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Whitepaper KI & Automatisierung

KI im Mittelstand: Wo anfangen – und wie es sich rechnet

Welche KI-Use-Cases wirklich Mehrwert schaffen, was sie kosten und was der EU AI Act für Ihr Unternehmen bedeutet.

KI ist kein Selbstzweck. Dieses Whitepaper hilft Ihnen, aus der Vielzahl möglicher Anwendungen diejenigen auszuwählen, die zu Ihren Prozessen und Daten passen, und ihren Nutzen vorab zu kalkulieren. Dazu kommen eine kompakte Übersicht zum EU AI Act und ein Plan für die ersten 90 Tage.

Für wen?

  • Geschäftsführung, die über erste KI-Investitionen entscheidet
  • Prozessverantwortliche in Vertrieb, Service, Einkauf und Verwaltung
  • IT-Leitungen, die Make-or-Buy-Entscheidungen und Integration bewerten
  • Compliance- und Datenschutzverantwortliche mit Blick auf EU AI Act und DSGVO

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Inhalt

Was Sie im Whitepaper erwartet

  1. 01

    KI-Landkarte Mittelstand

    Use Cases nach Branche, Unternehmensbereich und digitalem Reifegrad geordnet. Von Dokumentenverarbeitung über Kundenservice bis zu Prognosen in Einkauf und Produktion.

  2. 02

    Use-Case-Bewertung

    Ein Raster, mit dem Sie Ideen nach Nutzen, Datenverfügbarkeit, Risiko und Umsetzungsaufwand vergleichen. So entsteht eine priorisierte Liste statt einer losen Ideensammlung.

  3. 03

    ROI & Business Case

    Kalkulationsmodelle für KI-Projekte, die neben Lizenz- und Entwicklungskosten auch Betrieb, Datenaufbereitung und Change-Aufwand berücksichtigen. Mit Hinweisen, welche Kennzahlen sich für die Erfolgsmessung eignen.

  4. 04

    Make vs. Buy

    Fertige SaaS-Lösung, Cloud-KI-Dienste wie Azure AI oder OpenAI-Modelle, eigene oder selbst gehostete Modelle im Vergleich. Kriterien sind Datenhoheit, Anpassbarkeit, Kosten und Abhängigkeit vom Anbieter.

  5. 05

    EU AI Act kompakt

    Risikoklassen, Pflichten für Anbieter und Betreiber sowie gestaffelte Fristen verständlich zusammengefasst. Sie erfahren, welche Anforderungen für typische Mittelstands-Anwendungen relevant sind.

  6. 06

    DSGVO & KI

    Wie personenbezogene Daten in Training, Retrieval und Inferenz rechtssicher behandelt werden. Mit Hinweisen zu Auftragsverarbeitung, Datenminimierung und Protokollierung.

  7. 07

    90-Tage-Einstiegsplan

    Ein strukturierter Fahrplan von der Use-Case-Auswahl über den Prototyp bis zur Entscheidung über den produktiven Einsatz. Inklusive Rollen, Meilensteinen und typischer Projektlaufzeiten.

Kernaussagen

Die wichtigsten Erkenntnisse vorab

01

Mit einem Prozess beginnen, nicht mit einem Modell

Erfolgreiche KI-Projekte starten bei einem konkreten, wiederkehrenden Prozess mit spürbarem Aufwand, etwa der Erfassung eingehender Belege oder der Beantwortung von Standardanfragen. Das Modell ist dann eine Implementierungsentscheidung, nicht der Ausgangspunkt.

02

Die Datenbasis entscheidet über den Nutzen

Gerade bei Assistenzsystemen mit Retrieval-Augmented Generation hängt die Antwortqualität direkt von Aktualität, Struktur und Berechtigungen der zugrunde liegenden Dokumente ab. Aufwand für Datenaufbereitung gehört deshalb fest in jede Kalkulation.

03

Buy first, build where it differentiates

Für Standardaufgaben wie Texterstellung oder Transkription sind fertige Lösungen meist schneller und günstiger. Eigene Entwicklung lohnt sich dort, wo Prozesswissen, Daten oder Integrationen einen echten Wettbewerbsvorteil schaffen.

04

Der EU AI Act betrifft auch Anwender

Pflichten gelten nicht nur für Anbieter von KI-Systemen, sondern teilweise auch für Unternehmen, die sie einsetzen, etwa bei Transparenz und Kompetenzaufbau der Mitarbeitenden. Eine frühe Einordnung der eigenen Anwendungen nach Risikoklassen vermeidet spätere Nacharbeit.

Hintergrund

Künstliche Intelligenz im Mittelstand: vom Pilot zum messbaren Nutzen

Kaum ein Thema wird so intensiv diskutiert wie Künstliche Intelligenz, und kaum eines erzeugt im Mittelstand so viel Unsicherheit. Viele Unternehmen haben erste Erfahrungen mit Chat-Assistenten gesammelt, doch der Schritt zu produktiven, in Prozesse integrierten Anwendungen bleibt oft aus. Die Gründe sind ähnlich: unklarer Nutzen, verstreute Daten, offene Rechtsfragen und fehlende Kapazitäten. Unser Whitepaper KI im Mittelstand adressiert genau diese Hürden und zeigt einen pragmatischen Weg von der Idee zum wirtschaftlich tragfähigen Einsatz. Dabei unterscheiden wir klar zwischen Anwendungen, die sich schnell und risikoarm umsetzen lassen, und solchen, die eine sorgfältige Vorbereitung von Daten und Prozessen erfordern.

Im Mittelpunkt stehen Anwendungsfälle, die sich in mittelständischen Strukturen bewährt haben: automatisierte Dokumentenanalyse, KI-Assistenten auf Basis des eigenen Unternehmenswissens, Unterstützung im Kundenservice und im Vertrieb sowie Prognosen für Einkauf und Planung. Für jeden Bereich erläutern wir Voraussetzungen, typische Integrationspunkte in ERP, CRM oder Dokumentenmanagement und die wichtigsten Kostenfaktoren. Ein Kalkulationsmodell hilft Ihnen, den Business Case vor dem Projektstart realistisch zu bewerten. Ebenso beleuchten wir die Make-or-Buy-Frage: Wann reicht ein fertiger SaaS-Dienst, wann lohnt sich die Integration von Cloud-KI-Diensten, und wann ist ein selbst betriebenes Modell die bessere Wahl?

Ebenso wichtig ist der rechtliche Rahmen. Der EU AI Act führt risikobasierte Pflichten ein, die schrittweise wirksam werden, und die DSGVO stellt Anforderungen an den Umgang mit personenbezogenen Daten in KI-Systemen. Das Whitepaper fasst beides kompakt zusammen, ohne eine Rechtsberatung zu ersetzen. Abgerundet wird es durch einen 90-Tage-Einstiegsplan, der auf den Erfahrungen unseres KI-Teams in Winnenden bei Stuttgart basiert und Ihnen hilft, erste Projekte strukturiert, messbar und mit überschaubarem Risiko umzusetzen. Rollen, Meilensteine und Abbruchkriterien sind dabei klar definiert, sodass Sie jederzeit wissen, ob sich ein Projekt in die richtige Richtung entwickelt.

FAQ

Häufige Fragen

Weitere Fragen? Wir beraten Sie gern persönlich.

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Brauchen wir eigene Data Scientists für den KI-Einstieg?

Für den Einstieg in der Regel nicht. Viele wirksame Anwendungen basieren auf vorhandenen Sprachmodellen und Cloud-Diensten, die über Schnittstellen in bestehende Systeme integriert werden. Wichtiger als eigene Data Scientists sind Prozessverantwortliche, die Anforderungen und Qualitätskriterien definieren, sowie ein Partner, der Integration, Datenaufbereitung und Betrieb übernimmt.

Wie hoch sind die Kosten für ein erstes KI-Projekt?

Die Kosten hängen von Use Case, Datenlage und Integrationsaufwand ab. Ein klar abgegrenzter Prototyp ist deutlich günstiger als eine unternehmensweite Plattform. Das Whitepaper zeigt die relevanten Kostenblöcke wie Lizenzen, Nutzungsgebühren, Entwicklung, Datenaufbereitung und Betrieb und erklärt, wie Sie diese in einem Business Case dem erwarteten Nutzen gegenüberstellen.

Was bedeutet der EU AI Act konkret für uns?

Das hängt davon ab, welche KI-Systeme Sie einsetzen oder anbieten und in welche Risikoklasse diese fallen. Für viele typische Anwendungen im Mittelstand gelten vor allem Transparenz- und Kompetenzanforderungen, während Hochrisiko-Systeme deutlich strengeren Pflichten unterliegen. Das Whitepaper erklärt die Systematik und die gestaffelten Fristen im Überblick.

Können wir KI nutzen, ohne Daten an US-Anbieter zu geben?

Ja, es gibt mehrere Optionen: Cloud-Dienste mit Rechenzentren in der EU und entsprechenden vertraglichen Zusicherungen, europäische Anbieter oder selbst gehostete Open-Source-Modelle. Jede Variante hat Vor- und Nachteile bei Leistungsfähigkeit, Kosten und Betriebsaufwand. Das Kapitel Make vs. Buy vergleicht diese Optionen anhand nachvollziehbarer Kriterien.