KI: 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.

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 oder greifbaren Erfolg.

Von der IT-Abteilung in die Fachbereiche

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 haben die Datenhoheit und wissen genau, wo KI konkreten Nutzen stiften kann und welche Stellschrauben für echte Effizienzgewinne zu drehen sind.

Von Daten zu Wertschöpfung

Der erfolgreiche Einsatz von KI im Mittelstand hängt maßgeblich von der systematischen Nutzung von Daten und ihrer Relation zueinander ab. Diese Daten sind oft nicht in großen Datenbanken zu finden, sondern in den täglichen Prozessen der Fachbereiche. Das Wissen der Mitarbeitenden über Produktionsabläufe, Kundenanforderungen und Qualitätsmerkmale bildet dabei die Grundlage für erfolgreiche KI-Anwendungen. Nur durch die gezielte Sammlung, intelligente Verknüpfung und Auswertung dieser Daten können Unternehmen den vollen Nutzen aus KI ziehen – sei es zur Optimierung von Lagerbeständen, zur Verbesserung von Durchlaufzeiten oder zur Steigerung der Liefertreue.

„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 Ready-to-use AI Apps 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."