Die Prozessindustrie steht vor einer stillen, aber strategisch hochrelevanten Lücke. Während Unternehmen Stellen abbauen, geht gleichzeitig eine Generation von Erfahrungsträgern in Rente. In Chemie, Pharma und Biotech ist das mehr als ein Personalthema. Es geht um Prozesswissen, Betriebssicherheit, Reproduzierbarkeit und die Fähigkeit, in der nächsten Aufschwungphase schnell wieder hochzufahren. KI kann helfen. Aber sie ersetzt Erfahrung nicht. Vielmehr kann KI Erfahrung nur dann wirksam machen, wenn Unternehmen heute beginnen, sie systematisch zu sichern.

 

Personalabbau und Wissensverlust

Viele Industrieunternehmen diskutieren das Thema Personalabbau derzeit vor allem als Reaktion auf Kostendruck, schwache Nachfrage und Standortfragen. Das ist nachvollziehbar. Aber es verstellt den Blick auf ein tieferes Problem. Die entscheidende Frage lautet nicht nur, wie viele Stellen heute entfallen. Die entscheidende Frage lautet, welches Wissen mit diesen Stellen verschwindet und ob es in der nächsten Wachstumsphase noch verfügbar sein wird.

Gerade in der Prozessindustrie ist das kein abstraktes Risiko, sondern ein sehr konkreter strategischer Faktor. Denn die Branche erlebt gerade eine doppelte Bewegung. Der VCI berichtete für 2025 zwar von 2.400 Beschäftigten weniger in der chemisch-pharmazeutischen Industrie. Zugleich verdeckt diese Zahl, dass der Pharmabereich die deutlich schwächere Entwicklung der Chemie teilweise abgefedert hat. Ohne diese Kompensation wäre der Druck auf Beschäftigung und Wertschöpfung in der Gesamtbranche noch stärker ausgefallen.

Wie das Statistische Bundesamt auf Basis des Mikrozensus 2024 mitteilt, werden bis 2039 rund 13,4 Millionen Erwerbspersonen das gesetzliche Renteneintrittsalter von 67 Jahren überschritten haben. Das entspricht knapp einem Drittel aller Erwerbspersonen, die dem Arbeitsmarkt 2024 zur Verfügung standen. Für Chemie, Pharma und Biotech ist diese Überlagerung besonders heikel.

 

Warum Erfahrungswissen in der Prozessindustrie so kritisch ist

In diesen Industrien ist Know-how nicht einfach eine Sammlung dokumentierter Prozessschritte. Ein erheblicher Teil des entscheidenden Wissens ist implizit. Es steckt in den Köpfen der Menschen, die seit Jahren oder Jahrzehnten Prozesse beherrschen, Abweichungen einordnen, Scale-up-Risiken antizipieren, kritische Parameter richtig gewichten oder in Grenzsituationen die richtige Entscheidung treffen.

Genau darin liegt die strategische Brisanz. In stark standardisierten Fertigungsumfeldern lassen sich viele Abläufe, Taktungen und Qualitätsprüfungen relativ klar definieren, dokumentieren und reproduzieren. In Spezialchemie und Pharmabranche ist das deutlich anspruchsvoller. Hier hängen Produktqualität, Reproduzierbarkeit und Ausbeute oft nicht nur an dokumentierten Prozessschritten, sondern auch an Erfahrungswissen: Wie sensibel reagiert ein Prozess auf Rohstoffschwankungen? An welchen Stellen verändert sich die Produktqualität, obwohl der Prozess formal innerhalb der Spezifikation läuft? Welche Abweichungen bleiben folgenlos und welche wirken sich auf Qualität, Ausbeute oder Reproduzierbarkeit aus?

 

Die verborgenen Kosten zeigen sich oft erst später

Genau dieses Wissen ist häufig implizit und nicht vollständig aus SOPs oder Verfahrensbeschreibungen ablesbar. Wer diese Entwicklung unterschätzt, riskiert in der nächsten Aufschwungphase einen paradoxen Effekt. Die Nachfrage kommt zurück. Anlagen, Investitionen und Budgets sind im Prinzip vorhanden. Aber die Organisation kann ihre Leistung nicht mit derselben Geschwindigkeit hochfahren und damit wie früher abrufen, weil genau die Menschen fehlen, die wissen, warum ein Prozess in der Realität stabil läuft und nicht nur auf dem Papier.

Dann verlängern sich Einarbeitungen, Ursachenanalysen dauern länger, Tech Transfers werden zäher, Abweichungen häufen sich und Entscheidungen wandern nach oben, weil operative Teams weniger Erfahrungswissen im System haben. Für viele Unternehmen ist das die eigentliche verborgene Kostenposition des heutigen Stellenabbaus.

Hinzu kommt ein weiterer Punkt. Wissenstransfer geschieht nicht automatisch. Erfahrung lässt sich nicht mit einer Präsentation übergeben. Die Europäische Agentur für Sicherheit und Gesundheitsschutz am Arbeitsplatz empfiehlt bei Neueinstellung sogar rund sechs Monate Überlappung vor dem Renteneintritt erfahrener Beschäftigter, damit Fähigkeiten und Erfahrungswissen tatsächlich weitergegeben werden können. Das zeigt, wie groß die zeitliche und organisatorische Dimension des Problems ist. Wer Übergaben unter Kostendruck verkürzt oder auslässt, spart kurzfristig Geld, erhöht aber mittelfristig die operative Verwundbarkeit.

 

Was KI leisten kann und was nicht

Gleichzeitig wäre es zu einfach, aus dieser Diagnose eine reine Untergangserzählung zu machen. Denn genau an dieser Stelle kommt KI ins Spiel. Nicht als magischer Ersatz für Senior Experts. Aber als Werkzeug, um Erfahrungswissen systematischer sichtbar, zugänglich und nutzbar zu machen.

Mit der Innovationsplattform KEEN hat auch die DECHEMA gezeigt, dass KI in der Prozessindustrie längst als konkretes Entwicklungsfeld verstanden wird, etwa zur Beschleunigung von Prozessentwicklung und Optimierung. Noch ist das in vielen Unternehmen jedoch eher Zielbild als flächendeckende Realität.

Damit wird auch klar, was KI in diesem Kontext sinnvoll leisten kann und was nicht. KI kann Erfahrungswissen strukturieren, Muster aus historischen Prozessdaten sichtbar machen, Mitarbeitende in Fehlersuche und Ursachenanalyse unterstützen, Wissen aus Reports, Lessons Learned und technischen Dokumenten schneller auffindbar machen und Onboarding effizienter gestalten. Aber KI kann die Lücke nur dann schließen, wenn Unternehmen über saubere Daten, tragfähige Wissensstrukturen und genügend Domänenexpertise verfügen, um Relevantes von Irrelevantem zu unterscheiden. Sonst skaliert man nicht Wissen, sondern Unsicherheit.

Diese Schlussfolgerung ergibt sich aus dem erkennbaren Potenzial von KEEN und der Tatsache, dass die praktische industrielle Umsetzung von KI in Europa weiterhin uneinheitlich ist.

 

Die eigentliche Managementfrage

Deshalb ist die entscheidende Managementfrage heute nicht, ob KI in der Prozessindustrie grundsätzlich eine Rolle spielen wird. Das ist längst entschieden. Die eigentliche Frage ist, ob Unternehmen sie rechtzeitig mit dem Wissen ihrer erfahrensten Mitarbeitenden verbinden.

Wer KI nur als Tool für Effizienz oder Automatisierung betrachtet, denkt zu kurz. In Chemie, Pharma und Biotech kann sie zu einer Art industriellem Gedächtnis werden. Nicht als Ersatz für Urteilskraft, sondern als Infrastruktur, die Urteilskraft besser verfügbar macht. Gerade in einer Phase, in der Erfahrungsträger aus dem System ausscheiden, liegt darin ein strategischer Hebel.

 

Fazit

Für die nächste Aufschwungphase bedeutet das: Die Gewinner werden nicht zwingend die Unternehmen sein, die heute am härtesten auf Kosten schauen. Es werden eher die Unternehmen sein, die es schaffen, Kostenanpassung und Wissenserhalt zugleich zu managen. Die zwischen Stellenabbau und kritischem Wissensverlust unterscheiden. Die Schlüsselrollen nicht nur nach Organigramm, sondern nach Erfahrungsrelevanz identifizieren. Die Übergaben ernst nehmen. Die implizites Wissen sichtbar machen. Und die KI nicht als Ersatz für Menschen verkaufen, sondern als Verstärker von Prozesskompetenz einsetzen.

Denn eines ist klar: Verfahrenstechnisches Know-how lässt sich nicht beliebig schnell zurückkaufen, wenn der Markt wieder anzieht. Wer heute Wissen verliert, verliert morgen Geschwindigkeit. Wer heute Erfahrung sichert, gewinnt morgen Handlungsfähigkeit. Genau darin liegt in den kommenden Jahren ein stiller, aber entscheidender Wettbewerbsvorteil für die Prozessindustrie.

 

Über den Autor

 

Christoph Andris ist Gründer und Geschäftsführer der Andris Consulting GmbH mit Sitz in München. Als Executive Search Berater begleitet er Unternehmen in der Pharma und Life Sciences Industrie bei der Besetzung kritischer Fach- und Führungspositionen.

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