Human-Centered AI im deutschen Maschinenbau bei W&H

Intro

In dieser Episode spricht Host Felix Schlenther mit Jürgen Brinkmann, Leiter Digitale Transformation und AI Center of Excellence bei Windmöller & Hölscher, über den menschenzentrierten Einsatz von KI im deutschen Maschinenbau. W&H, ein 150 Jahre alter Hidden Champion für flexible Verpackungsmaschinen, steht vor der Frage, wie ein traditionsreiches Industrieunternehmen die KI-Revolution nicht nur überlebt, sondern aktiv gestaltet. Das Gespräch reicht von Fußballrobotern und Schwarmintelligenz über den firmeneigenen KI-Assistenten Winni bis zur existenziellen Frage, ob der deutsche Maschinenbau nach der nächsten technologischen Revolution noch da sein wird.

Inhaltsübersicht

Jürgen Brinkmanns Weg von Schwarmintelligenz und Fußballrobotern zum KI-Verantwortlichen im Maschinenbau
Warum Windmöller & Hölscher seit Jahren KI in Produkten einsetzt — und was sich jetzt durch generative KI verändert
Die Vision der sprechenden Maschine: natürliche Sprache als neues Human-Machine-Interface
Gründung und Arbeitsweise des AI Center of Excellence als Matrix-Organisation
Warum Use-Case-Owner aus dem Business kommen müssen und das CoE sich als Enabler versteht
Winni: Wie ein Pinguin-Maskottchen Berührungsängste abbaut und KI-Adoption befeuert
Integration in Microsoft Teams statt neues System — und warum Mitarbeitende eigene Agenten bauen können
Die Spannung zwischen zentraler Steuerung und dezentraler Umsetzung im Mittelstand
Prozessintegration als nächster Schritt: von der Chatbot-Plattform zur automatisierten Pipeline
AI 2027 und die Frage, ob der deutsche Maschinenbau die nächste Revolution übersteht

Über den Gast

Jürgen Brinkmann ist Leiter Digitale Transformation und Lead des AI Center of Excellence bei Windmöller & Hölscher (W&H), einem globalen Maschinenbauunternehmen mit Sitz zwischen Münster und Osnabrück. Er ist studierter Informatiker mit einem Bachelor in Schwarmintelligenz und einem Diplom im Bereich Künstliche Intelligenz. Während seines Studiums arbeitete er an Fußballrobotern und nahm am RoboCup, der Roboter-Weltmeisterschaft, teil. Bei W&H verantwortet er neben der KI-Strategie auch die digitale Transformation des über 150 Jahre alten Unternehmens mit rund 3.500 Mitarbeitenden weltweit.

Detaillierte Zusammenfassung

Von Fußballrobotern zur Industriellen KI

Jürgen Brinkmanns Begeisterung für Künstliche Intelligenz begann nicht mit ChatGPT, sondern 2006 mit Schwarmintelligenz und Fußballrobotern. In einer studentischen Arbeitsgruppe nahm er am RoboCup teil — der Roboter-Weltmeisterschaft, bei der autonome Roboterteams gegeneinander Fußball spielen. Die Roboter waren damals, wie er selbst sagt, „etwas größere Mülleimer auf Rollen“, doch die Grundprinzipien von damals — Wahrnehmung, Verarbeitung, intelligente Aktion — sind die gleichen, die heute unter dem Label Agentic AI diskutiert werden.
Sein Informatikstudium selbst fand er „mega langweilig“ — erst die Berührung mit KI weckte echte Begeisterung. Besonders prägend war die Erkenntnis, dass Intelligenz ganz unterschiedlich definiert werden kann: Im Schwarm zeigt jeder einzelne Agent nur einfaches Regelverhalten, aber das kollektive Verhalten löst hochkomplexe Probleme wie das Travelling-Salesman-Problem.

KI im Maschinenbau: Vom Kunden her gedacht

Windmöller & Hölscher ist ein klassischer Hidden Champion: Weltmarktführer für Maschinen zur Herstellung flexibler Verpackungen — praktisch jede Folie im Supermarkt wurde auf einer W&H-Maschine produziert. Das Unternehmen setzt bereits seit Jahren KI ein: Robotersysteme unterstützen bei schweren Werkzeugen, und ein kamerabasiertes System kontrolliert automatisch die Druckqualität — „das was normalerweise der Mensch machen würde, er sieht sich den Druck an und stellt dann die Maschine ein, das machen wir automatisch.“
Die eigentliche Revolution sieht Jürgen in der Zukunft des Human-Machine-Interface. Seine Vision: „Du gehst morgens hin und die Maschine sagt: Hey, moin Felix. Und dann leitet sie dich an.“ Die Maschine kennt aus dem ERP-System den nächsten Produktionsauftrag, weiß, was als nächstes passieren muss, und führt den Bediener durch die Einstellungen — per natürlicher Sprache. Der Hintergrund ist existenziell: Kunden finden immer weniger qualifizierte Maschinenbediener. „Teilweise kenne ich Maschinen, die gar nicht betrieben werden, weil sie gar kein Personal dafür haben. Und das ist ja super traurig.“
Jürgen glaubt, dass klassische grafische Benutzeroberflächen in Richtung Ende steuern und große Sprachmodelle die Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine fundamental verändern werden. Gleichzeitig warnt er: „Wir müssen aufpassen, dass die Technologie nicht führt, dass wir der Technologie willen jetzt irgendwas einführen.“ Jede Innovation müsse vom Kundenproblem ausgehen und in unterschiedlichen Kulturen weltweit funktionieren.

Du gehst morgens hin und die Maschine sagt: Hey, moin Felix. Und dann leitet sie dich an.

Das AI Center of Excellence: Enabler, nicht Umsetzer

W&H hat sein AI Center of Excellence als Matrix-Organisation aufgesetzt — kein eigenes disziplinarisches Team, sondern Vertreter aus verschiedenen Business Units: Produktmanagement, Entwicklung und weitere Bereiche. Nicht alle arbeiten Vollzeit am Thema; Jürgen selbst verantwortet parallel die digitale Transformation. Die Rolle des CoE definiert er klar als Enabler: „Wir sind nicht diejenigen, die es umsetzen. So sehe ich mich nicht. Sondern schon derjenige, der sagt: Hier, das sind die ganzen Initiativen, die wir gerade haben, lasst uns mal zusammen sprechen.“
Der größte Mehrwert entsteht durch das Zusammenbringen von Initiativen quer durch die Business Units. Jürgen beschreibt den Aha-Moment, wenn Teams entdecken, dass sie an ähnlichen Themen arbeiten: „Da geht das Licht auf — hey mega, das machen wir gerade auch. Lasst uns mal zusammen sprechen.“ Gleichzeitig filtert das CoE: Viele als KI deklarierte Anfragen sind bei näherem Hinsehen keine KI-Probleme, sondern eine bessere Schlagwortsuche. Der Design-Thinking-Ansatz steht vorne: Erst das Problem verstehen, dann die Lösung wählen.
Ein zentrales Prinzip: Jeder Use Case braucht einen Owner aus dem Business — jemanden, der den Schmerz spürt, intrinsisch motiviert ist und das Ergebnis abnimmt. „Die Ownerin, der Owner muss aus dem Business kommen. Ich brauche jemanden, der dafür kämpft, dass es umgesetzt wird, weil er auch den direkten Impact für sich selbst dann spürt.“ Das CoE berät, vernetzt, stellt Infrastruktur bereit, blockiert aber nicht. Wenn ein Fachbereich eigenständig mit einem Dienstleister umsetzen möchte, steht Jürgen beratend zur Seite.

Winni: Human-Centered AI mit Pinguin-Maskottchen

Als ChatGPT aufkam, entstand auch bei W&H schnell der Wunsch nach einer eigenen Lösung. Zunächst als „W&H GPT“ betitelt, erkannte das Team schnell, dass der Name nicht funktioniert — schon gar nicht bei Mitarbeitenden in der Produktion. Gespräche mit dem Betriebsrat machten deutlich: Die Menschen brauchen etwas Greifbares, Vertrauenswürdiges. So wurde Winni geboren — ein KI-Assistent mit Pinguin-Maskottchen, eigenen Tassen, Aufklebern und einer „Ask Winni“-Kampagne im Stil von Guerilla-Marketing.
Der Ansatz ist bewusst menschenzentriert: „W&H GPT hilft niemandem. Copilot hilft niemandem. Wer spricht denn schon gerne mit Copilot? Das ist ja das komplett anonyme System.“ Winni wurde direkt in Microsoft Teams integriert — kein neues System, keine Systemgrenzen. Mitarbeitende können eigene spezialisierte Agenten anlegen, etwa für den Vergleich von Lieferantendokumenten mit eigenen AGBs. Das Ergebnis: 60 Prozent besserer Zugang zum Prozesswissen des Unternehmens.
Jürgens Vision für Winni geht weiter: Ein permanenter KI-Begleiter durch alle Hierarchieebenen, der nicht nur dem Werker hilft, sondern auch dem Vorstand. Gleichzeitig ist er realistisch — langfristig wird KI so tief in alle Systeme integriert sein, dass ein separater Chatbot möglicherweise überflüssig wird. Für heute aber ist Winni das Vehikel, um KI-Kompetenz aufzubauen und Use Cases schnell zu vertesten, bevor sie in Kundenprodukte fließen.

Die nächste Revolution: Wird der deutsche Maschinenbau noch da sein?

Zum Ende des Gesprächs wird Jürgen grundsätzlich. Was ihn am meisten beschäftigt, ist das AI 2027 Manifest von Leopold Aschenbrenner und anderen — ein Ausblick auf die exponentielle Entwicklung von KI in den nächsten Jahren. „Zuerst war ich komplett gehypt, dann habe ich mir auch andere Sachen angeschaut. Aber ob es 2027 ist oder 2032 — es wird so oder so kommen.“
Er beschreibt, wie Gemini 2.5 und Claude heute bereits besser programmieren als er selbst — und er ist leidenschaftlicher Informatiker. Autonome Paper-Generierung mit Peer Review, Vibe Coding, die rasante Verbesserung der Reasoning-Modelle — all das lasse ihn zunehmend an eine bevorstehende Intelligenz-Explosion glauben.
Daraus leitet er eine existenzielle Frage für den deutschen Maschinenbau ab: „Ich glaube, dass es drei große Revolutionen der Menschheit gab. Die landwirtschaftliche, die industrielle und das, was wir jetzt haben. Und wir müssen uns darauf einstellen, dass wir nach dieser Revolution noch da sind.“ W&H existiere seit 150 Jahren — aber vor 200 Jahren gab es das Unternehmen nicht. Im VDMA-Expertenkreis KI arbeitet er daran, Antworten für den deutschen Maschinenbau als exportorientierte Industrie zu finden. Die Entwicklung einer KI-Strategie, die über operative Effizienzgewinne hinausgeht, ist für ihn die nächste große Aufgabe.

Ich glaube, dass es drei große Revolutionen der Menschheit gab. Die landwirtschaftliche, die industrielle und das, was wir jetzt haben. Und wir müssen uns darauf einstellen, dass wir nach dieser Revolution noch da sind.

Kernaussagen

KI-Adoption als Wettbewerbsvorteil — „Ich glaube ganz fest daran, dass die Menschen und auch die Unternehmen, die schnell in der KI-Adoption sind, die Leute und die Unternehmen ersetzen, die nicht so schnell sind.“ Geschwindigkeit, Adoption, Wettbewerb
Kontrolle abgeben ist menschlich schwer — „Das Problem ist ja, wir Menschen sind nicht so gestrickt, dass wir gerne die Kontrolle an das ominöse Nichts, die KI, abgeben.“ Vertrauen, Change Management, Psychologie
CoE als Vernetzer, nicht als Umsetzer — „Wir sind nicht diejenigen, die es umsetzen. So sehe ich mich nicht. Sondern schon derjenige, der sagt: Hier, das sind die ganzen Initiativen, die wir gerade haben, lasst uns mal zusammen sprechen.“ Organisation, Enablement, Matrix
Autonome ERP-Systeme als Zukunftsvision — „In der Zukunft wird es autonom agierende ERP-Systeme geben. Die Prozesse werden abgewickelt von dem System selbst.“ Prozessautomatisierung, Autonomie, ERP
Die dritte große Revolution der Menschheit — „Ich glaube, dass es drei große Revolutionen der Menschheit gab. Die landwirtschaftliche, die industrielle und das, was wir jetzt haben.“ Paradigmenwechsel, Existenz, Strategie

Fazit und Takeaways

Für Maschinenbauer und Industrieunternehmen

Sprache wird das neue Interface: Natürlichsprachliche Schnittstellen zwischen Mensch und Maschine werden grafische Benutzeroberflächen zunehmend ablösen. Maschinen, die ihre Bediener anleiten und unterstützen, sind die Antwort auf den Fachkräftemangel in der Produktion.
KI vom Kunden her denken: Jede KI-Innovation muss ein echtes Kundenproblem lösen und in verschiedenen kulturellen Kontexten funktionieren. Technologie um der Technologie willen einzuführen, führt nicht zum Erfolg.
Die existenzielle Frage stellen: Der deutsche Maschinenbau muss sich fragen, was nach dieser technologischen Revolution vom eigenen Geschäftsmodell übrig bleibt — und Strategien entwickeln, die über operative Effizienzgewinne hinausgehen.

Für KI-Verantwortliche und Center-of-Excellence-Leiter

Enabler statt Umsetzer: Das AI CoE bündelt Initiativen, schafft Synergien und berät — blockiert aber nicht. Wenn Fachbereiche eigenständig umsetzen wollen, ist Unterstützung besser als Kontrolle.
Owner aus dem Business sind Pflicht: Ohne eine verantwortliche Person im Fachbereich, die den Schmerz spürt und für die Umsetzung kämpft, bleibt jeder Use Case ein Experiment ohne nachhaltigen Impact.
Branding macht den Unterschied: Ein KI-Assistent mit eigenem Namen, Maskottchen und Guerilla-Marketing-Kampagne schafft mehr Adoption als ein technisch identisches Tool unter dem Namen „Firmen-GPT“.

Für alle, die über die nächsten Jahre nachdenken

Jetzt einsteigen, nicht warten: Die Modelle werden besser, aber die organisatorische Lernkurve bleibt. Wer heute keine KI-Kompetenz aufbaut, steht morgen vor einem Kaltstart, wenn Multi-Agenten-Systeme und autonome Prozesse Standard werden.
Die exponentielle Entwicklung ernst nehmen: Von GPT-3.5 zu heutigen Reasoning-Modellen hat die Geschwindigkeit drastisch zugenommen. Ob die Intelligenz-Explosion 2027 oder 2032 kommt — vorbereitet sein müssen Unternehmen jetzt.

Jürgen Brinkmanns Beitrag zeigt, wie ein traditionsreicher Maschinenbauer KI nicht als abstraktes Technologiethema behandelt, sondern als menschenzentrierte Transformation gestaltet — mit einem Pinguin als Botschafter und der klaren Erkenntnis, dass 150 Jahre Firmengeschichte keine Garantie für die nächsten 20 Jahre sind.