Künstliche Intelligenz hat sich als Schlüsseltechnologie für die Zukunftsfähigkeit von Unternehmen etabliert. Insbesondere im Mittelstand bieten KI-basierte Lösungen enorme Potenziale – von effizienteren Prozessen bis hin zu datengetriebenen Geschäftsmodellen. Doch während Großunternehmen bereits in großem Umfang KI implementieren, hinken viele KMU hinterher: Laut Studien nutzt noch nicht einmal jedes fünfte mittelständische deutsche Unternehmen aktiv KI, obwohl der Rentabilitätszuwachs bei strategischem Einsatz bis zu 38 % betragen kann. Der Grund für diese Diskrepanz liegt weniger in mangelndem Interesse als vielmehr in strukturellen Hürden, die es zu überwinden gilt.  

Der Nutzen von KI ist abhängig vom Geschäftsmodell und den Geschäftsprozessen. Neben der Recherche und Informationsbeschaffung unterstützt die KI auch bei kreativen Aufgaben, zum Beispiel der Erstellung von Agenden, Personas, Blogbeiträgen und sogar Websites. Mit entsprechenden Erweiterungen gelingt mit KI auch die Automatisierung von Geschäftsprozessen, wie zum Beispiel die Berichtserstellung, oder die Analyse von großen Datenbeständen.

Die Implementierung von KI ist dort sinnvoll, wo der Nutzen am größten ist. Mit Quick Wins lässt sich kurzfristig der Erfolg der Vorgehensweise demonstrieren, etwa um Skeptiker in den eigenen Reihen zu überzeugen und Verbündete für die größeren Projekte zu gewinnen.

Allerdings lässt sich KI nicht wie Ketchup einfach über Prozesse gießen, um so die Effizienz zu steigern. Also braucht es immer eine KI-Strategie - auch für den operativen Einsatz von KI. Im Zusammenhang mit der Ausarbeitung einer KI-Strategie sind im Vorfeld diverse Fragen zu beantworten.

• In welchen Unternehmensbereichen lohnt sich der Einsatz von KI?
• Wie gelingt die Integration?
• Welche Compliance-Vorgaben sind zu beachten?
• Beim Einsatz von KI im direkten Kundenkontakt: Wie hoch ist die Akzeptanz in der Zielgruppe?

A) Fehlende strategische Verankerung

• KI wird oft als isolierte IT-Maßnahme behandelt, statt als ganzheitliches Change-Projekt. Ohne Einbindung in die Unternehmensstrategie und ohne klare Zieldefinition entstehen Insellösungen, die nicht skalierbar sind[6][9].  

B) Datenqualität und -verfügbarkeit

• KI lebt von Daten – doch viele KMU verfügen weder über ausreichende Datenmengen noch über konsistente Datenformate. Unklare Verantwortlichkeiten bei der Datenerfassung gefährden den ROI bereits in der Pilotphase.  

C) Kompetenzlücken

• Fachkräftemangel und fehlendes KI-Know-how bremsen die Implementierung. Gerade kleinere Unternehmen können im „War for Talents“ kaum mit Großkonzernen konkurrieren.  

D) Regulatorische Unsicherheiten

• Die DSGVO und die KI-Verordnung schaffen zwar Rechtssicherheit, stellen KMU aber vor komplexe Compliance-Herausforderungen – insbesondere bei sensiblen Daten.  

A) Strategie vor Technologie

• Entwickeln Sie eine KI-Roadmap, die auf konkrete Geschäftsziele ausgerichtet ist. Priorisieren Sie Use-Cases mit klarem ROI, wie die Vorhersage von Auftragswahrscheinlichkeiten (Beispiel: 80 % Treffsicherheit bei Angebotsanfragen).  

B) Dateninfrastruktur systematisch aufbauen

• Audit durchführen: Identifizieren Sie Datenquellen und -lücken  
• Prozesse digitalisieren: Nutzen Sie IoT-Sensoren oder ERP-Systeme als Datenbasis  
• Datenhygiene etablieren: Definieren Sie Ownership und Qualitätsstandards (s. Datenqualitätsmanagement)

C) Kompetenzentwicklung fördern

• Cross-funktionale Teams: Binden Sie Fachabteilungen und IT von Beginn an ein  
• Agile Methoden: Starten Sie mit Proof-of-Concepts, um Learning-by-Doing zu ermöglichen  
• Externe Partner: Nutzen Sie KI-as-a-Service-Lösungen für den Einstieg

D) Compliance-by-Design

• Integrieren Sie Datenschutz und Ethik bereits in der Entwicklungsphase. Tools wie Privacy-Preserving Machine Learning minimieren Risiken bei sensiblen Daten.  

1. Nutzen Sie Förderprogramme wie „Mittelstand-Digital“ für erste Pilotprojekte  
2. Konzentrieren Sie sich auf konkrete Probleme (z. B. Lageroptimierung; Predictive Maintenance; etc.)  
3. Ernennen Sie einen Chief Data Officer, der die Datenstrategie vorantreibt 

Das Top-Management hat die Aufgabe, eine Vision bzw. den Rahmen für die Einsatz von künstlicher Intelligenz innerhalb der Organisation zu definieren und die Ausgestaltung dieser Vision zu unterstützen.

Die Aufgabe des Managements ist es dann, sinnvolle Einsatzmöglichkeiten von künstlicher Intelligenz zu definieren, aber auch zu begrenzen, und zwar dort, wo der Einsatz von KI zu ethischen oder rechtlichen Konflikten führt.

Wie eingangs erwähnt, reichen die Einsatzmöglichkeiten für künstliche Intelligenz von einfachen Aufgaben wie der Dokumentation von Meetings, dem Verfassen von redaktionellen Texten und internationaler Korrespondenz bis hin zum Einsatz bei strategischen Aufgaben, etwa die Unterstützung bei der Produktentwicklung und der Entwicklung von Vorhersagemodellen bis hin zur Unterstützung bei der Entscheidungsfindung bei komplexen Fragestellungen.

Im nächsten Schritt sind konforme KI-Werkzeuge zu gestalten, zu entwickeln und zu implementieren. Dabei sind Risiken aus den Bereichen IT-Sicherheit, Datensicherheit und Datenschutz gleichermaßen zu berücksichtigen.

Nach der Implementierung sollen sowohl die KI-Werkzeuge als auch die betroffenen Arbeitsabläufe regelmäßig bewertet und ständig optimiert werden.

Geht man einen Schritt weiter, kann KI auch zum Geschäftsmodell werden, zum Beispiel wenn also eine KI-basierte Dienstleistung entwickelt und vermarktet wird. Dann ist eine ganz andere Herangehensweise erforderlich, da sich das Unternehmen als KI-Anbieter aufstellen muss.

Die Zukunft gehört Unternehmen, die KI nicht als Technologie, sondern als strategischen Enabler begreifen. Der Weg dorthin erfordert Mut zur iterativen Umsetzung – doch die Beispiele von UPS (200 Mio. $ Einsparungen durch KI-Routing) und Simons (+40 % Prognosegenauigkeit) zeigen: Die Investition lohnt sich.