Künstliche Intelligenz im Mittelstand

Viele mittelständische Unternehmen haben bereits erste KI-Anwendungen getestet oder zumindest evaluiert. Der nächste sinnvolle Schritt besteht nicht in der Skalierung einzelner Tools, sondern in der Entwicklung einer klaren, unternehmensspezifischen KI-Strategie. Dafür braucht es keine Großprojekt, wohl aber einen strukturierten Rahmen. Der kürzlich veröffentlichte Report von MIT Technology Review („A playbook for crafting AI strategy“) zeigt: Während der überwiegende Teil der Unternehmen KI-Potenzial sieht, bleiben viele Projekte im Pilotstadium stecken. Der Transfer in den operativen Alltag gelingt nur, wenn die strategischen und organisatorischen Grundlagen stimmen. Für KMU ist dieser Befund besonders relevant, da hier Ressourcen begrenzter und Entscheidungswege oft direkter sind. Inhaltsverzeichnis Strategische Grundlage: Ausgangspunkt sind konkrete Prozesse Technische Voraussetzungen: Mit dem arbeiten, was vorhanden ist Umsetzung im Unternehmen: Kleine Teams, klare Zuständigkeiten Iteratives Vorgehen statt umfassender Planung Fazit Strategische Grundlage: Ausgangspunkt sind konkrete Prozesse Eine KI-Strategie im Mittelstand sollte sich am tatsächlichen Bedarf orientieren. Ausgangspunkt sind betriebliche Prozesse, die sich für eine Teilautomatisierung oder Unterstützung durch KI eignen. Geeignet sind vor allem Abläufe, die standardisiert, wiederholbar und datenbasiert sind. Typische Beispiele: E-Mail-Auswertung und Klassifikation im Kundenservice, Textgenerierung im Vertrieb oder Marketing, Auswertung strukturierter Dokumente (z. B. Verträge, Protokolle), Unterstützung bei Ausschreibungen oder Angebotsvergleichen. Für die Identifikation passender Startpunkte eignet sich ein strukturiertes Vorgehen – z. B. ein priorisierender Workshop mit relevanten Stakeholdern.➡️ „Der 60-Minuten-Workshop zur KI-Priorisierung – für Entscheider und ambitionierte Umsetzer!“ Technische Voraussetzungen: Mit dem arbeiten, was vorhanden ist Viele Unternehmen verfügen bereits über nutzbare Datenquellen – etwa in Form von Office-Dokumenten, ERP-Exports oder E-Mail-Archiven. Eine initiale KI-Strategie kann und sollte auf diesen bestehenden Ressourcen aufbauen. Notwendig ist: die Kenntnis, wo relevante Daten liegen, ein grundlegendes Verständnis der Datenstruktur, und die Klärung der Zugriffsrechte. Eine vollständige Datenarchitektur oder ein Data Lake ist nicht erforderlich, sofern für den jeweiligen Use Case ein hinreichender, valider Datenzugriff möglich ist.➡️ „Ohne belastbare Datenbasis keine skalierbare KI“ Umsetzung im Unternehmen: Kleine Teams, klare Zuständigkeiten In der Praxis hat sich gezeigt, dass kleine, handlungsfähige Teams besonders effektiv sind. Für einen ersten strukturierten Einstieg reichen häufig: eine fachliche Ansprechperson mit Prozesskenntnis, eine technisch affine Person mit Tool-Verständnis, sowie eine Person mit Entscheidungsbefugnis (z. B. Bereichsleitung). Diese Struktur hat sich bewährt, da sie schnelle Umsetzungen ohne große Projektstrukturen ermöglicht.➡️ „Der erste KI-Pilot – Starten ohne IT-Overkill“ Iteratives Vorgehen statt umfassender Planung Eine KI-Strategie muss nicht in einem vollständigen Konzept dokumentiert sein, bevor erste Schritte erfolgen. Ein iteratives Vorgehen – also Start mit einem begrenzten Use Case, strukturierte Auswertung, dann Weiterentwicklung – hat sich in vielen Fällen bewährt. Wichtig ist lediglich, dass der strategische Rahmen mitwächst: Welche Kriterien gelten für die Auswahl weiterer Use Cases? Wie wird der Wissenstransfer im Unternehmen organisiert? Welche Rollen und Prozesse müssen ggf. angepasst werden? Gerade in der frühen Phase hilft ein fokussierter Einstieg über Pilotprojekte, idealerweise mit klaren Zielen, minimaler Abhängigkeit von IT und sichtbarem Nutzen.➡️ „Jetzt. Nicht irgendwann. Warum 2025 das Jahr der KI ist!“ Fazit Für mittelständische Unternehmen ist eine KI-Strategie vor allem ein Instrument zur strukturierten Weiterentwicklung bestehender Abläufe. Sie muss sich an konkreten Einsatzmöglichkeiten orientieren, vorhandene Daten und Systeme einbeziehen und in kleinen, prüfbaren Schritten umgesetzt werden können. Weder ein umfassender Technologie-Stack noch tiefgreifende Transformationen sind Voraussetzung. Entscheidend ist, dass die eingesetzten Lösungen einen nachvollziehbaren Beitrag zur Effizienz, Qualität oder Entscheidungsunterstützung leisten, und dass der Aufbau entsprechender Kompetenzen gezielt unterstützt wird. ➡️ „Warum deine KI nicht liefert und wie ein guter Prompt das sofort ändert“