Wie der Mittelstand vom Handwerk bis zum Handel KI im Unternehmen integriert. KI-Anwendungen, der Gartner Hype Cycle und KI-Strategien einfach erklärt.
Regelmäßig werde ich in Interviews gefragt, wie denn unsere KI-Zukunft aussehen könnte. Mal unabhängig davon, dass ich äußerst ungern in Glaskugeln schaue und wir bisher in vielen Branchen erst an den Oberflächen der Möglichkeiten kratzen, ist jedoch klar, dass künstliche Intelligenz jeden Aspekt im Unternehmen und auch im Privatleben beeinflussen kann.
Der Grad, inwieweit wir dies zur Steigerung der Produktivität oder anderen Effekten zulassen, obliegt dabei uns allen selbst. Unternehmen können und sollten daher eigenverantwortlich und entlang internationaler KI-Richtlinien entscheiden, wie und wo sie mit künstlicher Intelligenz ansetzen wollen.
Denn das gesamte Themenfeld ist neben den vielen Potenzialen auch ein strategisches sowie ein ethisches Thema. In diesem Beitrag schauen wir auf KI-Potenziale, Fallstricke und Chancen für Mittelständler.
💡 Das Wichtigste zusammengefasst
KI-Wertschöpfung heißt digitalisieren. Sofern ich also dennoch einen Blick in die Glaskugel werfen müsste, würde ich nur einen Punkt nennen: Jeder sollte sich mit dem Thema auseinandersetzen.
Schon jetzt kann jeder kleine Roboter (Bots, CustomGPTs u.ä.) auf spezifische und wiederkehrende Aufgaben trainieren. Oder sich halt einfach bei den täglichen Fragen im Geschäftsalltag unterstützen lassen. Wo du die eigene Wertschöpfung findest, obliegt dabei ganz dir selbst – doch genau dieser Punkt stellt den Mittelstand vor viele Herausforderungen.
Unzählige, teils selbst ernannte KI-Consultants und halb gare Berater fluten seit über 2 Jahren den Markt mit mittelmäßiger und eindimensionaler KI-Beratung. Der Digitalisierungsbeauftragte eines großen, internationalen Retail-Anbieters meinte letztens in einem Gespräch zu mir, dass er diese „Berater“ nur noch GPT-Toni’s nennt. Und diese GPT-Toni’s wurden teilweise von Instituten ausgebildet, um Unternehmen ChatGPT beizubringen. Doch die Wertschöpfung von KI geht weit über Texterstellung im Marketing hinaus. KI-Wertschöpfung liegt in der schrittweisen Befähigung und eben auch in der Prozessautomatisierung.
So kommt die Studie KI im Mittelstand zu dem Schluss, dass vor allem intelligente Automatisierung den normalen Sprachassistenten in Relevanz weit überlegen sind. Unsere Projekte bestätigen diesen Umstand ebenfalls, da hier die Wertschöpfung wesentlich größer ist. Ein Beispiel wäre der Apotheker, der durch diese Art der KI-Unterstützung, die KI ca. 21.000 Klicks täglich durchführen lassen lässt. Oder das Landratsamt, welches durch KI Millionen Anträge scannen und ablegen lässt.
Und genau diesen Umstand der Wertschöpfung erkennen immer mehr Unternehmen, doch wissen nicht so richtig, wie sie nun weitermachen – die KI-Pflicht in eine Kür verwandeln sollen. Deshalb ist eine genaue Betrachtung des Themas, der Prozesse und eigenen Wertschöpfung so wichtig – statt vorschnell Systeme ohne Plan oder Guidelines einzuführen. In meinem letzten Beitrag habe ich mich daher den KI-Anwendungsbereichen und über 150 Fallbeispiele nach Branchen sortiert gewidmet.
In einem Ökosystem, in dem Agilität und Anpassungsfähigkeit oft über Erfolg oder Misserfolg entscheiden, ermöglicht KI, Betriebsabläufe zu optimieren, Kundenbeziehungen zu vertiefen und neue Geschäftsmodelle zu entwickeln. KI kann wie ein Katalysator für Innovation wirken, der Unternehmen befähigt, disruptiv zu sein und sich von Wettbewerbern abzuheben.
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📊 Jetzt Analyse holenIch weiß nicht warum, aber ich kann mich noch genau daran erinnern, dass 2007 das erste iPhone auf den Markt gekommen ist. Und wie es ein ganzes Segment von Telefon-Herstellern in den kommenden Jahren auf den Kopf gestellt hat. „Hast du kein iPhone, dann hast du kein iPhone“, scherzten wir immer, wenn jemand mit einem alten Gerät oder einer schlechten Android-Kopie versuchte, nur ansatzweise das zu tun, was wir mit unserem Smartphone zu der Zeit anstellen konnten.
Worauf will ich hinaus? Ich bin sehr gespannt, nicht ob, sondern wann wir den iPhone-Moment auch bei einer KI erleben werden. Der OpenAI Plattform ChatGPT ist zwar ein großer Launch mit erstaunlichen Nutzerzahlen gelungen – immerhin reden wir hier von 180 Millionen Nutzern in einem Jahr. Auch, wenn es nur 5 Tage gedauert hat, bis OpenAI die eine Million Marke knackte, was die Instagram und X-Konkurrenten-Plattform Threads übrigens in einer Stunde schaffte, hat hiermit noch lange keine Massendurchdringung stattgefunden. Zum Vergleich: Reden wir heute über das iPhone, dann sprechen wir von 21 Prozent aller Smartphone-User weltweit.
Was 2022 mit ChatGPT startete, hat sich zu einer Massenbewegung entwickelt, der sich kein Unternehmen entziehen kann.
Bis dahin stehen wir alle eindeutig am Rande einer spannenden Ära, in der vor allem die generative oder textbasierte KI immer mehr durchstarten und die Spielregeln in unserer Wirtschaft neu definieren wird. Aber auch andere Modelle, die es ermöglichen, rudimentär, wiederkehrende Aufgaben zu 80 - 100 Prozent zu automatisieren und dabei enorme Wertschöpfung zu erreichen, stehen hier im Mittelpunkt.
Stell dir vor, deine Buchhaltung kann Eingangsrechnungen sichten, drucken und an den Steuerberater weiterleiten – muss aber dafür keine unzähligen Klicks vollziehen, sondern wird durch eine KI gestützt, die lediglich die Freigabe abfragt. Genau hier entsteht prozessorientierte Wertschöpfung mit enormem Potenzial. Selbst bei einem Handwerksbetrieb mit 18 Mitarbeitern konnten wir so ad hoc eine Geldersparnis von über 55.000 € und über 1.400 Stunden jährlich erreichen.
Was bedeutet es in diesem Kontext also, disruptiv zu sein? In der Welt der KI bedeutet es, deine Spielregeln zu ändern. Es bedeutet, Prozesse zu verändern sowie Produkte und Dienstleistungen anzubieten, die nicht nur besser oder effizienter sind, sondern die den Markt auf eine Weise verändern, die zuvor unvorstellbar gewesen ist. Es ist die Kunst, nicht nur mit dem Strom zu schwimmen, sondern die Strömung selbst zu lenken.
KI bietet die Werkzeuge, um genau das zu tun: von der Automatisierung routinemäßiger Aufgaben, die Mitarbeitern mehr Raum für kreatives und strategisches Denken lassen, bis hin zur Nutzung von Datenanalysen, um Marktbedürfnisse zu antizipieren und darauf zu reagieren.
Die Produktivitätssteigerung durch KI ist ein entscheidender Aspekt, der den Mittelstand in die Lage versetzt, effizienter und wirkungsvoller zu operieren. Durch die Integration intelligenter Systeme können Unternehmen Prozesse beschleunigen, Fehlerquoten reduzieren und Ressourcen optimal nutzen. Doch es geht nicht nur um Effizienz; es geht darum, die Qualität der Arbeit zu erhöhen und ein Umfeld zu schaffen, in dem Innovation gedeiht.
Es ist faszinierend zu sehen, wie Unternehmen das gewaltige Potenzial dieser Technologie langsam aber sicher entdecken. Generative Algorithmen sprengen die bisherigen Grenzen von Leistung, Zugänglichkeit und Skalierbarkeit und sorgen so für einen regelrechten Boom in ihrer Anwendung.
Für mittelständische Unternehmen, wie das deine, ist das eine echte Goldgrube. So leistet künstliche Intelligenz schon heute in Bereichen wie der Vorhersage von Kundennachfragen, der Optimierung von Lieferketten und der Entwicklung neuer Produkte starke Arbeit. Diese Technologie nimmt riesige Datenmengen unter die Lupe, erkennt Muster und liefert wertvolle Insights, die Prozesse straffen und Entscheidungen schärfen. Die Sparkasse in Düsseldorf nutzt eine KI unter anderem genau dafür. Sie nutzt das KI-gestützte Zusammenfassen von Daten, um Muster zu erkennen, Werbeleistungen zu bewerten und den Erfolg neuer Maßnahmen besser vorherzusagen.
Bereits in den nächsten 3 bis 5 Jahren werden wir also einen exponentiellen Anstieg KI-basierter Anwendungen erleben. Dabei kommt die Forschung aktuell zu dem Schluss, dass wir diese Anwendungen in 3 große Kategorien einteilen können:
KI-gestützte Produktanwendungen integrieren intelligente Technologie direkt in Produkte oder Services, um einen Mehrwert in Form von Erleichterung, Komfort oder Effizienz zu erzeugen. Denk nur an Alexa von Amazon oder an die Sprachsuche von Google. Immer wieder habe ich erlebt, wie Menschen versuchten, mit diesen Anwendungen zu kommunizieren und kläglich scheiterten, sobald die Aufgabe etwas komplexer wurde. Mit der Einführung neuer Sprachmodelle und erweiterten KI-Funktionen wird Alexa endlich intuitiver und nützlicher. Die Integration von Sensoren und KI-Modellen ermöglicht es außerdem, nonverbale Hinweise zu verstehen und Gespräche flüssiger zu gestalten. Aber da hört es natürlich nicht auf: intelligente Thermostate, Kühlschränke, Häuser, Fahrassistenten, die Beispiele für Produktanwendungen scheinen bisweilen unendlich.
KI-gestützte Prozessanwendungen verbinden künstliche Intelligenz mit Arbeitsabläufen, um Prozesse zu automatisieren. Die gefühlte Smart Factory der Zukunft ist dabei aber bereits Realität. KI-gestützte Planung von Produktionskosten, Personalkapazitäten, Vorgabewerten, Nutzgrade, Rüstgrade, Betriebsmittelkosten oder Qualitätssicherung – KI in Standard-Anwendungen und Prozessen ohne Data Scientist zu integrieren, ist keine Zukunftsmusik mehr. Die automatisierte Auftragserkennung und Vorbereitung scheinen mir bisweilen ein echter Gamechanger, vor allem im Handwerk oder bei schlecht digitalisierten Betrieben, zu sein. Auch im Alltag werden wir die Effekte immer stärker spüren. So nutzt Hongkongs U-Bahn-System bereits KI für die Automatisierung zur Planung technischer Aktivitäten.
KI-gestützte Analyseanwendungen sollten meiner Ansicht nach bereits in wesentlich mehr Unternehmen Einzug erhalten haben. Denn die Datenmengen, die Unternehmen heutzutage nutzen könnten, um das eigene Business voranzutreiben, liegen oftmals verstreut und ungenutzt in Silos umher. Dabei sind die Möglichkeiten, mittels vorhandener Schnittstellen Datenquellen zu verbinden, längst verfügbar.
Frag dich einfach selbst: Bist du mit der aktuellen Datentransparenz und Nutzung zufrieden?
Schon jetzt kannst du Predictive Analytics für Vorhersagen zum Kaufverhalten, KI-gestützte Segmentierung, Business Analytics oder Location Profiling für optimale Standortansprachen, neue Partner oder Bedarfsanalysen gezielt einsetzen.
Aber lohnt sich der Aufwand auch?
Hier nur ein Beispiel: Der Chiphersteller Intel schätzt, dass der neue Vorhersage-Algorithmus zusätzliche Einnahmen für Intel von 20 Millionen US-Dollar jährlich generiert. Selbiges gilt für das Thema Wissensmanagement im Unternehmen. In Deutschland verfügen wir mittlerweile über hochsichere KI-Systeme, die sich direkt im Unternehmen integrieren lassen und alle Daten zusammenführen. Für Mitarbeiter bedeutet dies, dass sie nicht warten müssen, bis der Kollege wieder aus dem Urlaub zurückkommt, um die wichtige Frage zu stellen. Denn die KI kann ebenfalls auf dieses Wissen zugreifen und inklusive Quellenangabe auf natürliche Weise befragt werden und antworten.
Wir kratzen also mit allen Themenfeldern erst an der Oberfläche und bereits kleine, aber gut geplante unternehmerische Investments können die Zukunft deines Unternehmens stark beeinflussen. Diese Fortschritte sind nur ein Vorgeschmack auf das, was KI in der Lage ist, zu leisten. Sie öffnet Türen zu neuen Innovationen und Verbesserungen, die dein Unternehmen und die gesamte Branche entwickeln, verändern und revolutionieren können. In dieser neuen Ära ist KI nicht nur ein Werkzeug, sondern ein Partner für kreative, operative und analytische Prozesse, welches deinem Unternehmen hilft, über den Tellerrand hinauszuschauen und Lösungen für Probleme zu finden, die bisher unlösbar schienen.
Für mittelständische Unternehmen bedeutet das die Chance, an der Spitze des Fortschritts zu stehen und die Zukunft aktiv mitzugestalten. Ich möchte dich auf dieser Reise mitnehmen und ermutigen, diese Chancen nicht nur zu erkennen, sondern auch zu ergreifen und dein Unternehmen fit für die KI-Zukunft zu machen.
Falls dies alles etwas überwältigend wirkt, keine Sorge. Lass uns folgend den ganzen Hype um KI mal kurz analysieren, nüchtern betrachten und entmystifizieren.
Letztens durfte ich mit den Journalisten und Bestseller-Autoren Christina Horsten und Felix Zeltner zu ihrem neuen Buch „Hype: Der geheime Motor hinter KI, Krypto und Co.“ sprechen (zum Interview) und ein Satz ist mir besonders im Gedächtnis geblieben:
Wir Deutschen sind Hype-Allergiker.
Und soll ich dir etwas sagen – das ist grundsätzlich kein schlechtes Verhalten, denn auch, wenn es manchmal den Fortschritt verlangsamen kann, schützt es uns vor euphorischen und gefährlichen Reaktionen.
Wenn du dich mit der Integration von künstlicher Intelligenz in deinem Unternehmen auseinandersetzt, könnte es leicht passieren, dass du den Eindruck gewinnst, KI sei ein Hype, ein vorübergehender Trend oder total überzogen. Doch in Wahrheit ist KI eine steigende Tendenz, eine stetig ansteigende Bewegung, die tiefgreifende und lang anhaltende Auswirkungen auf unsere Gesellschaft und die Geschäftswelt hat und haben wird. Um diese Dynamik besser zu verstehen und effektiv zu navigieren, ist der Gartner Hype Cycle ein wertvolles Instrument.
Mit Projekten in über 90 Ländern der Welt ist Gartner Inc. einer der größten Dienstleister für Entscheidungssicherheit und Digitalisierung von Unternehmen. Seit über 40 Jahre setzen Führungskräfte auf die fachkundige Beratung, um das eigene Unternehmen durch die digitale Transformation zu führen und Wachstum sicherzustellen. Der Gartner Hype Cycle bietet eine grafische Darstellung der Reife, Akzeptanz und geschäftlichen Anwendung spezifischer Technologien. Er ist wie eine Landkarte, die nicht nur zeigt, wo sich eine Technologie aktuell befindet, sondern auch, welchen Weg sie voraussichtlich nehmen wird.
Diese Einsichten sind entscheidend, um zu verstehen, dass der Weg einer Technologie – und speziell der KI – durch verschiedene Phasen führen kann, die jeweils ihre eigenen Herausforderungen und Chancen mit sich bringen. Natürlich gilt auch hier, dass Ausnahmen die Regel bestätigen.
Auch Felix und Christina betonten abermals, dass viele diese Grafik missinterpretieren und die Angaben für wissenschaftlich bestätigt halten. Die Wahrheit ist jedoch, und das gibt auch Gartner offen an, dass dieses Modell eher als Landkarte zu betrachten ist, statt als Studie inklusive Datenerhebung. Dieses Modell soll lediglich sensibilisieren, denn zahlreiche Technologietrends entwickeln sich, ohne dass wir hinsehen oder verschwinden wieder, ohne dass wir es bemerken.
Wie du in der folgenden Abbildung unschwer erkennen kannst, befindet sich bspw. die generative KI mit Stand 2024 auf dem Gipfel der überzogenen Erwartungen. Dieser Höhepunkt ist geprägt von einer Welle der Begeisterung und teilweise überhöhten Vorstellungen, was diese Technologie in der nahen Zukunft leisten kann. Der Grund für solche Höhenflüge liegt immer in den beeindruckenden Fortschritten und sichtbaren Durchbrüchen. Mit Anfang 2025 können wir immer stärker merken, wie sich die Phase weiter in Richtung Tal der Enttäuschung und darüber hinaus bewegt.
1. Innovationsauslöser: Eine neue Technologie taucht auf und schlägt erste Wellen. Wenn lukrativ, springen Hype-Treiber auf – hier solltest du vorsichtig sein, aber nicht unaufmerksam.
2. Gipfel der überzogenen Erwartungen: Frühe Erfolgsgeschichten (oft übertrieben) führen zu unrealistischen Erwartungen. Trittbrettfahrer sind zu diesem Zeitpunkt bereits aufgesprungen und versuchen den Hype für sich zu nutzen. Außerdem erreicht die Euphorie ihren Höhepunkt, und viele Initiativen beginnen zu scheitern. Als Unternehmen solltest du darauf achten, sich nicht von der Euphorie blenden zu lassen und auch die kommenden Phasen im Blick zu haben.
3. Tal der Enttäuschungen: Die Technologie kann die hochgesteckten Erwartungen nicht erfüllen, was zu einer Welle der Ernüchterung führt.
4. Pfad der Erleuchtung: Mit mehr Verständnis für die tatsächlichen Anwendungsfälle und Grenzen der Technologie beginnt die effektive Integration und Optimierung. Praktische Anwendungen können zielgerichteter entwickelt werden und das Verständnis vertieft sich. Teilweise hat der Hype um generative KI dazu geführt, dass Unternehmen hier direkt eingestiegen sind. So hat die Drogeriekette DM bereits 2023 ihr eigenes internes KI-Modell bereitgestellt und Mitarbeiter befähigt, dies zu nutzen.
5. Plateau der Produktivität: In dieser Phase sind anfängliche Unsicherheiten überwunden und haben sich durch bewährte Effektivität und Zuverlässigkeit ausgezeichnet.
Es ist wichtig, eine langfristige Perspektive beizubehalten und zu erkennen, dass das Erreichen des Plateau der Produktivität ein Prozess ist, der Zeit und Geduld erfordert.
Es gibt bewährte Methoden, um schneller und reibungsloser an eine gute Performance im Themenfeld KI zu gelangen. In unseren Projekten setzen wir daher immer darauf, dass alle den Hype Cycle von Beginn an verstehen und wir gemeinsam einen Weg entwerfen, der die Phasen realistisch bewertet und verkürzt. Denn nichts ist schlimmer als falsche Erwartungen oder Hoffnungen zu platzieren, die letztlich unrealistisch sind.
Wir folgen dabei einem strukturierten Prozess aus Analyse, Bewertung und Umsetzung. Dies kann damit beginnen, datenschutzkonforme KI-Chatbots für alle Mitarbeiter zu integrieren und zu schulen. Oder wir setzen auf die intelligente Automatisierung, die Kombination von RPA und GenAI – wir nennen das bei uns die operative KI.
Mein Tipp: lass dir das Potenzial ermitteln und finde deinen strukturierten Prozess zur Integration und Umsetzung. Wo stehst du aktuell beim Thema KI, was hindert oder beflügelt dich? Lass es mich in den Kommentaren wissen.
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