KI im Mittelstand:: Mit klaren Anwendungsfällen aus der Unsicherheit
Künstliche Intelligenz gilt als Schlüsseltechnologie der kommenden Jahre. Dennoch zögern viele mittelständische Unternehmen bei Investitionen. Unsicherheit über Nutzen, Aufwand und Datenschutz bremst die Transformation. Ein schrittweises Vorgehen mit klar abgegrenzten Einsatzszenarien kann Vertrauen schaffen und wirtschaftliche Effekte sichtbar machen.
Der deutsche Mittelstand investiert derzeit zurückhaltender in Künstliche Intelligenz (KI) als der Gesamtmarkt. Laut einer Umfrage der Unternehmensberatung Horváth lagen die Ausgaben im Jahr 2025 rund 30 Prozent darunter. Gründe sind vor allem Zweifel am praktischen Nutzen, Befürchtungen hinsichtlich Datenschutz sowie der organisatorische Aufwand für Transformationsprojekte.
„Das liegt im Wesentlichen an der Unsicherheit und der Ungewissheit, ob KI im Unternehmensalltag wirklich helfen kann“, erklärt Thomas Uber, Geschäftsführer bei applord. „Verharrt der Mittelstand jedoch in traditionellen Arbeitsweisen, während andere die Einführung von Modellen vorantreiben, riskiert er, den Anschluss zu verlieren.“
Schrittweise Einführung statt Großprojekt
Als erfolgversprechend gilt ein gestuftes Vorgehen mit klar definierten Anwendungsfällen. Kleine, abgegrenzte Projekte reduzieren Risiken, schaffen messbare Ergebnisse und erleichtern die interne Akzeptanz. „Eine schrittweise Einführung anhand konkreter Einsatzszenarien kann Unsicherheiten nehmen und das Vertrauen in die Technologie fördern“, so Uber. Entscheidend sei, Anforderungen, Zielsetzungen und erwarteten Nutzen vorab eindeutig zu definieren.
Anwendungsfelder mit direktem wirtschaftlichem Nutzen
Besonders geeignet sind Prozesse mit hohem manuellem Aufwand und klar messbarer Entlastung. Dazu zählen etwa die automatisierte Verarbeitung von Rechnungen und Eingangsbelegen, intelligente Archivierung von E-Mails mit revisionssicherer Ablage sowie semantische Suche, Duplikat-Erkennung oder Vorschläge zur Aktenzuordnung.
Solche Lösungen lassen sich inzwischen oft ohne Programmierung innerhalb weniger Wochen implementieren. Der eigentliche Kostenfaktor liege daher weniger in der Technologie selbst als in ineffizienten Abläufen, manuellen Fehlerkorrekturen und ausbleibender Innovation. „Wichtig ist, dass bestehende Arbeitsabläufe nicht grundlegend verändert werden müssen“, betont Uber. „Wird KI in vorhandene Systeme integriert, kann sie Produktivität steigern und Fachkräfte spürbar entlasten.“
Beherrschbarkeit, Transparenz und Wirtschaftlichkeit
Akzeptanz entsteht jedoch nur, wenn Systeme nachvollziehbar, kontrollierbar und wirtschaftlich bleiben. Kritische Entscheidungen benötigen weiterhin menschliche Kontrolle, etwa durch Vier-Augen-Prinzip, Vertrauensbewertungen oder Stichprobenprüfungen. Der Mensch bleibt damit bewusst Teil des Entscheidungsprozesses.
Zugleich rücken Datenschutz, Berechtigungskonzepte sowie Regeln für Löschung und Aufbewahrung in den Fokus. Datenminimierung, Zweckbindung und Auskunftsfähigkeit gelten als zentrale Voraussetzungen für den verantwortungsvollen Einsatz. „Künstliche Intelligenz muss planbar bleiben“, fasst Uber zusammen. „Nur wenn Kosten und Nutzen skalierbar sind und klare Kennzahlen sowie Grenzen existieren, wird der Mittelstand wieder stärker investieren.“
Damit zeigt sich ein klarer Weg: Nicht visionäre Großprojekte, sondern kontrollierte, wirtschaftlich sinnvolle Einzelschritte entscheiden über den Erfolg von KI im Mittelstand. Wer konkrete Probleme löst und messbaren Nutzen schafft, kann Unsicherheit in nachhaltige Transformation verwandeln.
Thomas Uber, Geschäftsführer bei applord
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