KI im Mittelstand umsetzen: In 3 Phasen zur produktiven KI-Anwendung

Unternehmen, die KI gezielt und sinnvoll nutzen, steigern ihre Effizienz, automatisieren Prozesse und schaffen neue digitale Produkte. So können Sie den besonderen Herausforderungen des Mittelstands in den nächsten Jahren begegnen: sei es dem Fachkräftemangel, steigendem Wettbewerbsdruck oder dem digitalen Wandel.

Doch aller Anfang ist schwer: Viele mittelständische Unternehmen und Organisationen stehen vor der Herausforderung, sinnvolle Anwendungsfälle für KI zu finden und umzusetzen:

Wie schaffen wir es, von der Idee zu einer wirklich produktiven KI-Anwendung zu kommen?

Eine legitime Frage, die auch fundiert beantwortet werden will und nicht einfach abgetan werden sollte. Wir begleiten Unternehmen auf genau diesem Weg. Denn es lohnt sich, früh Hilfe von außen zu holen, mehr Expertise zu sammeln und die Synergie aus team-internem Wissen und externem Verständnis über KI und Unternehmensanwendungen zu nutzen.

Aus bisherigen Projekten wurde uns klar, dass sich die KI-Umsetzung von Unternehmen in drei Phasen gliedert, die sich an den typischen Reifegrad und die Bedürfnisse eines Unternehmens anlehnen. Lesen Sie weiter und finden Sie heraus, an welchem Punkt Sie sich befinden und wo Sie als KMU oder mittelständisches Unternehmen ansetzen können.

Sie sind an folgendem Punkt: Sie interessieren sich für KI, wissen jedoch nicht, wo der Einsatz tatsächlich einen realen Nutzen bringt.

Der Einstieg in KI beginnt selten mit Code, sondern mit der richtigen Fragestellung und Strategie. Eine Besonderheit für KI im Mittelstand: Während Startups oft mit Risikokapital experimentieren können und Konzerne über große Innovation-Etats verfügen, wirtschaften Unternehmen im Mittelstand mit Augenmaß und Verantwortung. Hier müssen Projekte funktionieren, Mehrwert schaffen und sich rechnen – denn jeder Schritt sollte Sie wirklich voranbringen. 

Um Ihre Anwendungsfälle für KI herauszufinden, empfehlen wir, folgende 3 Schritte durchzuspielen: 

1. Zentrale Prozesse identifizieren
   Starten Sie mit den wesentlichen Prozessen des Unternehmens, dort steckt meist der größte Hebel. KI bringt den meisten Mehrwert, wenn sie an geschäftskritischen, häufigen oder ressourcenintensiven Prozessen ansetzt.
2. Prozesse in Teilaufgaben zerlegen
   Schauen Sie sich jeden Prozessschritt im Detail an: Was passiert genau? Wer macht was? Um Ihre Anwendungsfälle zu finden, hilft es zu verstehen, aus welchen Arbeitsschritten ein Prozess wirklich besteht.
3. KI-Potenziale erkennen
   Wo gibt es manuelle, wiederholende, fehleranfällige oder zeitaufwändige Aufgaben oder Tätigkeiten mit: 

• Fokus auf Text- und Informationsverarbeitung 
• einfachem und repetitivem Charakter oder hoher Fehleranfälligkeit 
• hohem manuellen Zeitaufwand
• digitaler Basis.

Hier ein beispielhafter Anwendungsfall, die Beantwortung einer Kundenanfrage:

• Identifikation und Bewertung geeigneter Anwendungsfälle
• Grundlagen-Workshops („Was ist mit KI möglich? Brauchen wir dafür überhaupt KI?“)
• Erstellung von Checklisten und Leitfäden für den Einstieg in die Umsetzung

Erfolgreiche Unternehmen starten mit konkreten Zielen, wie etwa:

• „Die Beantwortung von Supportanfragen soll automatisiert werden.“
• „Wissensdokumente sollen intelligent durchsucht werden können.“

Ebenso wichtig ist es, Fachabteilungen frühzeitig einzubeziehen, denn sie verfügen über das nötige Wissen zu Prozessen und Daten. 

Starten Sie mit einem realistischen Scope: Das bedeutet in manchen Fällen, ruhig erstmal klein anfangen. Denn in unseren Projekten sehen wir regelmäßig, wie stark sich Anwendungen im Laufe der Zeit entwickeln. Was zu Beginn mit einem kleinen, klar abgegrenzten Use Case startet, wächst oft zu einem zentralen Bestandteil der Unternehmensprozesse heran. Viele Funktionen, die heute selbstverständlich sind, wären in der ersten Entwicklungsphase noch undenkbar gewesen.

Viele Initiativen scheitern, weil sie ohne klare Zielrichtung oder aus einem vagen Impuls heraus gestartet werden. „Wir brauchen auch KI“ – kommt Ihnen das bekannt vor?

Weitere Risiken in dieser Phase liegen in einer unklaren Datenlage, mangelnder Priorisierung oder der Fehleinschätzung, was KI-Modelle gut leisten können. 

Am Ende dieser Phase steht ein fundiertes Verständnis, wo und wie KI im Unternehmen sinnvoll eingesetzt werden kann – sowie eine konkrete Roadmap für den schrittweisen Einstieg in den praktischen Einsatz. Sie wissen, ob Sie die Anwendung selbst umsetzen können, oder ob Sie einen technischen Partner benötigen, der bereits KI-Projekte umgesetzt hat. Damit schaffen Unternehmen die Basis, um in Phase 2 aus einer Idee eine greifbare Lösung zu entwickeln.

Sobald klar ist, wo KI einen Mehrwert schaffen kann, stellt sich die Frage, wie eine Lösung im Detail umgesetzt werden kann. Diese Phase markiert den Übergang von der Idee zur Umsetzung. An diesem Punkt sollte die technische Machbarkeit bewertet, sowie die Datenlage und Nutzenpotenziale realistisch eingeschätzt werden.

• Aufwandsschätzung & Budgetplanung
• Technische Machbarkeitsanalyse
• Definition der Anforderungen und Funktionen
• Entwicklung eines Prototypen oder Proof of Concept
• Entscheidungsvorlage für Management oder Projektstart

Erfolgreiche KI-Projekte entstehen iterativ. Anstatt monatelang an einem großen Wurf zu arbeiten, sollte früh ein funktionierender Prototyp entstehen, der echtes Feedback ermöglicht.

Ebenso wichtig ist eine realistische Erwartungshaltung: KI ist kein magischer Ersatz für menschliche Intelligenz, sondern ein Werkzeug, das bei richtigem Einsatz enorme Effizienzgewinne ermöglicht.

Auch die Datenqualität spielt eine Schlüsselrolle: Schlechte oder unstrukturierte Daten führen zu schlechten Ergebnissen. 

Viele Herausforderungen in dieser Phase entstehen durch zu hohe Erwartungen. Häufig wird unterschätzt, wo KI-Modelle stark sind und wo ihre Grenzen liegen. Wenn Ergebnisse dann nicht auf Anhieb überzeugen, führt das schnell zu Enttäuschungen.

Ein weiterer gängiger Irrtum: KI-Projekte werden wie klassische Softwareprojekte behandelt. Doch KI folgt anderen Regeln. Modelle liefern keine vollständig deterministischen Ergebnisse, sondern basieren immer ein Stück weit auf Wahrscheinlichkeiten. Prototypen brauchen daher Raum für Trial and Error und erst durch Ausprobieren zeigt sich, welche Ansätze zuverlässig funktionieren.

Ebenso früh berücksichtigt werden müssen Datenschutz und Compliance. Wer personenbezogene oder sensible Daten nutzt, muss schon in der Konzeptionsphase klare Rahmenbedingungen definieren. Das zahlt nicht nur auf einen DSGVO-konformen Umgang mit Daten ein, sondern zeigt auch, warum lokale Modelle und eigene Infrastrukturen oft die bessere Wahl sind.

Der letzte gerne übersehene Punkt betrifft Rechte- und Rollenkonzepte. KI-Anwendungen dürfen bestehende Berechtigungen nicht unterlaufen. Wenn ein Modell etwa auf interne Dokumente zugreifen kann, muss sichergestellt sein, dass es nicht versehentlich Informationen preisgibt, die Nutzende eigentlich nicht sehen dürfen – beispielsweise durch harmlose wirkende Fragen wie „Wie viel verdient mein Kollege?“.

Am Ende der Phase zwei stehen ein validiertes Konzept und ein funktionierender Prototyp, der den Nutzen der KI-Anwendung greifbar macht. Auf Basis des Prototypen lässt sich beurteilen, ob die Anwendung die Zielstellung erreicht und weiter skaliert und ausgebaut werden sollte. 

Wenn der Prototyp überzeugt, folgt die entscheidende Phase: der Übergang in den produktiven Betrieb. Hier wird aus einem Testsystem eine belastbare, wartbare und sichere Anwendung, die langfristig im Unternehmen läuft. Legen Sie in dieser Phase einen starken Fokus auf den stabilen Betrieb, Monitoring und Tests.

Bei der Entwicklung einer produktiven KI-Anwendung zählen drei Dinge, unabhängig davon, ob es sich um ein mittelständisches Unternehmen, ein Startup oder einen Konzern handelt:

1. Zuverlässigkeit
   Anwendungen müssen reproduzierbare, nachvollziehbare Ergebnisse liefern. Dies sollte man unter anderem durch Tests sicherstellen. 
2. Datensicherheit
   Achten Sie auf eine datenschutzkonforme Architektur (z. B. lokale LLMs, DSGVO-konformes Hosting) 
3. Wartbarkeit
   KI ist dynamisch. Prozesse für Modellwechsel, Versionierung und Monitoring müssen von Anfang an mitgedacht werden.

Ein strukturierter Übergang vom Prototyp zur produktiven Anwendung stellt sicher, dass KI kein Einmalprojekt bleibt, sondern ein nachhaltiger Teil Ihrer digitalen Infrastruktur wird. 

• Skalierung & Performance-Optimierung
• Aufbau von Tests (z. B. LLM-as-a-Judge, Unit-Tests)
• Betriebskonzepte (Monitoring, Retraining, Versionierung)
• Security & Compliance sicherstellen
• Weiterentwicklung & Feature-Iteration

KI-Projekte enden nicht mit dem Go-live. Ein kontinuierlicher Verbesserungsprozess ist entscheidend, um KI-Anwendungen weiter zu optimieren. Auch für die Nutzenden der KI-Anwendungen können iterativ immer mehr Funktionen hinzugefügt werden, die die Arbeit noch einmal erleichtern und die Prozesse effektiver gestalten. Sie werden sehen, auch wenn Sie mit einer kleinen Anwendung starten, werden Sie schnell weitere Möglichkeiten finden, die sich in einer gut entwickelten KI-Anwendung auch einfach umsetzen lassen. 

Viele Unternehmen lassen den ersten KI-Prototypen „mal schnell“ bauen. Solange nur ein paar Leute damit arbeiten, scheint alles okay zu sein. Spätestens wenn der Prototyp in den echten Betrieb soll, fällt dann auf, was fehlt: ein gutes Betriebs-Setup, Monitoring, Tests, Logging, klare Zuständigkeiten.

Am Ende der Phase drei haben Sie eine produktionsreife KI-Anwendung, die skalierbar, sicher und wartbar ist – und dauerhaft Mehrwert für Ihr Unternehmen oder Ihre Organisation schafft.

Ob eine KI-Einführung im Mittelstand erfolgreich ist, ist nicht dem Zufall überlassen, sondern das Ergebnis einer durchdachten Vorgehensweise.

Wenn Sie die drei Phasen kennen und beachten – Orientierung, Konzept & Prototyping, Skalierung & Betrieb – schaffen Sie die Basis, um KI gezielt, sicher und wirkungsvoll einzusetzen. Machen Sie sich bewusst, in welcher Phase Sie sich befinden, um das Projekt nicht zu überdimensionieren. Beachten Sie Stolperfallen und Erfolgsgaranten in den jeweiligen Phasen, denn gerade für Unternehmen im Mittelstand zählen Qualität und Funktionalität. 

Wir bei makandra unterstützen Sie gerne auf diesem Weg – mit technischer Expertise, strategischem Verständnis und Fokus auf Datensouveränität und Sicherheit. So wird aus einer Idee eine produktive KI-Anwendung, die Ihr Unternehmen über Jahre voranbringt.