ChatGPT und Co. – oder kommt da noch was?
ChatGPT, Claude oder Copilot. Fast jeder kennt inzwischen mindestens eines dieser KI-Systeme. Viele nutzen generative KI bereits regelmäßig im Alltag oder bei der Arbeit. Texte zusammenfassen, E-Mails formulieren, Informationen recherchieren oder Dokumente analysieren: bei diesen Aufgaben sind Large Language Models (LLMs) inzwischen fest etabliert.
Manche sind davon begeistert, andere fragen sich, wo diese Entwicklung noch hinführen soll. Prognosen wie „AI 2027“, ein von Experten veröffentlichtes Zukunftsszenario, zeichnen ein besonders rasantes Bild der KI-Entwicklung [I]. Die Autoren beschreiben darin ein mögliches Szenario, in dem KI-Systeme innerhalb weniger Jahre immer leistungsfähiger werden, zunehmend autonom arbeiten und große Teile digitaler Wissensarbeit übernehmen.
Doch vielleicht ist die Frage gar nicht nur, was KI alles in der digitalen Welt kann. Die nächste große Entwicklung könnte dort stattfinden, wo Computer bisher besonders schlecht zurechtkommen, in der physischen Welt.
Von der digitalen in die physische Welt
Künstliche Intelligenz kann heute Texte schreiben, Bilder erzeugen und Software programmieren. Was sie bislang jedoch nur eingeschränkt kann: einen Gegenstand greifen, eine Maschine bedienen oder sich selbstständig durch eine unübersichtliche Fabrikhalle bewegen. Genau hier setzt „Physical AI“ an. Gemeint sind KI-Systeme, die nicht nur digitale Informationen verarbeiten, sondern über einen Roboter und Sensoren ihre Umgebung wahrnehmen und auf sie einwirken können.
Aktuell ist die technische Grundlage hierfür noch ähnlich wie bei den bekannten KI-Systeme: Große Modelle, aufwändiges Training und lange (und teure) Rechenzeit. Dies macht den Einsatz für kleine und mittelständische Unternehmen bisher noch schwierig. Systeme, die nicht auf LLMs setzen, bieten hier möglicherweise mehr Möglichkeiten, die aber noch nicht etabliert sind.
Das Besondere der KI-gestützten Robotik ist, dass sie im Gegensatz zur klassischen Robotik allgemeinere Einsatzmöglichkeit hat. Während Roboter früher meist für sehr genau definierte Aufgaben programmiert wurden, sollen Physical-AI-Systeme zunehmend in der Lage sein, Anweisungen in natürlicher Sprache zu verstehen, ihre Umgebung selbstständig zu analysieren und auch auf unbekannte Situationen zu reagieren.
Ein Roboter muss jedoch unsere physische Welt erst einmal verstehen. Genau hier liegt eine der größten Herausforderungen. Für einen Menschen ist die physische Welt selbstverständlich. Wir wissen aus jahrelanger Erfahrung, dass ein Glas zerbrechen kann, dass ein nasser Boden rutschig ist oder dass sich ein Gegenstand nicht einfach durch einen anderen hindurchbewegen lässt. Wir können außerdem spontan auf Situationen reagieren, die wir vorher noch nie erlebt haben. Für eine KI ist das die größte Herausforderung.
Wenn der Arbeitsplatz zum Trainingsdatensatz wird
Vergleichbar mit einem Sprachmodell das für die spezifische Dokumentenverarbeitung eines Unternehmens noch angepasst wird benötigen auch die KI-Systeme für Robotik Trainingsdaten aus dem Betrieb.
Bei der Einführung von Physical AI geht es deshalb nicht nur um eine neue Art von Robotern. Es geht auch darum, wie Wissen und Arbeitsabläufe erfasst werden. Wenn Beschäftigte bei ihrer Arbeit mit Kameras oder anderen Sensoren aufgezeichnet werden, können daraus Trainingsdaten für KI-Systeme entstehen. Dabei können nicht nur einzelne Bewegungen erfasst werden. Je nach eingesetzter Technik können auch Informationen über den Arbeitsplatz, Arbeitsabläufe und Interaktionen mit anderen Personen aufgezeichnet werden.
Damit verändert sich die Bedeutung von Daten im Betrieb. Das Wissen darüber, zum Beispiel wie eine erfahrene Mitarbeiterin eine Maschine bedient, ein Produkt montiert oder ein Problem löst, wird potenziell selbst zu einer Ressource. Für Unternehmen kann das große Chancen bieten. Erfahrungswissen könnte systematisch erfasst und für neue Beschäftigte oder automatisierte Systeme nutzbar gemacht werden. Repetitive und körperlich belastende Tätigkeiten könnten perspektivisch von Robotern übernommen werden.
So kann bessere bessere und sichere Arbeit für alle entstehen. Für die Einführung so einer Technologie braucht es eine besondere Expertise über die bestehenden Arbeitsprozesse. Welche Tätigkeiten könnten ersetzt werden, wo ist das realistisch? Diese Expertise haben die Beschäftigten.
Was bedeutet das für KMU?
Für kleine und mittlere Unternehmen ist Physical AI derzeit vielleicht noch kein Thema für den eigenen Betrieb. Gleichzeitig lohnt es sich, die Entwicklung frühzeitig zu beobachten. Denn entscheidende Frage sind: Wer entscheidet darüber, welche Arbeitsabläufe aufgezeichnet werden und was anschließend mit diesen Daten passiert? Und wie verändert sich dadurch die Arbeit der Menschen, die diese Aufgabe heute erledigen?
Wenn Arbeitsabläufe mit Kameras oder Sensoren erfasst werden, entstehen Fragen des Datenschutzes und der Beschäftigtenrechte. Werden Systeme eingesetzt, die geeignet sind, Verhalten oder Leistung von Beschäftigten zu überwachen, ist dies eine Frage der betrieblichen Mitbestimmung. Nach § 87 Abs. 1 Nr. 6 BetrVG hat der Betriebsrat bei technischen Einrichtungen, die dazu bestimmt sind, das Verhalten oder die Leistung der Beschäftigten zu überwachen, mitzubestimmen. Deshalb sollte die Einführung von Physical AI nicht ausschließlich als technische Investitionsentscheidung betrachtet werden.
Zwischen Innovation und Mitbestimmung
Physical AI steht noch am Anfang, die Entwicklung schreitet jedoch schnell voran. Aus KI-Systemen, die bisher vor allem mit Sprache und Bildern gearbeitet haben, werden zunehmend Systeme, die ihre Umgebung wahrnehmen und physisch handeln können.
Für Unternehmen entstehen daraus neue Möglichkeiten: von der Automatisierung repetitiver Tätigkeiten bis hin zur Unterstützung bei körperlich belastenden oder gefährlichen Arbeiten. Gleichzeitig verändert sich dadurch auch die Arbeitswelt. Arbeitsprozesse können neu organisiert werden, Beschäftigte müssen sich auf neue Aufgaben einstellen und reale Arbeitsabläufe können zu wertvollen Trainingsdaten für KI werden. Umso wichtiger ist es, die Einführung solcher Systeme nicht nur technisch, sondern auch sozial und organisatorisch zu gestalten.
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Quellen
- Kokotajlo, Daniel; Alexander, Scott; Larsen, Thomas; Lifland, Eli; Dean, Romeo (2025): AI 2027. (Abruf: 20.08.2026).
- Liu, Y. et al. (2025). Aligning Cyber Space with Physical World: A Comprehensive Survey on Embodied AI.
Das Beitragsbild wurde mit KI generiert.
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