Wie der deutsche Mittelstand KI wirklich nutzen kann

Der deutsche Mittelstand steht unter Druck. Der Fachkräftemangel trifft Unternehmen hart, die Wirtschaftslage ist angespannt und der Arbeitsalltag stockt immer wieder an Engpässen. Damit Chefetagen den Hype von der Praxis unterscheiden können, haben die Wirtschaftsförderung Mönchengladbach (WFMG), die IT-Beratung Britenet GmbH und die digitale Initiative NextMG ein Webinar veranstaltet: „KI für den Mittelstand: Von ersten Ideen zur praktischen Umsetzung“.

Jan Schnettler von der WFMG moderierte die Runde. Er brachte drei Experten mit ganz unterschiedlichen Perspektiven zusammen: Benjamin Heuser (Koordinator für Digitale Infrastrukturen bei der WFMG), Björn Fuchs (KI-Experte und Key Account Manager bei Britenet) und Sebastian Leppert (Digitalunternehmer und ehemaliger Vorsitzender von NextMG).

• Großes Interesse, fehlende Strategie: Rund 87 % der befragten Führungskräfte halten KI für entscheidend, um den Druck im Betrieb zu mindern. Aber 80 % der Mittelständler haben immer noch keine dokumentierte KI-Strategie.
• Chefs müssen vorangehen: KI lässt sich nicht einfach an die IT-Abteilung abschieben. Die Führungsebene muss das Thema zur Chefsache machen und offen kommunizieren, damit im Team keine Panik entsteht.
• Schlechte Daten ruinieren alles: KI steht und fällt mit verlässlichen Daten. Minderwertiger Input führt zwangsläufig zu minderwertigem Output. Außerdem sollte man die Token-Kosten im Auge behalten.
• Betriebsgeheimnisse schützen: Füttern Sie öffentliche Web-Tools niemals mit vertraulichen Firmendaten. Nutzen Sie stattdessen modulare Sprachmodelle in privaten europäischen Rechenzentren, um DSGVO und EU AI Act einzuhalten.
• Helfer statt Ersatz: Sehen Sie KI als zusätzliche helfende Hände für Ihre Belegschaft. Versuchen Sie nicht, Ihr gesamtes Team von heute auf morgen zu ersetzen.

Pragmatismus schlägt überdimensionierte Konzepte 

Viele Mittelstands-Chefs treten bei KI auf die Bremse, weil sie glauben, erst eine 200-seitige Konzernstrategie ausarbeiten zu müssen. Benjamin Heuser zeigte jedoch, dass man mit Tatkraft viel schneller echte Ergebnisse erzielt.

Er erklärte, wie Mitarbeiter ohne IT-Hintergrund KI-Tools als persönliche digitale Tutoren nutzen können. Damit bewältigen sie komplexe Aufgaben – wie das Abfragen geografischer Unternehmensdaten über Google Cloud Places APIs oder die Analyse von Rechtsprechung im Telekommunikations-Bereich. Und das ganz ohne externes Entwicklerteam.

Statt lange zu zögern, sollten Führungskräfte von Anfang an einfache Grundregeln festlegen:

• Niemals ungeschützte, sensible Daten in öffentliche Tools eingeben.
• KI-Ergebnisse immer mit echten Quellendokumenten abgleichen.
• KI-Nutzung gegenüber Kunden transparent offenlegen.

Um Kompetenzen im eigenen Haus aufzubauen, bieten regionale Initiativen wie das Projekt skillsUP in Mönchengladbach risikofreie Schulungen für Azubis und Nachwuchskräfte an. So werden sie zu internen „KI-Natives“, die ihr Wissen an das gesamte Team weitergeben.

Heuser brachte es so auf den Punkt: „Selbst ein pragmatischer Ansatz bei KI ist besser, als gar nichts zu tun... Wenn man sie richtig nutzt, wird man schlau! Präzision ist der Schlüssel.“

Echten ROI erzielen: Daten, Führung und Token-Kosten

Björn Fuchs verwies auf eine Studie von Ernst & Young: 87 % der Unternehmen sehen KI als entscheidend an, um effizienter zu werden, Kosten zu sparen und Personallücken in Produktion, Kundenservice und Finanzen zu schließen. Doch der Erfolg zeigt sich nicht in isolierten Labor-Experimenten. Entscheidend ist, wie viele fertige Lösungen tatsächlich im Arbeitsalltag laufen

Fuchs nannte fünf zentrale Säulen für einen messbaren ROI:

• Zuerst die Daten aufräumen: Schlechte Daten führen zu fehlerhaften Antworten. Machen Sie zuerst einen Daten-Check und verbinden Sie Ihre Schnittstellen über Middleware.
• Führung von oben: Führungskräfte müssen die Richtung vorgeben. Das nimmt den Beschäftigten die Sorgen – davon sind immerhin rund 21 % der Belegschaft betroffen.
• Token-Kosten kontrollieren: Sprachmodelle rechnen nach Tokens ab – also nach den Textbausteinen, die man eingibt und zurückerhält. Wer riesige, unstrukturierte Datenbanken abfragt, erlebt bei der Abrechnung schnell eine böse Überraschung.
• Einfache Erfolge suchen: Testen Sie Ihr Konzept erst mit einfachen, wirkungsvollen Pilotprojekten (Proof of Concept), bevor Sie an die Kernsysteme gehen.
• Frühzeitig Regeln setzen: Berücksichtigen Sie Vorgaben wie den EU AI Act vom ersten Tag an. Das spart spätere, teure Anpassungen.

Fuchs brachte es treffend auf den Punkt: „KI wird den Wandel nicht leiten – Führungskräfte werden es tun. Technologie beschleunigt, aber Richtung und Vertrauen bleiben menschlich.“

Daten und Mitarbeiter schützen

Sebastian Leppert betonte, dass KI längst kein reines Experiment mehr ist. Die Technologie ist mitten in der Unternehmenspraxis angekommen.

Doch viele frühe Anwender machten einen Denkfehler: Sie versuchten, sofort Personal abzubauen. Das Fintech-Unternehmen Klarna ersetzte vorschnell den Erstlinien-Support durch KI. Die Folge waren unzufriedene Kunden – und Klarna musste wieder Menschen einstellen. Leppert warnte Mittelständler vor genau dieser Falle. KI sollte dem bestehenden Team den Rücken freihalten und Arbeit auffangen, wenn ältere Jahrgänge in den Ruhestand gehen. Wertvolles Erfahrungswissen darf nicht geopfert werden.

Auch der Datenschutz ist eine Hürde: In einer Live-Umfrage nannten 23,08 % der Befragten Datenschutz als größtes Hindernis. Schützen Sie Unternehmensdaten: Keine Eingabe auf öffentlichen Plattformen. Setzen Sie stattdessen auf modulare, spezialisierte KI-Modelle in privaten Silos – gehostet auf sicheren europäischen Servern oder vor Ort im eigenen Betrieb.

Leppert unterstrich den Kern dieser Haltung: „Der Mensch steht im Mittelpunkt, und durch KI kommen Fähigkeiten hinzu... Fangen Sie klein an, halten Sie Modelle austauschbar und denken Sie daran: Die Haltung kommt vor der Technologie.“

Skalieren statt Experimentieren: Was die Geschäftsführung jetzt tun muss 

Bereit, Ihre Tests in nachhaltigen Erfolg zu verwandeln? Diese Checkliste zeigt Mittelstands-Chefs Schritt für Schritt den Weg:

• Aufgabe statt Modell priorisieren: Wählen Sie passende, spezialisierte Modelle für konkrete Anwendungsfälle (z. B. Logistik-Überwachung oder Rechnungsverarbeitung). Geben Sie kein Geld für gigantische Allrounder-Modelle aus.
• Technisch flexibel bleiben: Sorgen Sie dafür, dass das genutzte Sprachmodell in Ihrer Software leicht ausgetauscht werden kann, wenn sich die Technologie weiterentwickelt.
• In Weiterbildung investieren: Bei der Webinar-Umfrage gaben 41,67 % der Führungskräfte an, dass sie zusätzliches KI-Budget zuerst für Schulungen ausgeben würden. Kombinieren Sie externe Beratung mit interner Qualifizierung, um das Prozesswissen im Unternehmen zu halten.
• Netzwerke nutzen: Arbeiten Sie mit lokalen Partnern wie der WFMG, IT-Spezialisten wie Britenet und Netzwerken wie NextMG zusammen. Sie helfen bei KI-Bereitschaftschecks, prüfen Ihre Datenreife und planen sichere Pilot-Projekte.

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