IFR-Grundsatzpapier zu KI in der Robotik: Was Industrie, Logistik und Service jetzt anpassen müssen

Die International Federation of Robotics (IFR) hat Anfang Februar 2026 ein umfassendes Positionspapier zu „AI in Robotics“ veröffentlicht. Es beschreibt, wie KI die nächste Welle der Robotik prägt, benennt technologische Schwerpunkte und adressiert explizit Sicherheits-, Governance- und Nachhaltigkeitsfragen.

Für Unternehmen in Fertigung, Logistik, Handel, Healthcare und Service bedeutet das: KI in Robotern ist kein optionales Feature mehr, sondern ein Governance- und Risiko-Thema, das in Strategie, Beschaffung, Compliance und IT-Security verankert werden muss.

1. Kontext: Was die IFR veröffentlicht hat – und warum gerade jetzt

1.1 Die Rolle der IFR

Die International Federation of Robotics ist der zentrale Branchenverband für industrielle und Service-Robotik mit globaler Mitgliedschaft aus Herstellern, Integratoren, Forschung und Anwenderunternehmen. Sie veröffentlicht regelmäßig Marktstatistiken, Trendanalysen und Positionspapiere zu regulatorisch sensiblen Themen wie Sicherheit, Arbeitswelt und Nachhaltigkeit in der Robotik.

Das neue Positionspapier zu KI in der Robotik („AI in Robotics – Trends, Challenges, Commercial Applications“, veröffentlicht am 2. Februar 2026) adressiert ausdrücklich die zunehmende Durchdringung nahezu aller Robotik-Anwendungen mit KI-Verfahren – von Computer Vision über Reinforcement Learning bis hin zu generativer KI für die Roboterprogrammierung.

1.2 Inhaltlicher Fokus des Grundsatzpapiers

Das Papier setzt vier deutliche inhaltliche Schwerpunkte:

1. Technologische Basis: Beschreibung der heute relevanten KI-Bausteine in der Robotik – Deep-Learning-basierte Bildverarbeitung, überwachtes Lernen für Qualitäts- und Wartungsaufgaben, Natural Language Processing für kollaborative und Service-Roboter, Sensorfusion und SLAM für mobile Robotik sowie erste industrielle Anwendungen von Reinforcement Learning und generativer KI.

2. Anwendungsfelder: Betonung, dass insbesondere Logistik, Lager- und Intralogistik sowie weitere Supply-Chain-Bereiche derzeit die Speerspitze bei KI-gestützter Robotik bilden.

3. Arbeitswelt & Skills: Darstellung, wie KI in der Robotik Jobprofile, Qualifikationsanforderungen und Arbeitsorganisation verändert – inklusive neuer Rollen für Überwachung, Analyse und Entscheidungsunterstützung.

4. Risiken & Leitplanken: Herausarbeitung von Sicherheitsrisiken (u.a. Datenvergiftung, unsichere KI-Modelle, Cyberangriffe auf vernetzte Roboter, physische Risiken in HRC-Szenarien) sowie Nachhaltigkeits- und Energiefragen in Verbindung mit rechenintensiven KI-Modellen.

Damit ist klar: Die IFR versteht KI nicht mehr nur als technologische Option, sondern als strukturbestimmenden Faktor für Robotik-Ökosysteme – mit Implikationen für Regulierung, Haftung und Governance.

2. Technische Kernpunkte: Wo KI Robotik grundlegend verändert

2.1 Computer Vision und Sensorfusion als Standard

KI-gestützte Bildverarbeitung ist aus moderner Robotik kaum noch wegzudenken:

• Objekterkennung und -klassifikation auf dem Förderband, am Arbeitsplatz oder im Lager erlaubt flexible Sortierung, Kommissionierung und Qualitätsprüfung.

• Barcode- und Label-Erkennung wird zunehmend durch visuelle Erkennung von Objekten, Formen und Zuständen ergänzt.

• Sensorfusion (z.B. Kamera + LiDAR + IMU) macht autonome mobile Roboter (AMR/AGV) robuster gegenüber dynamischen Umgebungen.

Für Unternehmen bedeutet dies:

• Robotikprojekte sind heute faktisch Datenprojekte: Qualität und Governance der Trainingsdaten beeinflussen direkt Produktionsqualität und Prozesssicherheit.

• Kameras und Sensorik müssen IT-seitig wie kritische IoT-Komponenten behandelt werden (Netzsegmentierung, Patch-Management, Monitoring).

2.2 Reinforcement Learning & generative KI

Das IFR-Papier weist ausdrücklich darauf hin, dass Reinforcement Learning (RL) und generative KI zwar noch nicht flächendeckend produktiv eingesetzt werden, aber strategische Bedeutung erlangen:

• Reinforcement Learning wird für Bewegungsplanung, Greifstrategien und adaptive Bahnplanung genutzt – insbesondere bei variierenden Produkten und unstrukturierten Umgebungen.

• Generative KI soll Programmierung und Parametrierung von Robotern deutlich vereinfachen, indem Funktionen auf Basis natürlicher Sprache beschrieben und automatisch in Code übersetzt werden.

Konsequenzen:

• Unternehmen werden künftig häufiger mit Black-Box-Policy-Modellen konfrontiert sein, deren Entscheidungen sich nicht mehr trivial erklären lassen.

• Generative Tools verlagern einen Teil der Verantwortung von klassischer SPS-/Roboterprogrammierung hin zu Prompting, Modellwahl und Validierung – neue Kompetenzfelder für OT- und Automatisierungsabteilungen.

3. Governance, Sicherheit und Verantwortung: Die eigentlichen Leitplanken

3.1 Transparenz und Nachvollziehbarkeit

Auch wenn das IFR-Papier kein formales Regelwerk wie eine Norm oder ein Gesetz ist, enthält es klare Erwartungen an Transparenz:

• Hersteller sollen offenlegen, welche KI-Verfahren in welchen Funktionsblöcken des Roboters eingesetzt werden (z.B. Vision, Bahnplanung, Anomalieerkennung).

• Integratoren und Betreiber benötigen dokumentierte Leistungsgrenzen (z.B. bei Lichtverhältnissen, Materialvarianten, Geschwindigkeiten, Störfaktoren).

• Für hochautonome Funktionen ist eine Ereignis- und Entscheidungsprotokollierung („Event Logging“) erforderlich, um bei Störungen Ursachenanalysen und Haftungsfragen klären zu können.

Für Unternehmen heißt das praktisch:

• Pflicht zur technischen Due Diligence in Ausschreibungen und Lieferantengesprächen: KI-Funktionalität muss explizit abgefragt und bewertet werden.

• Dokumentationsanforderungen steigen – u.a. für Audit-Trails in qualitätskritischen Branchen (Automotive, Pharma, MedTech, Lebensmittel).

3.2 Sicherheitsarchitekturen für KI-fähige Roboter

Die IFR adressiert mehrere neue Risikoklassen, die klassischen Robotersicherheitsnormen nur teilweise abdecken:

• Datenvergiftung und Modellmanipulation: Werden Trainings- oder Updatesets manipuliert, können Roboter systematisch fehlerhaft agieren (z.B. falsche Teile akzeptieren, Sicherheitsabstände unterschreiten).

• Cyberangriffe auf vernetzte Roboter: Cloud-verbundene KI-Module erweitern die Angriffsfläche deutlich.

• Unvorhersehbares Verhalten: KI-Systeme können unter Edge Cases Entscheidungen treffen, die im Test nicht beobachtet wurden, aber physische Auswirkungen haben.

Empfohlene Antworten aus Unternehmenssicht:

• Einführung eines Security-by-Design-Ansatzes für Robotikprojekte: Bedrohungsanalyse, Härtung, Netzwerksegmentierung, Zero-Trust-Prinzipien für Robotiknetzwerke.

• Modell- und Daten-Governance: Versionierung, Freigabeprozesse und Rückrollkonzepte für KI-Modelle (ähnlich wie für Firmware und Steuerungssoftware).

• Redundante Sicherheitsketten: Kritische Schutzfunktionen (z.B. Not-Halt, Sicherheitszonen) sollten nicht ausschließlich von KI-Entscheidungen abhängen, sondern über zertifizierte Sicherheitssteuerungen abgesichert bleiben.

3.3 Verantwortlichkeiten entlang der Lieferkette

Das IFR dokumentiert implizit ein mehrschichtiges Verantwortungsmodell:

• Hersteller verantworten Design, Implementierung und Grundsicherheit von KI-Funktionen sowie die Bereitstellung sicherer Updates.

• Systemintegratoren verantworten die korrekte Einbettung in Prozesse, Zellen, Linien und IT/OT-Infrastruktur – inklusive Risikobewertungen.

• Betreiber verantworten Betrieb, Wartung, Schulung von Personal und die Überwachung der Systeme im Alltag.

Für Unternehmen bedeutet dies:

• Verträge und Lieferbedingungen müssen klare Regelungen zu Updatezyklen, Support und Haftungsgrenzen bei KI-bedingten Fehlern enthalten.

• Im eigenen Haus braucht es klare Rollen: Wer genehmigt Modellupdates? Wer bewertet neue KI-Funktionen? Wer verantwortet die Dokumentation gegenüber Aufsichtsbehörden und Versicherern?

4. Nachhaltigkeit und Energieeffizienz: KI-Robotik als doppeltes ESG-Thema

Das Papier betont, dass KI in der Robotik zwei entgegengesetzte Nachhaltigkeitseffekte mit sich bringt:

1. Positive Effekte:

- Präzisere Prozesse senken Ausschuss und Materialverbrauch.

- Predictive Maintenance erhöht die Lebensdauer von Anlagen.

- Automatisierte Sortier- und Recyclingprozesse unterstützen Kreislaufwirtschaft.

1. Negative Effekte / Trade-offs:

- Große KI-Modelle benötigen im Training und teilweise im Betrieb erhebliche Rechenleistung.

- Dauerhaft aktive Sensorik (Kameras, 3D-Sensoren) und Edge-/Cloud-Inferenz erhöhen den Energiebedarf der Automatisierung insgesamt.

Konsequenz für Unternehmen:

• ESG-Strategien sollten Robotik- und KI-Projekte explizit berücksichtigen – inklusive Energie- und CO₂-Bilanz von Rechenzentren und Edge-Geräten.

• Bei Ausschreibungen zu Robotiklösungen sollten Energieeffizienzkennzahlen (z.B. pro verarbeitetem Teil, pro Kommissionierauftrag) und Lebensdaueraspekte abgefragt werden.

5. Praktische Beispiele und branchenspezifische Implikationen

5.1 Fertigung (Automotive, Maschinenbau, Elektronik)

Beispiel-Szenario: Ein Automobilzulieferer betreibt ein hochautomatisiertes Werk mit Schweiß- und Montagezellen, ausgestattet mit kamerabasierten Qualitätsinspektionen und kollaborativen Robotern für variantenreiche Montage.

Implikationen aus dem IFR-Papier:

• Qualitätsprüfungen basieren zunehmend auf Deep-Learning-Modellen. Der Zulieferer muss deshalb Trainingsdaten-Management, Bias-Prüfung und Änderungsprozesse für Modelle einführen.

• Bei Linienumbauten oder Produktwechseln ist ein strukturierter Re-Validierungsprozess für KI-gestützte Inspektionen erforderlich – analog zu Prozessfreigaben.

• Die Safety-Konzepte kollaborativer Zellen müssen prüfen, wie sich KI-basierte Geschwindigkeits- und Bahnplanung auf minimal zulässige Abstände und Reaktionszeiten auswirkt.

5.2 Logistik & E-Commerce-Fulfillment

Beispiel-Szenario: Ein E-Commerce-Hub setzt auf eine Flotte autonomer mobiler Roboter, die Lagerplätze ansteuern, Regale bewegen und Kommissionierarbeitsplätze versorgen. Vision-Systeme identifizieren Artikel und prüfen Versandverpackungen.

Auswirkungen laut IFR-Leitplanken:

• Die Flotte ist hochgradig vernetzt, Cloud-gestützte Optimierung wird wahrscheinlicher – der Betreiber muss Cybersecurity und Netzwerksegmentierung für Robotik als eigenständigen Use Case behandeln.

• KI-basierte Navigations- und Stauvermeidungsalgorithmen benötigen kontinuierliche Datenfeeds. Hier sind Datenminimierung und Zugriffskontrollen essenziell, um Datenschutz- und Sicherheitsrisiken zu begrenzen.

• Wegen der hohen Dynamik (Saisonspitzen, Layoutänderungen) ist ein kontinuierliches Re-Training der Modelle zu erwarten – inklusive Governance, wer diese Änderungen genehmigt.

5.3 Healthcare und professionelle Servicerobotik

Beispiel-Szenario: Ein Krankenhaus nutzt Serviceroboter für Materialtransport und Reinigungsaufgaben sowie kollaborative Assistenzroboter im OP.

Relevante Punkte aus dem IFR-Papier:

• KI-gestützte Navigation in Fluren mit Patienten und Personal stellt hohe Anforderungen an sichere Mensch-Roboter-Interaktion.

• Logdaten der Roboter können sensible Informationen über Bewegungsmuster von Patienten und Mitarbeitern enthalten – es braucht strenge Datenschutz- und Zugriffskonzepte.

• Bei OP-Assistenzrobotern sind Regulierung (Medizinprodukterecht), Auditierbarkeit der KI-Funktionen und Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen zentrale Themen, auch im Dialog mit Aufsichtsbehörden und Versicherern.

6. Business-Relevanz: Was Unternehmen jetzt konkret tun sollten

6.1 KI-Robotik in Governance-Strukturen integrieren

Unternehmen sollten das IFR-Papier als Referenzrahmen nutzen, um bestehende Strukturen anzupassen:

• Risikomanagement: Aufnahme von KI-Robotik-spezifischen Szenarien in Unternehmensrisikoregister (z.B. Ausfall durch Modellfehler, Cyberangriff auf Robotiknetz, regulatorische Beanstandungen).

• Compliance & Legal: Abgleich mit kommenden KI- und Produktsicherheitsregimen (z.B. EU-KI-Regulierung, Maschinenverordnung) und Übersetzung in interne Richtlinien.

• Audit & Qualitätsmanagement: Aufbau von Vorgehensweisen zur Periodischen Überprüfung von KI-Modellen im Produktions- und Logistikkontext.

6.2 Beschaffungs- und Lieferantenmanagement anpassen

Bei neuen Robotik-Projekten sollte die IFR-Perspektive systematisch in die Beschaffung einfließen:

• Aufnahme von KI-spezifischen Kriterien in Lastenhefte (Transparenz, Dokumentation, Updateverfahren, Energieeffizienz, Security-Konzept).

• Vertragsklauseln, die Modellupdates, Support für KI-Funktionen und Haftung bei KI-bedingten Fehlfunktionen explizit adressieren.

• Bewertung von Herstellern und Integratoren nach deren Fähigkeit, IFR-konforme Governance und Security zu unterstützen.

6.3 Kompetenzen und Organisation weiterentwickeln

Die IFR unterstreicht, dass KI in der Robotik neue Rollen und Fähigkeiten erfordert:

• Aufbau von interdisziplinären Teams aus OT/Automatisierung, IT-Security, Data Science und Recht/Compliance.

• Schulung technischer Mitarbeiter in Datenqualität, Modellverständnis und Validierungsmethoden – nicht nur in klassischer Programmierung.

• Bewusste Gestaltung der Zusammenarbeit von Mensch und Roboter, um Akzeptanz, Sicherheit und ergonomische Vorteile zu maximieren.

6.4 Frühzeitige Positionierung gegenüber Aufsichtsbehörden und Versicherern

Unternehmen, die sich früh an IFR-Empfehlungen orientieren, können:

• Regulatorische Prüfungen (z.B. durch Marktaufsicht, Berufsgenossenschaften) besser bestehen und Nachbesserungsschleifen vermeiden.

• Haftungs- und Versicherungsfragen klarer adressieren, da ein dokumentierter Umgang mit KI-Risiken vorliegt.

• Ihre Investitionsentscheidungen in KI-fähige Robotik gegenüber Gremien, Eigentümern und Stakeholdern besser begründen.

7. Fazit und Handlungsempfehlungen

Das IFR-Grundsatzpapier zu KI in der Robotik markiert einen Wendepunkt: KI-Funktionalität wird von einem technischen Differenzierungsmerkmal zu einem Governance- und Risikothema, das Vorstände, Werksleitungen und CIOs gleichermaßen betrifft.

Zentrale Takeaways für Entscheidungsträger

• KI in der Robotik wird Standard: Vision, Sensorfusion, Reinforcement Learning und generative KI halten flächendeckend Einzug – Robotikprojekte sind künftig immer auch KI- und Datenprojekte.

• Sicherheit braucht neue Konzepte: Datenvergiftung, Modellmanipulation und Cyberangriffe auf vernetzte Roboter erfordern Security-by-Design, Modell-Governance und redundante Sicherheitsketten.

• Transparenz wird zur Pflicht: Unternehmen müssen wissen, wo im System KI wirkt, welche Daten genutzt werden und welche Limits gelten – und das gegenüber Auditoren und Regulierern belegen können.

• Nachhaltigkeit ist ambivalent: KI-Robotik ermöglicht Effizienz- und Ressourcenvorteile, erhöht aber auch Energiebedarf und Rechenaufwand – ESG-Strategien müssen diese Trade-offs berücksichtigen.

• Lieferketten-Verantwortung klären: Hersteller, Integratoren und Betreiber tragen jeweils definierte Verantwortlichkeiten; Verträge und interne Rollenmodelle sollten dies explizit abbilden.

• Jetzt Strukturen anpassen: Wer heute Governance, Beschaffung, Security und Kompetenzen an den IFR-Leitplanken ausrichtet, senkt künftige Haftungs- und Regulierungslasten und schafft belastbare Grundlagen für den weiteren Ausbau KI-fähiger Robotik.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Was ist das IFR-Grundsatzpapier zu KI in der Robotik?

Das IFR-Grundsatzpapier zu KI in der Robotik ist ein Positionspapier der International Federation of Robotics, das am 2. Februar 2026 veröffentlicht wurde. Es beschreibt technologische Trends, Anwendungsfelder, Risiken sowie Governance- und Sicherheitsanforderungen beim Einsatz von KI in Industrie- und Servicerobotern.

Warum ist KI in der Robotik für Unternehmen jetzt ein Governance- und Risikothema?

KI-Funktionen beeinflussen unmittelbar Sicherheitskonzepte, Prozessqualität, Haftungsfragen und Compliance-Anforderungen in Fertigung, Logistik und Services. Deshalb müssen Unternehmen KI-Robotik in Risikomanagement, Beschaffung, IT-/OT-Security und interne Richtlinien integrieren, statt sie nur als technisches Feature zu betrachten.

Welche technischen KI-Schwerpunkte benennt das IFR-Papier für die Robotik?

Das IFR-Papier hebt insbesondere Deep-Learning-basierte Bildverarbeitung, Sensorfusion, Natural Language Processing, Reinforcement Learning und generative KI hervor. Diese Technologien treiben flexible Automatisierung, autonome Navigation, adaptive Bewegungsplanung und die vereinfachte Programmierung von Robotern voran.

Welche neuen Sicherheits- und Governance-Risiken entstehen durch KI-fähige Roboter?

Zu den zentralen Risiken zählen Datenvergiftung, Modellmanipulation, Cyberangriffe auf vernetzte Roboter sowie schwer vorhersagbares Verhalten in Edge-Case-Situationen. Unternehmen müssen deshalb Security-by-Design, Modell- und Daten-Governance, Event-Logging und redundante Sicherheitsketten etablieren, um physische und betriebliche Schäden zu vermeiden.

Was ist der Unterschied zwischen klassischen Robotikprojekten und KI-gestützter Robotik laut IFR?

Klassische Robotikprojekte fokussieren primär auf deterministische Steuerungen, feste Programme und klassische Sicherheitstechnik. KI-gestützte Robotik ist dagegen immer auch ein Daten- und Modellprojekt, bei dem Trainingsdatenqualität, Modellupdates, Transparenzgrenzen und Cybersecurity zentrale Erfolgs- und Risikofaktoren sind.

Welche Auswirkungen hat KI-Robotik auf Nachhaltigkeit und ESG-Strategien von Unternehmen?

KI-Robotik kann Ausschuss und Materialverbrauch senken, die Anlagenlebensdauer erhöhen und Recyclingprozesse verbessern, was sich positiv auf ESG-Kennzahlen auswirkt. Gleichzeitig erhöhen große Modelle, Dauer-Sensorik und Edge-/Cloud-Inferenz den Energiebedarf, weshalb Unternehmen Energieeffizienz und CO₂-Bilanz ihrer KI-Robotik-Lösungen aktiv managen müssen.

Was sollten Unternehmen in Industrie, Logistik und Service jetzt konkret tun?

Unternehmen sollten das IFR-Papier als Referenz nutzen, um Risikoregister, Compliance-Regeln, Beschaffungsprozesse und Security-Konzepte um KI-Robotik-Aspekte zu erweitern. Dazu gehören KI-spezifische Lastenhefte, klare Verantwortlichkeiten für Modellupdates, interdisziplinäre Teams aus OT, IT-Security, Data Science und Recht sowie der strukturierte Dialog mit Aufsichtsbehörden und Versicherern.