Ob KI für den Mittelstand relevant ist, fragt heute kaum noch jemand. Die strategische Bedeutung ist erkannt, erste Tools werden getestet, gleichzeitig steigen die Anforderungen, etwa durch den EU AI Act. Offen bleibt, wie aus Interesse eine Anwendung wird, die im Alltag genutzt wird. Zwischen Workshop, erstem Tool und produktivem Einsatz liegen mehrere Weichenstellungen: Welche Idee wird weiterverfolgt? Wer trägt sie im Betrieb mit? Und wo hilft ein externer Partner? Sie entscheiden häufig mehr über den Erfolg als die Technologie selbst.
Das KI-Innovation Lab des CyberForum, Mitglied der KI-Allianz Baden-Württemberg, geht diesen Fragen in sechs Beiträgen nach. Sie behandeln die Auswahl von Anwendungsfällen, den Kompetenzaufbau im Unternehmen, die Zusammenarbeit mit Start-ups und zwei Praxisanwendungen. Die Antworten fallen je nach Unternehmen unterschiedlich aus, die Muster dahinter ähneln sich jedoch: Kompetenzen entstehen nicht mit einer einmaligen Schulung, sondern im Bezug zu den Aufgaben der Fachbereiche. Start-ups helfen, wenn klar ist, welches Problem sie lösen sollen. Und KI-Assistenz wird angenommen, wenn die Menschen, die damit arbeiten, die Entscheidung behalten. Alle sechs Beiträge setzen bei einer konkreten Aufgabe im Betrieb an.
Der Bedarf als Ausgangspunkt
Ideen sind in Unternehmen meist reichlich vorhanden. Knapp sind dagegen oft Zeit, Kapazitäten und der Überblick, sie zu bewerten. Im Beitrag zu KI im Mittelstand einführen geht es deshalb um die Frage, wie aus vielen Ideen ein erster Anwendungsfall wird, den das Unternehmen auch tragen kann. Der Beitrag macht das an einem Gegensatz deutlich: Ein neues datengetriebenes Geschäftsmodell oder eine unternehmensweite Plattform ist strategisch reizvoll, bindet aber über Monate Kapazitäten. Als erster Schritt eignet sich eher eine Aufgabe, bei der Reibungsverluste oder Fehler im Alltag bekannt sind und die sich überschaubar angehen lässt. Mitunter löst auch eine klarere Prozessstruktur oder eine modernere Software das Problem, ganz ohne eigene KI-Entwicklung.
Welcher Bedarf am Anfang steht, prägt alles, was danach kommt: die Kompetenzen, die ein Team braucht, die Partner, die passen, und die Lösung, die im Alltag genutzt wird. Damit sie genutzt wird, müssen die Menschen im Unternehmen mitgehen.
Kompetenzen aufbauen, Mitarbeitende einbinden
Im Beitrag zur KI-Schulung im Unternehmen geht es um den Aufbau von Kompetenzen in zwei Ebenen: ein gemeinsames Grundverständnis für alle und darauf aufbauend Formate, die an den Aufgaben einzelner Fachbereiche ansetzen. Auch der Rahmen gehört dazu, also Zugang zu Tools und Klarheit darüber, wie sie eingesetzt werden. Als Beispiel beschreibt der Beitrag ein mittelständisches Industrieunternehmen, das aus dem Wunsch nach einer einzelnen Schulung ein gestuftes Konzept entwickelt hat: eine Grundlage für alle Mitarbeitenden, ein eigenes Angebot für Führungskräfte und vertiefende Trainings für Bereiche wie Marketing und Vertrieb, Entwicklung oder IT.
Schulung und Anwendungsfall gehören damit zusammen: Ohne konkrete Aufgaben bleibt eine Schulung theoretisch, und ohne Kompetenz bleibt ein Anwendungsfall ungenutzt.
Start-ups als externe Partner
Ein Unternehmen muss jedoch nicht jeden Anwendungsfall allein umsetzen. Genauso wenig muss ein Unternehmen jede Lösung allein entwickeln. Wo intern die Kapazitäten fehlen, können Start-ups externe Innovationskraft einbringen. Wie das gelingt, beschreibt der Beitrag Startup-Kooperationen im Mittelstand. Solche Kooperationen sollten allerdings aus einem konkreten Bedarf im Fachbereich entstehen und nicht aus der Vorstellung einzelner Start-ups.
Die Praxis dazu liefert der Beitrag Startup-Kooperationen in der Energiewirtschaft. Er schildert, wie die Stadtwerke Karlsruhe über ihre Innovationstochter SWK Novatec Fachbereiche und Start-ups zusammenbringen, etwa bei der Einführung dynamischer Stromtarife. Der konkrete Bedarf wird so zum Auslöser der Kooperation.
Zwei Anwendungsfälle aus der Praxis
Wie sich das in der Anwendung zeigt, machen zwei Fälle sichtbar. Beide stammen aus dem Forschungsprojekt Kompetenzzentrum KARL, an dem das CyberForum als Konsortialpartner beteiligt ist.
Bei der Case Study BLANC & FISCHER geht es um die Personaleinsatzplanung in der Fertigung. Führungskräfte planen den Einsatz je Schicht bisher vor allem aus Erfahrung, und kurzfristige Änderungen im Betrieb erfordern ständiges Nachsteuern. Ein KI-Assistent soll auf Basis historischer Daten Vorschläge machen, die Entscheidung bleibt bei den Führungskräften. Für Mitarbeitende soll zugleich nachvollziehbarer werden, wie eine Planung entsteht.
Bei der Case Study Karlsruher Verkehrsverbund (KVV) geht es hingegen um die Steuerung einer Leitstelle im Störungsfall. Tritt eine Störung ein, müssen Disponent:innen schnell viele Faktoren abwägen und Maßnahmen wie Umleitungen oder Kurzwenden auslösen. Ein Vorschlagsassistent, trainiert auf historischen Betriebsdaten, soll sie dabei unterstützen.
Beide Praxisbeispiele folgen einer ähnlichen Logik: Ausgangspunkt ist ein konkretes, im Arbeitsalltag spürbares Problem. Auf Basis historischer Daten entstehen Assistenzsysteme, die Vorschläge liefern, während die Entscheidung bei den Mitarbeitenden bleibt. Bei der Fertigungsplanung ist eine mögliche Pilotierung im Betrieb vorgesehen. Die Leitstelle befindet sich in der Phase der Prototypentwicklung.
Was Unternehmen mitnehmen können
Der Unterschied zwischen einer Idee, die im Sand verläuft, und einem Anwendungsfall, der tatsächlich Wirkung entfaltet, liegt also selten in der Technologie. Er liegt in der Bereitschaft, Probleme genau zu analysieren, klein und überprüfbar zu starten und die eigenen Möglichkeiten realistisch einzuschätzen. Genau das stärkt die Handlungsfähigkeit im Unternehmen und ist die Grundlage dafür, dass KI nicht bei Einzelprojekten bleibt, sondern in der Fläche ankommt.
Weiterlesen im Content Hub des KI-Innovation Lab:
- KI im Mittelstand einführen: Wie Sie die richtigen Anwendungsfälle auswählen und starten
- KI-Schulung im Unternehmen: Wie Sie Ihre Mitarbeitenden strukturiert auf KI vorbereiten
- Startup Kooperationen im Mittelstand: Warum KI der ideale Einstieg für Unternehmen ist
- Startup-Kooperationen in der Energiewirtschaft: Wie Stadtwerke Karlsruhe Venture Clienting nutzen
- Case Study BLANC & FISCHER: KI-gestützte Personaleinsatzplanung
- Case Study Karlsruher Verkehrsverbund (KVV): Wie eine Leitstelle Betriebsabläufe effizienter steuert