top of page
Suche

KI & Chemie: 2026 als KMU mit Small Data durchstarten


Man im Anzug mit Raketensymbol, AI und 2026 vor chemischen Formeln

KI ist längst in der Chemieindustrie angekommen und bringt auch mittelständischen Unternehmen mit geringen Datenmengen enorme Vorteile. Der Einstieg ist heute realistischer denn je, denn die Hürden sind drastisch gesunken. Was hat sich konkret geändert? Wo steht die Chemiebranche in Sachen KI? Und wie können auch Sie 2026 mit künstlicher Intelligenz durchstarten? Wir geben Handlungsempfehlungen, zeigen praktische Anwendungsbeispiele auf und trennen Hype von Realität.





KI in der mittelständischen Chemieindustrie:

Das Wichtigste auf einen Blick

Die Hauptbotschaft: 

Nicht Big Data und Supercomputer machen den Unterschied, sondern in vielen Optimierungsfragen reichen wenige, dafür aber gut dokumentierte Experimente sowie ein Laptop mit Open-Source-Tools. 

Praktische Ansatzpunkte für KI im Mittelstand

- Methoden für Optimierungsfragen, mit denen auch KMUs erfolgreich sind

- Kleine, aber hochwertige Datensätze erlauben bereits den Einsatz von KI

- Verfügbarkeit kostengünstiger KMU-freundlicher Tools und Dienstleister

Was einige der aktuellen Zahlen sagen:

81 % der Unternehmen sehen KI inzwischen als wichtigste Zukunftstechnologie (Bitkom, 2025). 34,6 % der Chemie- und Pharmafirmen setzen KI bereits gezielt in der Entwicklungsforschung und zur Effizienzsteigerung ein (IW Köln, 2024).

Was bereits möglich ist und was noch Zukunftsmusik ist:

KI-Lösungen können zu einer spürbaren Verbesserung in Qualität, Zeit- und Kostenersparnis führen – auch für KMU. Von einer Vollautomatisierung in der Chemieindustrie durch KI ist man derzeit dennoch weit entfernt. 

Die Praxis zeigt, KI in der mittelständischen Chemieindustrie ist möglich:

KI-basierte Lösungen können im Bereich der Formulierungsentwicklung, Synthese und Prozessoptimierung dabei helfen, mit begrenzten Daten und Experimenten Ergebnisse zu liefern.

Unsere konkreten Handlungsempfehlungen:

- Starten Sie mit einem kleinen Pilot-Projekt, das einen konkreten Vorteil bringt.

- Nutzen Sie öffentliche Datenbanken und Open-Source-Tools.

- Investieren Sie in KI-Kompetenz, die über die reine Nutzung von Sprachmodellen wie ChatGPT u. Ä. hinausgeht.


Inhaltsverzeichnis






1.     Branchenreview & Trends

Künstliche Intelligenz hat 2025 in deutschen Unternehmen einen bemerkenswerten Durchbruch erreicht: Jedes dritte Unternehmen nutzt heute KI – nahezu doppelt so viele (36 %) wie noch vor einem Jahr (20 %). Besonders ermutigend:

81 % der Unternehmen sehen KI inzwischen als wichtigste Zukunftstechnologie. (Bitkom, 2025)

In der chemischen und pharmazeutischen Industrie zeigt sich bei der KI-Adoption ein ähnliches Bild. So setzten im Jahre 2024 bereits 34,6 % der Chemie- und Pharmafirmen KI gezielt ein, um komplexe Prozesse effizienter zu gestalten und neue Produkte schneller zu entwickeln (IW Köln). Zum Vergleich: Zwei Jahre zuvor lag dieser Anteil in den beiden Branchen noch bei lediglich 8 % (Fraunhofer-Institut, 2022).

Der Anstieg der KI-Nutzung steht unter anderem im Zusammenhang mit der zunehmenden Verfügbarkeit benutzerfreundlicher Tools. Insbesondere Cloud-basierte KI-Plattformen und Open-Source-Werkzeuge haben die Einstiegshürden deutlich gesenkt. Aufgaben, die früher ausschließlich spezialisierten Data Scientists vorbehalten waren, lassen sich heute im Rahmen einfacherer Projekte auch von Chemiker:innen mit soliden KI-Grundkenntnissen umsetzen.

KI-Anwendungen im Chemielabor


3 Trends im Bereich der Synthese & Prozessoptimierung Für 2026 zeichnen sich aus unserer Sicht drei zentrale Entwicklungen für Mittelständler in der chemischen Industrie ab:


  1. Chemistry Copilots LLMs werden vor allem als Arbeitsinterface praktisch nutzbar: Sie beschleunigen Routinetätigkeiten wie Literaturrecherche, Datenaufbereitung, Skripterstellung (z. B. in Python oder R) sowie Dokumentation. Der fachliche Kern bleibt jedoch unverändert: Modelle, die aus eigenen Experimenten lernen. Die finale Bewertung und Entscheidungsverantwortung liegen weiterhin beim Chemieteam.

  2. Chemistry-Autopilots Diese LLMs sind derzeit noch nicht in der Anwendung. Für die Syntheseplanung können sie zukünftig vor allem dann wertvoll sein, wenn sie spezialisierte Retrosynthese-/Planungstools (z. B. Transformer-/Graph-basierte CASP-Systeme, Reaktionsdatenbanken oder ELN/LIMS) orchestrieren und die Ergebnisse nachvollziehbar begründen.

  3. Klassische ML-Methoden Hierzu zählen u.a. die Methoden Random Forest, Gaussian Processes und Gradient Boosting. Sie bleiben die dominanten Arbeitspferde für die Reaktions- bzw. Prozessoptimierung. Diese Machine-Learning-Methoden eignen sich insbesondere für kleinere und mittelständische Unternehmen, da sie auch mit begrenzten Datensätzen robuste Ergebnisse liefern.

    Darüber hinaus sollte Bayesian Optimization (gezielte Versuchsvorschläge statt Blind-Screening) als spezialisierte, aber sehr effiziente Methode für Reaktionsoptimierung und Multi-Objective-Planung unbedingt berücksichtigt werden. In Kombination mit Transfer Learning entwickelt sich Active Learning zunehmend zum neuen Standard im DOE (Design of Experiments; CAS-Studie 2025, Rajabi-Kochi 2025, Shen 2025).


Gut zu wissen:  Für KMUs sind Deep-Learning-Modelle sowie vortrainierte bspw. graphbasierte Modelle vor allem dann interessant, wenn sie als externe Services genutzt werden und anschließend nur noch mit eigenen (kleineren) Datensätzen feinjustiert oder für Ranking-Aufgaben eingesetzt werden. 

So spielen sie ihre Stärke insbesondere dann aus, wenn sehr große Datenbestände oder sehr komplexe Struktur-Wirkungsbeziehungen vorliegen (z. B. große Reaktionsdatenbanken, Materialdaten, Molekülgraphen).

2.     Praxisbeispiel aus der Formulierungsentwicklung: Der schlafende Datenschatz


Das folgende Anwendungsbeispiel ist besonders für kleine und mittlere Chemieunternehmen geeignet – sie erfordern keine riesigen Datensätze, funktionieren mit Standard-Hardware oder günstigen Cloud-Instanzen und liefern echten messbaren Mehrwert.


Die Herausforderung

Formulierungen (Farben, Klebstoffe, Kosmetik, Spezialchemie) sind klassisches Trial-and-Error: viele Zutaten, Wechselwirkungen, lange Stabilitätstests und häufig 3–6 Monate bis zu einer belastbaren Rezeptur.


Lösungsansatz mit KI – und was man dazu benötigt

Eine bewährte KMU-Route ist überwachtes Lernen aus historischen Rezepturen: Modelle sagen Eigenschaften aus Rezept + Prozessparametern voraus (Stabilität, Viskosität/Fließkurve, Haftung, Textur, Performance-Indikatoren).


  • Historische Versuche bereinigen (Duplikate, Messmethoden, Metadaten)

  • Baseline-Modell (häufig Gradient Boosting/Random Forest)

  • Validierung (Hold-out, neue Rohstoffchargen, Labor-Repeat)

  • „Bestes Rezept unter Nebenbedingungen“ (Kosten/Regulatorik) als Optimierungsproblem


Kurzbeschreibung zu Materials Informatics

Aus Produktions- und Entwicklungsdaten wird ein Vorhersagemodell: Welche Rezept-/Prozessänderung verschiebt eine Eigenschaft in die gewünschte Richtung?

Mehrwert

  • 20–40% kürzere Entwicklungszyklen durch weniger „Sackgassen-Rezepturen“

  • Schnellere Antwort auf Kundenanfragen: gezielte Varianten statt Neu-Start

  • Wissenstransfer: Erfahrungsrezepte werden modellierbar und skalierbar

Wichtig zu wissen: Der eigentliche Hebel liegt selten im Modell, sondern in der Daten-Disziplin. Rezepturen, Rohstoffchargen, Messmethoden und Prozessparameter müssen einheitlich erfasst werden. Wer das einmal sauber aufsetzt, baut einen wieder verwendbaren Datenschatz auf und verkürzt künftig jede neue Kundenanfrage, weil Varianten nicht mehr rein intuitiv konzipiert werden.

Die Gebrüder Dorfner GmbH & Co. KG (seit 1895) setzt mit Citrine auf Materials Informatics: KI-Modelle sagen die Performance neuer Beschichtungsrezepturen voraus, verkürzen die Entwicklungszeit von sechs Monaten auf einen und erleichtern Wissenstransfer sowie Markteintritte außerhalb Europas.

3.     Hype-Check: Was funktioniert wirklich?



Funktioniert das wirklich so einfach? Das werden sich jetzt einige angesichts des oben beschriebenen Fallbeispiels vielleicht denken. Chemie wird durch KI nicht einfacher, aber KI erlaubt Verbesserungen in Qualität, Zeit- und Kostenersparnis. Aus eigener Erfahrung halten wir es für realistisch, dass diese Verbesserungen im Bereich von 30% bis 40% bei gut definierten Optimierungsfragen liegen.


Dabei sind die Hauptvoraussetzungen, um gerade als KMU mit einer geringeren Anzahl an Experimenten zum Ziel zu kommen, grundsätzlich saubere Daten sowie definierte, realistische Zielgrößen. Bei Verwendung von Bayesian Optimization  (gezielte Versuchsvorschläge statt Blind-Screening) bzw. Transfer Learning (vortrainierte Modelle, die mit wenigen eigenen Daten angepasst werden) kann es auch mit begrenzten Datensätzen funktionieren.


Kurzer Hype-Check, um Chancen zu erkennen und falsche Erwartungen auszuräumen:

Bereits heute realistisch für KMUs

Nicht praxisreif, noch Zukunftsmusik

Bayesian Optimization/ Active Learning für 1-3 Schlüsselreaktionen für Retro-Synthese

Autonome Labore ohne menschliche Überwachung

Transfer Learning mit vortrainierten Modellen + kleiner eigener Datensatz

End-to-end Deep Learning als ‘One-shot-Optimizer’ ohne Labor-Feedback

Property-Prediction für wenige Formulierungseigenschaften

Ein-Klick-Formulierung ohne Laborvalidierung

Was-wäre-wenn-Szenarien bei Rohstoffwechsel

KI ersetzt Prozesschemiker komplett

Reaktionsoptimierung mit Random Forest/XGBoost (geringe Anzahl an Datenpunkten bereits ausreichend)

Vollautonome Self-Driving Labs für das ganze Portfolio

Reaktionsbedingung-Empfehlung zur Optimierung von eigenen etablierten Synthesen

Zuverlässige Sensorik-Vorhersage für Formulierungen für Kosmetika

Produktivitätssteigerung durch LLM-Assistenten (Scripting, Literatur)

Halluzinationsfreie chemische Details ohne Expert-Review

4.     Unsere konkreten Handlungsempfehlungen

Der Einstieg in den Bereich der künstlichen Intelligenz muss weder komplex noch kostenintensiv sein. Basierend auf den Erfahrungen erfolgreicher mittelständischer Unternehmen empfehlen wir folgendes Vorgehen:

Starten Sie klein und konkret

Wählen Sie ein Pilotprojekt mit klar messbarem, wirtschaftlich relevantem Nutzen. Besonders geeignet sind Aufgaben, bei denen:

✔ Sie bereits über einen gewissen Datensatz verfügen (auch wenn es nur 50-200 Messpunkte sind).

✔ Ihr Engpass vor allem der Zeitfaktor ist (z.B. Literaturrecherche, Versuchsplanung, Experimente).

✔ Sie schnell Erfolg bzw. Misserfolg überprüfen können (kurze Iterationsschleifen möglich sind). Konkretes Beispiel: "Wir optimieren die Reaktionsbedingungen für unsere Hauptreaktion mittels der Bayesian-Optimization-Methode und prüfen, ob wir mit weniger als 30 Experimenten eine Ausbeutesteigerung von 5% erreichen."


Nutzen Sie öffentliche Ressourcen

Dateien und öffentliche Einrichtungen

Mittlerweile stehen viele verschiedene Tools zu geringen Kosten oder sogar kostenfrei zur öffentlichen Verfügung: ✔ Open-Source-Tools RDKit, scikit-learn, EDBO+ und SynAsk 

✔ Cloud-Plattformen

Viele Anbieter bieten Pay-per-Use-Modelle an, ohne größere Anfangsinvestitionen. ✔ Öffentliche Datenbanken ChEMBL und PubChem (Reaxys kann ebenfalls relevant sein, ist jedoch eine kommerzielle und vergleichsweise kostenintensive Lösung).


Investieren Sie in chemische Expertise – nicht nur in IT

Chemiekolben und Gehirn futuristisch

KI ersetzt Chemie-Fachkenntnisse nicht, sondern verstärkt und erweitert sie. Erfolgreiche KMU-Projekte zeichnen sich typischerweise wie folgt aus:  ✔ Sie haben auch Chemiker:innen mit KI-Grundkenntnissen und nicht nur Data Scientists ohne Chemie-Fachwissen.

✔ Sie etablieren klare Validierungsprozesse für KI-Vorhersagen.

✔ Sie entwickeln realistische Erwartungshaltungen (z.B.: 2-3x Beschleunigung beim Screening oder 10% Ausbeutesteigerung).


5.     Was KMU jetzt wirklich brauchen (und was nicht)

KI in der Chemie ist längst kein Zukunftsthema mehr, sondern wird zunehmend zur gängigen Unternehmenspraxis. Das zeigt sich auch daran, dass immer mehr Unternehmen in Deutschland KI einsetzen. Entscheidend ist dabei: 2026 können auch kleinere und mittelständische Labore realistisch einsteigen – ohne „Big Data“-Anspruch und ohne Großprojekt.


Wer klein anfängt, kann dennoch schnell lernen: mit begrenzten Datensätzen, einer großen Auswahl kostenloser oder kostengünstiger Tools und einem fokussierten Pilotprojekt, das innerhalb weniger Monate messbare Ergebnisse liefert.


Was sich 2026 deutlicher zeigt als zuvor, ist der Engpass im Laborbetrieb bei der Nutzung von KI: Nicht der „beste“ Algorithmus entscheidet, sondern die Daten- und Dokumentationshygiene im Labor. Saubere Metadaten (z. B. Katalysator-Chargen, Workup, Analytik), eine einheitliche Nomenklatur und versionierte Rezepte machen den Unterschied zwischen einem Modell, das „beliebige Ergebnisse liefert“, und einem System, das reproduzierbar hilft.


Die Frage für KMU ist deshalb weniger „ob“, sondern „wie“: Ein kleines, klar abgegrenztes Pilotprojekt wählen, Datenquellen und Metadaten ordnen, Nomenklatur und Versionierung verbindlich definieren – und dann messen, welche Verbesserungen eintreten. So entsteht Schritt für Schritt echte KI-Readiness, ohne Aktionismus.

Wenn Ihnen dieser Artikel gefallen hat, freuen wir uns über Ihr Feedback in den Kommentaren. Teilen Sie Ihre Gedanken und lassen Sie uns wissen, wie wir Sie noch besser unterstützen können. Verpassen Sie außerdem nicht unsere nächste Veröffentlichung, die wie immer donnerstags und diesmal am 26. Februar erscheint.



Quellen:



Weitere interessante Links:

Bildhinweis: Alle verwendeten Bilder sind KI-generiert.

Disclaimer:  Alle Angaben erfolgen nach bestem Wissen und Gewissen, jedoch ohne Gewähr für Vollständigkeit, Richtigkeit und Aktualität.




Das könnte Sie auch interessieren:


Futuristische Abbildung AI Act (Hintergrund von Brian Penny, Pixabay)

Kommentare

bottom of page