Die Hannover Messe 2026 zeigte erneut, warum sie eine der wichtigsten industriellen Bühnen der Welt bleibt. Die Messe wurde vom Bundeskanzler und mehreren Bundesministern besucht, darunter dem Bundesministerium für Wirtschaft und Energie, einem wichtigen Stakeholder für Initiativen wie RoX, das digitale Ökosystem für KI-basierte Robotik, und 8ra/IPCEI-CIS, Europas großer Cloud-Edge-Initiative. Für uns und unser neues AI-Data-Team war die Hannover Messe daher mehr als eine Messe. Sie war ein Live-Checkpoint dafür, wie schnell KI, Datenökosysteme und Industriepolitik beginnen zu konvergieren.
Telekom-C-Level und Regierungsführung bei RoX
Ein Highlight für uns war der Besuch der Führung von Deutsche Telekom und T-Systems am RoX-Stand (siehe Abbildung 1), wo Chris Langdon sie in seiner Rolle als Principal Investigator der Telekom in RoX und innerhalb von RoX als Leiter der Data-Ecosystem-Schicht briefte, wo er die beiden Dataspace-Umgebungen des Konsortiums betreibt (eine für Entwicklung & Tests, die andere für Produktion; siehe Abbildung 3 für Details), beide von TSI untervergeben und als Dataspace-as-a-Service (DaaS, das Build-&-Operate-Produkt von TSI) bereitgestellt. RoX ist ein digitales Ökosystem für KI-basierte Robotik, das Anwendungen, Datenprodukte und digitale Zwillinge sowie ein Dataspace-Netzwerk in einer industriellen Umgebung kombiniert, um bessere, flexiblere Robotik zu ermöglichen. Es zeigt Physical AI heute in Aktion mit drei Live-Robotik-Demonstratoren vor Ort. Ebenso wichtig ist, dass diese Anwendungen auf einem Datenökosystem sitzen, das durch moderne Web3-orientierte dezentrale Dataspace-Technologie ermöglicht wird, effektiv ein „Internet für Daten“, das es erlaubt, Daten mit Governance, Vertrauen und Souveränität zu teilen und zu nutzen (Guggenberger et al. 2025). RoX hat auch strategisches Gewicht, da es ein ungewöhnlich starkes Konsortium über sowohl Robotik als auch KI-Daten hinweg zusammenbringt. Auf der Robotikseite umfasst dies führende Unternehmen wie ABB, Dürr, Rheinmetall/Yardstick zusammen mit Pionieren wie Sotec und Roboception. Auf der KI-Datenseite umfasst es Organisationen wie DFKI, DLR, Google Intrinsic und T-Systems und verleiht dem Vorhaben damit sowohl industrielle Tiefe als auch Zugang zu führender Arbeit in KI-Daten-gestützter Robotik.
Executive Roundtable: Von Physical AI in Aktion mit RoX zur Industrialisierung mit Agents und Dataspaces
Eine zentrale Aktivität war unser Executive Roundtable zu Physical AI mit RoX (siehe Abbildung 2). Die zugrunde liegende Logik war einfach: AI-Data-Readiness ist jetzt von der IT-Abteilung in den Vorstand gewandert (Davenport & Tiwari 2024). Führungskräfte verstehen zunehmend, dass der Erfolg von KI nicht nur von Modellen abhängt, sondern vom geregelten Zugang zu den richtigen Daten, einschließlich sensibler und proprietärer Daten über Unternehmensgrenzen und globale Lieferketten hinweg. RoX schuf eine seltene Umgebung für eine solche Diskussion. Da das Projekt bereits ein reales industrielles Vorhaben mit drei live laufenden Roboterzellen auf der Ausstellungsfläche ist, musste die Diskussion nicht auf der Ebene von Vision oder Spekulation bleiben. Stattdessen konnte sich der Roundtable auf erste gewonnene Erkenntnisse, Umsetzungsrealitäten und entstehende Best Practices konzentrieren. Chris Langdon entwarf und moderierte den Roundtable und nutzte dabei das Erbe der Drucker School und die Managementautorität von Peter Drucker als neutrale Top-Management-Plattform. In Kombination mit seinen eigenen AI-Data-Publikationen entstand so ein Rahmen für Austausch und Diskussion, der sowohl fundiert als auch relevant war. Das Format baut auf früheren C-Level-Roundtables auf:
- Zuerst bei CES 2026 veranstaltet von T-Mobile
- Dann im Automotive Industry Action Group (AIAG) Detroit HQ im April. Beide konzentrierten sich auf AI-Data-Readiness durch Datenökosysteme, einschließlich Catena-X, dem ersten offenen und produktiven Datenökosystem in der Automobilindustrie
- Die Hannover Messe war der nächste logische Schritt. Das Format wurde über die Automobilindustrie hinaus erweitert auf reale Physical-AI-Beispiele mit den ersten live KI-Daten-gestützten Robotik-Anwendungsfällen. Dies ermöglichte, dass der Roundtable direkt mit Live-Demonstrationen auf der Ausstellungsfläche gekoppelt werden konnte, denn sehen heißt glauben
Gleicher Technologie-Stack, zwei Richtungen: (1) globale Datenökosysteme und (2) der Enterprise-Dataspace
Eine zentrale Botschaft der Hannover Messe war, dass derselbe zugrunde liegende Dataspace-Stack (siehe Abbildung 3 für den 3-Schichten-Software-Stack) nun zwei strategische Richtungen gleichzeitig unterstützt: (1) globale, unternehmensübergreifende Datenökosysteme und (2) Enterprise-Dataspaces innerhalb von Unternehmen.
(1) Globale Datenökosysteme
Catena-X in der Automobilindustrie hat sich als das prominenteste Datenökosystem herausgebildet, bei dem die Dataspace-Netzwerkschicht bereits live und im produktiven Betrieb ist. Auf diesem Fundament sitzen Anwendungen wie Traceability und Product Carbon Footprint sowie die dazugehörigen Datenprodukte und digitalen Zwillinge bzw. Aspektmodelle. Das ist wichtig, weil es zeigt, dass das Konzept über Prototypen und Pilotprojekte hinaus in eine operative Umgebung übergegangen ist. Stand 2026 ist Cofinity-X die einzige betreibende Einheit eines Catena-X-Datenökosystems mit Hunderten registrierten Nutzern und bereits zehntausenden Peer-to-Peer-Datentransaktionen pro Tag (siehe Abbildung 3 linke Seite für das Catena-X-Datenökosystem).
NTT DOCOMO Business–Fujitsu–DENSO–T-Systems: Föderierte ID- & Trust-Anchor-Lösung. Auf der Hannover Messe demonstrierten wir, wie diese Logik über Regionen hinweg erweitert werden kann durch EU-Japan-Dataspace-Interoperabilität (siehe Abbildung 4 für globale Projekte). Gemeinsam mit NTT DOCOMO Business, Fujitsu, DENSO und T-Systems zeigte die Demonstration, dass vertrauenswürdiger grenzüberschreitender Datenaustausch mehr benötigt als Konnektivität. Er erfordert auch einen überjurisdiktionalen Mechanismus, um zu verifizieren, dass die teilnehmenden Unternehmen vertrauenswürdig sind und dass die ausgetauschten Daten tatsächlich von ihnen stammen. Auf japanischer Seite bedeutete dies die Anbindung an die Testumgebung von gBizID, Japans Infrastruktur zur Unternehmensauthentifizierung. NTT DOCOMO Business verifizierte die Unternehmensidentität im Testbed, Fujitsu stellte die relevanten Dataspace-Credentials aus, DENSO lieferte die Battery-Passport-Anwendung, und T-Systems stellte die zertifizierte Dataspace-Konnektivität und Betriebsumgebung bereit. Das Ergebnis war eine praktische Demonstration dafür, wie Datenökosysteme beginnen können, globalen Lieferketten zu folgen, anstatt an nationalen oder regionalen Grenzen zu enden.
Besuch von China Telecom: Globale Interoperabilität zog starkes externes Interesse auf sich, einschließlich eines Besuchs von China Telecom. Das ist strategisch relevant, weil sich die Diskussion, sobald Datenökosysteme beginnen, sich über Regionen hinweg zu verbinden, von einer einzelnen Brancheninitiative hin zu der breiteren Frage verschiebt, wie ein globaler „Data Dial Tone“ unter Bedingungen von Souveränität und Vertrauen entstehen kann.
(2) Enterprise Dataspace
Die zweite Richtung ist ebenso wichtig wie die globale Reichweite: die Anwendung desselben Technologie-Stacks innerhalb von Unternehmen. Die Logik geht auf Peter Drucker zurück, der die zentrale Einschränkung bereits vor Jahrzehnten identifizierte: „Economic-chain costing requires information sharing across companies, and even within the same company, people tend to resist information sharing“ (Drucker 1995, S. 58). Diese Einschränkung wird jetzt für KI kritisch. Wenn GenAI und agentische Systeme relevante, auditierbare und geregelte Daten benötigen, müssen Unternehmen zunächst die Fragmentierung ihrer eigenen internen Datenlandschaften adressieren und den Datenaustausch über Silos hinweg ermöglichen (Davenport & Tiwari 2024). Hier kommt der „Enterprise Dataspace“ ins Spiel. Anstatt bestehende Systeme zu ersetzen, schafft er eine Governance-Schicht über ihnen. Er ermöglicht es Unternehmen, interne Silos zu verbinden, geregelte Datenprodukte bereitzustellen und KI-Anwendungsfälle zu unterstützen, ohne die Kontrolle aufzugeben. Das ist keine Theorie. Wie im beigefügten IAV-Fall gezeigt, kann derselbe Open-Source-Eclipse-Tractus-X-Stack, der in Catena-X verwendet wird, „nach innen gekehrt“ als interner Enterprise Dataspace genutzt werden. In der Praxis hilft dies, die Lücke der AI-Data-Readiness zu schließen und unterstützt gleichzeitig das breitere Konzept des „Extended Enterprise“: Zusammenarbeit, die innerhalb des Unternehmens geregelt bleibt, aber strukturell bereit ist, sich bei Bedarf über Partner, Lieferanten und Ökosysteme hinweg zu erweitern.
Zentrale Erkenntnisse
(1) AI-Data-Readiness ist jetzt ein C-Level-Thema und eine wirtschaftspolitische Angelegenheit. Das war nicht nur an der Aufmerksamkeit der Führungsebene und dem Besucheraufkommen an den Ständen sichtbar, sondern auch im breiteren ministeriellen und politischen Kontext der Messe. Sobald KI von Lieferketten, Rohstoffen, industrieller Resilienz und vertrauenswürdigem grenzüberschreitendem Datenaustausch abhängt, ist sie kein Nischenthema der IT mehr.
(2) Physical AI braucht mehr als Modelle, sie braucht den richtigen Informationsgehalt. Große Sprachmodelle und andere KI-Systeme liefern nur dann verlässliche Ergebnisse, wenn sie mit relevanten, geregelten und häufig proprietären Daten versorgt werden. Oder direkter gesagt: keine Katzen in den Trainingsdaten, keine Katzen in den Ergebnissen. Dataspace-Technologie entsteht genau rechtzeitig als praktische Antwort, da sie die Governance-Schicht bereitstellt, um die richtigen Daten zu erschließen, ohne die Kontrolle darüber zu verlieren.
(3) Dieselbe Web3-orientierte, dezentrale Dataspace-Technologie funktioniert nun in zwei Richtungen. Extern betreibt sie globale Datenökosysteme wie Catena-X. Intern folgt sie dem historischen Muster von Telefonie und Internet: Technologien, die zunächst als externe Netzwerke entstanden und später innerhalb von Unternehmen übernommen wurden. Auf diese Weise angewendet ermöglicht die Technologie einen Enterprise Dataspace als Grundlage für das „Extended Enterprise“: eine Antwort auf CEO-Ebene auf AI-Data-Readiness, regionale Fragmentierung und Resilienz der Lieferketten. Sie erlaubt es Unternehmen, intern die Kontrolle zu behalten und gleichzeitig strukturell bereit zu sein, bei Bedarf über Partner, Lieferanten und Ökosysteme hinweg zu zusammenzuarbeiten.
Deep Dive: Erkenntnisse, Lessons Learned, Business Impact
- Dataspace-CEO-2-pager: What is … data ecosystem … dataspace … 3-layer stack?
- Langdon’s Drucker-based roundtables: CES 2026 hosted by T-Mobile, AIAG HQ April 2026
- Case study: The ‘extended enterprise’ strategy powered by ‘enterprise dataspace’
Referenzen
Drucker, P. 1995. The information executives truly need. Harvard Business Review (January-February; winner of the HBR McKinsey Award for the year’s best HBR article): 54-62
Davenport, T. H., and P. Tiwari. 2024. Is your company’s data ready for generative AI? Harvard Business Review (April), link
Guggenberger, T. M., C. Schlueter Langdon, and B. Otto. 2025. Data Spaces as Meta-Organisations. European Journal of Information Systems, January: 822-842, link
