Künstliche Intelligenz verändert auch die Textilpflegebranche. Doch was braucht es, um diese Technologien im Mittelstand sinnvoll einzusetzen – und welche neuen Rollen entstehen daraus? Nachfolgender Beitrag zeigt, wie sich Tätigkeiten, Prozesse und Kompetenzanforderungen durch KI verschieben – und was das für Unternehmen in der Fläche bedeutet.
Ob kleine Textilreinigung oder industrielle Großwäscherei: In der Textilpflegebranche sind die Anforderungen hoch und die Margen oft knapp. Gleichzeitig steigen die Erwartungen an Qualität, Effizienz und Transparenz.
Künstliche Intelligenz (KI) wird hier zunehmend als Schlüsseltechnologie wahrgenommen, um diesen Spagat zu meistern. Dabei geht es nicht um abstrakte Zukunftsvisionen, sondern um ganz konkrete Veränderungen in Arbeitsprozessen, Aufgabenprofilen und betrieblichen Routinen. Der Einsatz von KI wirkt sich in mehrfacher Hinsicht auf die Arbeit aus: Er unterstützt, verändert – und schafft neue Rollen.
Dass KI dabei längst mehr als ein Nischenthema ist, zeigen auch aktuelle Erhebungen. Über 80 Prozent der Industrieunternehmen in Deutschland betrachten laut Bitkom den Einsatz von KI als entscheidend für ihre künftige Wettbewerbsfähigkeit. Und auch im Mittelstand steigt die Relevanz spürbar: Laut einer aktuellen YouGov/IONOS Befragung von über tausend Unternehmen nutzen bereits 32 Prozent entsprechende KI-Lösungen im Alltag – ein Anstieg um elf Prozentpunkte innerhalb nur eines Jahres.
Zwischen Waschstraße und Webfehler – wo KI ansetzt
Ein Blick in die Praxis zeigt: Erste KI-Anwendungen verändern bereits heute spürbar die Arbeitsrealität in der Textilpflege. Das gilt für kleinere Betriebe ebenso wie für industriell geprägte Unternehmen. In verschiedenen Pilotprojekten, die im Rahmen der Initiative Mittelstand-Digital umgesetzt wurden, zeigt sich exemplarisch, wie Künstliche Intelligenz bestehende Routinen aufbricht, neue Aufgaben entstehen lässt und bestehende Rollenprofile erweitert.
So wurde in einem mittelständischen Unternehmen aus Sachsen, das seit mehreren Generationen Frottierwaren herstellt, die manuelle Sichtprüfung durch ein lernfähiges Fehlererkennungssystem ergänzt. Das System erkennt typische Mängel auf beiden Seiten der strukturierten Ware und gibt automatisiert Rückmeldung. Die Rolle der Mitarbeitenden verändert sich dabei grundlegend: Statt dauerhaft die gleichen Gewebe zu prüfen, unterstützen sie das System bei der Klassifikation, bewerten Grenzfälle und reagieren bei Bedarf auf Störungen.
Auch in der Produktion führt KI zu neuen Anforderungen. Ein mittelständischer Hersteller technischer Vliesstoffe nutzte die Inbetriebnahme einer neuen Produktionslinie, um im Rahmen eines Pilotprojekts eine umfassende Datenerfassung zu erproben – mit dem Ziel, diese für KI-gestützte Prozessoptimierungen nutzbar zu machen. Ziel war es, aus den gesammelten Daten verwertbare Erkenntnisse für die spätere Serienproduktion zu gewinnen – etwas, das zuvor kaum systematisch erfolgte. Heute bilden diese Informationen die Grundlage für eine kontinuierliche Prozessoptimierung. Mitarbeitende, die bislang vor allem Maschinen bedient haben, übernehmen zunehmend Aufgaben in der Datendokumentation, Interpretation und Bewertung.
Dieser Wandel macht sich auch in den Zahlen bemerkbar: Mehr als die Hälfte der Unternehmen, die bereits KI nutzen, berichten von spürbaren Effizienzgewinnen in ihren Prozessen. Ebenso viele sehen eine Entlastung bei Routinetätigkeiten – ein klares Indiz dafür, dass standardisierbare Aufgaben zunehmend durch Systeme übernommen werden und Raum für neue Schwerpunkte entsteht. Diese Verschiebung verändert auch die Rolle der Mitarbeitenden: Sie übernehmen verstärkt überwachende und steuernde Aufgaben, klären Ausnahmefälle und gestalten Prozesse gemeinsam mit IT-Verantwortlichen weiter.
Was Beschäftigte künftig können müssen
Die beschriebenen Beispiele zeigen: KI nimmt nicht einfach Arbeit weg – sie verändert, wie gearbeitet wird. Daraus ergeben sich neue Kompetenzanforderungen. Mitarbeitende benötigen zunehmend ein Grundverständnis für datenbasierte Systeme, müssen deren Logik nachvollziehen und kritische Situationen erkennen können. In der Qualitätssicherung etwa werden nicht mehr nur fehlerhafte Textilien identifiziert, sondern die Kriterien des KI-Systems müssen verstanden, hinterfragt und justiert werden.
Dass es hierbei noch an Voraussetzungen fehlt, bestätigt eine aktuelle Bitkom-Unternehmensbefragung: 72 Prozent der Firmen sehen zu wenig KI-Know-how in ihren Belegschaften, und rund 30 Prozent nennen fehlende Kompetenzen als eine der zentralen Herausforderungen beim Einsatz von KI-Systemen. Entsprechend rückt das Thema Qualifizierung in den Fokus – nicht nur aus betrieblichem Interesse, sondern auch aus regulatorischer Sicht: Seit Februar 2025 gilt mit Artikel 4 des EU AI Act eine verpflichtende Fortbildungsvorgabe für alle Unternehmen, die KI-Systeme einsetzen. Sie müssen sicherstellen, dass sämtliche Mitarbeitende, die mit KI arbeiten oder deren Ergebnisse bewerten, über ausreichende Kompetenzen verfügen – unabhängig von Branche oder Unternehmensgröße.
Vor allem kleine Betriebe, in denen die Inhaberinnen und Inhaber oft selbst operativ tätig sind, stehen vor der Herausforderung, technologische Neuerungen mit knappem Personal umzusetzen. Hier können niedrigschwellige Schulungen, Checklisten und anwendungsnahe
Demonstratoren helfen, Berührungsängste abzubauen und praxisrelevantes Wissen zu vermitteln.
Mittelstand: So gelingt der KI-Einstieg
Trotz vieler Erfolgsgeschichten bleibt der Einstieg in die KI für viele kleine und mittlere Unternehmen eine Hürde. Fehlendes Datenbewusstsein, geringe technische Infrastruktur oder Unsicherheit über die Wirtschaftlichkeit eines Projekts bremsen den Fortschritt. Hinzu kommt eine verbreitete rechtliche Zurückhaltung: Viele Unternehmen sind unsicher, ob der Einsatz von KI mit geltenden Datenschutzanforderungen vereinbar ist oder ob sie unbeabsichtigt regulatorische Risiken eingehen – insbesondere im Kontext des EU AI Act und der DSGVO. Solche Fragen erschweren nicht nur Investitionsentscheidungen, sondern auch den Einstieg in erste Pilotprojekte. Hinzu kommt die Kostenfrage: Laut YouGov/IONOS geben 40 Prozent der Unternehmen an, KI nur einsetzen zu wollen, wenn die Lösungen kostenlos oder sehr günstig verfügbar sind. Gerade kleinere Betriebe – wie viele Reinigungen oder Wäschereien – wägen Investitionen sorgfältig ab.
Auch die Suche nach geeigneten Anwendungsfällen fällt nicht leicht: Ein Viertel der befragten Unternehmen berichtet von Schwierigkeiten bei der Identifikation passender Einsatzszenarien. Das zeigt den hohen Bedarf an Orientierung – insbesondere dort, wo keine eigene IT-Abteilung vorhanden ist. Hier setzen öffentliche Unterstützungsangebote wie die des Mittelstand-Digital Zentrum Berlin an. Mit kostenfreien Formaten wie KI-Demoräume, Use-Case-Workshops oder KI-Tool-Erprobungen erhalten Unternehmen konkrete Hilfestellung beim Einstieg in die datengetriebene Prozessoptimierung.
Aber auch andere Zentren der Initiative Mittelstand-Digital bieten praxisnahe Hilfestellungen: So stellt das Mittelstand-Digital Zentrum Kaiserslautern mit dem „KI-Readiness-Check“ ein kostenfreies Online-Tool zur Verfügung, mit dem Unternehmen strukturiert einschätzen können, wie gut sie auf den Einsatz Künstlicher Intelligenz vorbereitet sind. Abgefragt werden unter anderem der digitale Reifegrad, Datenverfügbarkeit, IT-Infrastruktur und organisationale Voraussetzungen. Der Fokus liegt dabei nicht auf sofortiger Perfektion, sondern auf einer realistischen Bestandsaufnahme
mit konkreten Handlungsempfehlungen. Unternehmen, die wissen, welche Daten wie genutzt werden können und wo noch Lücken bestehen, schafft die Grundlage für spätere KI-Anwendungen – etwa für Prozessanalysen, Qualitätsprognosen oder Ressourceneffizienz.
KI verändert Prozesse und Organisationen
KI-Technologien bieten gerade kleinen und mittleren Unternehmen der Textilpflege Chancen, ihre Abläufe effizienter, ressourcenschonender und flexibler zu gestalten. Doch der technische Fortschritt ist nur ein Teil der Gleichung. Entscheidend ist, dass Unternehmen sich organisatorisch, personell und kulturell auf die neuen Möglichkeiten vorbereiten.
Dazu gehört: Kompetenzen gezielt aufbauen. Mitarbeitende einbinden. Technologische Entscheidungen mit realen Herausforderungen verknüpfen. So gelingt es, KI nicht nur einzusetzen, sondern zum integrativen Bestandteil der Arbeitswelt zu machen – für eine Branche, in der Qualität, Verlässlichkeit und Menschlichkeit auch in Zukunft eine tragende Rolle spielen werden.
Klicktipps:
- Zum KI-Readiness-Check (MDZ Kaiserslautern): https://werner.dfki.de/readiness-welcome
- Mehr KI-Projekte unter: https://dp-plattform.de
Dieser Gastbeitrag ist zuerst erschienen im DTV-Jahrbuch 2025. Autor Alexander Krug ist Projektmanager für Kommunikation & Netzwerkmanagement im Mittelstand-Digital Zentrum Berlin.