Künstliche Intelligenz ist längst kein Thema mehr, das nur Großkonzerne betrifft. Immer mehr kleine und mittelständische Unternehmen (KMUs) erkennen die Chancen, die KI für ihre Prozesse, Produkte und Kundenbeziehungen bietet. Doch der Wunsch nach Innovation wird oft durch Unsicherheit und Überforderung gebremst. Die Fragen lauten: Wo sollen wir überhaupt anfangen? Haben wir genug Know-how im Haus? Und lohnt sich das für uns überhaupt?
In vielen Gesprächen mit IT-Leiter:innen, Geschäftsführer:innen und Digitalstrateg:innen zeigt sich ein klares Bild: Das Potenzial ist da – aber der Einstieg fällt schwer.
Laut einer Studie des Instituts der deutschen Wirtschaft nutzen bisher lediglich 15,5 % der KMUs in Deutschland KI-Anwendungen oder planen dies in naher Zukunft. Hauptgründe sind häufig fehlendes Fachwissen, begrenzte finanzielle Mittel und Unsicherheiten bezüglich des Nutzens.
Gerade in KMUs sind die IT-Abteilungen oft schon im Tagesgeschäft voll eingebunden. Eine zusätzliche, strategische Aufgabe wie KI-Implementierung kann da schnell zur Überlastung führen – vor allem, wenn spezifisches Wissen fehlt. Und wer soll sich überhaupt darum kümmern? Eine eigene KI-Abteilung erscheint für viele nicht nur unrealistisch, sondern schlichtweg unnötig.
Kurz gesagt: Nein.
Es kommt ganz auf die Größe, den Bedarf und die strategische Ausrichtung des Unternehmens an. Für viele KMUs reicht es, ein bis zwei Schlüsselpersonen zu befähigen, KI-Projekte zu steuern. Diese können dann als interne Multiplikatoren fungieren und den Austausch mit externen Spezialisten koordinieren. Wichtig ist, dass intern ein Grundverständnis für Potenziale, Grenzen und Umsetzung vorhanden ist. So können Chancen besser erkannt und Projekte souveräner begleitet werden.
Tipp: Für den Einstieg in KI braucht es nicht sofort ein Expertenteam oder riesige Budgets. Der Aufbau interner Kompetenzen durch gezielte Schulungen und die Zusammenarbeit mit externen Experten kann den Einstieg erleichtern. Entscheidend ist, die richtigen Partner zu finden, die praxisnah beraten und erste Projekte umsetzen können.
Nicht jedes Unternehmen muss KI sofort selbst entwickeln oder ein eigenes Expertenteam aufbauen. Wenn KI für Sie eher eine hilfreiche Ergänzung zu Ihren bestehenden Prozessen ist und nur wenige Projekte pro Jahr anstehen, kann externe Beratung in der Anfangsphase die bessere Wahl sein. So nutzen Sie erprobte Methoden, ohne Ihre internen Ressourcen zu überfordern, und sammeln schnell wertvolle Praxiserfahrungen. Externe Experten helfen Ihnen dabei, passgenaue KI-Potenziale zu identifizieren und den Implementierungsprozess effektiv und strukturiert voranzutreiben.
Dr. Lukas Huber, Head of AI & Advanced Analytics bei roosi, bringt es auf den Punkt: Externe Unterstützung lohnt sich immer dann, wenn Sie sich vor unerwarteten Risiken schützen und Fehler bewusst minimieren möchten.
„Ich vergleiche das gerne mit einer Bergtour: Ein erfahrener Bergführer lotst mich durch die schwierigsten Passagen und hilft mir, Gefahren richtig einzuschätzen. Genau so begleitet Sie ein KI-Experte: Er zeigt Ihnen den Weg, wo es schwierig ist, und sorgt dafür, dass Sie bald eigenständig Ihren Weg gehen.“
Achten Sie auf diese Merkmale:
Branchenverständnis: Kennt der Anbieter Ihre Prozesse?
Umsetzungskompetenz: Liegen Referenzprojekte vor?
Verständlichkeit: Wird klar und verständlich kommuniziert?
Externe Beratung kann punktuell sein – z. B. zur Identifikation geeigneter KI-Projekte oder zur Analyse der Potenziale in Ihrer Branche. So bleibt der Einstieg kontrolliert und kostenbewusst, und interne Teams können anschließend Schritt für Schritt befähigt werden, KI-Projekte eigenständig weiterzuführen.
Tipp: Wir bei roosi unterstützen Sie gerne mit einer unverbindlichen KI‑Informationsbedarfsanalyse (KIBA): Sie erhalten passgenaue Handlungsempfehlungen, eine priorisierte Use‑Case‑Liste mit Aufwandsschätzung und einen klaren Ablaufplan. Auf Wunsch begleiten wir Sie auch bei der anschließenden Umsetzung.
Der Aufbau interner Kompetenzen ist ein entscheidender Faktor für nachhaltigen Erfolg bei der Implementierung von KI. Auch wenn externe Berater den Anfang erleichtern können, sollte langfristig darauf gesetzt werden, dass das Unternehmen eigenes Wissen aufbaut. Das muss nicht mit speziellen Fachkräften beginnen – bereits gezielte Schulungen für bestehende Teams können viel bewirken.
Auch hier gibt es keine Patentlösung. Für Ihre IT‑Teams können kurze, modulare Short‑Courses zu spezifischen KI‑Technologien genau das Richtige sein, um punktuell Know‑how aufzubauen. Noch wichtiger ist jedoch, diese Trainings direkt in den Arbeitsalltag einzubinden – zum Beispiel durch begleitende Praxisaufgaben oder On‑the‑job‑Coaching. Nur so wird das neu erworbene Wissen unmittelbar auf Ihre echten Anwendungsfälle übertragen und nachhaltig im Unternehmen verankert.
Hinweis für KMUs: Seit dem 2. Februar 2025 ist die Pflicht zur KI-Kompetenz in Kraft. Diese Regelung betrifft alle Unternehmen, Selbständige und Behörden, die KI-Systeme einsetzen - sie sind dazu verpflichtet, die KI-Kompetenz ihrer Mitarbeiter:innen zu sichern und regelmäßig aufzufrischen. Dies sollte als Chance gesehen werden, das eigene Team zukunftsweisend zu schulen.
Viele Unternehmen fragen sich: Was kann KI eigentlich für uns tun? Die Antwort hängt stark von Branche, Geschäftsmodell und internen Prozessen ab – einige typische Anwendungsfelder sind folgende:
Kundensegmentierung & Lead Scoring: KI analysiert historische Kauf‑ und Interaktionsdaten und erkennt, welche Kontakte mit hoher Wahrscheinlichkeit konvertieren. Vertriebsmitarbeiter:innen fokussieren sich so auf die vielversprechendsten Leads.
Personalisierte Kampagnen: Ob Newsletter, Produkt-Newsletter oder Social‑Media‑Ads – KI schlägt automatisiert individuelle Betreffzeilen vor oder optimiert Versendezeiten, um Öffnungs- und Klickraten zu erhöhen.
Content-Erstellung: Generative KI unterstützt bei der Ideenfindung für Blogbeiträge, formuliert erste Entwürfe oder optimiert bestehende Texte auf Keywords.
Nachfrageprognosen: KI‑Modelle berücksichtigen saisonale Schwankungen, Promotion-Aktionen und externe Faktoren (z. B. Wetter, Feiertage) und berechnen so präzisere Absatzprognosen. Das verringert Überbestände und Out-of-Stock-Situationen.
Lageroptimierung: Basierend auf Daten aus Warenwirtschaftssystemen sowie Echtzeit‑Sensoren passt die KI Bestellmengen dynamisch an und löst automatische Nachbestellungen aus.
Routen- und Flottenmanagement: KI plant optimale Lieferwege unter Berücksichtigung von Verkehrsdaten, Fahrzeugkapazitäten und Zeitfenstern – das spart Zeit, Kraftstoffkosten und reduziert CO₂-Emissionen.
Rechnungsverarbeitung: Dokumente werden per Texterkennung eingelesen, Posten automatisch erkannt und in das ERP-System übertragen. Finanzteams gewinnen mehrere Stunden pro Woche zurück.
Dokumentenklassifikation: Verträge, Bestellungen oder Lieferdokumente werden KI-gestützt kategorisiert und verschlagwortet, sodass manuelle Ablagen entfallen.
Compliance-Checks: KI prüft automatisch, ob Vertragsklauseln gesetzlichen Vorgaben entsprechen oder ob Datensätze DSGVO-relevante Lücken aufweisen.
Tipp: Starten Sie mit einem abgegrenzten Pilotprojekt in einem dieser Bereiche. Das hilft nicht nur dabei, den tatsächlichen Nutzen von KI konkret zu belegen, sondern bietet auch wertvolle Erfahrungen für eine spätere, breitere Implementierung im Unternehmen.
Sie möchten mit KI durchstarten, sind sich aber unsicher, wie? In unserem kostenlosen Webinar mit Dr. Lukas Huber, Head of AI & Advanced Analytics bei roosi, erfahren Sie, wie Sie KI rechtlich sicher einordnen, wirtschaftlich bewerten und ohne Technik‑Overload unkompliziert den Einstieg meistern. Mehr erfahren.
Der Einstieg in KI muss weder teuer noch kompliziert sein - er kann auch mit einem klaren, schrittweisen Konzept und der richtigen Unterstützung gehen. Wer mit realistischen Zielen, pragmatischer Beratung und konkreten Anwendungsfällen startet, wird schnell Mehrwerte erkennen. Und vor allem: Man muss nicht alles alleine machen.
Unser Rat: Beginnen Sie klein, aber strategisch. Und holen Sie sich Unterstützung, wo es nötig ist. So wird aus Unsicherheit ein echter Innovationsschritt.
Der Aufbau von Know-how und die Etablierung klarer Prozesse sind nachhaltige Investitionen in die Zukunft Ihres Unternehmens. Es geht schließlich nicht darum, sofort eine riesige KI-Abteilung zu schaffen, sondern darum, den Grundstein für eine zukunftsfähige, digital gestützte Arbeitsweise zu legen.