Im Mittelstand gilt KI noch oft als Thema für Konzerne: zu teuer, zu komplex, zu weit weg vom eigenen Betrieb. Diese Einschätzung hält einer genaueren Betrachtung selten stand. Wer einen passenden Prozess auswählt und in der richtigen Reihenfolge vorgeht, kann mit einem klar abgegrenzten Anwendungsfall früh belastbare Ergebnisse sehen.
In meinen Projekten zeigt sich ein wiederkehrendes Muster. Unternehmen, die mit einem einzelnen, gut gewählten Prozess beginnen, schaffen damit eine Grundlage für alles Weitere. Wer dagegen auf eine vollständige KI-Strategie wartet, verschiebt den ersten Schritt häufig um Monate. Dieser Beitrag zeigt den pragmatischen Weg: von der Auswahl des Prozesses über Kosten und Datenschutz bis zur Anbindung an die bestehenden Systeme.
Welche Prozesse sich für den Einstieg eignen
Nicht jeder Prozess ist ein guter Anfang. Den größten Hebel haben Abläufe, die häufig vorkommen, klaren Regeln folgen und heute viel Handarbeit verursachen. Dort kann KI vorbereiten, sortieren und zusammenfassen, während die Entscheidung bei den zuständigen Mitarbeitenden bleibt.
Rechnungseingang und Dokumentenverarbeitung
Der Rechnungseingang gehört zu den Anwendungsfällen, die sich am schnellsten bezahlt machen. Rechnungen werden ausgelesen, Positionen erkannt, mit Bestellungen abgeglichen und für die Buchung vorbereitet. Beim Bayerischen Bauindustrieverband werden so X-Rechnung, ZUGFeRD und PDF automatisiert verarbeitet; die Mitarbeitenden konzentrieren sich auf Prüffälle und Abweichungen. Wer monatlich viele Eingangsrechnungen bearbeitet, findet hier einen naheliegenden Einstieg, zumal die E-Rechnungspflicht ohnehin Anpassungen verlangt.
KI-Rechnungsprüfung im Detail · Leitfaden KI-Rechnungsprüfung
Mängelverwaltung auf der Baustelle
Auf Baustellen liegt der Aufwand oft in Papier, Fotos auf privaten Handys und Medienbrüchen zwischen Baustelle und Büro. KI kann hier vorqualifizieren: Aus Foto und kurzer Beschreibung schlägt sie Gewerk, Kategorie und Dringlichkeit vor, die Bauleitung bestätigt oder korrigiert und weist die Aufgabe zu. Wie eine mobile, offline-fähige Mängelerfassung aufgebaut ist, kenne ich aus der Digitalisierung eines mittelständischen Bauunternehmens, die ich seit 2018 verantworte.
E-Mails, Dokumente und Vorgänge
Eingehende E-Mails lassen sich nach Anliegen sortieren und an die richtige Stelle weiterleiten. Lange Dokumente und Vorgänge werden zusammengefasst, sodass sich die zuständige Person schneller einarbeitet. Beim Bayerischen Bauindustrieverband fasst eine KI im CRM die bisherigen Aktivitäten zusammen, bevor jemand einen Vorgang übernimmt.
E-Mails mit KI klassifizieren · Dokumente mit KI zusammenfassen
Was später kommt
Nicht jeder Anwendungsfall eignet sich als Einstieg. Rechnungseingang, E-Mail-Sortierung und Dokumentenklassifikation zeigen ihren Nutzen in der Regel früh. Wissensmanagement braucht mehr Vorarbeit, weil Inhalte zuerst gesammelt und gepflegt werden müssen. Vorausschauende Wartung oder bildgestützte Qualitätsprüfung brauchen viele historische Daten und rechnen sich meist erst später. Wer mit diesen Vorhaben beginnt, wartet lange auf Ergebnisse und sammelt in dieser Zeit kaum Erfahrung für die nächsten Schritte.
Was die Einführung kostet
Lizenzen sind selten der größte Kostenblock, auch wenn viele Kalkulationen dort beginnen. In der Praxis werden Datenaufbereitung, Anbindung und Betrieb häufig unterschätzt.
Für eine realistische Planung gehören fünf Bausteine in die Rechnung:
- Plattform und Lizenzen: die Grundlage, auf der Prozess, Oberflächen und Anbindungen laufen.
- KI-Nutzung: Bei Sprachmodellen wird häufig nach Verbrauch abgerechnet. Die Kosten hängen von Menge und Länge der Dokumente ab und lassen sich nach einem Pilot gut abschätzen.
- Datenaufbereitung und Anbindung: Stammdaten bereinigen, Schnittstellen zu ERP und DMS einrichten.
- Betrieb: Updates, Überwachung und Ansprechpartner bei Störungen.
- Interne Zeit: Fachbereich, IT, Datenschutz und gegebenenfalls Betriebsrat.
Der Einstieg ist bei mir ein Pilot für 990 € Festpreis, der auf die Umsetzung angerechnet wird. Für die Umsetzung vereinbaren wir Umfang und Festpreis, bevor etwas beginnt. Für eine belastbare Entscheidung empfehle ich, Nutzen und Kosten über mindestens drei Jahre zu betrachten.
Datenschutz und Mitbestimmung: was vor dem Start geklärt sein muss
Datenschutz ist kein Hindernis für KI-Projekte, sondern eine Prüfliste, die vor dem Start abgearbeitet wird.
Rechtsgrundlage, Zweck und Datenminimierung
Werden personenbezogene Daten verarbeitet, braucht jeder Verarbeitungsschritt eine Rechtsgrundlage nach Art. 6 DSGVO, vom Auslesen über das Klassifizieren bis zur Speicherung. Zweck und Speicherfristen werden vorab festgelegt. Datenminimierung ist dabei ein praktischer Filter: Die KI erhält nur die Daten, die sie für die Aufgabe braucht. Sensible Inhalte werden, wo möglich, vorher pseudonymisiert.
Anbieter und Drittlandübermittlung
Bei externen KI-Diensten sind drei Fragen zu klären: Nutzt der Anbieter die Daten für eigenes Training? Wo werden sie verarbeitet? Gibt es einen Vertrag zur Auftragsverarbeitung nach Art. 28 DSGVO? Werden Daten außerhalb des Europäischen Wirtschaftsraums verarbeitet, braucht es einen Angemessenheitsbeschluss (Art. 45) oder geeignete Garantien (Art. 46). Für viele mittelständische Unternehmen ist ein Betrieb in europäischen Rechenzentren die einfachste Antwort.
Menschliche Kontrolle, Folgenabschätzung und Betriebsrat
Entscheidungen, die Personen rechtlich oder ähnlich erheblich betreffen, dürfen nach Art. 22 DSGVO nicht ausschließlich automatisiert fallen. Bei voraussichtlich hohem Risiko ist eine Datenschutz-Folgenabschätzung nach Art. 35 DSGVO vorgeschrieben. Seit Februar 2025 verlangt zudem die europäische KI-Verordnung in Art. 4, dass Mitarbeitende, die mit KI-Systemen arbeiten, über ausreichende KI-Kompetenz verfügen.
Gibt es einen Betriebsrat, hat er bei technischen Einrichtungen, die Verhalten oder Leistung überwachen können, ein Mitbestimmungsrecht (§ 87 Abs. 1 Nr. 6 BetrVG). Datenschutzbeauftragte und Betriebsrat früh einzubinden spart Zeit und schafft Vertrauen.
Dieser Abschnitt gibt einen Überblick und ersetzt keine Rechtsberatung.
Die Anbindung: KI in bestehende Systeme einbetten
Eine direkte Anbindung einzelner KI-Dienste an SAP, DATEV oder andere Kernsysteme ist in vielen Mittelstandsprojekten aufwendig. Die Systeme sind über Jahre gewachsen, Schnittstellen unterscheiden sich, und jede Änderung braucht Spezialwissen.
Bewährt hat sich eine Plattform als Verbindungsschicht. Sie übernimmt Ablaufsteuerung, Berechtigungen und Protokollierung. Die KI erhält strukturierte Eingaben und liefert strukturierte Ergebnisse, die Plattform sorgt dafür, dass die richtigen Daten in die richtigen Felder des ERP gelangen. Ich setze dafür Low-Code-Plattformen wie Intrexx ein. Das Ergebnis: Standardschnittstellen statt Einzelentwicklung, nachvollziehbare Abläufe und Ihre Kernsysteme bleiben, wie sie sind.
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Der Weg zum ersten produktiven Prozess
Den passenden Einstieg erkennen Sie an drei Merkmalen:
- Volumen: Der Vorgang kommt regelmäßig und häufig vor.
- Klare Regeln: Richtig und falsch lassen sich eindeutig unterscheiden.
- Messbarkeit: Bearbeitungszeit, Fehlerquote oder Kosten pro Vorgang lassen sich vorher und nachher vergleichen.
Daraus ergibt sich ein Weg in fünf Schritten:
- Prozess verstehen. Wir betrachten gemeinsam einen konkreten Ablauf, die beteiligten Systeme und die Datenlage.
- Rahmen klären. Datenschutz, Mitbestimmung und Anbieterwahl werden geklärt, bevor etwas gebaut wird.
- Als Pilot erproben. Der Ablauf entsteht als Prototyp auf einer Testplattform, die der Hersteller für 30 Tage bereitstellt. Die späteren Anwender prüfen ihn im eigenen Alltag.
- Ergebnis messen. Zum Ende der Testphase vergleichen wir Bearbeitungszeit und Qualität mit dem bisherigen Ablauf. Danach entscheiden Sie, ob es weitergeht.
- Produktiv setzen und ausbauen. Ein erster digitaler Prozess kann oft schon nach drei bis sechs Wochen produktiv sein. Weitere Anwendungsfälle folgen, wenn sich der erste bewährt hat.
Fazit: KI braucht keinen Großprojekt-Anlauf
KI im Unternehmen einzuführen beginnt nicht mit einem Strategiepapier, sondern mit einem konkreten Prozess: hohes Volumen, klare Regeln, messbares Ergebnis. Die Kosten lassen sich planen, wenn alle Bausteine in der Rechnung stehen. Datenschutz und Mitbestimmung sind lösbar, wenn sie vor dem Start geklärt werden. Und eine Plattform als Verbindungsschicht bindet KI an die bestehenden Systeme an, ohne dass daraus ein langes IT-Projekt wird.
Seit 2010 entwickle und verantworte ich digitale Lösungen, mehr als 100 Anwendungen in über 50 Projekten, als Intrexx-Partner und Certified Solution Expert. In einem ersten Gespräch von 45 Minuten betrachten wir einen konkreten Ablauf und Ihre Systemlandschaft. In einem zweiten Termin erhalten Sie meine Einschätzung, wo KI bei Ihnen sinnvoll ansetzt – ohne Verkaufspräsentation und ohne Verpflichtung.
Häufige Fragen
Was kostet es, KI im Unternehmen einzuführen?
Das hängt vom Anwendungsfall ab. Neben Plattform und Lizenzen gehören KI-Nutzung, Datenaufbereitung, Anbindung, Betrieb und interne Zeit in die Rechnung. Vor der Umsetzung lässt sich der Nutzen in einem Pilot für 990 € Festpreis mit dem eigenen Ablauf prüfen; Umfang und Festpreis der Umsetzung stehen fest, bevor etwas beginnt.
Lässt sich KI im Unternehmen DSGVO-konform einsetzen?
Ja, wenn Rechtsgrundlage, Zweck, Datenminimierung und Auftragsverarbeitung vor dem Start geklärt sind. Werden Daten außerhalb des Europäischen Wirtschaftsraums verarbeitet, kommen die Regeln für Drittlandübermittlungen hinzu. Entscheidungen mit erheblicher Wirkung auf Personen bleiben bei den zuständigen Mitarbeitenden.
Muss der Betriebsrat beteiligt werden?
Häufig ja. Kann ein KI-System Verhalten oder Leistung von Mitarbeitenden überwachen, hat der Betriebsrat ein Mitbestimmungsrecht. Ihn früh einzubinden spart Zeit und schafft Vertrauen in die Lösung.
