Siemens Healthineers macht über 23 Milliarden Euro Umsatz und verzichtet trotzdem bewusst auf eine eigene KI-Strategie. Vorstandschef Bernd Montag dreht die übliche Reihenfolge um: Zuerst steht das Ziel, den Krebs zu besiegen, danach die Frage, wo KI dabei hilft. Für Entscheider steckt darin eine Lektion gegen teure Pilotprojekte ohne Wirkung.
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Eine KI-Strategie gilt in vielen Vorständen als Pflichtübung. Bei Siemens Healthineers fällt die Antwort darauf knapp aus und lautet Nein. Der DAX-Konzern ordnet die Technik konsequent dem medizinischen Ziel unter, statt sie zum eigenen Programm zu erheben.
Das Wichtigste in Kürze
- Siemens Healthineers verzichtet bewusst auf eine separate KI-Strategie und leitet jeden Einsatz aus dem Behandlungsziel ab.
- Der Ansatz umgeht die Falle folgenloser Pilotprojekte, an denen viele KI-Programme scheitern.
- KI übernimmt Routinen und dämpft den Fachkräftemangel, ersetzt aber nicht das ärztliche Urteil.
- Für den Mittelstand zählt zuerst das Problem, danach die Technik.
Warum verzichtet ein DAX-Konzern auf eine KI-Strategie?
Ziel vor Werkzeug. Bernd Montag begründet den Verzicht mit einer einfachen Rangfolge. „Die brauchen wir nicht. Weil KI kein Endpunkt ist. Wir wollen den Krebs besiegen und überlegen dann, welche Rolle KI auf dem Weg dorthin spielt“, sagte der Vorstandsvorsitzende im Interview mit dem Handelsblatt.[1]
Der Unterschied klingt akademisch, entscheidet aber über den Erfolg. Eine separate KI-Strategie startet bei der Technik und sucht danach Anwendungsfälle. So entstehen Vorzeigeprojekte, die nie in den Regelbetrieb kommen. Beim Ziel zu beginnen heißt dagegen, jede Anwendung am Ergebnis zu messen, hier an besseren Therapien gegen Krebs, Herz-Kreislauf-Erkrankungen und Schlaganfall.
Was Entscheider vom Fokus-Prinzip lernen
Kein Einzelfall. Andere Konzerne im DAX gehen denselben Weg, sobald sie KI an ein konkretes Ergebnis binden. Merck lässt KI-Agenten das Software-Testing automatisieren, Infineon baut Chips für die Stromversorgung von KI-Rechenzentren, bei Verizon führt Gemini inzwischen die Mehrheit der Kundengespräche. Jeder Fall beginnt mit einer Aufgabe, nicht mit der Technik. Weitere Beispiele sammelt die KI-Rubrik von Dr. Web.
Montag benennt zugleich die Grenze. Gute Algorithmen brauchen hochwertige Daten von erfahrenen Fachleuten, nicht Millionen beliebiger Datensätze. KI soll Routinen übernehmen und den wachsenden Fachkräftemangel in den Gesundheitssystemen abfedern, das ärztliche Urteil bleibt unersetzt.
Zuerst steht das medizinische Ziel, danach die Frage, wo KI hilft. Eine eigene KI-Strategie hält der Konzern für überflüssig.
Eine KI-Strategie auf dem Papier beeindruckt den Aufsichtsrat, ein gelöstes Problem überzeugt den Kunden. Siemens Healthineers zeigt, dass der Umweg über das Ziel oft der kürzere ist.
— Markus Seyfferth, Chefredakteur Dr. Web
Was das für den Mittelstand bedeutet
Problem zuerst. Für kleinere Unternehmen ist die Lehre praktisch. Eine KI-Strategie als eigenes Dokument beruhigt das Management, löst aber kein einziges Problem. Sinnvoller ist die umgekehrte Frage: An welcher konkreten Aufgabe setzt KI an, die heute Zeit oder Geld kostet?
Im regulierten Umfeld ist der zielgerichtete Ansatz ohnehin Pflicht. Der EU AI Act stuft medizinische KI als Hochrisiko-Anwendung ein, deren strengste Auflagen bis 2027 greifen.[2] Eine Anwendung, die klar einem Behandlungsziel dient, lässt sich leichter dokumentieren und zulassen als ein loses Technik-Experiment.
Die Handlungsempfehlung ist schlicht. Statt einer KI-Strategie gehört ein Problem auf den Tisch, das die Technik messbar lösen soll. Der Erfolg zeigt sich dann am Ergebnis, nicht an der Zahl der Pilotprojekte.
FAQ: Siemens Healthineers und die KI-Strategie
Was ist eine KI-Strategie?
Eine KI-Strategie ist ein Plan, der festlegt, wo und wie ein Unternehmen künstliche Intelligenz einsetzt. Sinnvoll ist sie nur, wenn sie aus den Geschäftszielen abgeleitet wird. Beginnt sie bei der Technik und sucht danach Anwendungsfälle, entstehen oft Pilotprojekte ohne messbaren Nutzen.
Warum scheitern viele KI-Projekte in Unternehmen?
Viele KI-Projekte scheitern, weil sie bei der Technik statt beim Problem beginnen. Solche Piloten erreichen selten den Regelbetrieb, da ihr Beitrag zum Geschäftsergebnis unklar bleibt. Erfolgreicher sind Vorhaben, die eine konkrete Aufgabe messbar lösen.
Fällt medizinische KI unter den EU AI Act?
Ja. Der EU AI Act stuft KI in medizinischen Anwendungen in der Regel als Hochrisiko-Anwendung ein. Solche Systeme unterliegen strengen Anforderungen an Datenqualität, Dokumentation und menschliche Aufsicht, deren strengste Auflagen bis 2027 greifen.
Ersetzt KI in der Medizintechnik ärztliche Diagnosen?
Nein. KI übernimmt Routineaufgaben und unterstützt die Auswertung, das ärztliche Urteil bleibt entscheidend. Laut Siemens Healthineers brauchen gute Algorithmen hochwertige Daten von erfahrenen Fachleuten, nicht Millionen beliebiger Datensätze.
Was bedeutet der Fachkräftemangel für den KI-Einsatz?
Der Fachkräftemangel ist ein zentraler Treiber für den KI-Einsatz im Gesundheitswesen. KI soll wiederkehrende Routinen übernehmen und so knappe Fachkräfte entlasten. Ziel ist mehr Zeit für Diagnose und Behandlung, nicht der Ersatz von Personal.
Quellen
[1] Handelsblatt: „Siemens-Healthineers-Chef: Brauchen keine KI-Strategie“
[2] Amtsblatt der EU: Verordnung (EU) 2024/1689 (KI-Verordnung)
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