KI im Mittelstand

Künstliche Intelligenz ist keine Vision mehr, sondern Realität. In allen Branchen, auch im Mittelstand, gibt es bereits erste Anwendungsfälle. Was oft fehlt, ist nicht die Motivation, sondern die Struktur: Wie geht man am besten vor? Was gehört zur KI-Transformation wirklich dazu und wie lässt sie sich organisieren, ohne den Rest des Unternehmens aus den Augen zu verlieren?

Dieser Artikel beleuchtet, warum es nicht genügt, mit Pilotprojekten zu starten, und warum Technologie, Organisation und Prozesse gemeinsam entwickelt werden müssen, damit KI dauerhaft Wirkung entfalten kann.

Die meisten KI-Initiativen beginnen mit einem konkreten Anwendungsfall: Ein Bereich möchte schneller Forecasts erstellen, ein anderer experimentiert mit ChatGPT und ein dritter plant die Nutzung eines Copiloten für die interne Wissenssuche. Das ist nachvollziehbar und zunächst auch absolut richtig.

Doch gerade im Mittelstand zeigt sich schnell, was viele Unternehmen unterschätzen: Ein KI Use Case ersetzt keine Architektur. Ohne ein tragfähiges technisches Fundament können aus frühen Erfolgen schnell frustrierende Sackgassen werden.

Die operative Realität sieht jedoch oft anders aus:

• Daten liegen in Silos oder sind qualitativ nicht für eine verlässliche Modellierung geeignet.
• Standardprozesse sind entweder nicht vorhanden oder nicht definiert, was die Automatisierung massiv erschwert.
• Verfügbare Tools und Plattformen sind entweder zu isoliert oder nicht für KI-Workloads vorbereitet.

Hinzu kommt eine besondere Dynamik im Management: Die Sicht auf KI ist häufig geprägt von Wunschdenken, da Tools wie ChatGPT suggerieren, dass alles „einfach geht“. Die IT sieht jedoch die Schattenseiten: fehlende Datenintegration, unklare Betriebsmodelle, Compliance-Risiken und technische Komplexität. 

Und so entsteht ein gefährlicher Spalt zwischen Wunsch und Wirklichkeit.

Eine KI-fähige Architektur ist keine abstrakte Planung, sondern die Voraussetzung dafür, dass Pilotprojekte skalieren, Systeme integriert werden können und Use Cases betreibbar bleiben. Sie bildet die Grundlage für Geschwindigkeit und Governance zugleich und muss beide Aspekte ermöglichen: Experimente im Kleinen und Verlässlichkeit im Großen.

In der Praxis zeigt sich: Zwar sind viele Organisationen in der Lage, punktuell gute Lösungen zu entwickeln, doch ohne ein übergreifendes technisches Fundament bleiben diese isoliert. Eine durchdachte KI-Architektur wirkt dagegen wie ein Verstärker: Sie hilft, Synergien zwischen Anwendungsfällen zu erkennen, Daten zu standardisieren und Verantwortlichkeiten zuzuweisen – und beschleunigt so die operative Umsetzung.

Vier miteinander verzahnte Dimensionen haben sich dabei als erfolgskritisch erwiesen:

1. Datenqualität & Datenarchitektur

   Ohne saubere, zugängliche und dokumentierte Daten kein KI-Erfolg. Das betrifft nicht nur technische Qualität, sondern auch Governance und Rollenmodelle (z. B. Data Owner, Stewardship, Auditierbarkeit).

2. Skalierbare Plattformstrategie

   Eine Lösung, die im Piloten funktioniert, muss nicht automatisch im Unternehmen tragfähig sein. Entscheidend ist: Lassen sich neue Anwendungsfälle auf einer konsistenten Plattform ausrollen – ohne Doppelstrukturen und Medienbrüche?

3. Roadmap-Sensitivität gegenüber Hyperscalern

   Viele KI-Funktionen kommen in den nächsten Monaten als Standardfeatures in Plattformen wie Microsoft, SAP oder AWS. Wer diese Entwicklungen kennt, kann klügere Make-or-Buy-Entscheidungen treffen – und verhindert teure Eigenentwicklungen, die bald obsolet sind.

4. Technologieoffenheit & Integration

   KI darf kein Tool-Fokus sein. Entscheidend ist, dass sich Lösungen in bestehende Systemlandschaften einfügen lassen – etwa durch APIs, Prozessintegration oder Data Layer.

Wer heute technologische Entscheidungen trifft, legt damit den Grundstein für die Zukunft. Dabei geht es nicht um große Architekturkonzepte, sondern um die Fähigkeit, unterschiedliche Initiativen in ein wachsendes Ganzes zu überführen.

Eine KI-Architektur, die mit dem Unternehmen mitwächst, erkennt die technischen, betrieblichen und wirtschaftlichen Zusammenhänge. Sie stellt unter anderem die folgenden Fragen: Welche Use Cases lassen sich bündeln? Welche Modelle könnten mehrfach genutzt werden, beispielsweise in verschiedenen Fachbereichen mit ähnlichen Prozessen? Wie lassen sich redundante Datenflüsse und Systembrüche vermeiden?

Gerade die IT wird zunehmend in die Verantwortung genommen, genau diese Synergien aufzuzeigen und sicherzustellen. Denn die Fachbereiche erwarten nicht nur funktionierende Lösungen, sondern auch Orientierung. Sie möchten beispielsweise nachvollziehen können, warum Use Case A jetzt priorisiert wird und nicht Use Case B. Oder warum es sinnvoller ist, ein zentrales Modell für Kundenanliegen aufzubauen, das sich mehrfach nutzen lässt – etwa im Web-Chat, in der App, im Servicecenter oder in verschiedenen Geschäftsbereichen –, anstatt jede Lösung isoliert zu entwickeln.

In dieser Rolle muss die IT zum Architekten der Skalierung werden: Sie muss den Fachbereichen eine schnelle Umsetzung ermöglichen, ohne die langfristige Betreibbarkeit, Wartbarkeit oder die IT-Kosten aus den Augen zu verlieren.

Der entscheidende Hebel ist es, technische und strategische Realitäten frühzeitig miteinander abzugleichen. Dafür sind keine 300-Seiten-Konzepte nötig, aber eine klare Roadmap, ein gemeinsames Zielbild und die Fähigkeit, Use Cases nicht isoliert, sondern systemisch zu denken.

Künstliche Intelligenz ist mehr als nur eine Technologie. Sie verändert Entscheidungsprozesse, Verantwortlichkeiten und Erwartungen. Damit stellt sie Organisationen vor die vielleicht anspruchsvollste Aufgabe der Digitalisierung: die Veränderung des Verhaltens, nicht nur des Systems.

In vielen Unternehmen entsteht derzeit ein Spannungsfeld zwischen dem Enthusiasmus in den Fachbereichen und der Unsicherheit in der Steuerung. Die Fachbereiche entwickeln eigene Ideen, während zentrale Teams Orientierung geben sollen – oft jedoch ohne das entsprechende Mandat.

Diese Rolle – zwischen Enablement und Governance – ist wirklich anspruchsvoll. Wer zu früh reguliert, bremst die Innovationslust. Wer zu spät koordiniert, verliert Synergien – und Kontrolle.

In einigen Unternehmen entsteht zusätzlich ein bekanntes Dilemma: Das Management erwartet schnelle Erfolge, ohne zuvor eine klare strategische Ausrichtung zu formulieren. Die operative Realität sieht dann oft so aus: Fachbereiche testen, experimentieren, bringen Tools ins Spiel – und warten auf Rückendeckung, die nicht kommt. Diese sogenannte Henne-Ei-Problematik führt oft dazu, dass die Transformation zwar gewollt, aber nicht organisiert wird.

Kultureller Wandel braucht keine Change-Kampagnen. Was es braucht, ist: 

• Raum für Beteiligung.
• Mitarbeitende, die mitgestalten.
• Fachbereiche, die ihre Anwendungsfälle einbringen.
• Teams, die in der Organisation sichtbar und anschlussfähig werden.

Wenn KI nicht von oben verordnet werden soll – was in komplexen Organisationen kaum funktioniert –, braucht es Strukturen, die Beteiligung ermöglichen, ohne Beliebigkeit zuzulassen. Die besten Ergebnisse entstehen dort, wo ein gemeinsamer Handlungsrahmen entwickelt wird, aber die fachliche Nähe zur Praxis bestehen bleibt.

Erfolgreiche Unternehmen etablieren dazu gezielt interdisziplinäre Steuerungs- oder Strategieteams. Diese verstehen sich nicht als Gatekeeper, sondern als Orchestratoren. Sie bringen Initiativen zusammen, schaffen Transparenz über laufende Projekte, erkennen Synergien und begleiten erste Pilotierungen. So entsteht ein kulturelles Klima, das auf Koordination statt Kontrolle und auf Ko-Kreation statt Silodenken setzt.

Kultur ist kein Add-on, sondern der Katalysator für Vertrauen. Und Vertrauen ist die Voraussetzung für jede Form von Transformation. 

Viele Unternehmen starten ihre KI-Initiativen nicht mit einem offiziellen Programm, sondern mit engagierten Einzelpersonen oder kleinen Teams aus den Bereichen IT, Analytics oder Automatisierung. Diese übernehmen Verantwortung, bevor es ein formales Mandat gibt.

Diese Initiativen sind wertvoll, aber sie brauchen Struktur. Denn ohne Orchestrierung drohen:

• Redundanzen in der Modell- und Toollandschaft
• mangelnde Nachvollziehbarkeit bei Entscheidungen
• unklare Compliance-Lagen bei KI-Anwendungen

Gleichzeitig entsteht ein steigender Erwartungsdruck innerhalb der Organisation.

Was es braucht, ist ein hybrider Steuerungsansatz:

• Piloten ermöglichen – mit technischer und rechtlicher Absicherung
• Use Cases dokumentieren und bewerten – standardisiert, aber nicht formalistisch
• Fachbereiche einbinden, aber in Verantwortung halten.
• Zentrale Leitplanken aufbauen, aber nicht alles vorab definieren.

Auf diese Weise wird Governance nicht zum Gatekeeper, sondern zum Ermöglicher. Sie schafft Klarheit darüber, was möglich, sinnvoll und verantwortbar ist. Organisationale Steuerung ist kein Selbstzweck, sondern der Rahmen, in dem sich Innovation entfalten kann.

Nichts wird je wieder so langsam sein wie heute – eine Einsicht, die für die technologische Entwicklung der letzten Jahre sinnbildlich geworden ist. Gerade in der KI-Transformation wird deutlich, wie sehr sich zwei Dynamiken voneinander entfernen:

Plattformen, Modelle und Funktionen erweitern sich rasant. Doch während die technische Kurve nach oben schnellt, verändern sich Entscheidungsprozesse, Governance-Strukturen und Rollenbilder nur schrittweise – oft gebremst durch Ressourcenmangel, Abstimmungsbedarfe oder Unsicherheit.

Diese Diskrepanz erzeugt Druck. Fachbereiche wollen loslegen, das Management fordert strategische Impulse, und IT oder Transformation stehen zwischen Wunsch und Wirklichkeit. Die Folge: viele Unternehmen bewegen sich unter permanenter Beschleunigung, ohne ein tragfähiges Zielbild, ohne Priorisierung, ohne Klarheit, wohin diese Bewegung führen soll.

Die Aufgabe von Transformationsverantwortlichen ist es deshalb, nicht nur Strukturen zu schaffen, sondern Handlungsfähigkeit in Bewegung zu ermöglichen:

• durch kluge Zielsetzung und Priorisierung,
• durch methodische Klarheit und Transparenz,
• und durch ein Modell, das Governance und Pragmatismus verbindet.

Viele Unternehmen machen aktuell die Erfahrung: Es braucht keine perfekten Pläne – sondern den Mut, mit den richtigen Fragen zu starten. Den Willen, trotz Unschärfe zu führen. Und die Bereitschaft, Transformation nicht als Projekt zu managen, sondern als Prozess zu begleiten.

In vielen Gesprächen mit CIOs hören wir eine Aussage, die es auf den Punkt bringt:  „Warum soll ich strategisch in etwas investieren, das noch so diffus ist?”

Diese Haltung ist zwar nachvollziehbar, gleichzeitig jedoch auch hochriskant. Denn in einem sich exponentiell weiterentwickelnden technologischen Umfeld ist Nicht-Handeln keine neutrale Entscheidung, sondern eine strategische Weichenstellung mit Folgen.

Was kurzfristig als Absicherung erscheint, führt mittelfristig zu Kontrollverlust:

• Fachbereiche schaffen Fakten, indem sie eigenständig Tools und Services implementieren
• IT verliert die Steuerungshoheit über Daten, Infrastruktur und Sicherheitsstandards
• Strategien entstehen nicht, sondern werden ersetzt durch operativen Aktionismus
• Verteilung von Budgets und Verantwortung folgt nicht mehr der Organisation, sondern dem Momentum

In der Konsequenz geraten CIOs und CDOs in die Rolle von Verwaltern statt Gestaltern. Wenn sie nicht investieren, weil das Zielbild diffus ist, erzeugen sie genau das, was vermieden werden soll: Unklarheit, Intransparenz und Zersplitterung.

Doch es geht auch anders:

• Ein strukturierter Sparringprozess schafft Orientierung ohne Bindung
• Eine systematische Priorisierung von Use Cases bringt Wirkung ohne Blindflug
• Ein erprobter methodischer Rahmen ermöglicht Governance ohne Innovationshemmung

Wenn Sie vor der Frage stehen, wie Sie in einem unscharfen, aber dynamischen Umfeld die Steuerung übernehmen, laden wir Sie ein, genau dort zu beginnen: Mit einem Workshop oder einem unverbindlichen Sparring. Kein Pitch. Kein fertiges Konzept. Sondern ein konkreter Schritt in Richtung Klarheit und Wirkung.