Die Frage, die ich aktuell am häufigsten höre: "Was sollen wir denn jetzt mit KI machen?" – meistens von Geschäftsleitungen, die das Gefühl haben, etwas zu verpassen, aber nicht genau wissen, wo sie anfangen sollen.

Die ehrliche Antwort, gestützt auf die Projekte der letzten zwei Jahre: KI liefert in KMU heute schon zuverlässig in einigen Bereichen – und sie versagt in anderen. Hier eine Sortierung.

Wo KI heute liefert

1. Dokumenten-Verarbeitung

Eingangsrechnungen, Lieferscheine, Verträge, Offerten – das sind genau die Aufgaben, in denen moderne Modelle mittlerweile zuverlässig genug sind, um produktiv zu laufen. Eine Eingangsrechnung wird gelesen, die Position erkannt, mit dem Bestellsystem abgeglichen, freigegeben oder zur Prüfung weitergeleitet.

Realistischer Effekt: 50–80 % weniger manuelle Erfassungs­zeit, je nach Sauberkeit der Daten.

2. Strukturierte Recherche und Zusammenfassungen

Wer regelmässig grosse PDFs, Ausschreibungs­unterlagen oder Vertragsentwürfe lesen muss, kann mit KI in einer Stunde durchkommen, wofür vorher ein halber Tag nötig war. Wichtig: Es ersetzt nicht das Lesen, aber es priorisiert es.

Realistischer Effekt: schnellere Reaktionsfähigkeit, vor allem bei zeitkritischen Themen wie Submissionen.

3. Kunden- und Mitarbeitenden-Support (Erstebene)

Ein gut konfigurierter Assistent auf Basis der eigenen Wissensbasis kann 30–60 % der Erstanfragen abfangen. Voraussetzung: Die Wissensbasis ist gepflegt und der Übergang zu einem Menschen ist sauber gelöst.

Realistischer Effekt: Entlastung des Teams, nicht Personalersatz.

4. Code- und Vertrags-Reviews

Klingt nach IT, aber das gilt auch für nicht-technische Verträge: KI als zweites Augenpaar, das Inkonsistenzen, fehlende Klauseln oder Risiken aufzeigt. Die Entscheidung bleibt beim Menschen, aber die Vorbereitungszeit sinkt deutlich.

Wo KI noch nicht reif ist

1. Vollständige Prozess­übernahme

Ein Use Case wie "die KI macht unseren Einkauf" oder "die KI schreibt unsere Offerten allein" funktioniert in der Realität nicht. Zu viele implizite Entscheidungen, zu viel Kontext, zu viele Ausnahmen. Wer das verspricht, hat den Prozess nicht verstanden.

2. Sicherheitskritische Entscheidungen

Bonitätsprüfungen, Versicherungs­zusagen, medizinische Empfehlungen, Personalentscheidungen – hier gilt nicht nur regulatorisch, sondern auch praktisch: KI als Vorschlag ja, KI als Entscheider nein.

3. Kreative Markenarbeit

Ein KI-generiertes Logo oder eine KI-generierte Tonalität ist meistens austauschbar. Was das Unternehmen unterscheidbar macht, lässt sich heute noch nicht aus Trainingsdaten ableiten.

Ein einfacher Pilot-Rahmen für KMU

Statt zu fragen "Wo können wir KI einsetzen?" zu fragen "Wo verbringen Mitarbeitende Zeit mit wiederholten, regelbasierten Aufgaben?". Die ehrliche Beantwortung dieser zweiten Frage liefert bessere Kandidaten.

Dann:

  1. Einen klar abgegrenzten Use Case wählen (nicht drei).
  2. Pilot mit echten Daten, nicht mit Demo-Daten.
  3. Erfolg vorab definieren – z.B. Bearbeitungszeit pro Vorgang halbiert.
  4. 6–8 Wochen Laufzeit, dann Stopp-oder-Skalieren-Entscheid.
  5. Erst nach erfolgreichem Pilot über Ausweitung sprechen.

Der grösste Fehler, den ich sehe: KMU starten gleich mit drei Use Cases und einem grossen Plattform-Entscheid. Am Ende läuft keiner der drei sauber, und die KI bekommt unverdient den Ruf, "nicht zu funktionieren".

Was Sie diese Woche tun können

  • Eine Liste mit fünf wiederkehrenden, regelbasierten Aufgaben im Unternehmen erstellen.
  • Die Aufgabe wählen, bei der die jährliche Personenzeit am höchsten ist.
  • Mit einem einfachen Tool (ChatGPT Team, Microsoft Copilot, Mistral Le Chat – je nach Datenschutzanforderung) zwei Wochen lang testen, ob die Aufgabe sich teilautomatisieren lässt.
  • Die Ergebnisse dokumentieren, bevor Sie über Plattform-Entscheidungen sprechen.

Das ist deutlich weniger glamourös als eine "KI-Strategie" – aber es ist der Weg, auf dem KI in KMU tatsächlich produktiv wird.

Wenn Sie das Thema strukturiert angehen möchten und eine externe Sicht auf die ersten Use Cases hilfreich finden, schreiben Sie mir. Ich melde mich in 1–2 Werktagen.