KI-Pilotprojekt in der Lebensmittelindustrie: So messen Sie, was KI bringt

57 % der Unternehmen in Deutschland mit mindestens 20 Beschäftigten nutzen KI, aber nur 45 % der Nutzer sehen einen messbaren Beitrag zum Unternehmenserfolg. Ein KI-Pilotprojekt beantwortet die Frage nach dem Nutzen in Euro, wenn Sie vorher eine Baseline (Ist-Messung) erheben, 1 bis 3 KPIs wählen und den Schwellenwert für die Skalierung festlegen. Nach etwa 6 Wochen entscheiden die Zahlen: skalieren, umbauen oder stoppen.

Das Wichtigste in Kürze

- Messen Sie zwei Wochen lang den Ist-Zustand, bevor der Pilot startet.

- Legen Sie den Schwellenwert für die Skalierung vor dem Start fest.

- Entscheiden Sie nach Zahlen: skalieren, umbauen oder stoppen.

Die meisten Unternehmen nutzen KI, weniger als die Hälfte kann ihren Nutzen zeigen

Die Mehrheit bezieht sich auf Unternehmen ab 20 Beschäftigten in Deutschland: Bitkom hat im Juli und August 2026 insgesamt 603 von ihnen befragt. 57 % setzen KI ein, vor einem Jahr waren es 36 %. Einen messbaren Beitrag zum Unternehmenserfolg sehen 45 % der Nutzer. Und 3 % sagen, dass sie das Potenzial von KI eher stark ausschöpfen.

Bitkom-Präsident Dr. Ralf Wintergerst sagt dazu: „Für die meisten ist damit aber nur der Einstieg geschafft, die eigentliche Arbeit beginnt jetzt.“

Das ist kein deutsches Phänomen. IBM hat 2025 für eine Studie 2.000 CEOs in 33 Ländern befragt. Nach ihren Angaben brachten 25 % ihrer KI-Initiativen in den letzten Jahren den erwarteten ROI, unternehmensweit skaliert wurden 16 %.

Wo die Lebensmittelbranche bei der KI-Einführung steht

Die Lebensmittelbranche ist später gestartet und legt jetzt schnell zu. 2025 nutzten in Deutschland 15,1 % der Hersteller von Nahrungsmitteln, Getränken und Tabak KI. Ein Jahr zuvor waren es 9,25 %. Über alle von Eurostat erfassten Branchen lag der Wert 2025 bei 25,97 %.

Diese amtlichen Zahlen von Eurostat zählen Unternehmen ab 10 Beschäftigten, die mindestens eine von mehreren festgelegten KI-Technologien nutzen. Mit den 57 % von Bitkom bilden sie deshalb keine gemeinsame Zeitreihe.

In der Produktion kommt KI kaum an. 2025 setzten 2,34 % der deutschen Lebensmittelhersteller KI in Produktionsprozessen ein. Im Marketing oder Vertrieb waren es 6,05 %.

Gleichzeitig ist der Druck auf jede Arbeitsstunde hoch:

- Ertrag: Im September 2025 bewerteten 42 von 100 befragten Herstellern ihre Ertragslage als schlechter.

- Personal: Eine offene Stelle blieb im Dezember 2025 im Schnitt 231 Tage unbesetzt.

- Verwaltung: 2025 arbeiteten 31 % der Beschäftigten der Branche in Verwaltung und Management.

- Struktur: 90 % der Branche sind kleine und mittelständische Betriebe.

In Verwaltung und Management lässt sich ein erster Pilot aus unserer Sicht am leichtesten messen, und genau dort setzt das Rechenbeispiel unten an. Wer später startet, kann die Messung vom ersten Pilotprojekt an einbauen.

Warum viele KI-Pilotprojekte vor der Skalierung stecken bleiben

Im Frühjahr 2026 befragten BCG und The Consumer Goods Forum 39 Führungskräfte aus Konsumgüterindustrie und Handel. Rund 75 % der befragten Konsumgüterhersteller steckten noch in der Pilot- oder Explorationsphase. 18 % skalierten bereits. Über beide Branchen hinweg maß mehr als die Hälfte den KI-ROI nicht formal.

BCG benennt auch die Lücke dahinter: Viele Piloten erfassen Daten, aber ohne klare Baseline und ohne Schwellenwert für die Skalierung. Die am häufigsten genannte Hürde ist die Wirtschaftlichkeit. Was sich im Pilot rechnete, trug im vollen Betrieb nicht.

KI-ROI messen: fünf Schritte für Ihr Pilotprojekt

1. Beim Engpass anfangen, nicht beim Tool

Wählen Sie den Prozess, in dem Zeit oder Fehler am meisten wehtun. Sprechen Sie vor der Wahl mit den Menschen, die diese Arbeit machen: Management und operative Teams sehen aus unserer Sicht oft unterschiedliche Engpässe. Erst danach stellt sich die Frage, ob KI helfen kann.

Von den Unternehmen in Deutschland, die noch keine KI nutzen, sehen 30 % keine Anwendungsfälle. Die zeigen sich leichter, wenn Sie bei Arbeit ansetzen, die jede Woche Stunden kostet.

Unser Artikel zum KI-Audit im Food & Beverage Bereich zeigt, wie Sie diese Arbeit finden: mit Interviews, einem Ops Canvas und einer Opportunity Matrix. Die Money Slide am Ende liefert eine Schätzung des ROI. Das Pilotprojekt macht aus dieser Schätzung eine gemessene Zahl.

Der Grundsatz dahinter: erst die Prozesse anschauen und einen Quick Win finden, ihn in einem kleinen Pilot testen und nur skalieren, was funktioniert.

2. Zwei Wochen lang die Baseline messen

Halten Sie vor dem Start fest, wie der Prozess heute läuft. Wir empfehlen zwei Wochen, damit ein normaler Mix an Fällen zusammenkommt. Notieren Sie die Minuten pro Fall, die Zahl der Fälle und wie oft eine Antwort eine zweite Runde braucht. Eine gemeinsame Tabelle reicht.

Für 93 % der Unternehmen in Deutschland, die KI nutzen, ist die Datenaufbereitung ein Kostenpunkt. Die Baseline ist deshalb auch ein erster Blick auf Ihre Daten.

3. 1 bis 3 KPIs und eine Leitplanke wählen

Eine Haupt-KPI trägt die Entscheidung, etwa die Bearbeitungsminuten pro Fall. Eine Leitplanke darf sich nicht verschlechtern, etwa die Nacharbeitsquote. BCG rät, KI so zu messen wie jeden anderen Posten in der GuV.

Wie das aussieht, zeigt eine Studie mit 5.179 Mitarbeitenden im Kundensupport. Die Forscher maßen die Produktivität an einer klaren Kennzahl, mit und ohne KI-Assistent: gelöste Anfragen pro Stunde. Der Wert stieg im Schnitt um 14 %. Ihr Pilot braucht dasselbe: eine klare Kennzahl, gemessen vor und während des Pilots.

4. Den Schwellenwert für die Skalierung vor dem Start festlegen

Schreiben Sie vor dem ersten Tag auf, welche Zahl „skalieren“ bedeutet. Rechnen Sie die laufenden Kosten bei vollem Volumen gleich mit ein. Ein Schwellenwert, der erst hinterher entsteht, passt sich dem Ergebnis an. Ein Schwellenwert, der vorher steht, entscheidet.

5. Entscheiden: skalieren, umbauen oder stoppen

Am Ende des Pilots geben die Zahlen eine von drei Antworten:

1. Skalieren: Der Schwellenwert ist erreicht. Rollen Sie die Lösung auf das nächste Team aus.

2. Umbauen: Der Effekt ist da, aber zu klein. Ändern Sie den Zuschnitt oder die Quelldokumente und testen Sie erneut.

3. Stoppen: Die Zahlen bewegen sich nicht. Beenden Sie den Pilot und halten Sie die Erkenntnisse fest.

Abbrechen ist normal. Laut S&P Global Market Intelligence verwarf das durchschnittliche Unternehmen 46 % seiner KI-Machbarkeitstests (Proofs of Concept) vor dem produktiven Einsatz. Entscheidend ist, ob Sie nach 6 Wochen mit einer Zahl aufhören oder nach einem Jahr mit einem Bauchgefühl.

Metadine arbeitet in derselben Reihenfolge: Analyse, Prototyp, Entwicklung.

Rechenbeispiel: ein Pilotprojekt über 6 Wochen für Spezifikations- und Zertifikatsanfragen

Im Innendienst eines Zutatenherstellers kann der größte Teil des Tages in immer gleiche Anfragen fließen: Spezifikationen, Zertifikate, Anwendung. So könnte ein Pilotprojekt für genau diese Arbeit aussehen. Alle Zahlen sind Annahmen.

Angenommen, ein mittelständischer Lebensmittelhersteller beantwortet im Innendienst 150 Anfragen pro Woche.

1. Baseline (2 Wochen): 12 Minuten pro Anfrage, also 150 × 12 = 1.800 Minuten oder 30 Stunden pro Woche. Die Nacharbeitsquote liegt bei 6 % und die erste Antwort kommt nach 1,5 Arbeitstagen.

2. Pilot (6 Wochen, eine Produktgruppe): Die KI entwirft jede Antwort aus freigegebenen Spezifikationen und Zertifikaten. Ein Mensch prüft und versendet jeden Entwurf. Haupt-KPI: Bearbeitungsminuten. Leitplanke: Nacharbeitsquote.

3. Schwellenwert (vor dem Start festgelegt): mindestens 25 % weniger Bearbeitungszeit, eine Nacharbeitsquote von höchstens 6 % und ein Jahreswert über den laufenden Kosten.

4. Ergebnis (angenommen): 8 Minuten pro Anfrage, die Prüfung jedes Entwurfs durch einen Menschen eingerechnet. Das spart 4 × 150 = 600 Minuten, also 10 Stunden pro Woche. Die Nacharbeitsquote sinkt auf 5 % und die erste Antwort kommt nach 0,5 Tagen.

Die Scorecard stellt den angenommenen Pilot neben Baseline und Schwellenwert.

In Euro: 10 Stunden × 46 Arbeitswochen = 460 Stunden pro Jahr. Bei angenommenen Arbeitskosten von 35 € pro Stunde ergibt das 460 × 35 = 16.100 €. Lizenzen und Pflege kosten angenommen 300 € im Monat, also 3.600 € im Jahr. Vor einmaligen Einrichtungskosten bleiben 12.500 € im Jahr. Der Schwellenwert ist erreicht: Der Pilot wird auf die nächste Produktgruppe ausgeweitet.

10 Stunden pro Woche sind ein Viertel einer angenommenen 40-Stunden-Stelle. In einer Branche, in der eine offene Stelle zuletzt im Schnitt 231 Tage unbesetzt blieb, zählt diese Kapazität.

Gegenbeispiel. Angenommen, der Pilot erreicht 11 statt 8 Minuten, also nur 8 % weniger. Das spart 2,5 Stunden pro Woche oder 4.025 € im Jahr. Nach den laufenden Kosten bleiben 425 €. Das liegt unter dem Schwellenwert: umbauen oder stoppen. In beiden Fällen wissen Sie es nach 6 Wochen.

Häufige Fragen

Wie lange sollte ein KI-Pilotprojekt laufen?

Im Rechenbeispiel läuft der Pilot 6 Wochen, nach einer Baseline von 2 Wochen. Allgemein empfehlen wir 4 bis 8 Wochen. Das reicht für den normalen Mix an Fällen. Ein kürzerer Pilot verpasst aus unserer Sicht leicht die seltenen, langsamen Anfragen und misst dann vor allem die einfachen. Legen Sie das Enddatum vor dem Start fest, zusammen mit dem Schwellenwert.

Was tun, wenn uns Daten für die Baseline fehlen?

Dann ist die Baseline Ihr erster Datensatz. Erfassen Sie die Arbeit zwei Wochen lang von Hand in einer gemeinsamen Tabelle: Start, Ende, Art der Anfrage und ob eine zweite Runde nötig war. Das reicht, um einen Schwellenwert festzulegen. Und es zeigt früh, wo Ihre Unterlagen aufgeräumt werden müssen.

Brauchen wir vor dem Pilot eine KI-Schulung?

Eine kurze Einweisung hilft, weil das Pilotteam jeden KI-Entwurf prüft. Artikel 4 der KI-Verordnung (AI Act) sieht vor, dass Anbieter und Betreiber von KI-Systemen Maßnahmen ergreifen, um die KI-Kompetenz ihres Personals zu fördern. Viele Unternehmen sind hier schon unterwegs. Laut Bitkom schulen 70 % der befragten Unternehmen ihre Beschäftigten im Umgang mit KI.

Was kostet ein erster Prototyp?

Bei Metadine bieten wir unsere Prototypen bewusst schon oft zu einem dreistelligen Betrag an. Durch einen Prototyp testen wir erste Annahmen, damit Sie Klarheit gewinnen, bevor Sie über eine größere Umsetzung entscheiden. Größere Kosten kommen aus unserer Sicht erst mit dem Rollout. Für KI-nutzende Unternehmen in Deutschland sind Infrastruktur, Datenaufbereitung und Integration die häufigsten großen Kostenpunkte.

Fazit

Ein KI-Pilotprojekt braucht kein großes Programm, um seinen Nutzen zu zeigen. Wählen Sie einen Engpass, messen Sie zwei Wochen lang die Baseline und legen Sie den Schwellenwert vor dem Start fest. Danach entscheiden die Zahlen: skalieren, umbauen oder stoppen.

Klein anfangen, messen und nur skalieren, was funktioniert. Das erste Gespräch ist kostenlos und dauert 45 Minuten. Welchen Prozess würden Sie zuerst messen? Discovery Call vereinbaren.

Quellen

1. Erstmals nutzt die Mehrheit der Unternehmen KI. Bitkom, Presseinformation, 14. September 2026.

2. KI in der deutschen Wirtschaft. Bitkom Research, Präsentation, 14. September 2026.

3. Artificial intelligence by NACE Rev.2 activity (isoc_eb_ain2). Eurostat, Datensatz, Stand 15. Juni 2026.

4. Statistikbroschüre 2026. Bundesvereinigung der Deutschen Ernährungsindustrie (BVE), 2026.

5. Konjunkturbericht der Ernährungsindustrie 02/2025. BVE, 2026.

6. CPG and Retail Leaders Are Bullish on AI, yet Most Haven't Scaled It Where It Matters Most. BCG und The Consumer Goods Forum, Pressemitteilung, 24. Juni 2026.

7. AI in CPG and Retail: How Winners Are Pulling Ahead. BCG, 24. Juni 2026.

8. IBM Study: CEOs Double Down on AI While Navigating Enterprise Hurdles. IBM, Pressemitteilung, 6. Mai 2025.

9. AI project failure rates are on the rise: report. CIO Dive, über S&P Global Market Intelligence, 14. März 2025.

10. Generative AI at Work. Brynjolfsson, Li und Raymond, NBER Working Paper 31161, 2023.

11. Article 4: AI literacy. Europäische Kommission, AI Act Service Desk, konsolidierte Fassung vom 27. Juli 2026.