Dies ist der erste Teil unserer Serie zur KI-Implementierung im Mittelstand. Hier klären wir die strategischen Voraussetzungen: Welche Fragen sollten Sie beantworten, bevor Sie überhaupt an Tools denken? Im zweiten Teil – „Was gute Prompts für den Mittelstand ausmacht“ – zeigen wir Beispiele für die praktische Umsetzung.
Die meisten KI-Einführungen im Mittelstand scheitern nicht an der Technologie, sondern an fehlender Vorbereitung, unklaren Zielen und der Annahme, ein neues Tool würde automatisch bessere Ergebnisse liefern.
KI-Implementierung: Warum die wichtigste Vorbereitung nichts mit Technologie zu tun hat
Die Geschäftsführerin eines mittelständischen Präzisionstechnik-Unternehmens – nennen wir sie Frau Müller – war sehr skeptisch in Bezug auf KI. Nach einem gescheiterten Projekt vor zwei Jahren war sie erstmal wenig begeistert, als ihr Vertriebsleiter mit dem Thema KI an sie herantrat. „Schon wieder eine IT-Revolution, die alles besser machen soll?“
Ihre Skepsis war berechtigt. Denn die meisten KI-Einführungen im Mittelstand scheitern nicht an der Technologie, sondern an fehlender Vorbereitung, unklaren Zielen und der Annahme, ein neues Tool würde automatisch bessere Ergebnisse liefern.
Bevor Sie in KI investieren, sollten Sie sich wichtige Fragen stellen. Die ersten beiden sind dabei die wichtigsten – und sie haben nichts mit Software zu tun.
Wie veränderungsbereit ist Ihr Team wirklich?
KI verändert nicht nur Werkzeuge, sondern auch Arbeitsweisen. Rollen verschieben sich. Aufgaben, die gestern noch Stunden dauerten, erledigt morgen eine KI in Minuten. Das klingt nach Fortschritt, kann aber auch Unsicherheit im Team auslösen.
Die entscheidende Frage lautet daher nicht „Welches KI-Tool passt zu uns?“, sondern: „Wie reagiert unser Team auf Veränderung?“. Damit befindet man sich mitten im Change Management, der systematischen Begleitung von Veränderungsprozessen in Organisationen. Change Management betrachtet nicht nur die technische Seite einer Neuerung, sondern vor allem die menschliche: Wie nehmen Mitarbeitende die Veränderung wahr? Welche Ängste und Widerstände entstehen? Und wie lässt sich das Team so einbinden, dass aus Betroffenen Beteiligte werden?
Bei Präzisionstechnik Müller zeigte sich schnell ein gemischtes Bild. Der Vertriebsleiter war neugierig und experimentierfreudig. Die erfahrene Sachbearbeiterin im Innendienst hingegen hatte Sorgen: Würde ihre jahrelange Expertise nun durch eine KI ersetzt?
Drei Indikatoren für Veränderungsbereitschaft:
- Neugier: Fragen Ihre Mitarbeitenden von sich aus nach neuen Methoden? Oder werden Veränderungen primär als Störung wahrgenommen?
- Erfahrungen: Wie liefen frühere Veränderungsprojekte? Ein gescheitertes IT-Projekt wie bei Frau Müller hinterlässt Spuren – sowohl positive Lerneffekte als auch berechtigte Skepsis.
- Sicherheit: Fühlen sich Ihre Mitarbeitenden in ihren Rollen gefestigt genug, um Veränderung als Chance statt als Bedrohung zu sehen?
Daher ist es wichtig, genügend Zeit für „mentale Verdauung“ einzuplanen. KI-Einführung ist Change Management – nicht IT-Projektumsetzung. Diesen wichtigen Schritt sollten Sie nicht überspringen, denn sonst werden Sie technisch erfolgreiche Lösungen implementieren, die später nicht den gewünschten Nutzen und das gesamte Potenzial bringen.
Welche Erfolgsmaßstäbe setzen Sie für die KI-Implementierung an?
„Wir wollen effizienter werden“ ist kein Ziel, eher ein Wunsch. Und Wünsche lassen sich nur schwer quantifizieren.
Zurück zu unserem Beispiel: Bei der KI-Einführung möchte Frau Müller es deshalb anders machen. Bevor überhaupt ein KI-Tool zum Einsatz kam, definierte sie mit ihrem Vertriebsleiter einen konkreten Maßstab: Die Erstellung von Angebotstexten dauerte bisher durchschnittlich zwei Stunden. Das neue Ziel war: 30 Minuten und das bei gleichbleibender Qualität.
Warum Metriken vor der Einführung wichtig sind
Ohne Ausgangswert gibt es keinen Vergleich. Viele Unternehmen können nach einem Jahr KI-Nutzung nicht sagen, ob sich die Investition wirklich gelohnt hat – weil sie nie gemessen haben, wie es vorher war.
Außerdem schaffen klare Maßstäbe Akzeptanz. Wenn Ihr Team sieht, dass ein Prozess messbar besser wird, sinkt der Widerstand gegen Veränderung.
Praxisfragen für Ihre Messung können sein: Wie viel Zeit verbringen Ihre Mitarbeitenden heute mit dem Prozess, den Sie verbessern wollen? Wie hoch ist die Fehlerquote? Wie zufrieden sind interne oder externe Kunden mit dem Ergebnis?
Und eine oft vergessene Frage: Wie viele Prozesse wollen Sie überhaupt integrieren? Bei Präzisionstechnik Müller war die Antwort: Einen. Erst wenn dieser funktioniert, folgt der nächste. Dies passt auch zu unserem Ansatz “Evolution statt Revolution”.
Was genau wollen Sie mit der KI-Integration erreichen – und wo liegt der Engpass?
„Wir wollen KI einsetzen“ ist noch keine Strategie. Die Frage muss lauten: Welches konkrete Problem wollen Sie lösen? Besser noch: Wie sieht der Prozess aus, der optimiert werden soll, denn durch den Blickwinkel von KI sind es Prozesse, die interessant sind und oftmals erst definiert werden müssen.
Bei Präzisionstechnik Müller war der Engpass klar identifizierbar. Der Vertriebsleiter verbrachte acht Stunden pro Woche damit, aus technischen Spezifikationen verständliche Angebotstexte zu formulieren. Acht Stunden hoch qualifizierte Arbeitszeit für eine Aufgabe, die wichtig, aber nicht wertschöpfend war.
Der Unterschied zwischen Automatisierung und Eliminierung ist, dass KI Aufgaben automatisiert und nicht eliminiert werden. Der Vertriebsleiter schreibt weiterhin die Angebote. Aber statt bei null anzufangen, startet er mit einem Entwurf, den er prüft und anpasst. Die Expertise bleibt beim Menschen, die Routinearbeit übernimmt die Maschine.
So identifizieren Sie Ihren Engpass
Stellen Sie sich folgende Fragen: Wo verbringen qualifizierte Mitarbeitende Zeit mit Aufgaben, die unter ihrer Qualifikation liegen? Wo entstehen Verzögerungen, weil jemand auf Zuarbeit wartet? Wo wiederholen sich ähnliche Tätigkeiten mit leichten Variationen? Wie sehen die Prozesse aus und sind diese definiert?
Welche Prozesse eignen sich überhaupt für KI?
Nicht jeder Prozess profitiert von KI. Und nicht jeder Prozess, der profitieren könnte, ist bereit dafür.
Drei Voraussetzungen für KI-geeignete Prozesse:
- Wiederholbarkeit: Prozesse, die immer wieder in gleicher oder zumindest ähnlicher Form ablaufen, eignen sich besser als einmalige Sonderfälle.
- Dokumentation: Wenn ein Prozess nur im Kopf eines Mitarbeiters existiert, kann keine KI ihn verbessern. Bei Präzisionstechnik Müller musste der Vertriebsleiter zunächst dokumentieren, wie er eigentlich vorgeht, welche Informationen er benötigt, und welche Formulierungen bei Kunden gut ankommen.
- Digitale Verfügbarkeit: Kann die relevante Information am Computer verarbeitet werden? Ein handschriftliches Notizbuch ist kein KI-Input.
Die ehrliche Bestandsaufnahme in unserem Praxisbeispiel lief so ab: Frau Müller stellte fest, dass von zehn Prozessen, die ihr Team als „KI-geeignet“ einschätzte, nur drei für die KI Nutzung qualifiziert werden konnten – oder was in der Art Voraussetzungen erfüllten. Diese Klarheit half sehr, denn lieber einen Prozess richtig verbessern, als zehn halbherzig anfassen.
Arbeiten Ihre Teams digital – und wenn ja, wie?
Das ist eine pragmatische Frage, die oft übersehen wird: Findet die Arbeit, die Sie verbessern wollen, überhaupt am Computer statt und sind die Daten für eine KI verfügbar?
Für einen Maschinenbauer wie Präzisionstechnik Müller war das keine triviale Frage. In der Fertigung arbeiten Menschen mit Händen und Maschinen, nicht mit Laptops. Der Vertrieb hingegen arbeitet digital – E-Mails, Kalkulationstabellen, Textverarbeitung.
Was das für Ihre KI-Strategie bedeutet:
Beginnen Sie dort, wo digitale Arbeitsweisen bereits etabliert sind, das senkt die Einstiegshürde und erzeugt schneller sichtbare Ergebnisse. Die Fertigung kann später folgen, wenn die Organisation gelernt hat, wie KI-Einführung funktioniert.
KI-Readiness Check
Drei Voraussetzungen für KI-geeignete Prozesse
Wiederholbarkeit
Dokumentation
Digitale Verfügbarkeit
„Wir wollen KI einsetzen“ ist noch keine Strategie. Die Frage muss lauten: Welches konkrete Problem wollen Sie lösen? Besser noch: Wie sieht der Prozess aus, der optimiert werden soll?
Welches technische Level brauchen Sie wirklich?
Viele Unternehmen überschätzen den technischen Aufwand, denn KI-Einführung bedeutet nicht automatisch Softwareentwicklung.
Die drei Ebenen der KI-Implementierung:
- Die erste Ebene ist reines Prompting. Sie nutzen bestehende KI-Werkzeuge wie ChatGPT oder Claude und lernen, gute Anfragen zu formulieren. Das bedeutet keine eigene Installation und keine Programmierung, im besten Falle aber eine Business-Lizenz. Das reicht in geschätzten 90 Prozent der Anwendungsfälle.
- Die zweite Ebene sind No-Code-Workflows. Sie verbinden verschiedene Werkzeuge miteinander, sodass Informationen automatisch fließen. Zum Beispiel: Eine E-Mail kommt an, wird automatisch zusammengefasst, und die Zusammenfassung erscheint in Ihrem Projektmanagement-Tool.
- Die dritte Ebene sind individuelle Integrationen. Hier wird tatsächlich programmiert – eigene Schnittstellen und eigene Anwendungen. Das ist aufwendig, teuer und in den meisten Fällen nicht nötig.
Die Entscheidung bei Präzisionstechnik Müller lief so ab: Der Vertriebsleiter startete auf Ebene eins. Er lernte, strukturierte Prompts zu schreiben, die aus technischen Datenblättern verständliche Angebotstexte erzeugen. Nach drei Monaten erfolgreicher Nutzung folgte die Überlegung, ob Ebene zwei sinnvoll wäre. Die Antwort: vorerst nicht. Ebene eins löste das Problem ausreichend.
Welche Werkzeuge nutzen Sie bereits – und wollen Sie diese behalten?
KI muss in Ihre bestehende Arbeitsumgebung passen. Wenn Ihr Team mit Microsoft 365 arbeitet, macht ein Tool Sinn, das sich dort integriert. Wenn Sie Google Workspace nutzen, gelten andere Überlegungen.
Die Integrationsfrage im Praxisbeispiel wurde in der Form gelöst: Frau Müller entschied sich bewusst gegen eine „beste“ KI-Lösung und für eine „passende“. Der Vertriebsleiter konnte in seiner gewohnten Umgebung bleiben und musste nicht zwischen verschiedenen Anwendungen wechseln. Weniger Reibung bedeutet höhere Akzeptanz.
Wie bewerten Sie den tatsächlichen Nutzen der KI-Implementierung?
Nicht jede KI-Anwendung liefert den gleichen Mehrwert. Und ab einem gewissen Punkt gibt es abnehmende Erträge.
Die ROI-Realität bei Präzisionstechnik Müller war: Der Vertriebsleiter sparte sechs Stunden pro Woche. Bei einem internen Stundensatz von 80 Euro entspricht das einer Ersparnis von etwa 25.000 Euro im Jahr. Die Investition in Schulung und Tools lag bei unter 3.000 Euro.
Aber: Diese Rechnung funktionierte nur, weil der Prozess vorher klar definiert war, die Zeitersparnis messbar wurde und der Vertriebsleiter die gewonnene Zeit tatsächlich für wertschöpfende Aufgaben nutzte.
Nach dem ersten erfolgreichen Prozess wollte der Vertriebsleiter sofort drei weitere optimieren. Frau Müller bremste: „Lassen Sie uns erst sehen, ob der Nutzen anhält. Und ob das Team bereit für mehr Veränderung ist.“ Ein halbes Jahr später folgte der zweite Prozess. Nicht weil es technisch nicht schneller gegangen wäre, sondern weil nachhaltige Veränderung im Sinne des Change Managements Zeit braucht.
Fazit: Die richtige Reihenfolge macht den Unterschied
Frau Müller hat heute ein Unternehmen, das KI nutzt. Nicht überall, nicht für alles – aber dort, wo es nachweislich Nutzen stiftet. Der Unterschied zu gescheiterten KI-Projekten lag nicht in der Technologie, sondern in der gezielten Vorbereitung.
Zusätzlich können wir aus unserer eigenen KI-Transformationsreise noch auf diese 5 Phasen der KI-Integration hinweisen:
Eine KI-Integration folgt erkennbaren Entwicklungsmustern. Unternehmen durchlaufen typischerweise fünf Phasen: vom ungeplanten Experimentieren über enttäuschende Tool-Käufe bis hin zu strategischer KI-Excellence. Jede Phase hat charakteristische Herausforderungen, messbare ROI-Verbesserungen und spezifische Change Management-Anforderungen. Hier erfahren Sie mehr dazu.
Die KI-Transformationsreise
5 Phasen vom Chaos zur strategischen KI-Excellence
"Wilder Westen"
"Copilot gekauft, Problem nicht gelöst"
"KI als persönlicher Sparringspartner"
"Multiplayer KI-Teams"
"Human-led, Agent-operated"
Lassen Sie uns ins Gespräch kommen
Sie stehen vor der Herausforderung, KI strategisch in Ihrem Unternehmen zu verankern? Lassen Sie uns über Ihren individuellen Transformationspfad sprechen.
Unser Versprechen: Wir kennen jeden Schritt dieser Journey aus eigener Erfahrung – mit allen Höhen und Tiefen.
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Sie möchten tiefer in die strategischen Aspekte der KI-Transformation eintauchen? Lesen Sie auch unseren Artikel über Change Management als unterschätzten Erfolgsfaktor.
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