KI im Mittelstand: Vom Pilotprojekt in den Regelbetrieb

Viele mittelständische Unternehmen haben Künstliche Intelligenz inzwischen ausprobiert. Einzelne Teams automatisieren Berichte, der Vertrieb nutzt neue Werkzeuge, im Kundenservice werden Anfragen vorsortiert. Was zunächst nach Fortschritt aussieht, führt aber nicht automatisch zu besseren Abläufen. Zwischen einem überzeugenden Test und einem verlässlichen Prozess im Tagesgeschäft liegt häufig ein beträchtlicher organisatorischer Aufwand. 

Wie groß die Bewegung ist, zeigt eine Bitkom-Befragung vom September 2026: 57 Prozent der befragten Unternehmen ab 20 Beschäftigten setzen bereits KI ein. Gleichzeitig schätzt die große Mehrheit der Anwender, dass sie das Potenzial bisher kaum ausschöpft. Das spricht weniger gegen die Technologie als für die Schwierigkeit, sie sinnvoll im Unternehmen zu verankern. 

Warum schaffen es viele KI-Pilotprojekte nicht in den Regelbetrieb?  

Ein KI-Projekt lässt sich technisch oft schnell demonstrieren. Anspruchsvoller wird es, wenn mehrere Abteilungen beteiligt sind und echte Geschäftsdaten verarbeitet werden. Wer ist für die Qualität der Ergebnisse verantwortlich? Wie werden Ausnahmen behandelt? Welche Daten dürfen in welches System gelangen? Und wer entscheidet, ob ein bisheriger Arbeitsschritt künftig entfällt? 

Nehmen wir die Bearbeitung von Kundenanfragen: Eine Anwendung kann E-Mails klassifizieren und Antwortvorschläge erstellen. Der wirtschaftliche Nutzen entsteht jedoch erst, wenn Zuständigkeiten eindeutig sind, das CRM zuverlässig angebunden ist, Mitarbeitende Sonderfälle erkennen und sich Bearbeitungszeiten tatsächlich verkürzen. Ohne solche Anpassungen arbeitet zur alten Organisation lediglich ein zusätzliches Werkzeug. 

Wie sollten mittelständische Unternehmen geeignete KI-Anwendungsfälle auswählen? 

Gerade unter begrenzten Budgets empfiehlt es sich, nicht möglichst viele Anwendungsfälle gleichzeitig zu starten. Sinnvoller ist eine Auswahl nach klaren Kriterien: hohes Bearbeitungsvolumen, messbare Qualitätsprobleme, ausreichende Datenbasis und ein verantwortlicher Fachbereich. Ein solches Vorgehen macht auch sichtbar, wann KI nicht die passende Lösung ist – etwa weil der zugrunde liegende Prozess zunächst vereinfacht werden muss. 

Welche KPIs zeigen, ob die Einführung von KI erfolgreich ist? 

Für die Umsetzung braucht es gemeinsame Entscheidungen zwischen IT, Fachbereichen, Datenschutz und Geschäftsführung. Neben Zeitersparnis gehören Fehlerquoten, Nachbearbeitungsaufwand, Akzeptanz im Team und laufende Betriebskosten auf die Liste der Messgrößen. Erst wenn diese Faktoren stimmen, ist eine Ausweitung sinnvoll. 

Wie kann ein Interim Manager KI-Projekte erfolgreich in den Regelbetrieb überführen? 

In dieser Phase kann eine erfahrene Interim-Führungskraft helfen, die Lücke zwischen Strategie und Umsetzung zu schließen. Ein Interim CIO, Head of Digital Transformation oder Programmleiter kann Prioritäten setzen, Verantwortlichkeiten festlegen, externe Anbieter steuern und die Umsetzung im Unternehmen koordinieren. Entscheidend ist, dass das Mandat mit einem konkreten Ergebnis verbunden ist – beispielsweise der produktive Betrieb von zwei priorisierten Prozessen samt interner Übergabe. 

Dabei ersetzt externe Führung weder die Entscheidung der Geschäftsleitung noch das Wissen der Beschäftigten. Gerade deshalb ist die Zusammenarbeit mit den Teams so wichtig. Wer Abläufe verändert, muss nachvollziehbar erklären, welche Arbeit erleichtert wird, welche Kontrollen bleiben und welche Aufgaben sich verschieben. 

Was sollte nach Abschluss des Interim-Mandats im Unternehmen verankert bleiben? 

Für den Mittelstand liegt der Nutzen von Interim Management hier nicht im nächsten KI-Konzept. Er liegt darin, aus einer technischen Möglichkeit einen belastbaren Betriebsprozess zu machen, der auch nach dem Ende des Mandats funktioniert.