Braucht wirklich jedes Unternehmen eine KI-Strategie?
Kurze Antwort: Ja. Längere Antwort: Es kommt darauf an, was man darunter versteht.
Laut einer Erhebung des Digitalverbands Bitkom aus dem Frühjahr 2024 setzen mittlerweile 35 Prozent der deutschen Unternehmen ab 20 Mitarbeitenden künstliche Intelligenz ein - Tendenz steigend. Aber hier wird es interessant: Von diesen 35 Prozent haben gerade mal 12 Prozent eine dokumentierte KI-Strategie, die über „wir nutzen jetzt ChatGPT" hinausgeht. Der Rest fährt auf Sicht. Und genau das ist das Problem.
Ohne Fahrplan passiert Folgendes - und wir sehen das bei praktisch jedem zweiten Erstgespräch: Einzelne Abteilungen starten isolierte Pilotprojekte. Der Vertrieb testet ein Chatbot-Tool, die Buchhaltung experimentiert mit OCR-Rechnungserkennung, die Fertigung schaut sich Predictive Maintenance an. Alles gleichzeitig, alles unkoordiniert. Die IT-Abteilung erfährt davon als Letzte. Sechs Monate später fragt der CFO, was aus den ganzen KI-Initiativen geworden ist. Die Antwort ist meistens unbefriedigend.
Eine KI-Strategie ist kein 80-seitiges Beraterdokument, das in der Schublade verstaubt. Es ist ein konkreter Fahrplan: Wo stehen wir? Wo wollen wir hin? Welche Anwendungsfälle haben den höchsten Hebel? Und in welcher Reihenfolge gehen wir die an? Wer diese Fragen nicht beantwortet, verbrennt Budget - oder schlimmer, lässt Chancen liegen, die Wettbewerber längst nutzen.
Was Entscheider über Machine Learning wissen müssen - ohne Informatikstudium
Man muss kein Data Scientist sein, um kluge KI-Entscheidungen zu treffen. Aber man sollte verstehen, worüber die eigenen Fachleute reden. Sonst delegiert man Strategieentscheidungen an Techniker - und das geht erfahrungsgemäß selten gut.
Die drei Lernarten auf einen Blick
Machine Learning klingt komplizierter als es ist. Im Kern geht es um Software, die aus Daten Muster erkennt und daraus Vorhersagen ableitet. Es gibt drei grundlegende Ansätze, und jeder eignet sich für andere Aufgaben:
Supervised Learning - das ist der Arbeitshund unter den ML-Methoden. Man gibt dem Algorithmus historische Daten mit bekanntem Ergebnis: „Diese 10.000 Kreditanträge wurden bewilligt, diese 3.000 abgelehnt." Das Modell lernt die Muster und kann bei neuen Anträgen vorhersagen, wie die Entscheidung ausfallen sollte. Typischer Einsatz: Kreditscoring, Absatzprognosen, Spam-Filter.
Unsupervised Learning - hier gibt es keine vorgegebenen Labels. Das Modell sucht selbstständig nach Strukturen in den Daten. Kundengruppen, die sich ähnlich verhalten. Muster in Transaktionsdaten, die auf Betrug hindeuten könnten. Nützlich überall dort, wo man noch gar nicht genau weiß, wonach man sucht.
Reinforcement Learning - der Algorithmus lernt durch Versuch und Irrtum. Jede Aktion wird belohnt oder bestraft. Das klingt abstrakt, ist aber die Grundlage hinter autonomer Navigation, Robotersteuerung und dynamischer Preisoptimierung. Für die meisten Unternehmen im Mittelstand ist das aktuell weniger relevant als die ersten beiden Ansätze - aber das ändert sich gerade.
Deep Learning und neuronale Netze - was steckt dahinter?
Wenn jemand „Deep Learning" sagt, meint er im Grunde: neuronale Netze mit vielen Schichten. Diese Netze sind besonders gut bei Aufgaben, die für klassische Software schwer lösbar sind - Bilderkennung, Sprachverarbeitung, Textgenerierung. ChatGPT? Basiert auf einem tiefen neuronalen Netz mit Milliarden von Parametern.
Für die Praxis heißt das: Deep Learning braucht viele Daten und ordentlich Rechenpower. Für einen Mittelständler mit 50 Mitarbeitenden ist ein eigenes Large Language Model weder sinnvoll noch bezahlbar. Aber die Ergebnisse von Deep Learning nutzen - über APIs, vortrainierte Modelle und Cloud-Services? Das kann praktisch jedes Unternehmen. Die Kunst liegt darin, die richtige Methode für das richtige Problem zu wählen. Und genau hier scheitern die meisten Eigenversuche.
Wo steht Ihr Unternehmen auf der KI-Reifegrad-Skala?
Bevor man losstürmt und Use Cases priorisiert, braucht man eine ehrliche Bestandsaufnahme. Wir nutzen in unseren Projekten ein vierstufiges Modell, das wir intern AKIS nennen - Analyse, Kompetenz, Infrastruktur, Strategie. Jede Dimension bekommt eine Bewertung, und das Ergebnis zeigt ziemlich schnell, wo die echten Engpässe liegen.
Analyse: Wie gut kennen Sie Ihre Daten?
Haben Sie einen vollständigen Überblick über Ihre Datenquellen? Wissen Sie, welche Daten in welcher Qualität vorliegen? Gibt es ein zentrales Data Warehouse oder wuchern die Excel-Silos? Unsere Erfahrung: Bei rund 70 Prozent der Unternehmen, mit denen wir arbeiten, ist allein diese Dimension der größte Blocker. Nicht fehlende Technologie, nicht fehlendes Budget - sondern fehlende Datenklarheit.
Kompetenz: Wer macht das eigentlich?
Ein einzelner Data Scientist reicht nicht. Man braucht Leute, die zwischen Fachbereich und Technik übersetzen können. Domain-Experten, die wissen, welche Geschäftsfragen wirklich relevant sind. Und idealerweise jemanden im Management, der KI nicht nur als IT-Projekt versteht, sondern als strategisches Thema. Diese Kombination ist selten. In den meisten Mittelständlern gibt es einen engagierten Einzelkämpfer, der alles allein stemmen soll. Das funktioniert nicht.
Infrastruktur: Kann Ihre IT das stemmen?
Cloud oder On-Premise? Wie steht es um APIs zu den Kernsystemen? Gibt es eine ML-Pipeline oder wird alles manuell in Jupyter Notebooks zusammengeschraubt? Die IT-Infrastruktur muss nicht perfekt sein - aber sie muss erweiterbar sein. Wer heute noch auf Windows Server 2012 läuft und keine Cloud-Strategie hat, wird sich mit KI-Deployment schwertun.
Strategie: Gibt es einen Plan - oder nur guten Willen?
Hat die Geschäftsführung KI als strategisches Ziel definiert? Gibt es ein dediziertes Budget? Sind Verantwortlichkeiten klar? Oder ist KI das, was „irgendwann mal" gemacht werden soll? In unserer Erfahrung korreliert der strategische Reifegrad direkt mit dem Erfolg der KI-Initiativen. Unternehmen, die KI als Chefsache behandeln, setzen Projekte dreimal häufiger produktiv um als solche, wo es ein Nebenprojekt der IT bleibt.
Die KI-Roadmap: Fünf Schritte von der Idee zur produktiven Lösung
Jetzt wird es konkret. Basierend auf über 40 Projekten, die wir in den letzten drei Jahren begleitet haben, hat sich ein Vorgehen herauskristallisiert, das funktioniert. Kein starres Framework, eher ein bewährter Rhythmus - anpassbar an Branche, Unternehmensgröße und Reifegrad.
Schritt 1: Strategische Bestandsaufnahme (2–4 Wochen)
Alles beginnt mit dem AKIS-Assessment. Wir sprechen mit Geschäftsführung, IT-Leitung, Fachabteilungen und - ganz wichtig - mit den Leuten, die die tägliche Arbeit machen. Nicht nur Management, sondern auch der Sachbearbeiter, der seit zehn Jahren weiß, welche Excel-Tabelle die Wahrheit enthält.
Am Ende steht ein klares Bild: Wo sind die Daten. Wo sind die Lücken. Welche Prozesse fressen am meisten Zeit. Welche Entscheidungen könnten datengestützt besser laufen. Und - ehrlich - wo KI aktuell noch keinen Sinn ergibt.
Schritt 2: Use-Case-Priorisierung (2–3 Wochen)
Aus der Bestandsaufnahme ergeben sich typischerweise 15 bis 25 mögliche Anwendungsfälle. Die sortieren wir nach drei Kriterien: Geschäftswirkung, Datenreife und Umsetzbarkeit. Am Ende bleibt eine Shortlist von drei bis fünf Use Cases, mit denen man starten sollte.
Ein Tipp aus der Praxis: Der erste Use Case sollte nicht der strategisch wichtigste sein. Er sollte der sein, bei dem man am schnellsten sichtbare Ergebnisse erzielt. Warum? Weil nichts so überzeugend ist wie ein funktionierendes Beispiel. Der skeptische Abteilungsleiter, der CFO, der Betriebsrat - alle werden zugänglicher, wenn sie sehen, dass KI im eigenen Haus tatsächlich funktioniert. Den dicken strategischen Brocken kann man danach angehen, mit Rückenwind.
Schritt 3: Proof of Concept / Pilotprojekt (6–12 Wochen)
Der Pilot ist die Feuerprobe. Hier wird aus der Theorie Praxis: echte Daten, echtes Modell, echte Nutzer. Der Scope ist bewusst eng - ein Prozess, eine Abteilung, ein klar definiertes Erfolgskriterium.
Wir haben gelernt, dass der Pilot zwei Dinge gleichzeitig leisten muss: Er muss technisch beweisen, dass die Lösung funktioniert. Und er muss organisatorisch beweisen, dass die Mitarbeitenden damit arbeiten können und wollen. Denn das beste ML-Modell bringt nichts, wenn der Endanwender es ignoriert oder umgeht. Deshalb binden wir die späteren Nutzer von Tag eins ein - nicht erst beim Go-Live.
Schritt 4: Skalierung und Integration (laufend)
Der Schritt, den die meisten unterschätzen. Ein funktionierender Pilot ist keine produktive Lösung. Der Übergang erfordert Arbeit an Architektur, Monitoring, Datenqualitätssicherung, IT-Integration und Schulung. In einem typischen Projekt verdoppelt sich der Aufwand zwischen Pilot und Produktivbetrieb - und das ist normal.
Konkret heißt das: Das Modell wird in die bestehende IT-Landschaft eingebettet. Es bekommt ein Monitoring, das Modell-Drift erkennt. Es gibt Feedback-Loops, über die die Nutzer Fehlklassifikationen melden können. Und es gibt einen klaren Verantwortlichen - nicht das Team, das den Prototyp gebaut hat, sondern ein Betriebsteam, das die Lösung dauerhaft pflegt.
Schritt 5: Kontinuierliche Weiterentwicklung
KI ist kein Projekt mit Anfang und Ende. Modelle degradieren, wenn sich die Datenlandschaft verändert. Neue Anwendungsfälle tauchen auf. Die Regulierung entwickelt sich weiter. Unternehmen, die KI erfolgreich einsetzen, haben verstanden, dass es ein fortlaufender Prozess ist - ähnlich wie Qualitätsmanagement oder IT-Security.
Wir empfehlen quartalsweise Reviews: Welche Modelle performen wie geplant? Wo gibt es Abweichungen? Welche neuen Technologien sind relevant geworden? Und welche Anwendungsfälle aus der ursprünglichen Longlist sind jetzt reif für die Umsetzung?
Welche KI-Trends sollte man 2025 im Blick haben?
Die KI-Landschaft bewegt sich schnell. Zu schnell für die meisten Unternehmen. Hier sind die Entwicklungen, die wir für 2025 und darüber hinaus als besonders relevant einschätzen - nicht weil sie am meisten Hype erzeugen, sondern weil sie für den Mittelstand praktisch nutzbar werden.
Generative KI wird erwachsen
Die erste Welle war Spielerei: Texte generieren, Bilder basteln, Code-Snippets erzeugen. Die zweite Welle ist Business: Automatisierte Berichterstellung aus Unternehmensdaten. Vertragsentwürfe, die auf firmeninternen Vorlagen basieren. Kundenkommunikation, die den Tonfall des Unternehmens trifft. Laut einer Studie von Capgemini planen 82 Prozent der europäischen Großunternehmen, generative KI bis Ende 2025 in mindestens einem Geschäftsprozess produktiv einzusetzen. Im Mittelstand liegt diese Quote bei geschätzt 40 bis 50 Prozent - mit stark steigender Tendenz.
Multimodale Modelle
GPT-4o, Gemini 1.5, Claude 3 - die neuesten Modelle verarbeiten nicht mehr nur Text, sondern auch Bilder, Audio und Video gleichzeitig. Für Unternehmen eröffnet das völlig neue Möglichkeiten: Qualitätsprüfung per Kamerabild und Textbeschreibung. Technische Dokumentation, die aus Fotos und Spracheingaben entsteht. Kundensupport, der Screenshots analysiert. Das ist keine Zukunftsmusik - die APIs sind verfügbar, die Kosten sinken rapide.
Edge AI - KI ohne Cloud
Nicht alles muss in die Cloud. Für Anwendungen mit Echtzeit-Anforderungen oder Datenschutzbedenken gewinnt Edge AI an Bedeutung: KI-Modelle, die direkt auf dem Endgerät laufen. In der Fertigung. Im Fahrzeug. Am Point of Sale. Die Hardware wird kleiner, günstiger und leistungsfähiger. NVIDIA, Qualcomm und Apple investieren massiv in KI-Chips für Edge-Geräte. Für Unternehmen in regulierten Branchen - Gesundheit, Finanzen, Automotive - ist das ein entscheidender Vorteil, weil sensible Daten das Unternehmensnetz nicht verlassen müssen.
KI-Regulierung wird konkret
Der EU AI Act ist erst der Anfang. Branchenspezifische Regelwerke werden folgen - in der Finanzbranche (DORA), im Gesundheitswesen, in der Automobilindustrie. Wer jetzt eine KI-Strategie aufsetzt, sollte Compliance von Anfang an mitdenken. Nicht als Bremse, sondern als Qualitätsmerkmal. Denn regulatorisch saubere KI-Lösungen schaffen Vertrauen - bei Kunden, bei Aufsichtsbehörden und bei den eigenen Mitarbeitenden.
Welche Fehler machen Unternehmen bei der KI-Einführung am häufigsten?
Nach drei Jahren intensiver Projektarbeit im DACH-Raum haben wir ein ziemlich gutes Gespür dafür entwickelt, woran KI-Initiativen scheitern. Spoiler: Es ist fast nie die Technologie.
„Wir machen erstmal was mit KI"
Der mit Abstand häufigste Fehler. Technikgetriebene Initiativen ohne klaren Business Case. Die Frage ist nicht „Was können wir mit KI machen?" sondern „Welches Geschäftsproblem lösen wir - und ist KI das richtige Werkzeug dafür?" Manchmal ist die Antwort: Nein, eine einfache Automatisierung mit RPA reicht völlig. Das klingt unsexy, spart aber 80 Prozent des Budgets.
Datenqualität ignorieren
Das alte Garbage-in-garbage-out-Problem. Wir haben Projekte gesehen, in denen Unternehmen sechs Monate lang an einem ML-Modell gearbeitet haben - nur um dann festzustellen, dass die Trainingsdaten inkonsistent waren. Falsche Kundennummern. Doppelte Einträge. Fehlende Felder. Die Datenbereinigung hätte zwei Monate gedauert. Das gescheiterte Modell hat sechs Monate und 200.000 Euro gekostet.
Change Management vergessen
Technologie einführen ist einfach. Menschen mitnehmen ist schwer. Wer KI-Tools implementiert, ohne vorher mit den betroffenen Teams zu reden, erntet Misstrauen und Sabotage. Das klingt drastisch, aber wir haben es erlebt: Mitarbeitende, die bewusst falsche Daten eingeben, um zu beweisen, dass „die KI eh nicht funktioniert." Die Lösung? Früh einbinden. Transparent kommunizieren. Und ehrlich sagen, was sich ändert - auch wenn es unbequem ist.
Zu schnell skalieren
Ein erfolgreicher Pilot ist verlockend. Die Versuchung, sofort auf alle Standorte auszurollen, ist groß. Aber ein Pilot läuft unter kontrollierten Bedingungen mit motivierten Nutzern. Der Rollout in einer skeptischen Belegschaft mit heterogener IT-Landschaft ist eine völlig andere Herausforderung. Besser: Stufenweise skalieren. Erst einen zweiten Standort. Dann den dritten. Lernen und anpassen bei jedem Schritt.
Die erfolgreichsten KI-Projekte sind nicht die technisch ambitioniertesten - es sind die, bei denen jemand vorher gründlich nachgedacht hat.
Was ist der nächste Schritt für Ihr Unternehmen?
KI-Strategie klingt nach großem Wurf. Muss es aber nicht sein. Der wichtigste Schritt ist der erste: Klarheit schaffen. Wo stehen wir? Wo liegen die größten Hebel? Was können wir mit den vorhandenen Daten und Ressourcen realistisch erreichen - in den nächsten sechs Monaten, nicht in den nächsten fünf Jahren?
Die Technologie entwickelt sich rasant. Generative KI, multimodale Modelle, Edge Computing - die Möglichkeiten wachsen. Aber die Grundprinzipien bleiben: Klare Ziele. Saubere Daten. Realistische Erwartungen. Und ein Plan, der über den ersten Piloten hinausdenkt.
Wir bei rwQUANTICAL arbeiten mit Mittelständlern und Konzernen, die es ernst meinen. Von der ersten Standortbestimmung über die Use-Case-Bewertung bis zur produktiven KI-Lösung - immer mit dem Ziel, messbaren Geschäftswert zu schaffen. Nicht Hype. Ergebnisse.
Wenn Sie wissen wollen, wo Ihr Unternehmen auf der KI-Reifegrad-Skala steht und welche nächsten Schritte sich lohnen - lassen Sie uns sprechen.
