Shopfloor-Digitalisierung: Wie toom die Fläche fit für KI macht
Veröffentlicht:
95 Prozent der operativen Mitarbeitenden haben KI im Arbeitsalltag noch nie benutzt. Nicht, weil sie nicht wollen, sondern weil Umsetzung und Mehrwert noch nicht eindeutig sind. Genau darum ging es beim Vortrag von toom und Flip auf der Zukunft Personal Europe am 16. September 2026. Und darum geht es bei Shopfloor-Digitalisierung überhaupt. Nicht um das nächste Tool. Sondern um die Reihenfolge, in der Sie für die Mitarbeitenden auf der Fläche den größtmöglichen Mehrwert schaffen für ihren Arbeitsalltag und die Arbeit für und mit den Kunden.
Daria Ezazi (Head of Corporate Communications, toom), Ralf Ludwigs (Lead HR-IT, toom) und Dr. Fabian Winkels (SVP Strategy & Growth, Flip) haben in 25 Minuten Vortragslänge gezeigt, wie toom 80 Prozent seiner Mitarbeitenden auf eine App gebracht hat und was das unter anderem für den KI-Einsatz auf dem Shopfloor bedeutet.
Dr. Nirmalarajah Asokan 
Wichtige Erkenntnisse
Shopfloor-Digitalisierung beginnt beim Zugang, nicht bei der KI. Ohne digitale Identität für operative Angestellte, ohne Mitarbeiter Login, scheitert jeder KI-Use-Case schon am ersten Schritt.
95 Prozent der Shopfloor-Mitarbeitenden haben KI im Job noch nie genutzt, während 99 Prozent aller KI-Use-Cases für die 20 Prozent am Schreibtisch gebaut werden (Flip/BCG, „AI at Work 2026“,).
toom bringt 80 Prozent seiner Mitarbeitenden freiwillig in die toomunity-App. Der Durchbruch kam mit der Anbindung von MyPlano.
KI braucht ein Frontend, kein Portal-Chaos. toom inkludiert in der Mitarbeiter-App einen KI-Agenten namens BERT, der schnellere Hilfe auf Fragen innerhalb der toomunity App bietet.
Die Reihenfolge lautet: Zugang vor Use Case, eigenes Wissen vor Antwort, fester Prozess vor Automatisierung. Wer den einen großen Case plant, verliert Zeit gegen den, der einen kleinen Prozess heute live bringt.
Ein Unternehmen, zwei Welten
Die KI-Revolution findet gerade fast nur am Schreibtisch statt. 20 Prozent der globalen Belegschaft sitzen dort, 80 Prozent arbeiten ohne Schreibtisch: im Baumarkt, an der Kasse, im Supermarkt, in der Fabrik bei Bosch oder Porsche. Fabian Winkels hat für diese Diskrepanz Zahlen aus einer Studie mitgebracht, die Flip mit BCG durchgeführt hat („AI at Work 2026“, vierte Auflage, Juni 2026).
Die Zahlen sind eindeutig. 99 Prozent der KI-Use-Cases entstehen für Desk Worker, also für die Minderheit der Belegschaft. 95 Prozent der Shopfloor-Mitarbeitenden haben KI im Arbeitsalltag noch nie benutzt. Und wenn sie KI nutzen, dann doppelt so häufig die private Variante wie Büroangestellte, weil es keine dienstliche gibt. Das Problem daran zeigt ein Alltagsbeispiel: Wer im Baumarkt sein privates ChatGPT nach der Urlaubszeitregelung fragt, bekommt eine Antwort aus dem offenen Web und nicht das, was in der internen HR-Richtlinie steht. Es fehlt schlicht der Zugang zum eigenen Unternehmenswissen.
Woran KI auf dem Shopfloor scheitert
Bevor Sie über Use Cases nachdenken, lohnt der Blick darauf, warum KI auf der Fläche so oft nicht ankommt. Winkels nennt drei Gründe, und der erste ist der entscheidende.
Zugang. Operative Mitarbeitende haben keinen Laptop, oft keine Firmen-E-Mail und vor allem keinen Login. Sie können als Unternehmen eine Lösung auf dem privaten Smartphone bereitstellen, aber ohne dass Sie die Person identifizieren können, ist der Nutzen begrenzt. Wer mit KI Urlaub buchen will, muss sich authentifizieren. Ohne digitale Identität von operativen Angestellten kein sinnvoller Use Case. Deshalb steht Identity Management für Mitarbeiter ohne PC am Anfang, nicht am Ende der Shopfloor-Digitalisierung.
Wissen. toom hat seine KI live geschaltet, und die Leute auf der Fläche haben sie sofort ausprobiert. Wenn im Hintergrund aber hundert SharePoint-Instanzen liegen, die sich widersprechen, ist die erste Nutzererfahrung schlecht, und die Nutzung geht zurück. Garbage in, Garbage out. Wissen muss also zuerst zugänglich und aufgeräumt sein.
Prozesse. Automatisieren lässt sich mit KI nur, was vorher als Prozess definiert wurde. Läuft ein Ablauf über Telefonate und Flurfunk, gibt es nichts, worauf die KI aufsetzen kann.
Das Wissen von toom in der Hosentasche
An dieser Stelle hat Daria Ezazi die Zuhörenden ein paar Jahre zurückgespult. In der Corona-Zeit hatte toom ein sehr praktisches Problem: Die dynamischen Entscheidungen rund um die Möglichkeiten der Öffnungen von Baumärkten in der Zeit und die fehlenden Möglichkeiten die eigenen Mitarbeitenden schnell zu erreichen. Die Kommunikation lief klassisch und rein kaskadisch. Das hatte auch immer zur Folge, dass Informationen nicht immer überall gleichzeitig ankamen oder manchmal auch fehlerhaft weitergegeben wurden.
Die erste Idee für eine App reicht bei toom bis 2019 zurück, der Nutzen einer solchen App war zu dem Zeitpunkt jedoch noch unklar. Corona hat die Offenheit dafür geschaffen. Von Planung und Dienstleisterauswahl bis zum Aufsetzen verging dann rund ein Jahr. Das Schwierigste war dabei nicht die App selbst, sondern die Datenautobahnen dahinter: vor allem die HR-Schnittstellen und damit verbunden die Fragen, wie die automatische Befüllung durch die Mitarbeitenden abläuft.
Das Ziel hat Ezazi auf einen Satz gebracht: das Wissen von toom in der Hosentasche. 18.000 Menschen wissen viel, nur weiß niemand, wer was weiß. Also hat toom das Schwarmwissen nutzbar gemacht. In der Gruppe „Frag toom“ kann jede und jeder eine Frage stellen, vom Sabbatical-Antrag bis zur EAN-Nummer am Regal, und im besten Fall steht die Antwort nach einer Minute, weil gerade jemand im Markt draufgeschaut hat. Ausdrücklich kein Single Point of Truth, sondern geteiltes Wissen, das gespeichert und später wieder auffindbar wird.
80 Prozent Nutzung: der Hebel war HR, nicht Kommunikation
Ralf Ludwigs berichtete aus HR-Sicht. 80 Prozent der Mitarbeitenden sind in der App, und zwar freiwillig. Der größte Anmeldeschub in der Mitarbeiter-App kam mit der Anbindung von MyPlano, das Workforce-Management-System, über das man Urlaub beantragen kann. Ab da sahen die Leute einen konkreten Nutzen. Der konkrete persönliche Mehrwert macht hier den Unterschied.
Hier liegt der eigentliche Grund, warum ein Mitarbeiter Zugang ohne E-Mail funktioniert, wenn man es richtig macht. Es braucht eine Oberfläche, nicht zehn. Nur so kommt die Nutzung auf diese Zahlen.
Daria Ezazi, Head of Corporate Communications von toom, beim ZP Europe-Vortrag.
Bert, oder: eine KI in Richtung Mitarbeitende
Auf dieser Basis baut toom jetzt KI ein. Die Assistenz in der App heißt „Bert“, technisch ist es Ask AI innerhalb der Flip-Umgebung. Sie greift auf Wissensdatenbank, Beiträge und Flows zu, also auf Inhalte und Prozesse, die schon angeschlossen sind. Vorformulierte Fragen wie „Zeig mir die letzten Vertriebsinfos“ beantwortet sie direkt.
Ein möglicher Ansatz für die Zukunft: eine KI Richtung Mitarbeitenden. Denn am Ende ist den Mitarbeitenden gleich, woher sich das System die richtige Antwort zieht, Hauptsache die Lösung ist da.
Bei Flip übernimmt diese Vermittlung der AI Agent Gateway über offene Standards wie MCP. Eine eigene KI hat toom zusätzlich im Einsatz, den „Tüftelmeister“, eine Eigenentwicklung, die den Mitarbeitenden auf der Fläche hilft, Produktinformationen schneller zu finden und Kunden besser zu beraten. Die App bleibt dabei nie die alleinige Lösung, sie dient als Frontend.
Die App-interne KI Bert liefert Antworten aus der Wissensdatenbank von toom.
Drei Ausbaustufen: Fragen, Handeln, Bauen
Aus der Arbeit mit Kunden und der BCG-Studie leitet Flip drei Ausbaustufen für KI auf dem Shopfloor ab. Sie bauen aufeinander auf.
In der ersten Stufe, Fragen, beantwortet die KI Unternehmenswissen in Echtzeit und in jeder Sprache. „Wie beantrage ich Urlaub?“ wird gegen die interne Quelle beantwortet, nicht gegen das offene Web. Die passende Messgröße ist die Zahl der ohne Ticket beantworteten Fragen.
In der zweiten Stufe, Handeln, wird die KI agentisch. Sie liefert nicht nur Informationen, sondern erledigt den Vorgang. Beim Beispiel Arbeitskleidung bestellen wählt die Person im Chat Artikel und Größe, schickt ab, und die KI triggert die Bestellung im richtigen System und dokumentiert sie. Gemessen wird an Anfragen, die ohne App-Wechsel durchlaufen.
Die dritte Stufe, Bauen, findet Winkels aktuell am spannendsten, weil sie die Gestaltungshoheit an die Fläche zurückgibt. Über einen AI-App-Builder, bei Flip ist das Flip Fusion, lassen sich Apps und Abläufe in Minuten digitalisieren, ohne großes IT-Projekt. Warum das zählt, zeigt Bosch mit 400.000 Mitarbeitenden: Schichtübergaben sehen in jeder der hunderten Fabriken anders aus. Eine zentrale IT, die eine einheitliche Schichtübergabe-App für alle ausrollt, hat nie funktioniert und war ökonomisch nicht sinnvoll. Genau solche Prozesse lassen sich jetzt lokal bauen. Seit dem Livegang des App-Builders im Juni ist bereits eine dreistellige Zahl an Apps mit Kunden entstanden, darunter ein Markt-Dashboard, eine Schichtübergabe und ein Mitarbeiter-Onboarding.
So einfach baut der AI-App-Builder Flip Fusion Apps für die Frontline.
Der schönste Beweis war die WM-Tippspiel-App. Die Herausforderung lag nie im Bauen, sondern in der Verteilung. Eine App für 17.000 toom-Mitarbeitende über einen App-Store-Prozess zu bringen, ist aufwendig, und heruntergeladen hätte sie kaum jemand. Landet dieselbe App mit einem Klick im Menü, direkt neben dem Eintrag mit 189.602 Aufrufen im Monat, sehen die Leute sie und tippen drauf. Die Adoption geht ungleich schneller. Consumer-Builder wie Lovable können eine App zwar erzeugen, aber nicht auf die Fläche bringen. Genau das ist der Unterschied.
Ein Satz aus dem Vortrag fasst die Grenze der Automatisierung: Wert entsteht, wenn Prozesse end-to-end neu gedacht werden. Ein Frontline-Prozess lässt sich aber nicht neu gestalten, solange er nicht in den bestehenden Systemen abgebildet ist.
Was Sie für die eigene Shopfloor-Digitalisierung mitnehmen
Vier Punkte hat das Trio am Ende hervorgehoben, und keiner davon ist toom-spezifisch.
Warten Sie nicht auf den einen großen Case. In vielen Unternehmen startet ein KI-Projekt mit einer Drei-Jahres-Roadmap und zweistelligen Millionen-Savings auf dem Papier. Besser ist ein Quick-Win: ein konkreter Prozess, der heute live geht, dem Management den Wert zeigt und, wichtiger noch, den Mitarbeitenden. Denn nur dann steigt die Nutzung.
Die Reihenfolge ist alles. Zugang vor Use Case, eigenes Wissen vor Antwort, fester Prozess vor Automatisierung. Erst brauchen Sie eine digitale Identität für die Shopfloor-Mitarbeitenden und strukturiertes Wissen, dann die KI. Schalten Sie die KI ohne diese Grundlagen live, ist die erste Nutzererfahrung schlecht.
HR ist Mit-Owner, nicht Zuschauer. Wie stark, hängt vom Unternehmen ab, aber HR trägt bei solchen Projekten immer einen wesentlichen Teil bei: die Zugänge und die Wissensquellen, von der Personalrichtlinie bis zur Frage, wo sie überhaupt liegt. Oft sitzt HR sogar als Owner mit Budget im Boot. Bei toom war früh auch der Betriebsrat eingebunden und gehört heute zu den größten Unterstützern, weil er selbst einen Mehrwert hat.
Und die Wirkung muss spürbar sein. Der erste Use Case muss den Mitarbeitenden spürbar Zeit sparen, sonst gibt es keinen zweiten.
Häufige Fragen (FAQ): Shopfloor-Digitalisierung
Shopfloor-Digitalisierung bezeichnet das Digitalisieren von Information, Kommunikation und Prozessen für Mitarbeitende ohne Schreibtisch, damit sie Wissen und Services direkt auf dem Smartphone erreichen. Bei toom heißt das konkret: 80 Prozent der Mitarbeitenden nutzen eine gemeinsame App, über die HR-Services, Wissen und zunehmend KI laufen.
95 Prozent der Shopfloor-Mitarbeitenden haben KI im Arbeitsalltag noch nie benutzt, während 99 Prozent der KI-Use-Cases für Desk Worker gebaut werden (Flip/BCG, „AI at Work 2026“). Der Hauptgrund ist fehlender Zugang: kein Laptop, oft keine Firmen-E-Mail und kein Login, über den sich die Person identifizieren ließe.
toom hat mit der toomunity-App eine gemeinsame Oberfläche geschaffen und die Nutzung über die Anbindung von MyPlano angestoßen. Heute sind 80 Prozent der Mitarbeitenden freiwillig in der App.
Drei Grundlagen: eine digitale Identität und einen Login für operative Angestellte, aufgeräumtes und zugängliches Wissen sowie klar definierte Prozesse. Fehlt der Zugang, scheitert der Use Case am ersten Schritt. Widersprüchliches Wissen verdirbt die erste Nutzererfahrung. Und ohne definierten Prozess gibt es nichts zu automatisieren.
HR ist Mit-Owner, nicht Zuschauer. HR liefert die Zugänge und die Wissensquellen, von der Personalrichtlinie bis zu HR-Services wie Urlaubsantrag, Gehalts- und Zeitnachweis. Häufig ist HR sogar Budget-Owner solcher Projekte.
Fragen, Handeln, Bauen. In der Stufe Fragen beantwortet die KI Unternehmenswissen in Echtzeit. In der Stufe Handeln erledigt sie Vorgänge end-to-end und dokumentiert sie im richtigen System. In der Stufe Bauen erstellen operative Teams über einen App-Builder eigene Apps und Abläufe in Minuten, ohne IT-Projekt.
Dr. Nirmalarajah Asokan
Dr. Nirmalarajah Asokan ist Senior Content Marketing Manager bei Flip und schreibt zu Themen wie HR-Digitalisierung, Mitarbeiter-Apps, interne Kommunikation und KI-Transformation. Mit akademischem Hintergrund und jahrelanger Erfahrung im Content Marketing sowie SEO spezialisiert er sich auf praxisnahe und datengetriebene Inhalte rund um Employee Experience, Change Management und digitale Kollaboration für moderne Unternehmen.
Beitrag teilen
Mehr zum Thema Change Management
Flip: Digitalisierung im Einzelhandel
HR-Digitalisierung: Wie KI 2025 die Employee Experience stärkt
Wie KI-Agenten 2025 die Employee Experience effizienter machen