KI ist nicht nur für Google: Wie Sie als traditionelles Unternehmen künstliche Intelligenz gewinnbringend einsetzen

Künstliche Intelligenz. Das Wort allein klingt für viele Inhaber und Manager etablierter Unternehmen nach Silicon Valley, nach Milliarden-Investitionen und selbstfahrenden Autos von Google oder Tesla. Es scheint eine Welt zu sein, die Lichtjahre vom Alltag eines Handwerksbetriebs, eines produzierenden Mittelständlers oder eines lokalen Händlers in Deutschland entfernt ist. Die vorherrschende Meinung ist oft: „Das ist ein Hype-Thema für die Großen, für uns ist das nicht relevant.“ Diese Wahrnehmung wird durch die ständigen Berichte über komplexe Algorithmen und den Bedarf an „Big Data“ nur noch verstärkt.

Doch was wäre, wenn dieser Gedanke ein grundlegendes Missverständnis ist? Was, wenn die wahre Revolution der KI nicht in futuristischen Visionen, sondern in den Daten liegt, die Sie bereits heute besitzen – verborgen in Ihren Rechnungen, Kunden-E-Mails und Produktionsprotokollen? Der größte Fehler traditioneller Unternehmen ist die Annahme, dass KI mit der Technologie beginnt. Sie beginnt mit einem Problem. Einem ganz alltäglichen, nervigen, kostenintensiven Problem, das Sie schon immer lösen wollten.

Dieser Artikel bricht mit dem Mythos, dass KI nur etwas für Tech-Konzerne ist. Wir verfolgen einen radikal anderen Ansatz: den „Problem-zuerst-Ansatz“. Statt über abstrakte Technologien zu sprechen, zeigen wir Ihnen, wie Sie mit einfachen, zugänglichen KI-Werkzeugen konkrete betriebliche Herausforderungen meistern. Es geht nicht um „Big Data“, sondern um „Smart Data“ – die intelligente Nutzung Ihrer vorhandenen, oft kleinen Datenmengen. Sie werden entdecken, dass der Einstieg in die Welt der KI weniger eine Frage des Budgets als vielmehr eine Frage der Perspektive ist.

In den folgenden Abschnitten führen wir Sie Schritt für Schritt durch diesen Prozess. Wir erklären, was KI wirklich ist, stellen sofort einsetzbare Werkzeuge vor, entlarven die „Daten-Lüge“ und geben Ihnen einen konkreten Fahrplan für Ihr erstes, erfolgreiches KI-Projekt an die Hand. Sie werden sehen: KI ist kein fernes Ziel, sondern ein praktischer Werkzeugkasten, der darauf wartet, von Ihnen geöffnet zu werden.

Was ist KI wirklich? Eine einfache Erklärung für Nicht-Techniker anhand von drei Beispielen

Vergessen Sie komplexe Definitionen über neuronale Netze und maschinelles Lernen. Im Kern ist Künstliche Intelligenz (KI) nichts anderes als die Fähigkeit einer Maschine, Muster in Daten zu erkennen und auf dieser Basis Aufgaben zu erledigen oder Vorhersagen zu treffen, die normalerweise menschliches Denken erfordern. Es geht nicht um ein Bewusstsein, sondern um spezialisierte Werkzeuge für spezifische Probleme. Gerade im deutschen Mittelstand zeigt sich eine deutliche Lücke: Während laut aktuellen Daten des Statistischen Bundesamtes bereits 48% der Großunternehmen KI nutzen, sind es bei kleinen Unternehmen nur 17%. Diese Lücke entsteht oft durch ein falsches Verständnis davon, was KI im betrieblichen Alltag leisten kann.

Um das greifbar zu machen, schauen wir uns drei reale Beispiele aus dem deutschen Mittelstand an, wie sie von der Plattform Lernende Systeme vorgestellt werden:

• Der Bäcker mit der intelligenten Backstube: Ein Bäckereibetrieb nutzt KI-basierte Verkaufsprognosen. Das System analysiert historische Verkaufsdaten, das Wetter und anstehende Feiertage, um vorherzusagen, wie viele Brote und Brötchen am nächsten Tag benötigt werden. Das Ergebnis: Weniger Lebensmittelverschwendung und optimierte Ressourceneinsätze. Hier ist die KI kein Roboter, sondern ein extrem guter Rechner, der komplexe Zusammenhänge erkennt.
• Der Handwerker mit dem virtuellen Auge: Ein Handwerksbetrieb, der sich auf Holzzerspanung spezialisiert hat, setzt einen selbstlernenden Algorithmus zur Prozessüberwachung ein. Sensoren an der Maschine erfassen Daten wie Vibrationen und Temperatur. Die KI lernt, wie sich „normale“ Werte anfühlen, und schlägt Alarm, bevor ein Werkzeug bricht oder die Qualität nachlässt. Das ist vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance) in Reinform.
• Der Kundenservice, der schon die Antwort weiß: Ein Online-Händler analysiert mit KI eingehende Kunden-E-Mails. Das System erkennt automatisch das Thema (z.B. „Frage zur Rechnung“, „Retourenwunsch“) und leitet die E-Mail an den richtigen Ansprechpartner weiter oder schlägt sogar eine passende Antwortvorlage vor. Das spart enorm viel Zeit in der Verwaltung.

Diese Beispiele zeigen: KI ist kein abstraktes Konzept, sondern ein praktischer Problemlöser. Sie ersetzt nicht den Bäcker oder den Handwerker, sondern gibt ihnen ein neues, leistungsfähiges Werkzeug an die Hand, um ihre Arbeit besser, effizienter und vorausschauender zu gestalten.

Drei KI-Tools, die Sie morgen in Ihrem Unternehmen einsetzen können

Der Einstieg in die KI muss nicht mit einem großen, komplexen Projekt beginnen. Es gibt eine ganze Reihe von Werkzeugen, die sich wie Apps auf einem Smartphone für spezifische Aufgaben einsetzen lassen. Diese „Low-hanging Fruits“ können sofortigen Mehrwert schaffen und Ihr Team an die neue Technologie heranführen. Laut dem Digitalverband Bitkom setzen bereits viele Unternehmen auf solche pragmatischen Lösungen. Hier sind drei Kategorien von KI-Tools, die Sie praktisch über Nacht implementieren können.



Wie das Bild einer modernen, aufgeräumten Benutzeroberfläche andeutet, ist die Anwendung von KI-Software heute oft intuitiv und erfordert keine Programmierkenntnisse. Es geht darum, das richtige Werkzeug für die richtige Aufgabe auszuwählen.

• 1. KI für Spracherkennung und -verarbeitung: Denken Sie an die Diktierfunktion auf Ihrem Smartphone, nur leistungsfähiger. Bereits 43% der Unternehmen nutzen Spracherkennungs-KI. Ein Handwerker kann damit seine Berichte direkt auf der Baustelle per Spracheingabe erstellen, anstatt abends im Büro alles abzutippen. Ein Berater kann Interviews automatisch transkribieren lassen. Tools wie Microsoft 365 Copilot oder spezialisierte Anbieter integrieren diese Funktionen nahtlos in Ihre gewohnte Arbeitsumgebung.
• 2. Automatisierung von wiederkehrenden Arbeitsabläufen: Viele Büroaufgaben sind repetitiv: Daten von einer E-Mail in eine Excel-Tabelle kopieren, Rechnungen prüfen und ablegen. 32% der Firmen setzen KI zur Prozessautomatisierung ein. Plattformen wie Zapier oder Make.com ermöglichen es, mithilfe einer visuellen Oberfläche Arbeitsabläufe zwischen verschiedenen Programmen (z. B. E-Mail, Buchhaltungssoftware, CRM) zu automatisieren. Die KI kann dabei helfen, unstrukturierte Informationen (wie den Inhalt einer E-Mail) zu verstehen und die richtigen Aktionen auszulösen.
• 3. Textanalyse zur Informationsgewinnung (Text Mining): Ihr Unternehmen sitzt auf einer Goldgrube an Textdaten: Kundenfeedback, E-Mail-Verkehr, Verträge. Rund 30% der Unternehmen nutzen KI, um diese Dokumente zu analysieren. Ein einfaches KI-Tool kann Tausende von Kundenrezensionen durchforsten und die häufigsten Kritikpunkte oder Lobeshymnen zusammenfassen. Das gibt Ihnen wertvolle Einblicke, ohne dass ein Mitarbeiter tagelang lesen muss.

Der gemeinsame Nenner dieser Tools ist, dass sie keine riesigen Datensätze oder monatelange Entwicklungszeit benötigen. Sie lösen ein klares, definiertes Problem und liefern schnell messbare Ergebnisse in Form von Zeitersparnis oder besseren Entscheidungsgrundlagen.

Die Daten-Lüge: Warum Sie für den Start mit KI oft weniger Daten brauchen, als Sie denken

Eine der hartnäckigsten Mythen, die traditionelle Unternehmen vom KI-Einsatz abhalten, ist die sogenannte „Daten-Lüge“. Sie besagt, man bräuchte riesige, perfekt aufbereitete Datensätze – „Big Data“ –, um überhaupt anfangen zu können. Die Realität sieht anders aus. Für viele der wirkungsvollsten KI-Anwendungen im Mittelstand genügen die Daten, die Sie bereits haben: Ihre Verkaufszahlen der letzten zwei Jahre in einer Excel-Tabelle, Ihre Kundenliste im CRM-System oder sogar Ihre digitalisierten Rechnungen der letzten zwölf Monate.

Eine aktuelle Erhebung des Statistischen Bundesamtes bestätigt dies indirekt: 71% der Unternehmen nennen fehlendes Wissen als Haupthindernis für den KI-Einsatz, während nur 45% die Datenqualität als Problem ansehen. Das eigentliche Hindernis ist also nicht der Mangel an Daten, sondern die Unsicherheit, wie man sie nutzt. Der Fokus sollte daher nicht auf der Menge („Big Data“), sondern auf der intelligenten Nutzung vorhandener Informationen („Smart Data“) liegen. Oft ist die größte Hürde mentaler Natur, wie Achim Berg, Präsident des Digitalverbands Bitkom, treffend zusammenfasst:

Viele Unternehmen sind gezwungen, in einen Krisenmodus zu schalten. Da bleibt wenig Raum, an neue Technologien und Geschäftsmodelle für die Zukunft zu denken.

– Achim Berg, Bitkom-Präsident

Genau hier liegt die Chance des „Problem-zuerst-Ansatzes“. Anstatt sich zu fragen: „Welche Daten haben wir?“, fragen Sie sich: „Welches Problem wollen wir lösen?“. Wollen Sie vorhersagen, welche Maschine als Nächstes ausfällt? Dann sind die Wartungsprotokolle und Sensordaten der letzten Monate Ihr Goldschatz. Wollen Sie wissen, welche Kunden am ehesten kündigen? Dann sind die Kaufhistorie und die Kontakthäufigkeit entscheidend. Selbst mit scheinbar „wenigen“ Daten kann eine KI erstaunlich genaue Muster erkennen. Moderne KI-Modelle, insbesondere vortrainierte, benötigen oft nur eine geringe Menge spezifischer Daten, um für eine neue Aufgabe feinjustiert zu werden. Der Mythos der „Big Data“-Notwendigkeit ist oft eine Ausrede, die den wahren Engpass verdeckt: den Mut, einfach anzufangen.

Ihr erstes KI-Projekt: In fünf Schritten zum erfolgreichen Prototypen

Die Theorie ist das eine, die Praxis das andere. Wie starten Sie nun konkret Ihr erstes KI-Projekt, ohne sich in Komplexität zu verlieren? Der Schlüssel liegt im Prototypen-Denken. Anstatt eine große, perfekte Lösung anzustreben, konzentrieren Sie sich auf ein kleines, überschaubares Pilotprojekt. Ziel ist es, schnell zu lernen, erste Erfolge zu erzielen und das Team für das Thema zu begeistern. Unterstützung dafür gibt es oft kostenlos, zum Beispiel durch die 100 KI-Trainer des bundesweiten Netzwerks der Mittelstand-Digital Zentren, die speziell KMU bei der Umsetzung helfen.

Ein solches Pilotprojekt lässt sich in fünf pragmatische Schritte unterteilen, die auf Empfehlungen von Experten wie acatech und den Mittelstand-Digital Zentren basieren. Dieser Fahrplan hilft Ihnen, strukturiert vorzugehen und typische Anfängerfehler zu vermeiden.

Ihr Aktionsplan: Das erste KI-Projekt starten

1. Problem identifizieren & Fördermöglichkeiten prüfen: Welcher wiederkehrende Prozess kostet am meisten Zeit oder Geld? (z.B. Sortieren von Eingangsrechnungen, Planung von Service-Routen). Prüfen Sie parallel staatliche Förderprogramme wie „Digital Jetzt“ vom BMWK.
2. Datenbestand sichten & verstehen: Welche Daten fallen bei diesem Prozess an und wo sind sie gespeichert? (z.B. PDFs der Rechnungen auf einem Server, GPS-Daten der Fahrzeuge in einer Software). Es geht um eine Bestandsaufnahme, nicht um Perfektion.
3. Pilotbereich klar abgrenzen: Starten Sie klein. Analysieren Sie nicht alle Rechnungen, sondern nur die eines bestimmten Lieferanten. Optimieren Sie nicht alle Service-Routen, sondern nur die für eine Postleitzahlenregion. Ein kleiner, kontrollierter Bereich ist der beste Nährboden für schnelle Lernerfolge.
4. Partner suchen & externes Wissen nutzen: Sie müssen das Rad nicht neu erfinden. Kooperieren Sie mit lokalen Hochschulen, sprechen Sie die KI-Trainer der Mittelstand-Digital Zentren an oder holen Sie sich einen externen Dienstleister für das Pilotprojekt. Der Fokus liegt darauf, schnell ins Handeln zu kommen.
5. Transparenz schaffen & Team einbinden: Informieren Sie Ihren Betriebsrat und die beteiligten Mitarbeiter frühzeitig. Erklären Sie, dass das Ziel nicht der Ersatz von Arbeitsplätzen, sondern die Unterstützung bei monotonen Aufgaben ist. Akzeptanz ist der Schlüssel zum Erfolg.

Ein erfolgreicher Prototyp muss nicht perfekt sein. Er muss nur beweisen, dass die grundlegende Idee funktioniert und einen messbaren Nutzen bringt – sei es eine Zeitersparnis von 10% oder eine Reduzierung der Fehlerquote um 5%. Dieser Erfolg ist die beste Argumentationsgrundlage, um das Thema KI im Unternehmen weiter voranzutreiben.

Die dunkle Seite der KI: Ethische und rechtliche Fallen, die Sie kennen müssen, bevor Sie starten

Bei aller Euphorie für die Potenziale von KI wäre es naiv, die Risiken zu ignorieren. Gerade für deutsche Unternehmen, die traditionell hohen Wert auf Qualität, Zuverlässigkeit und Datenschutz legen, ist ein bewusster Umgang mit den ethischen und rechtlichen Aspekten entscheidend. Die Bedenken sind real: Laut dem Statistischen Bundesamt sehen 58% der Unternehmen Unklarheit über die rechtlichen Folgen als ein wesentliches Hindernis für die KI-Implementierung. Zwei zentrale Themen ragen dabei heraus: der Datenschutz (DSGVO) und die neuen Anforderungen durch den EU AI Act.

Die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) ist bereits seit Jahren gelebte Praxis und greift immer dann, wenn personenbezogene Daten verarbeitet werden – was bei vielen KI-Anwendungen, wie der Kundenanalyse, der Fall ist. Der kommende EU AI Act geht einen Schritt weiter und reguliert nicht die Daten, sondern das KI-System selbst, je nach seinem Risikopotenzial. Für Sie als Unternehmer ist es wichtig, die grundlegenden Unterschiede zu kennen, wie eine vergleichende Analyse des Bitkom nahelegt.

DSGVO vs. EU AI Act – Anforderungen für Unternehmen

Aspekt	DSGVO	EU AI Act
Fokus	Personenbezogene Daten	KI-Systeme nach Risikostufen
Dokumentation	Verarbeitungsverzeichnis	Technische Dokumentation
Transparenz	Informationspflichten	Erklärbarkeit bei Hochrisiko-KI
Strafen	Bis 4% des Jahresumsatzes	Bis 6% des Jahresumsatzes

Neben der reinen Rechtslage gibt es ethische Fallen. Eine KI ist nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert wird. Wenn Ihre historischen Daten unbewusste Vorurteile (Bias) enthalten, wird die KI diese lernen und sogar verstärken. Ein klassisches Beispiel ist ein KI-System zur Bewerbervorauswahl, das aufgrund alter Daten unbewusst männliche Bewerber bevorzugt. Daher ist es entscheidend, die Ergebnisse der KI immer kritisch zu hinterfragen und als Entscheidungshilfe, nicht als unfehlbares Orakel zu betrachten. Beginnen Sie mit KI-Anwendungen in unkritischen Bereichen (z.B. Prozessoptimierung in der Produktion) statt in sensiblen HR- oder Kundenbewertungsprozessen. So sammeln Sie Erfahrungen, ohne hohe rechtliche oder ethische Risiken einzugehen.

Zertifikat oder Zukunftskompetenz? Was in Ihrem Lebenslauf 2030 den Unterschied macht

Die Einführung von KI ist kein reines IT-Projekt, sondern ein Wandel, der das gesamte Unternehmen betrifft – allen voran die Mitarbeiter. Die Angst vor Arbeitsplatzverlust ist oft die größte Bremse. Doch die Realität sieht anders aus: Es geht weniger um den Ersatz von Menschen als vielmehr um die Anreicherung von Arbeitsplätzen mit neuen Kompetenzen. Ein Controller, der lernt, KI-gestützte Prognosetools zu nutzen, wird wertvoller, nicht überflüssig. Die Nachfrage nach diesen Fähigkeiten explodiert förmlich: 74% der deutschen Unternehmen planen, in den kommenden Jahren in KI zu investieren, was den Bedarf an Mitarbeitern, die mit dieser Technologie umgehen können, massiv steigern wird.

Für Sie als Unternehmer bedeutet das: Investieren Sie nicht nur in Technologie, sondern vor allem in die Köpfe Ihrer Mitarbeiter. Ein formales KI-Zertifikat ist dabei weniger entscheidend als die praktische Fähigkeit, KI-Werkzeuge im eigenen Fachbereich sinnvoll anzuwenden. Es geht um Zukunftskompetenz statt reiner Qualifikation. Hier sind konkrete, praxiserprobte Ansätze, wie Sie diese Kompetenzen im Team aufbauen können:

• Einen „KI-Führerschein“ einführen: Bieten Sie grundlegende Schulungen für alle Mitarbeiter an. Ziel ist es, die Technologie zu entmystifizieren, Ängste abzubauen und ein gemeinsames Verständnis dafür zu schaffen, was KI kann und was nicht.
• Hybrid-Rollen schaffen: Identifizieren Sie Schlüsselpersonen in verschiedenen Abteilungen (z.B. im Vertrieb, in der Produktion) und erweitern Sie gezielt deren Aufgabenprofil um KI-Kompetenzen. Machen Sie Ihren besten Verkäufer zum Experten für KI-gestützte Kundenanalyse.
• Werkstudenten-Modelle nutzen: Kooperieren Sie mit lokalen Hochschulen und binden Sie Studierende in Ihre KI-Pilotprojekte ein. Dies bringt frisches Wissen ins Unternehmen und ermöglicht Ihnen, frühzeitig Talente zu identifizieren.
• Weiterbildung fördern lassen: Nutzen Sie bestehende Angebote, wie z.B. die Förderung von Weiterbildungsmaßnahmen durch die Bundesagentur für Arbeit. So reduzieren Sie die Investitionskosten für die Qualifizierung Ihres Teams.

Die wichtigste Botschaft an Ihr Team lautet: Wir lernen das gemeinsam. Indem Sie eine Kultur des Experimentierens und des lebenslangen Lernens etablieren, wandeln Sie die Angst vor dem Wandel in Neugier und Engagement um. Mitarbeiter, die verstehen, wie KI ihre tägliche Arbeit erleichtern kann, werden von Bremsklötzen zu den größten Befürwortern der Transformation.

Welche Kunden kündigen als nächstes? Drei einfache KI-Analysen mit sofortigem Mehrwert

Eine der wertvollsten Anwendungen von KI für jedes Unternehmen ist die Fähigkeit, aus Kundendaten zu lernen, um die Kundenbindung zu erhöhen. Die Frage „Welcher Kunde ist unzufrieden und könnte bald kündigen?“ (Churn Prediction) ist keine Hexerei, sondern das Ergebnis einfacher Datenanalyse. Statistiken zeigen, dass bereits 25% der KI-nutzenden Unternehmen diese Technologien im Controlling und in der Finanzverwaltung einsetzen, um bessere Entscheidungen zu treffen. Hier sind drei einfache Analysen, die Sie mit Ihren bestehenden Kundendaten durchführen können, um Abwanderungen proaktiv zu verhindern.

Der finanzielle Hebel solcher Analysen ist enorm, wie eine exemplarische ROI-Berechnung basierend auf Daten von Statista verdeutlicht. Selbst kleine Verbesserungen bei der Kündigungsrate führen zu signifikanten Einsparungen.

ROI-Berechnung für KI-basierte Kundenanalyse

Parameter	Ohne KI	Mit KI-Analyse	Verbesserung
Kündigungsrate	15%	10%	-33%
Reaktionszeit	30 Tage	5 Tage	-83%
Kundenwert (Ø)	5.000€/Jahr	5.000€/Jahr	Gleich
Ersparnis bei 1.000 Kunden	–	250.000€	+250.000€

Hier sind die drei Analysen im Detail:

1. Analyse des Kaufverhaltens: Die einfachste Analyse. Eine KI kann Muster in der Kaufhistorie erkennen. Kauft ein Kunde, der normalerweise monatlich bestellt, plötzlich zwei Monate lang nichts mehr? Sinkt der durchschnittliche Warenkorbwert? Dies sind starke Indikatoren für eine drohende Abwanderung. Ein KI-System kann diese Kunden automatisch identifizieren und dem Vertrieb für einen proaktiven Anruf melden.
2. Analyse der Interaktionshäufigkeit: Wie oft hat der Kunde Kontakt mit Ihnen? Öffnet er Ihre Newsletter? Hat er sich kürzlich beim Support gemeldet? Eine abnehmende Interaktion ist oft ein stiller Vorbote einer Kündigung. Eine KI kann diese „digitalen Signale“ über verschiedene Kanäle hinweg bündeln und einen „Gesundheits-Score“ für jeden Kunden berechnen.
3. Sentiment-Analyse von Feedback: Was schreibt der Kunde in E-Mails oder Rezensionen? Eine KI zur Textanalyse (Sentiment Analysis) kann automatisch die Tonalität bewerten. Erkennt das System wiederholt negative Formulierungen wie „enttäuscht“, „funktioniert nicht“ oder „lange Wartezeit“, kann es automatisch einen Alarm auslösen – lange bevor der Kunde formell kündigt.

Der Clou dabei ist die Proaktivität. Statt auf die Kündigung zu reagieren, agieren Sie im Vorfeld. Ein rechtzeitiger Anruf, ein passendes Angebot oder eine einfache Entschuldigung können einen unzufriedenen Kunden oft halten und die Kundenbeziehung sogar stärken.

Goldgrube Daten: Wie Sie mit einfacher KI die verborgenen Schätze in Ihren Unternehmensdaten heben

Wir haben gesehen, dass Künstliche Intelligenz kein abstraktes Schreckgespenst ist, sondern ein konkreter Werkzeugkasten für den unternehmerischen Alltag. Der rote Faden, der sich durch alle erfolgreichen KI-Projekte im Mittelstand zieht, ist die Erkenntnis, dass der größte Wert nicht in der Anschaffung teurer Software liegt, sondern in der intelligenten Nutzung der bereits vorhandenen Daten. Jede Rechnung, jede Kunden-E-Mail und jedes Maschinenprotokoll ist ein potenzieller Datenschatz. Die zunehmende KI-Adoption in Deutschland, wo laut Bitkom bereits 20% der Unternehmen KI nutzen und weitere 37% den Einsatz planen, zeigt, dass dieser Trend unaufhaltsam ist.

Der Wandel beginnt mit einem Perspektivwechsel: Sehen Sie Ihre Daten nicht als passives Archiv, sondern als aktives Kapital. Der „Problem-zuerst-Ansatz“ ist dabei Ihr Kompass. Er schützt Sie davor, sich in technologischen Spielereien zu verlieren, und stellt sicher, dass jede KI-Initiative auf ein reales Geschäftsziel einzahlt: Kosten senken, Umsatz steigern oder die Kundenzufriedenheit erhöhen. Die vorgestellten Pilotprojekte und einfach zu implementierenden Tools sind Ihr Einstiegsticket in diese Welt.

Die Transformation hin zu einem datengetriebenen Unternehmen ist eine Reise, kein Sprint. Sie erfordert Mut zum Experimentieren, die Bereitschaft, in die Kompetenzen der Mitarbeiter zu investieren, und ein kritisches Bewusstsein für die ethischen und rechtlichen Leitplanken. Doch die Belohnung ist ein entscheidender Wettbewerbsvorteil. Wie Dr. Franziska Brantner, Parlamentarische Staatssekretärin im Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz, betont, geht es um nicht weniger als die Zukunftsfähigkeit des Standorts Deutschland.

Künstliche Intelligenz ist Schlüssel- und Zukunftstechnologie. Sie wird für unseren Wohlstand entscheidend sein.

– Dr. Franziska Brantner, Parlamentarische Staatssekretärin im BMWK

Der erste Schritt ist oft der einfachste: Identifizieren Sie einen einzigen, wiederkehrenden Prozess in Ihrem Betrieb, der Zeit, Geld oder Nerven kostet. Das ist der Ausgangspunkt Ihrer KI-Reise. Fangen Sie noch heute damit an, Ihre eigene Daten-Goldgrube zu erkunden.