Um Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) in IT-Systemen der industriellen Produktion nachhaltig und operativ einzusetzen, bedarf es der Methodik des KI-Engineering. KI-Engineering adressiert die systematische Entwicklung und den Betrieb von KI-basierten Lösungen als Teil von Systemen, die komplexe Aufgaben erfüllen. Ziel ist es, das Innovations- und Optimierungspotenzial von KI-Verfahren in der industriellen Produktion nutzen zu können.

Die Studie spannt die Dimensionen für KI-Engineering-Anwendungen auf, umreißt die qualitativen Anforderungen in der Entwicklung und im Betrieb unter dem Blickwinkel des Anwenders und Entscheiders. Verschiedene Anwendungsfälle werden in vier Autonomiestufen eingeordnet: von KI-basierten Assistenzfunktionen bis hin zu autonomen und adaptiven Systemen. Zudem werden passende Lösungsmethoden aufgezeigt.

Ein Kapitel widmet sich den technischen und organisatorischen Schulden beim Einsatz von KI-Methoden. Hierin wird als Antwort das KI-Engineering-Vorgehensmodell PAISE® im Kontext bestehender Modelle aus dem Data Mining und dem Software-Engineering erläutert. Im Anschluss werden relevante Initiativen und Projekte beschrieben und anstehende Entwicklungen umrissen.