KI im Mittelstand: 5 Projekte, die in 4 Wochen funktionieren

Die meisten Mittelständler denken bei KI an Google, OpenAI, Microsoft. An Milliarden-Budgets und Forschungslabore. Viel zu komplex für uns, sagen sie. Die Wahrheit ist eine andere: Die besten KI-Projekte sind nicht die größten. Sie sind die fokussierten. Die, die ein konkretes Problem lösen. Und solche Probleme gibt es in jedem Unternehmen - egal ob 50 oder 5.000 Mitarbeiter. Was wir im Mittelstand sehen: - Viel manueller Aufwand für wiederkehrende Aufgaben - Wissen das in Köpfen steckt statt in Systemen - Daten die gesammelt aber nicht genutzt werden - Prozesse die "schon immer so waren" Jeder dieser Punkte ist ein potentieller KI-Use-Case. Nicht alle auf einmal - aber einer nach dem anderen. Der Vorteil des Mittelstands: - Kurze Entscheidungswege - Pragmatismus vor Perfektion - Echtes Domain-Wissen - Weniger Legacy-Politik

Hier sind konkrete Projekte, die wir regelmäßig im Mittelstand umsetzen: 1. Intelligente Dokumentenverarbeitung Problem: Eingangsrechnungen, Verträge, Formulare werden manuell erfasst. Lösung: KI liest Dokumente, extrahiert relevante Daten, überträgt in Systeme. Timeline: 4-6 Wochen ROI: 80-90% Zeitersparnis bei Dokumentenerfassung 2. Interner KI-Assistent Problem: Mitarbeiter suchen ewig nach Informationen in Wikis, Dokumenten, Mails. Lösung: Chatbot der auf euren Daten trainiert ist und Fragen beantwortet. Timeline: 4 Wochen ROI: 30-60 Minuten pro Mitarbeiter pro Tag 3. Automatisierte E-Mail-Kategorisierung Problem: Support-Team sortiert hunderte Mails pro Tag manuell. Lösung: KI kategorisiert, priorisiert und routet automatisch. Timeline: 3-4 Wochen ROI: 70% weniger manuelle Sortierung 4. Angebots-Generator Problem: Individuelle Angebote brauchen Stunden zum Erstellen. Lösung: KI erstellt Angebote basierend auf Produktkatalog und Kundenanfrage. Timeline: 5-6 Wochen ROI: 80% schnellere Angebotserstellung 5. Predictive Maintenance Problem: Maschinen fallen unerwartet aus. Lösung: ML-Modell erkennt Anomalien bevor es zum Ausfall kommt. Timeline: 8-12 Wochen ROI: 40-60% weniger ungeplante Stillstände

Wie sieht ein KI-Projekt im Mittelstand konkret aus? Woche 0: Erstgespräch (kostenlos) - Wir verstehen euer Business - Ihr erklärt die Schmerzpunkte - Gemeinsam identifizieren wir den besten ersten Use Case Woche 1-2: Discovery & Design - Tiefere Analyse des Prozesses - Datenquellen identifizieren - Technische Machbarkeit prüfen - MVP-Scope definieren Woche 3-6: Entwicklung - Iterative Entwicklung - Regelmäßige Demos - Frühes Feedback integrieren - Testing mit echten Daten Woche 7-8: Rollout - Schulung der Mitarbeiter - Integration in bestehende Workflows - Monitoring aufsetzen - Dokumentation Danach: Optimierung - Basierend auf echten Nutzungsdaten - Continuous Improvement - Skalierung auf weitere Use Cases Was ihr braucht: - Einen internen Champion der das Projekt vorantreibt - Zugang zu den relevanten Daten - 2-3 Stunden pro Woche für Feedback - Offenheit für neue Arbeitsweisen

"Wir haben keine Daten" Das höre ich oft. Stimmt fast nie. Ihr habt: - E-Mails (tausende) - Dokumente (in Ordnern, SharePoint, irgendwo) - Excel-Listen (oh ja, die habt ihr) - Ein ERP/CRM mit Jahren an History Die Daten sind da. Sie sind nur nicht erschlossen. "Datenschutz geht nicht" DSGVO-konforme KI ist absolut machbar. Optionen: - On-Premise Deployment - EU-basierte Cloud-Anbieter - Anonymisierung/Pseudonymisierung - Private LLM-Instanzen Wir haben schon in regulierten Branchen (Gesundheit, Finanzen) implementiert. "Unsere Prozesse sind zu speziell" Das sagt fast jeder. Und fast jeder liegt falsch. Eure Prozesse sind vermutlich 80% Standard und 20% individuell. Die 80% können wir mit bestehenden Lösungen abdecken, für die 20% bauen wir custom. "Das IT-Team hat keine Kapazität" Genau deswegen wir. Wir übernehmen die Arbeit. Euer IT-Team muss nur Zugang gewähren und bei Fragen helfen. "Unsere Mitarbeiter machen nicht mit" Change Management ist Teil jedes Projekts. Wir: - Involvieren Mitarbeiter früh - Zeigen konkrete Benefits - Schulen ausführlich - Machen niemanden arbeitslos (KI übernimmt die nervigen Aufgaben)

Lass uns über Geld reden. Typische Projektkosten: - Kleines Projekt (4 Wochen): 15.000-30.000€ - Mittleres Projekt (8 Wochen): 40.000-70.000€ - Größeres Projekt (12+ Wochen): 80.000-150.000€ Plus laufende Kosten: - Cloud/API: 200-2.000€/Monat je nach Nutzung - Wartung: 10-20% der Entwicklungskosten pro Jahr Wann rechnet sich das? Die Faustregel: Wenn ein Prozess mindestens 1 FTE bindet und repetitiv ist, lohnt sich Automatisierung fast immer innerhalb von 12 Monaten. Beispielrechnung Dokumentenverarbeitung: - 2 Mitarbeiter à 50% für Rechnungserfassung = 60.000€/Jahr - Projekt-Investment: 40.000€ - Laufende Kosten: 6.000€/Jahr - Automatisierungsgrad: 85% - Ersparnis Jahr 1: 60.000€ × 85% - 40.000€ - 6.000€ = 5.000€ - Ersparnis ab Jahr 2: 60.000€ × 85% - 6.000€ = 45.000€/Jahr Was nicht im ROI steht: - Weniger Fehler (keine Zahlendreher mehr) - Schnellere Bearbeitung (Tage statt Wochen) - Mitarbeiterzufriedenheit (weniger Monotonie) - Skalierbarkeit (doppeltes Volumen ohne doppelte Kosten)

Konkrete nächste Schritte: Option 1: Selbst explorieren - ChatGPT/Claude ausprobieren mit echten Aufgaben - Ein kleines Projekt mit Zapier + KI bauen - Tools wie Gamma oder Jasper für Content testen Gut für: Erste Erfahrungen, niedriges Commitment Investition: Zeit, keine externen Kosten Option 2: KI-Readiness Workshop - Wir kommen zu euch (oder remote) - Gemeinsame Analyse eurer Prozesse - Identifikation der besten Use Cases - Priorisierung nach Impact und Machbarkeit - Konkrete Roadmap Gut für: Strukturierte Herangehensweise, Priorisierung Investition: 2.000-5.000€ für 1-2 Tage Option 3: Direkter Projekt-Start - Wir starten mit dem offensichtlichsten Use Case - MVP in 4-8 Wochen - Echte Ergebnisse, schnelles Lernen Gut für: Wenn ihr wisst was ihr wollt Investition: Projekt-abhängig Der erste Schritt: Bucht ein kostenloses Erstgespräch. 30 Minuten, keine Verpflichtung. Wir schauen gemeinsam, ob und wo KI bei euch Sinn macht.