KI jenseits des Hypes

Warum KI im Mittelstand neu gedacht werden muss

Viele KI-Initiativen liefern noch keinen messbaren Nutzen. Der Grund liegt selten in der Technologie, sondern im fehlenden Datenfundament und der falschen Umsetzung. Wie KI vom Experiment zum echten Business-Hebel wird.

Redaktion Produktion Redaktion Produktion

Veröffentlicht 3. Februar 2026 - 10:56

Die Erwartungen an Künstliche Intelligenz waren groß, die Realität ist jedoch ernüchternd.

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Eine aktuelle PwC-Studie unter mehr als 4.400 CEOs aus 95 Ländern zeigt: Die Mehrheit der Unternehmen sieht bislang keine messbaren Geschäftsergebnisse durch KI. In Deutschland haben gerade einmal elf Prozent der befragten Unternehmen durch KI höhere Umsätze erzielt. Nur zwei Prozent konnten sowohl Umsatz steigern als auch Kosten senken, während zwei Drittel der deutschen CEOs bislang keinen positiven Effekt ihrer KI-Investitionen erkennen. Der Grund dafür liegt nicht in der Technologie selbst, sondern in der Art und Weise, wie Unternehmen KI einführen.

Ohne Fundament keine Wirkung

Laut der Studie fehlt es vielen Unternehmen an einer verlässlichen Datenbasis und einem skalierbaren Fundament. Ohne diese Voraussetzungen bleiben KI-Initiativen oberflächlich und wirkungslos, denn einzelne Use Cases schaffen keinen nachhaltigen Nutzen. Wer die Transformation ernst meint, muss zuerst seine Hausaufgaben machen – sonst wird KI zum Verstärker bestehender Probleme statt zum strategischen Hebel.

Industrial Metaverse Conference

Die Industrial Metaverse Conference erkundet die neuesten Entwicklungen und Innovationen an der Schnittstelle von Industrie und virtuellen Welten. Die Konferenz bringt führende Experten, Technologen und Geschäftsstrategen zusammen, um Einblicke in die Verwendung von Metaverse-Technologien in der Fertigung, Automatisierung und digitalen Transformation zu teilen. Die nächste Konferenz ist am 10. und 11. Februar 2026 in München.

Weitere Informationen und Tickets gibt es hier: Industrial Metaverse Conference

Der Trugschluss der schnellen Lösung

Das Problem beginnt oft schon bei der Auswahl der KI-Lösung. Viele Unternehmen setzen auf generische Tools großer Anbieter und unterschätzen den Aufwand, diese an die eigenen Prozesse anzupassen. Hinzu kommen versteckte Kosten für Integration, Schulung und Change-Management, die den erhofften ROI schnell aufzehren. Die Folge: Unternehmen verharren in einer „Ich-probiers-mal-aus“-Phase – ohne langfristige Vision und ohne greifbaren Erfolg.

Vom isolierten IT-Projekt zur Integration in operative Kernprozesse

Die Diskussion über das „Ob“ ist vorbei – jetzt geht es um das „Wie“. Und das bedeutet: weg von isolierten IT-Projekten, hin zur Integration in die operativen Kernprozesse. Dort liegt der größte Hebel, um KI von einem Experiment zu einem echten Business Enabler zu machen. Denn niemand kennt die Abläufe eines Unternehmens besser als die Fachabteilungen selbst. Sie verfügen über die relevante Datenhoheit und wissen genau, wo KI konkreten Nutzen stiften kann und welche Stellschrauben für echte Effizienzgewinne zu drehen sind.

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Systematische Datennutzung und ihre Relation zueinander

Der erfolgreiche Einsatz von KI im Mittelstand hängt maßgeblich von der systematischen Nutzung von Daten und ihrer Relation zueinander ab. Diese Daten finden sich oft nicht in zentralen Datenbanken, sondern entstehen in den täglichen Prozessen der Fachbereiche. Das Wissen der Mitarbeitenden über Produktionsabläufe, Kundenanforderungen und Qualitätsmerkmale bildet die Grundlage für erfolgreiche KI-Anwendungen. Erst durch gezielte Sammlung, intelligente Verknüpfung und Auswertung dieser Informationen lässt sich der volle Nutzen von KI heben – etwa bei der Optimierung von Lagerbeständen, der Verbesserung von Durchlaufzeiten oder der Steigerung der Liefertreue.

KI muss Prozesse kennen – nicht umgekehrt

„Der deutsche Mittelstand braucht keine KI-Lösungen von der Stange, die erst mühsam auf die eigenen Prozesse angepasst werden müssen“, erklärt Michael Wintergerst, Chief AI Officer (CAIO) bei Proalpha. „Was Fertigungsunternehmen brauchen, ist KI, die ihre spezifischen Anforderungen bereits kennt – mit vorkonfigurierten Datenverknüpfungen, abgestimmt auf die Abläufe in Produktion, Einkauf und Logistik. Genau dafür haben wir unsere Apps Ready-to-use AI entwickelt: Branchenspezifische Anwendungen, die direkt in bestehende Geschäftsprozesse integriert sind und vom ersten Tag an Ergebnisse liefern. Kein monatelanges Anpassen, kein Experimentieren – sondern pragmatische KI, die sofort Nutzen stiftet.“

Quelle: Proalpha

FAQs zur Wirksamkeit von KI im Mittelstand

1. Warum bleiben viele KI-Initiativen im Mittelstand ohne messbaren Erfolg?

Weil es häufig an einem belastbaren Datenfundament, klaren Zielen und der Integration in die Kernprozesse fehlt. Einzelne, isolierte Use Cases reichen nicht aus, um nachhaltige Effekte zu erzielen.

2. Liegt das Problem bei der KI-Technologie selbst?

Nein. Die Technologie ist meist nicht das Problem. Entscheidend ist, wie KI eingeführt wird – ohne passende Datenbasis, Prozesse und organisatorische Verankerung bleibt ihr Nutzen begrenzt.

3. Warum scheitern viele Unternehmen an Standard-KI-Lösungen?

Generische KI-Tools sind oft nicht auf spezifische Unternehmensprozesse ausgelegt. Der hohe Anpassungsaufwand sowie zusätzliche Kosten für Integration, Schulung und Change-Management schmälern den erwarteten ROI erheblich.

4. Welche Rolle spielen Fachabteilungen beim erfolgreichen KI-Einsatz?

Die Fachbereiche kennen die operativen Abläufe, besitzen die relevanten Daten und wissen, wo KI echten Mehrwert schaffen kann. Erfolgreiche KI-Projekte entstehen daher nicht in der IT allein, sondern in enger Zusammenarbeit mit den Fachabteilungen.

5. Warum sind Daten aus den täglichen Prozessen so wichtig für KI?

Diese Daten spiegeln reale Abläufe, Engpässe und Abhängigkeiten wider. Erst durch ihre gezielte Sammlung, Verknüpfung und Analyse kann KI konkrete Optimierungen in Bereichen wie Produktion, Logistik oder Einkauf ermöglichen.

6. Was bedeutet pragmatische KI im Kontext des Mittelstands?

Pragmatische KI ist direkt in bestehende Geschäftsprozesse integriert, branchenspezifisch vorkonfiguriert und liefert vom ersten Tag an Ergebnisse – ohne lange Anpassungsphasen oder Experimentierprojekte.

7. Wie gelingt der Schritt vom KI-Experiment zur Wertschöpfung?

Durch eine klare Strategie, ein solides Datenfundament und den Fokus auf operative Kernprozesse. KI wird dann nicht als Einzelprojekt betrachtet, sondern als integraler Bestandteil der Wertschöpfung.