Der letzte Venture Capital Stammtisch in Düsseldorf vor den Sommerferien 2026 stand ganz im Zeichen der KI. In einem kritischen Beitrag wurde beleuchtet, was KI in einem Unternehmen leisten kann und was dies für die Arbeitswelt heute und in Zukunft bedeutet. Aufgrund der Reaktionen des Publikums wurde schnell klar: Für manche der Teilnehmer des VC Stammtischs gehörte KI bereits zum täglichen Arbeitsprozess. Einige andere Teilnehmer vertraten die Auffassung, dass KI niemals die Kompetenz eines Menschen ersetzen könnte. Wieder andere äußerten sogar die Angst, dass ihr eigener Arbeitsplatz durch den Einsatz von KI überflüssig werden könnte.
Betrachten wir also mögliche Anwendungsfelder der KI in Unternehmen. Auch wir verwenden KI in unseren betrieblichen Abläufen. So musste beispielsweise vor einigen Monaten im Rahmen einer Due Diligence eine Präsentation sowohl auf Deutsch als auch auf Englisch, Französisch und Tschechisch zur Verfügung gestellt werden. Dank moderner KI-gestützter Übersetzungsfunktionen ist das heutzutage kein Problem mehr.
Ein weiteres Beispiel ist ein Businessplan, den wir kürzlich für einen Mandanten erstellten. Hier nutzten wir KI für Recherchen und Marktanalysen. Der Businessplan selber wurde indes entwickelt, da unser Mandant KI-gestützte Vertriebslösungen sowie Automatisierungsprozesse in der Produktion einführen möchte und entsprechend eine Finanzierung darzustellen ist.
Die Beispiele zeigen: Es geht um Prozessoptimierungen mit dem Ziel, Kosten zu senken oder den Umsatz zu steigern.
Dabei geht es nicht darum, Personal einzusparen. Das Ziel ist vielmehr, die vorhandenen Ressourcen besser zu nutzen. Ein KI-gestützter, mehrsprachiger B2B-Webshop ist beispielsweise in der Lage, weitere Ländermärkte zu erschließen, Produkte vorzuschlagen oder Warenkörbe zu optimieren. Der Vertrieb hat somit mehr Zeit für die individuelle Kundenbetreuung. Die freiwerdenden Vertriebskapazitäten und der B2B-Webshop werden somit den Umsatz signifikant steigern.
Bleiben wir bei dem oben zitierten Beispiel mit dem Businessplan für den Mandanten, der unter anderem Automatisierungsprozesse in der Produktion einführen möchte. So soll bei nur geringfügiger Personalaufstockung eine signifikante Steigerung der Produktionskapazitäten erfolgen. Gleichzeitig ermöglicht die KI-Unterstützung eine optimierte Produktionsplanung. Da auch das Qualitätsmanagement durch KI-Unterstützung optimiert werden soll, gibt es in Zukunft geringere Ausschussquoten. Zusammen mit den oben genannten vertrieblichen Optimierungen aufgrund des B2B-Webshops wird die Steigerung der Produktionskapazitäten den Umsatz steigern, während durch die KI-gestützten Produktionsprozesse gleichzeitig die Kosten gesenkt werden.
Dabei gilt die Faustregel: Je standardisierter, digitaler und text- bzw. datenbasierter eine Tätigkeit ist, desto größer ist das Einsparpotenzial durch KI.
Schauen wir uns also einige fiktive Fallbeispiele an.
Künstliche Intelligenz im Mittelstand – vom digitalen Helfer zum intelligenten Unternehmen
Es ist Montagmorgen. In einem kleinen Handwerksbetrieb mit acht Mitarbeitern klingelt das Telefon. Ein Kunde möchte ein Angebot, ein anderer wartet auf einen Termin, auf dem Schreibtisch liegen zwei Rechnungen und ein Mitarbeiter ist gerade auf einer Baustelle und versucht, sich daran zu erinnern, welche Arbeiten er am Vortag ausgeführt hat. Nichts davon ist besonders kompliziert. Aber alles kostet Zeit.
Einige hundert Kilometer entfernt beginnt der Arbeitstag in einem mittelständischen Unternehmen, das Kosmetikprodukte produziert und abfüllt. Dort sind die Probleme andere: Welche Produkte werden in den kommenden Wochen benötigt? Welche Aufträge müssen zuerst produziert werden? Wie lässt sich der internationale B2B-Vertrieb effizienter organisieren? Und wie können Produktinformationen gleichzeitig auf Deutsch, Englisch, Französisch oder Niederländisch angeboten werden?
Und wieder einige hundert Kilometer weiter arbeitet ein Maschinenbauunternehmen mit 120 Mitarbeitern. Dort entstehen jeden Tag neue technische Informationen: Zeichnungen, Stücklisten, Lastenhefte, Angebote, Serviceberichte, E-Mails und Projektdokumentationen. Das Unternehmen verfügt über einen enormen Wissensschatz. Das Problem ist nicht, dass Informationen fehlen. Das Problem ist, dass sie oft dort liegen, wo der einzelne Mitarbeiter sie nicht findet.
Drei Unternehmen, drei unterschiedliche Ausgangssituationen – und doch haben sie ein gemeinsames Problem: Zeit, Wissen und Informationen sind zu einem entscheidenden Produktionsfaktor geworden.
Genau hier beginnt die wirtschaftlich interessante Seite künstlicher Intelligenz.
Vom einzelnen Arbeitsschritt zum gesamten Prozess
Die erste Begegnung mit KI ist in vielen Unternehmen unspektakulär. Ein Mitarbeiter öffnet einen KI-Assistenten und bittet ihn, eine E-Mail zu formulieren, ein Dokument zusammenzufassen oder einen Text zu verbessern. Das funktioniert und spart vielleicht zehn Minuten.
Doch die eigentliche Frage beginnt erst danach:
Was passiert, wenn KI nicht nur einen Text erstellt, sondern einen ganzen Arbeitsablauf unterstützt?
Nehmen wir den kleinen Handwerksbetrieb. Ein Kunde ruft an und beschreibt sein Problem. Früher schrieb der Mitarbeiter Stichpunkte auf einen Zettel und übertrug sie später in die Handwerkersoftware. Nun kann die Anfrage automatisch strukturiert werden. Kunde, Projekt, gewünschte Leistung, Termin und offene Fragen werden erkannt. Auf dieser Grundlage entsteht ein erster Angebotsentwurf.
Nach dem Kundeneinsatz spricht der Monteur einige Sätze in sein Smartphone und fotografiert die ausgeführte Arbeit. Aus Sprache und Bildern wird ein strukturierter Arbeitsbericht. Die Informationen können anschließend für Materialerfassung, Rechnung und Folgeauftrag verwendet werden.
Aus einem kleinen KI-Assistenten ist damit bereits ein Prozess geworden:
Anfrage → Angebot → Auftrag → Arbeit → Dokumentation → Rechnung.
Der entscheidende Unterschied besteht darin, dass der Mitarbeiter nicht mehr jede Information mehrfach erfassen muss.
Wenn die gleiche Idee größer wird
Was für einen Acht-Mitarbeiter-Betrieb funktioniert, lässt sich auf ein produzierendes Unternehmen übertragen – allerdings in einer anderen Dimension.
Der Kosmetikhersteller hat nicht nur Kundenanfragen, sondern Produktdaten, Rohstoffe, Verpackungen, Produktionsaufträge, Lagerbestände und internationale Märkte. Ein digitaler KI-Assistent kann Produktinformationen in verschiedene Sprachen übertragen, Beschreibungen erstellen und Kunden bei der Auswahl geeigneter Produkte unterstützen.
Doch wenn der Kunde im B2B-Webshop bestellt, sollte der Prozess nicht am Shop enden.
Die Bestellung kann automatisch an das ERP-System übergeben werden. Das System prüft Lagerbestand und Liefertermin. Fehlen Rohstoffe oder Verpackungen, wird der Bedarf sichtbar. Die Produktionsplanung kann angepasst werden. Nach der Abfüllung können Kameras die Produkte auf Fehler kontrollieren.
Damit wird aus der ursprünglichen Idee des KI-Assistenten etwas viel Größeres:
Der Kunde spricht mit dem digitalen System – und diese Information bewegt sich anschließend durch das Unternehmen.
Der Webshop ist dann nicht mehr nur ein Verkaufskanal. Er wird zum Eingangstor für einen digitalisierten Geschäftsprozess.
Das Beispiel zeigt einen wichtigen Grundsatz: Der Wert von KI steigt, wenn sie nicht isoliert eingesetzt wird, sondern mit den vorhandenen Daten und Systemen verbunden ist.
Vom Prozess zum Unternehmenswissen
Beim Maschinenbauer wird diese Entwicklung noch deutlicher.
Stellen wir uns vor, ein Kunde schickt ein 80-seitiges Lastenheft. Ein Vertriebsmitarbeiter muss zunächst verstehen, was der Kunde tatsächlich verlangt. Die Konstruktion muss technische Anforderungen prüfen. Projektmanagement und Einkauf müssen Termine und Komponenten bewerten.
Heute kann ein großer Teil dieser Vorarbeit mit KI unterstützt werden. Das Lastenheft wird analysiert. Anforderungen werden extrahiert, offene Fragen markiert und mögliche Risiken hervorgehoben. Gleichzeitig kann die KI nach ähnlichen Projekten suchen.
Vielleicht gab es vor drei Jahren bereits einen Auftrag mit nahezu identischer Anwendung. In den Unternehmensdaten finden sich die damalige Konstruktion, verwendete Komponenten, Lieferanten, Probleme während der Montage und Erkenntnisse aus dem späteren Service.
Plötzlich wird aus der Frage: „Wie lösen wir dieses Projekt?“ eine andere: „Was können wir aus unseren bisherigen Projekten wiederverwenden?“ Damit verändert sich die Rolle von KI grundlegend. Sie produziert nicht mehr nur neue Inhalte. Sie macht vorhandenes Unternehmenswissen nutzbar.
Das Gedächtnis des Unternehmens
Gerade im Mittelstand ist Wissen häufig personengebunden. Ein Mitarbeiter weiß, welcher Lieferant bei einem bestimmten Bauteil zuverlässig ist. Eine Konstrukteurin erinnert sich an eine Lösung aus einem früheren Projekt. Ein Servicetechniker kennt einen Fehler, der bei einem bestimmten Maschinentyp bereits mehrfach aufgetreten ist. Dieses Wissen ist wertvoll, aber es steht dem Unternehmen oft nur indirekt zur Verfügung.
Ein KI-gestützter Unternehmensassistent kann genau hier ansetzen. Der Konstrukteur fragt: „Welche vergleichbaren Baugruppen haben wir bereits verwendet?“ Der Servicetechniker fragt: „Welche Ursachen hatten wir bei diesem Fehler in der Vergangenheit?“ Der Vertriebsmitarbeiter fragt: „Welche unserer Kunden könnten in den nächsten Jahren eine Modernisierung ihrer Anlage benötigen?“
Die Antworten entstehen nicht aus allgemeinem Internetwissen, sondern aus den Informationen des eigenen Unternehmens. Das Unternehmen beginnt damit, ein digitales Gedächtnis aufzubauen.
Und damit schließt sich der Kreis zu den beiden kleineren Unternehmen. Der Handwerker nutzt KI, um das Wissen aus einem Kundeneinsatz nicht mehr auf einem Zettel oder im Kopf eines Mitarbeiters verschwinden zu lassen. Der Kosmetikhersteller nutzt KI, um Produktwissen in verschiedenen Märkten verfügbar zu machen. Der Maschinenbauer macht schließlich das Wissen aus hunderten Projekten für die gesamte Organisation zugänglich.
Die Größenordnung verändert sich – das Grundprinzip bleibt gleich.
Der nächste Schritt: Maschinen lernen aus ihrer eigenen Geschichte
Im Maschinenbau geht die Entwicklung noch weiter. Eine Maschine erzeugt während ihres Betriebs Daten: Temperaturen, Vibrationen, Motorströme, Zykluszeiten und Fehlermeldungen. Werden diese Daten systematisch erfasst, kann KI erkennen, wenn sich das Verhalten einer Maschine verändert. Vielleicht steigt die Temperatur eines Motors langsam an. Vielleicht verlängert sich die Zykluszeit. Vielleicht nimmt die Häufigkeit eines bestimmten Fehlers zu.
Statt auf den Ausfall zu warten, kann das System einen Hinweis geben: „Das Verhalten weicht zunehmend vom Normalzustand ab. Eine Wartung sollte eingeplant werden.“ Damit wird aus der Vergangenheit eine Prognose. Und auch hier entsteht ein Kreislauf:
Maschine → Daten → KI → Erkenntnis → Service → neue Daten.
Der Maschinenbauer verkauft damit möglicherweise nicht mehr nur eine Maschine. Er kann Dienstleistungen rund um deren Betrieb anbieten: Zustandsüberwachung, Wartung, Ersatzteilversorgung und Optimierung. KI wird damit vom Werkzeug zur Grundlage eines neuen Geschäftsmodells.
Was haben die drei Unternehmen gemeinsam?
Der Handwerksbetrieb, der Kosmetikhersteller und der Maschinenbauer sind auf den ersten Blick kaum miteinander vergleichbar. Der eine verkauft Dienstleistungen, der andere Produkte, der dritte komplexe Investitionsgüter.
Doch in allen drei Fällen lässt sich derselbe Entwicklungspfad erkennen. Am Anfang steht eine einzelne Aufgabe: „Schreib diese E-Mail.“ Dann wird daraus ein Prozess: „Bearbeite diese Kundenanfrage und bereite das Angebot vor.“ Danach entsteht ein vernetzter Prozess: „Nimm die Bestellung entgegen, übergib sie an das ERP-System und unterstütze die Produktion.“ Und schließlich entsteht ein lernendes System: „Nutze unsere bisherigen Daten, um zukünftige Entscheidungen besser zu machen.“
Das ist wahrscheinlich die wichtigste Entwicklung beim Einsatz von KI im Unternehmen.
Die Wirtschaftlichkeit beginnt nicht beim Tool
Dabei ist es verführerisch, sich auf die Frage zu konzentrieren, welches KI-Programm das beste ist. ChatGPT, Microsoft Copilot, Gemini, Claude, Automatisierungsplattformen und spezialisierte Industrie-KI sind leistungsfähige Werkzeuge. Aber kein Werkzeug allein löst einen schlechten Prozess.
Ein Unternehmen sollte deshalb nicht mit der Frage beginnen:
„Welche KI sollen wir kaufen?“
Sondern mit:
„Wo verlieren wir heute Zeit, Geld oder Wissen?“
Im Handwerksbetrieb kann das die wiederholte Erfassung von Informationen sein. Beim Kosmetikhersteller können es manuelle Abläufe zwischen Webshop, ERP-Systen und Produktion sein. Beim Maschinenbauer kann es die Suche nach technischem Wissen oder die wiederholte Bearbeitung ähnlicher Projekte sein.
Erst wenn diese Probleme verstanden sind, wird die Technologieauswahl sinnvoll.
Was bedeutet „Einsparung“ wirklich?
Auch die häufig diskutierten Einsparpotenziale müssen differenziert betrachtet werden.
Wenn ein Mitarbeiter durch KI eine Stunde pro Woche spart, bedeutet das nicht automatisch, dass sein Arbeitsplatz eingespart werden kann. Für einen mittelständischen Betrieb kann die gewonnene Zeit jedoch sehr wertvoll sein.
- Der Handwerksbetrieb kann zusätzliche Aufträge annehmen.
- Der Kosmetikhersteller kann mit derselben Mannschaft weitere internationale Kunden bedienen.
- Der Maschinenbauer kann mehr Projekte bearbeiten oder Entwicklungszeiten verkürzen.
Produktivität bedeutet deshalb nicht zwangsläufig weniger Mitarbeiter. Häufig bedeutet sie: Mehr Umsatz, mehr Kapazität und mehr Leistung mit der vorhandenen Mannschaft.
Genau das ist für den Mittelstand besonders relevant. Fachkräfte sind knapp, Wissen ist knapp und Zeit ist knapp. KI kann helfen, diese knappen Ressourcen besser einzusetzen.
Die eigentliche Herausforderung: Daten und Vertrauen
Je stärker KI in Geschäftsprozesse integriert wird, desto wichtiger werden Datenqualität, Datenschutz und menschliche Kontrolle. Ein KI-System darf einen Angebotsentwurf erstellen, aber ein Mitarbeiter muss Preise und technische Angaben kontrollieren. Es kann eine technische Diagnose unterstützen, aber sicherheitskritische Entscheidungen dürfen nicht blind einer KI überlassen werden. Es kann Produktbeschreibungen und Übersetzungen erzeugen, aber regulatorisch relevante Aussagen müssen geprüft werden.
Die Einführung von KI ist deshalb immer auch eine Organisationsaufgabe. Mitarbeiter müssen verstehen, was die Systeme können und wo ihre Grenzen liegen. Unternehmen müssen festlegen, welche Daten verwendet werden dürfen und wer welche Informationen sehen darf. Und Prozesse müssen so gestaltet werden, dass KI-Ergebnisse nachvollziehbar überprüft werden können.
Vom Werkzeug zur Unternehmensstrategie
Die drei Beispiele zeigen schließlich, warum KI für den Mittelstand mehr sein kann als ein neues Softwarewerkzeug.
- Der kleine Handwerksbetrieb beginnt mit einer einfachen Frage: „Wie bekomme ich meine Büroarbeit besser in den Griff?“
- Der Kosmetikhersteller stellt bereits eine weitergehende Frage: „Wie können wir Vertrieb, Kunden und Produktion digital miteinander verbinden?“
- Der Maschinenbauer geht noch einen Schritt weiter: „Wie machen wir das Wissen unseres gesamten Unternehmens nutzbar und lernen aus unseren Projekten und Maschinen?“
Aus diesen Fragen entsteht eine Entwicklung:
KI als Assistent → KI als Prozessbeschleuniger → KI als Prozessautomatisierer → KI als Unternehmenswissen → KI als Bestandteil des Geschäftsmodells.
Diese Entwicklung dürfte für viele mittelständische Unternehmen entscheidender sein als die Frage, welches einzelne KI-Modell gerade die besten Ergebnisse liefert. Denn langfristig entsteht der Wettbewerbsvorteil nicht dadurch, dass ein Unternehmen Zugang zu einer KI hat. Auch der Wettbewerber kann dieselbe KI nutzen. Der eigentliche Vorteil entsteht durch die Verbindung von KI, eigenen Daten, eigenen Prozessen, eigener Erfahrung und eigenen Kundenbeziehungen.
Hier also noch einmal die KI-Reise im Unternehmen in der Übersicht:
Das Handwerksunternehmen besitzt das Wissen seiner Mitarbeiter. Der Kosmetikhersteller besitzt seine Produkt- und Kundendaten. Der Maschinenbauer besitzt jahrzehntelange technische Erfahrung und die Daten seiner Maschinen. Wenn es gelingt, dieses Wissen digital nutzbar zu machen, entsteht etwas, das nicht einfach kopiert werden kann. Dann wird KI vom Werkzeug zum Wettbewerbsvorteil. Und vielleicht liegt genau darin die wichtigste Erkenntnis für den Mittelstand: Die Zukunft der KI besteht nicht darin, dass Menschen durch Maschinen ersetzt werden. Sie besteht darin, dass Menschen mit ihren Maschinen, Daten und ihrem Wissen wesentlich leistungsfähiger werden.
Die Frage der Finanzierung
Mit KI-Lösungen können zwar Einsparungen erzielt oder auch neue Ländermärkte erschlossen oder die Vertriebsleistung optimiert werden. Gleichzeitig ist dies jedoch meist mit Investitionen verbunden, die es zu finanzieren gilt. Ganz aktuell haben wir ein solches Investitionsvorhaben für einen Mandanten mit einem Businessplan inklusive einer ausführlichen Planungsrechnung flankiert. Dies ermöglicht der Hausbank und auch Anbietern von Fördergeldern, das Vorhaben zu bewerten sowie in den gesamten strategischen Kontext des Unternehmens einzuordnen. Fragen Sie uns einfach. >> Kontakt
