Kommentar von Maximilian Hentschel, WaveSix Labs KI-Revolution im deutschen Mittelstand – so werden aus Nachzüglern Vorreiter

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In einer Welt, in der Künstliche Intelligenz (KI) zunehmend Geschäftsprozesse und Innovation vorantreibt, steht der deutsche Mittelstand vor einer entscheidenden Herausforderung. Während Technologiegiganten und Start-ups weltweit die Potenziale von Generativer KI (GenAI) ausschöpfen, zeigen viele deutsche Unternehmen noch Zurückhaltung.

Der internationale Vergleich zeigt deutlich, dass deutsche Unternehmen in Sachen KI-Adoption hinterherhinken. Während in den USA und China milliardenschwere Investitionen in KI-Forschung und -Entwicklung fließen, herrscht in Deutschland oft noch eine abwartende Haltung.

Diese Zurückhaltung hat vielfältige Gründe. Viele mittelständische Unternehmer sehen in KI eine Black Box, deren Entscheidungsprozesse sie nicht nachvollziehen können. Die Sorge vor Datenschutzverletzungen und die Unsicherheit bezüglich rechtlicher Rahmenbedingungen verstärken diese Skepsis. Zudem fehlt es oft an KI-Expertise im eigenen Haus, was die Implementierung und Nutzung erschwert.

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Breaking Data #13 – Chancen und Risiken von KI in Unternehmen

Doch die Zeit drängt. Die rasante Entwicklung von GenAI eröffnet Möglichkeiten, die weit über simple Prozessautomatisierung hinausgehen. Diese Technologien haben das Potenzial, Produktentwicklung, Kundenservice und Geschäftsstrategien grundlegend zu transformieren. Unternehmen, die jetzt nicht handeln, riskieren den Anschluss zu verlieren.

Strategische Schritte zur KI-Integration im Mittelstand

Um die Potenziale von KI, insbesondere von GenAI, zu nutzen, sind folgende strategische Schritte für mittelständische Unternehmen entscheidend:

1. Bildung und Sensibilisierung

Der erste Schritt zur Überwindung von KI-Barrieren ist Bildung. Unternehmen sollten in die KI-Kompetenz ihrer Mitarbeiter investieren, von der Führungsebene bis zur operativen Basis. Das kann durch interne Schulungen, externe Workshops oder die Zusammenarbeit mit KI-Experten erfolgen. Ziel dabei ist es, ein grundlegendes Verständnis für die Funktionsweise und Möglichkeiten von GenAI zu schaffen.

Laut einer aktuellen Studie sagen 48 Prozent der Mitarbeiter, dass formelle KI-Schulungen der wichtigste Faktor für die Steigerung der KI-Nutzung im Unternehmen sind. Gleichzeitig berichten jedoch mehr als ein Fünftel der Befragten, dass sie nur minimale oder gar keine Unterstützung bei der Entwicklung von KI-Fähigkeiten erhalten. Das unterstreicht die Notwendigkeit gezielter Bildungsinitiativen.

Beispiel: Ein mittelständischer Maschinenbauer ernennt einen „KI-Botschafter“, der regelmäßig Schulungen durchführt und als Ansprechpartner für KI-bezogene Fragen dient. Diese Person kann auch die neuesten Entwicklungen im Bereich GenAI verfolgen und deren Relevanz für das Unternehmen bewerten.

2. Identifikation von Anwendungsfällen

Anstatt KI flächendeckend einzuführen, sollten Unternehmen zunächst spezifische Anwendungsfälle identifizieren, die einen klaren Mehrwert versprechen. Das können Bereiche sein, in denen repetitive Aufgaben viel Zeit kosten oder komplexe Dokumentverarbeitung erforderlich ist.

Eine Umfrage unter US-Führungskräften zeigt, dass 51 Prozent der Unternehmen bereits mehrere vielversprechende KI-Anwendungsfälle identifiziert haben, während 49 Prozent sich noch in der Erkundungsphase befinden. Das verdeutlicht, dass viele Unternehmen international bereits aktiv nach Möglichkeiten suchen, KI gewinnbringend einzusetzen.

Beispiel: Ein mittelständischer Onlinehändler nutzt GenAI, um personalisierte Produktbeschreibungen zu erstellen und so die Conversion-Rate zu erhöhen. Gleichzeitig werden LLM-basierte Assistenten im Kundenservice eingesetzt, um häufige Anfragen automatisch zu beantworten und die Reaktionszeiten zu verkürzen.

3. Start mit Pilotprojekten

Um Vertrauen in KI-Technologien aufzubauen, empfiehlt sich der Start mit überschaubaren Pilotprojekten. Diese sollten klar definierte Ziele haben und in einem kontrollierten Umfeld durchgeführt werden. So können Unternehmen Erfahrungen sammeln, ohne große Risiken einzugehen.

Interessanterweise zeigt die Forschung, dass 47 Prozent der Führungskräfte der Meinung sind, ihre Organisationen entwickeln und nutzen KI-Tools zu langsam. Als Hauptgrund dafür werden Qualifikationslücken genannt. Das unterstreicht die Notwendigkeit, Pilotprojekte mit gut geschulten Teams durchzuführen und gleichzeitig in die Weiterbildung der Mitarbeiter zu investieren.

Beispiel: Ein mittelständisches Ingenieurbüro testet ein LLM-basiertes System zur Unterstützung bei der Erstellung technischer Dokumentationen. In einer kontrollierten Umgebung erstellt das System Entwürfe, die anschließend von erfahrenen Ingenieuren überprüft und verfeinert werden.

4. Aufbau von Partnerschaften

Angesichts der Komplexität von KI-Technologien ist es für viele mittelständische Unternehmen sinnvoll, Partnerschaften mit KI-Spezialisten, Forschungseinrichtungen oder Tech-Unternehmen einzugehen. Diese können nicht nur bei der Implementierung unterstützen, sondern auch wertvolles Know-how transferieren.

Die Zusammenarbeit zwischen Technologen und Anwendern im Unternehmen ist entscheidend für den Erfolg von KI-Initiativen. Eine empfehlenswerte Strategie ist die Bildung interdisziplinärer Teams, die Technologie- und Geschäftsexperten zusammenbringen, um praxisnahe KI-Lösungen zu entwickeln.

Beispiel: Ein mittelständischer Automobilzulieferer geht eine Kooperation mit einem KI-Start-up ein, um GenAI-basierte Anwendungen für die Optimierung seiner Produktionsplanung zu nutzen. Das Start-up bringt seine technische Expertise ein, während der Zulieferer sein Branchenwissen beisteuert.

5. Iterative Implementierung und kontinuierliches Lernen

Die Integration von KI sollte als iterativer Prozess verstanden werden. Unternehmen sollten bereit sein, aus Fehlern zu lernen und ihre Strategien anzupassen. Ein agiler Ansatz, bei dem Fortschritte regelmäßig überprüft und Anpassungen vorgenommen werden, ist hier zielführend.

Um die eigenen Anwendungen kontinuierlich zu verbessern, empfiehlt es sich, Feedback-Schleifen zu implementieren. Durch die Bewertung von KI-generierten Antworten und die Einbindung von Domänenexperten kann das System stetig verfeinert und an die spezifischen Bedürfnisse des Unternehmens angepasst werden.

Beispiel: Ein mittelständischer Logistikdienstleister führt eine KI-Lösung zur Routenoptimierung ein. In regelmäßigen Abständen werden die Ergebnisse analysiert und das System basierend auf dem Feedback der Fahrer und den tatsächlichen Effizienzgewinnen angepasst.

6. Kulturwandel und Change Management

Die erfolgreiche Integration von KI erfordert oft einen kulturellen Wandel im Unternehmen. Es ist wichtig, Ängste vor Jobverlusten zu adressieren und die Vorteile der KI-Unterstützung für die tägliche Arbeit zu kommunizieren. Führungskräfte sollten als Vorbilder fungieren und die KI-Strategie aktiv vorantreiben.

Eine effektive Strategie zur Förderung des Kulturwandels ist die Entwicklung von KI-Champions. Diese engagierten Mitarbeiter können als Vorreiter fungieren und Innovation sowie Experimente dezentral vorantreiben. Das schafft eine Kultur der kontinuierlichen Verbesserung und Anpassung an neue Technologien.

Beispiel: Ein mittelständisches Versicherungsunternehmen startet eine interne Kampagne, die zeigt, wie LLMs Sachbearbeiter bei der Analyse von Versicherungsanträgen unterstützen können. Durch regelmäßige Updates und Erfolgsgeschichten wird die Akzeptanz in der Belegschaft gefördert.

Der Mittelstand als KI-Vorreiter: Eine realistische Vision

Trotz der aktuellen Zurückhaltung hat der deutsche Mittelstand das Potenzial, eine Führungsrolle in der KI-Adoption einzunehmen. Die oft gepriesenen Stärken des Mittelstands – Flexibilität, Innovationskraft und langfristiges Denken – sind ideale Voraussetzungen für eine erfolgreiche KI-Integration.

Um dieses Potenzial zu realisieren, sind jedoch gezielte Investitionen und ein klares Bekenntnis zur digitalen Transformation notwendig. Unternehmen sollten KI nicht als isolierte Technologie betrachten, sondern als integralen Bestandteil ihrer Gesamtstrategie und vor allem als Katalysator für Innovationen – gegebenenfalls ist am Ende die entdeckte Lösung gar keine KI-Lösung, sondern eine einfache Softwareoptimierung.

Zudem bietet die Spezialisierung vieler mittelständischer Unternehmen die Chance, KI-Lösungen zu entwickeln, die genau auf die Bedürfnisse spezifischer Branchen oder Nischen zugeschnitten sind. Diese maßgeschneiderten Lösungen stärken nicht nur den eigenen Wettbewerbsvorteil, sondern können auch neue Geschäftsfelder erschließen.

Fazit: KI als Chance für den deutschen Mittelstand

Durch strategische Investitionen, gezielte Pilotprojekte und den Aufbau von KI-Kompetenzen können mittelständische Unternehmen nicht nur aufholen, sondern auch zu Vorreitern der KI-Revolution werden.

Der Schlüssel zum Erfolg liegt in einem ausgewogenen Ansatz, der die Stärken des Mittelstands – wie Flexibilität, Kundennähe und langfristiges Denken – mit den Möglichkeiten moderner KI-Technologien verbindet.

Vor Allem sollte eine möglicherweise noch nicht realisierte Datenstrategie nicht als Hindernis gesehen werden. Interessanterweise beweist die Praxis, dass KI auch mit heterogenen und nicht standardisierten Datenlandschaften funktionieren kann. Technologien wie Vektor-Datenbanken ermöglichen die Verarbeitung unstrukturierter Daten, während Leuchtturmprojekte den Wert hochwertiger Daten demonstrieren und die Integration in zentrale Plattformen erst recht fördern können.

Die Zeit drängt, aber die Chancen sind immens. Der deutsche Mittelstand hat alle Voraussetzungen, um in der KI-Ära voranzugehen. Es liegt an den Unternehmen selbst, diese Chance zu ergreifen und die KI-Revolution aktiv mitzugestalten. Dabei ist es entscheidend, dass Führungskräfte ihr eigenes Verständnis von KI priorisieren, um fundierte Entscheidungen treffen und Zukunftspotenziale erkennen zu können, die den langfristigen Erfolg sichern.

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