KI-Strategie im Unternehmen entwickeln: Vom Quick Win bis zur Geschäftsführung

Welche Prozesse sich im Unternehmen am besten mit KI automatisieren lassen

Grundsätzlich lässt sich KI heute in so gut wie jedem Unternehmensbereich sinnvoll einsetzen. Von der Qualitätskontrolle über Produktionsoptimierungen bis hin zu kreativen Prozessen und unterstützenden sowie kontrollierenden Maßnahmen gibt es zahlreiche Anwendungsfälle. Welche davon am meisten Sinn ergeben, hängt stark vom jeweiligen Unternehmen und seinen bestehenden Prozessen ab.

Es gibt keine pauschale Antwort, aber es gibt eine klare Faustregel: Prozesse mit wiederkehrenden, gut dokumentierten Abläufen und viel manuellem Aufwand eignen sich meistens als erster Schritt. Sie liefern schnell messbare Ergebnisse und schaffen internen Rückhalt für weitere Schritte.

Warum KI-Automatisierung auch mit älterer Infrastruktur funktioniert

Ein weit verbreitetes Missverständnis ist, dass KI-Automatisierung zwingend teure, neue Infrastruktur voraussetzt. Das stimmt nicht. Zwar liefert ein leistungsstarker Server mit großer GPU spürbar mehr Geschwindigkeit und Performance. Für viele Anwendungsfälle reicht aber auch bestehende, ältere Infrastruktur vollkommen aus, insbesondere wenn eine Antwort nicht zwingend innerhalb von Millisekunden vorliegen muss.

Wer mit einem externen Anbieter arbeitet, ist ohnehin meist unabhängig von der eigenen Serverleistung. Selbst kleine, lokale Instanzen ab wenigen Euro im Monat reichen häufig aus, um mit KI zu starten. Mittlerweile gibt es sogar Modelle, die direkt auf Smartphones laufen und dort Text-, Bild- und Audioverarbeitung übernehmen.

Typische Quick Wins bei der KI-Einführung im Unternehmen

Viele Unternehmen setzen KI bereits automatisch ein, ohne es als strategisches Projekt zu bezeichnen. Wer sich Informationen über ein Sprachmodell holt, statt wochenlang selbst zu recherchieren, hat bereits einen klassischen Quick Win erzielt. Im Unternehmenskontext sieht das ganz ähnlich aus: Statt vierzig Seiten Dokumente manuell zu durchsuchen, liefert ein KI-System die relevanten Antworten in Sekunden.

Darüber hinaus gibt es weiterführende Transformationsprozesse bis hin zur Halbautomatisierung komplexer Vorgänge, etwa bei der Fehlerbehebung oder Klassifizierung von Anfragen. Solche Tätigkeiten müssen nicht zwingend von Menschen übernommen werden und lassen sich oft sinnvoller an anderer Stelle im Unternehmen einsetzen.

Warum sich KI-Implementierung auch für kleine und mittlere Unternehmen lohnt

Gerade für kleine und mittlere Unternehmen bietet KI heute ein enormes Potenzial, weil sie inzwischen leistbar geworden ist. Viele Betriebe kämpfen gleichzeitig mit Fachkräftemangel und hoher internationaler Konkurrenz, während sie als Hochpreis- und Hochsteuerland nicht ohne Weiteres mit günstigeren Standorten mithalten können.

Während sich große Konzerne teure, individuell entwickelte Infrastruktur leisten können, ermöglichen moderne LLM-Lösungen wie ChatGPT und vergleichbare Systeme für vergleichsweise kleines Geld ein smartes, unterstützendes System, das nahezu jedem im Unternehmen zur Seite steht.

Ob sich der KI-Einsatz für die eigene Branche schon jetzt als Wettbewerbsvorteil eignet oder erst in naher Zukunft zur Notwendigkeit wird, hängt stark von der jeweiligen Branche ab. Klar ist aber: Wer heute zögert, riskiert, dass ein Wettbewerber die Effizienzgewinne zuerst für sich nutzt.

Make oder Buy: Wie Unternehmen bei KI-Lösungen richtig entscheiden

Bei der klassischen Softwareentwicklung stellt sich seit jeher die Frage nach Make oder Buy, und bei KI-Lösungen ist das nicht anders. In den meisten Fällen fällt die Entscheidung heute zugunsten von Buy, da Unternehmen auf bestehende, vortrainierte Modelle zurückgreifen. Ein eigenes Modell von Grund auf zu trainieren, ist für die wenigsten Betriebe sinnvoll oder überhaupt notwendig.

Wo KI aber ein enormes Potenzial für die klassische Softwareentwicklung selbst bietet, ist die Prototypen-Entwicklung. Annahmen, die früher aufwendig und teuer getestet werden mussten, lassen sich heute mit einem schnellen, bewusst nicht produktiv einsetzbaren Prototyp intern überprüfen, bevor größere Investitionen freigegeben werden.

Das gilt auch für die klassische Make-or-Buy-Entscheidung bei bestehenden Softwarelösungen: Viele Unternehmen verlassen sich auf große, teure Lizenzlösungen, die deutlich mehr können, als tatsächlich gebraucht wird. Mit KI lässt sich häufig eine passgenaue, kostengünstigere Alternative bauen, die sich nach ein bis drei Jahren amortisiert.

Welche IT-Infrastruktur und Daten eine KI-Implementierung im Unternehmen wirklich braucht

Wie viel Infrastruktur und Daten für eine KI-Transformation notwendig sind, hängt stark davon ab, welche Prozesse konkret umgesetzt werden sollen. Moderne LLM-Lösungen benötigen dabei deutlich weniger, als viele erwarten. Selbst kleine Server reichen oft völlig aus, insbesondere wenn nicht die absolute Höchstgeschwindigkeit gefragt ist.

Wer mit einem externen Anbieter zusammenarbeitet, muss sich um diese Infrastrukturfrage meist ohnehin kaum kümmern. Aber auch mit interner Infrastruktur lässt sich viel erreichen, solange keine Antwort in Sekundenbruchteilen erforderlich ist.

Warum IT-Leitung von Anfang an in KI-Projekte eingebunden werden sollte

Ein häufiges Szenario in Unternehmen: Die Geschäftsführung entscheidet, KI-Projekte extern zu vergeben, ohne die eigene IT-Leitung einzubinden. Wer sich in dieser Position befindet, sollte sich zunächst fragen, ob man selbst aktiv genug auf das Thema zugegangen ist. In vielen Organisationsstrukturen agieren IT-Verantwortliche eher vorsichtig. Die Gefahr dabei: Jemand anderes im Unternehmen prescht vor und setzt die Richtung möglicherweise anders, als es aus IT-Sicht sinnvoll wäre.

Entscheidend ist deshalb, dass alle Beteiligten miteinander sprechen. Von der Geschäftsführung kommen häufig Informationen, die für einen Transformationsprozess entscheidend sind, und dasselbe gilt umgekehrt für die IT. Wer nichts unternimmt, überlässt die Entscheidung anderen, meist ohne die Sorgfalt, die aus IT-Sicht wünschenswert wäre.

Wie IT-Leitung oder Management eine skeptische Geschäftsführung von KI überzeugt

Eine grundsätzlich skeptische Geschäftsführung lässt sich selten allein mit einer PowerPoint-Präsentation überzeugen. Entscheidend ist ein durchdachtes Konzept mit fundierten Analysen, kein hype-basiertes Argument nach dem Motto: alle machen es, also müssen wir auch. Stattdessen braucht es konkrete Fälle mit tatsächlichem, messbarem Mehrwert.

Der größte Stolperstein liegt oft schon davor: Wie kommt man überhaupt zu belastbaren Fällen? Hier hilft der Austausch mit Menschen, die bereits Erfahrung mit ähnlichen Projekten haben. Eine echte Analyse der aktuellen Prozesse, inklusive Optimierungspotenzial, bildet die Grundlage für maßgeschneiderte Lösungen mit realistischen Einschätzungen.

Wer mit konkreten Zahlen und nachvollziehbaren Ergebnissen argumentiert statt mit reiner Euphorie, hat bei einer skeptischen Geschäftsführung deutlich bessere Karten. Auch externe Moderation kann dabei helfen: Intern wird man mit neuen Ideen schnell infrage gestellt, während ein externer Blick häufig mehr Vertrauen schafft.

Wie KI-Implementierung im Familienunternehmen gelingt, ohne Bewährtes zu zerstören

Gerade bei Generationsübernahmen stellt sich häufig die Frage, wie sich KI und Digitalisierung einführen lassen, ohne über Jahrzehnte bewährte Strukturen zu gefährden. Viele dieser Unternehmen wurden einst mit einer innovativen Idee gegründet und haben seither über dreißig oder vierzig Jahre erfolgreich funktioniert, oft mit punktuellen Anpassungen, aber ohne größere strukturelle Erneuerung.

Genau hier bietet KI die Möglichkeit, schnell und gezielt etwas Neues einzubringen. Viele über Jahre gewachsene Prozesse lassen sich hinterfragen, auch wenn sie bislang gut funktioniert haben. Wichtig ist dabei, nicht mit dem Vorschlaghammer vorzugehen und alles auf einmal zu verändern, sondern Prozesse gezielt zu prüfen und Veränderungen dort, wo tatsächlich Potenzial besteht, langsam und getestet einzuführen. So lässt sich das Risiko, etwas Bewährtes zu beschädigen, deutlich reduzieren.

Im KI-Workshop von LEAN-CODERS entwickeln wir gemeinsam eure priorisierten Use Cases und eine realistische Roadmap. Lest auch Teil 1 dieser Serie, um die häufigsten Fehler von Anfang an zu vermeiden.