Vom Hype zur Wirkung: Warum KI einen neuen Ansatz braucht
Software
KI im Mittelstand: viel Hype, wenig Wirkung. Zwei Drittel der Unternehmen erkennen keinen messbaren Nutzen. Was fehlt? Strukturierte Daten, integrierte Prozesse – und praxisnahe Anwendungen, die sofort Ergebnisse liefern.
Ernüchternde Bilanz: Laut PwC-Studie erzielen nur elf Prozent der deutschen Unternehmen messbare Umsatzsteigerungen durch künstliche intelligenz. Bilder: ProAlpha
Eine Studie der Unternehmensberatung PwC unter mehr als 4400 CEO weltweit zeigt ein nüchternes Bild: Die erhofften Geschäftserfolge durch künstliche Intelligenz (KI) bleiben bislang vielfach aus. In Deutschland berichten lediglich elf Prozent der befragten Unternehmen von höheren Umsätzen durch KI, zwei Drittel der CEO erkennen »keinen messbaren Effekt« ihrer Investitionen. KI im Mittelstand benötigt einen neuen Ansatz. ProAlpha, Hersteller von ERP- und Business-Applications-Software, beleuchtet die Voraussetzungen für den erfolgreichen KI-Einsatz.
Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass weniger die Technologie selbst als vielmehr deren Implementierung über den Erfolg entscheidet. Häufig fehlt es an einer belastbaren Datenbasis sowie an skalierbaren Strukturen – zentrale Voraussetzungen, um KI-Anwendungen über Pilotprojekte hinaus wirksam zu machen.
Fehlendes Fundament bremst Wirkung
Die Studie zeigt: Ohne verlässliche Daten und tragfähige IT-Architekturen bleiben KI-Initiativen isoliert. Einzelne Anwendungsfälle erzeugen zwar punktuelle Effekte, entfalten jedoch keine nachhaltige betriebswirtschaftliche Wirkung. Unternehmen laufen Gefahr, bestehende Ineffizienzen zu verstärken, statt sie zu beheben. Die Folge: Unternehmen verharren in einer »Ich-probiers-mal-aus«-Phase, ohne langfristige Vision oder greifbaren Erfolg.
Fehlendes Fundament: Ohne konsistente Datenbasis und skalierbare IT-Strukturen bleiben KI-Initiativen in vielen Unternehmen wirkungslos.
Zudem unterschätzen viele Organisationen den Aufwand für Integration und Anpassung. Standardisierte KI-Lösungen erfordern häufig umfangreiche Modifikationen, um mit unternehmensspezifischen Prozessen zu harmonieren. Hinzu kommen Kosten für Schulung und Change Management, die den wirtschaftlichen Nutzen schmälern. In der Praxis verharren viele Unternehmen daher in einer Erprobungsphase ohne klare Zielsetzung.
Integration in Kernprozesse entscheidend
Die Frage nach dem »Ob« stellt sich in den meisten Unternehmen nicht mehr. Im Fokus steht nun das »Wie«: Erfolgreiche KI-Anwendungen entstehen dort, wo sie in operative Kernprozesse integriert werden. Insbesondere die Fachbereiche spielen eine Schlüsselrolle. Sie verfügen über detailliertes Prozesswissen und können den konkreten Nutzen von KI-Anwendungen am besten bewerten.
Die Verlagerung von KI-Initiativen aus der IT in die Fachabteilungen gilt als wesentlicher Schritt, um aus experimentellen Ansätzen produktive Lösungen zu entwickeln. Erst durch diese Nähe zu den operativen Abläufen lassen sich Effizienzpotenziale systematisch erschließen.
Wozu Daten dienen
Im Mittelstand liegt das entscheidende Potenzial in der strukturierten Nutzung vorhandener Daten. Diese entstehen häufig dezentral in Produktions-, Logistik- und Vertriebsprozessen. Ihr Wert ergibt sich erst durch die gezielte Verknüpfung und Auswertung im Kontext konkreter Anwendungsfälle.
Kostenfalle Integration: Standardlösungen erfordern häufig aufwendige Anpassungen – versteckte Kosten für Integration und Schulung schmälern den ROI.
Typische Einsatzfelder reichen von der Optimierung von Lagerbeständen über die Verkürzung von Durchlaufzeiten bis hin zur Verbesserung der Liefertreue. Voraussetzung ist jedoch ein konsistentes Datenmodell, das die Zusammenhänge zwischen den einzelnen Prozessschritten abbildet.
Fachbereiche im Fokus: Der größte Nutzen entsteht, wenn KI direkt in operative Prozesse integriert und von den Fachabteilungen vorangetrieben wird.
Der Media Insight »Vom Hype zur Wirkung: Warum KI im Mittelstand einen neuen Ansatz braucht« von Proalpha ordnet die Studienergebnisse entsprechend ein und betont die Notwendigkeit branchenspezifischer Ansätze.
Branchenspezifische Lösungen: Vorgefertigte, prozessnahe KI-Anwendungen können schneller messbaren Nutzen liefern als generische Tools.
Michael Wintergerst, Chief AI Officer bei ProAlpha, erklärt: »Der deutsche Mittelstand braucht keine KI-Lösungen von der Stange, die erst mühsam auf die eigenen Prozesse angepasst werden müssen.« Was Fertigungsunternehmen brauchen, ist KI, die ihre spezifischen Anforderungen bereits kennt – mit vorkonfigurierten Datenverknüpfungen, abgestimmt auf die Abläufe in Produktion, Einkauf und Logistik.
»Genau dafür haben wir unsere Ready-to-use AI-Apps entwickelt. Branchenspezifische Anwendungen, die direkt in bestehende Geschäftsprozesse integriert sind und vom ersten Tag an Ergebnisse liefern. Kein monatelanges Anpassen, kein Experimentieren – sondern pragmatische KI, die sofort Nutzen stiftet«, betont Wintergerst.
Warum die Umsetzung entscheidet
Die Ergebnisse unterstreichen: Der wirtschaftliche Erfolg von KI hängt weniger vom technologischen Reifegrad als von der organisatorischen Umsetzung ab. Für den Mittelstand bedeutet das vor allem, Datenstrukturen zu konsolidieren, Prozesse zu integrieren und KI-Anwendungen konsequent an operativen Anforderungen auszurichten. Nur so lässt sich der Schritt vom Hype zur messbaren Wirkung vollziehen.
