdings bringt MCP auch neue Risiken mit sich. Forschende warnen vor Sicherheitsproblemen wie Prompt-Injections oder missbräuchlicher Nutzung externer Funktionen. Organisationen brauchen deshalb robuste Governance, klare Zugriffsrechte und Validierungsschichten.

Für craftworks sind Protokolle wie MCP ein Schlüssel, um KI enger mit industriellen Abläufen zu verbinden. Unsere Plattform navio kombiniert Kundendaten, ML-Modelle und operative Systeme in einer sicheren, nachvollziehbaren Umgebung. So geht KI über reine Analysen hinaus, bis hin zu Echtzeitaktionen wie Wartungswarnungen oder Prozessanpassungen. Offene Standards wie MCP machen KI dadurch nicht nur informativ, sondern operativ nutzbar.

Je leistungsfähiger KI wird, desto wichtiger sind Zuverlässigkeit und Erklärbarkeit, besonders in kritischen Branchen wie der Fertigung. Ein zentraler Ansatz hierfür ist Retrieval-Augmented Generation (RAG). Dabei werden die Sprachfähigkeiten großer Modelle mit verifizierten Datenquellen wie Vektorendatenbanken oder Wissensgraphen kombiniert.

So entstehen Antworten, die auf überprüften Inhalten basieren. Das reduziert Halluzinationen deutlich und schafft Transparenz. RAG ermöglicht zudem Quellenangaben, feingranulare Zugriffskontrollen und kontextbewusste Antworten, perfekt für Industrie- und Unternehmensumgebungen.

Bei craftworks setzen wir RAG in Anomalieerkennung und Predictive-Quality-Lösungen ein. Historische Maschinendaten werden mit Live-Sensorwerten verknüpft, um Bediener:innen präzise und verlässliche Informationen bereitzustellen. Das schafft Vertrauen und unterstützt fundierte Entscheidungen direkt in der Produktion.

Mit der Weiterentwicklung, von einfacher Retrieval-Logik bis zu Graph-Augmented-Systemen, wird RAG zunehmend zur Basis für erklärbare, governance-fähige KI. Für uns ist es nicht nur eine Technik, sondern ein entscheidender Schritt zu sicherer und skalierbarer industrieller KI.

Reasoning-Modelle sind darauf ausgelegt, komplexe Probleme Schritt für Schritt zu lösen, ähnlich wie menschliches Denken, im Gegensatz zu klassischen generativen Modellen, die nur das nächste wahrscheinliche Wort vorhersagen. Sie nutzen Methoden wie Chain-of-Thought-Prompting, Reinforcement Learning und strukturierte Inferenz.

Neue Ansätze wie OpenAIs o1 und o3, DeepSeek-R1 oder Alibaba QwQ zeigen vielversprechende Fortschritte bei Genauigkeit und Selbstbewertung, insbesondere bei Aufgaben mit mehreren logischen Schritten. Dennoch bleiben Herausforderungen: Sie benötigen oft mehr Rechenleistung und können bei stark abstrakten Aufgaben schwächeln.

Trotzdem finden Reasoning-Modelle bereits Einsatz in Bereichen wie Finanzen, Compliance und Ingenieurwesen, überall dort, wo Präzision und Nachvollziehbarkeit entscheidend sind.

Bei craftworks nutzen wir reasoning-basierte KI zur Qualitätsvorhersage, besonders in komplexen Umgebungen, in denen Faktoren wie Temperatur, Geschwindigkeit und Materialeigenschaften zusammenspielen. Erste Ergebnisse zeigen, dass die Modelle Ursachen besser identifizieren und nächste Schritte empfehlen können. Menschliche Expertise bleibt unverzichtbar, aber die KI eröffnet neue Wege zu zuverlässigen Entscheidungen in der industriellen Automatisierung.

Unsere Mission bei craftworks leitet uns täglich: Wir entwickeln innovative, KI-getriebene Lösungen für die Industrie.

In der Fertigung senken unsere visuellen Inspektionssysteme die Fehlerquote auf schnellen Produktionslinien um über 30%. In der Energiewirtschaft erkennen unsere Predictive-Maintenance-Modelle Ausfälle Wochen im Voraus und reduzieren ungeplante Stillstände. In der Werkstoffindustrie helfen unsere Anomalieerkennungen, Qualitätsprobleme frühzeitig zu erkennen und Lieferverzögerungen zu vermeiden.

Diese erprobten KI-Lösungen entstehen in enger Zusammenarbeit mit unseren Kunden und werden kontinuierlich durch reale Nutzung weiterentwickelt. Mehr dazu finden Sie auf unserer Success Stories-Seite.

KI eröffnet 2025 große Chancen, bringt aber auch viele Herausforderungen mit sich. Technologien wie Generative KI oder RAG liefern bereits heute messbaren Geschäftswert, während KI-Agenten und Reasoning-Modelle vielversprechend sind, jedoch mit Bedacht eingesetzt werden sollten. Entscheidend ist, die richtigen Werkzeuge mit den richtigen Herausforderungen zu verknüpfen.

Bei craftworks begleiten wir Unternehmen auf diesem Weg. Ob mit unseren Produkten navio und navio VISION oder mit individuell entwickelten Lösungen, wir setzen KI dort ein, wo sie wirklich Wirkung entfaltet, in realen industriellen Umgebungen, zur Lösung konkreter Probleme.