{"id":1583,"date":"2025-06-05T11:41:35","date_gmt":"2025-06-05T09:41:35","guid":{"rendered":"https:\/\/www.lan-wan-telecom.de\/?p=1583"},"modified":"2025-06-05T11:41:35","modified_gmt":"2025-06-05T09:41:35","slug":"worauf-es-beim-ki-einsatz-im-mittelstand-ankommt","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.lan-wan-telecom.de\/index.php\/2025\/06\/05\/worauf-es-beim-ki-einsatz-im-mittelstand-ankommt\/","title":{"rendered":"Worauf es beim KI-Einsatz im Mittelstand ankommt"},"content":{"rendered":"<figure id=\"attachment_1584\" aria-describedby=\"caption-attachment-1584\" style=\"width: 165px\" class=\"wp-caption alignleft\"><a href=\"https:\/\/www.lan-wan-telecom.de\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/Beier_moresophy_portrait-hochkant-scaled-1.jpg\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\" wp-image-1584\" src=\"https:\/\/www.lan-wan-telecom.de\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/Beier_moresophy_portrait-hochkant-scaled-1.jpg\" alt=\"\" width=\"165\" height=\"201\" srcset=\"https:\/\/www.lan-wan-telecom.de\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/Beier_moresophy_portrait-hochkant-scaled-1.jpg 2110w, https:\/\/www.lan-wan-telecom.de\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/Beier_moresophy_portrait-hochkant-scaled-1-247x300.jpg 247w, https:\/\/www.lan-wan-telecom.de\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/Beier_moresophy_portrait-hochkant-scaled-1-844x1024.jpg 844w, https:\/\/www.lan-wan-telecom.de\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/Beier_moresophy_portrait-hochkant-scaled-1-768x932.jpg 768w, https:\/\/www.lan-wan-telecom.de\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/Beier_moresophy_portrait-hochkant-scaled-1-1266x1536.jpg 1266w, https:\/\/www.lan-wan-telecom.de\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/Beier_moresophy_portrait-hochkant-scaled-1-1688x2048.jpg 1688w\" sizes=\"auto, (max-width: 165px) 100vw, 165px\" \/><\/a><figcaption id=\"caption-attachment-1584\" class=\"wp-caption-text\">Prof. Dr. Heiko Beier,<br \/>Gr\u00fcnder und Gesch\u00e4ftsf\u00fchrer der moresophy GmbH<\/figcaption><\/figure>\n<p>K\u00fcnstliche Intelligenz bietet dem deutschen Mittelstand enorme Potenziale, birgt aber auch spezifische Herausforderungen: Heterogene IT-Landschaften, fragmentierte Datenbest\u00e4nde und wachsende regulatorische Anforderungen machen den Erfolg von KI-Projekten von einer sauberen strategischen Umsetzung abh\u00e4ngig. Gerade f\u00fcr mittelst\u00e4ndische Unternehmen gilt es, KI so einzuf\u00fchren, dass Transparenz, Datensouver\u00e4nit\u00e4t und betriebliche Effizienz gew\u00e4hrleistet bleiben.\u00a0Heiko Beier, Gr\u00fcnder und Gesch\u00e4ftsf\u00fchrer des KI-Unternehmens <a href=\"http:\/\/www.moresophy.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">moresophy<\/a>, zeigt auf, worauf der Mittelstand achten muss, um KI erfolgreich und vertrauensw\u00fcrdig einzusetzen \u2013 und welche Fehler es zu vermeiden gilt:<\/p>\n<h4>1) Strategische Verankerung und klare Zieldefinition<\/h4>\n<p>Der Einsatz von KI hat Auswirkungen auf fast alle Unternehmensbereiche und erfordert deshalb ein Umdenken in der gesamten Organisation. Um Mitarbeitern dabei Sicherheit und Klarheit zu verschaffen, muss die Unternehmensleitung dieses Umdenken leiten, unterst\u00fctzen und in der Unternehmensstrategie verankern.\u00a0Um KI sinnvoll und sicher zu implementieren, braucht es eine klare Zielsetzung. Was will ich damit erreichen? Soll KI in einer Assistenz-Rolle genutzt werden, um Mitarbeiter in der Entscheidungsfindung zu unterst\u00fctzen oder ist das Ziel die Automatisierung bestimmter Prozesse? Diese Entscheidungen treffen Gesch\u00e4ftsf\u00fchrung und Management und halten sie in einer KI-Strategie fest.<\/p>\n<p>Eine klar definierte KI-Strategie beinhaltet auch, wer KI wo und zu welchen Zwecken nutzen darf und soll, wer die Verantwortung f\u00fcr den Einsatz von KI und deren Auswirkungen tr\u00e4gt und welche Daten mit wem geteilt und eingesetzt werden d\u00fcrfen.<\/p>\n<h4>2) Aufbau einer konsistenten und qualit\u00e4tsgesicherten Datenbasis<\/h4>\n<p>Die Grundlage f\u00fcr jede Art von KI sind Daten. Diese Daten in der richtigen Tiefe und Qualit\u00e4t bereitzustellen, ist jedoch besonders f\u00fcr mittelst\u00e4ndische Unternehmen oft herausfordernd. Eine Studie des Bundesverbands der Deutschen Industrie (BDI) hat herausgefunden, dass nicht einmal ein Drittel des deutschen Mittelstandes \u00fcber den n\u00f6tigen Digitalisierungsgrad verf\u00fcgt, um ihre Daten gewinnbringend und sinnvoll f\u00fcr sich zu nutzen.<\/p>\n<p>Dieses Problem ist vor allem historisch gewachsen. Heterogene, verteilte IT-Systeme sind im Mittelstand keine Seltenheit. Verschiedene Formate erschweren die Nutzung von Daten zus\u00e4tzlich. Wenn dann neue Systeme hinzukommen, entstehen oft Abh\u00e4ngigkeiten, die die IT immer komplexer gestalten. Eine moderne KI-L\u00f6sung hingegen ist in der Lage Daten aus verschiedenen Quellen intelligent aufzubereiten und mit Meta-Daten zu versehen, damit heterogene Daten bedarfsspezifisch in die jeweiligen Anwendungen integriert werden k\u00f6nnen.<\/p>\n<h4>3) Sicherstellung von Transparenz und Nachvollziehbarkeit<\/h4>\n<p>Trotz einer klaren Strategie schrecken Mitarbeiter oft vor dem Einsatz von KI zur\u00fcck. Der Grund: fehlendes Vertrauen in die Ergebnisse. Damit KI nicht zur Black Box wird, m\u00fcssen Unternehmen genau darauf achten, mit welchen Daten sie die KI f\u00fcttern. Denn wer die Quelle kennt, kann Ergebnisse leichter validieren und Fehler schneller erkennen.<\/p>\n<p>Transparenz und Nachvollziehbarkeit sind auch zentraler Bestandteil des EU AI Act. Darin werden die Anforderungen an Unternehmen versch\u00e4rft, offenzulegen, auf welcher Basis KI Entscheidungen trifft. Und auch intern helfen transparente Entscheidungsprozesse dabei Vertrauen in KI-generierte Ergebnisse zu schaffen und die Validierbarkeit und Messbarkeit zu verbessern.<\/p>\n<h4>4) Wahrung der Souver\u00e4nit\u00e4t \u00fcber Daten und KI-Modelle<\/h4>\n<p>Sobald KI im Unternehmen verankert und in die t\u00e4glichen Abl\u00e4ufe eingebaut ist, ist sie ein integraler Bestandteil der Organisation und damit gesch\u00e4ftskritisch. Der US Cloud Act und Trumps Politik werfen zunehmend die Frage auf, ob sich europ\u00e4ische Unternehmen unabh\u00e4ngiger von Techniken und Services aus den USA machen sollten. Dazu z\u00e4hlen auch KI-Anbieter wie Open AI, die Sch\u00f6pfer von ChatGPT, oder Anthropic mit Perplexity. Ganz auf KI zu verzichten, ist nicht die L\u00f6sung. Vielmehr sollten sich deutsche Mittelst\u00e4ndler auf die Suche nach europ\u00e4ischen Anbietern machen und damit die Weichen f\u00fcr einen sicheren und verl\u00e4sslichen KI-Einsatz im Unternehmen stellen. Diese Anbieter legen gro\u00dfen Wert auf Datenschutz, erlauben Unternehmen die Hoheit \u00fcber die eigenen Daten zu behalten und sch\u00fctzen geistiges Eigentum. Politische Entscheidungen au\u00dferhalb der EU k\u00f6nnen ihnen also nichts anhaben.<\/p>\n<h4>5) Begleitung des technischen Wandels durch aktives Change Management<\/h4>\n<p>KI ist dann erfolgreich implementiert, wenn alle Mitarbeiter sie im Alltag nutzen. Viele Unternehmen konzentrieren sich bei der Implementierung mehr auf die Technik als auf die Menschen, die sie schlussendlich nutzen sollen. Um dies zu verhindern, ist ein aktives Change Management gefragt.<\/p>\n<p>F\u00fchrungskr\u00e4fte spielen dabei eine entscheidende Rolle. Indem sie ihre Entscheidungsfindung offenlegen und vermitteln, dass Mitarbeiter keineswegs KI-Experten sein m\u00fcssen, um die Technik zu nutzen, schaffen sie Vertrauen. Schulungen \u2013 intern und extern \u2013 helfen Mitarbeitern dabei, Sicherheit im Umgang zu erlangen. Eine schrittweise Einf\u00fchrung sorgt daf\u00fcr, dass Mitarbeiter nicht von vollst\u00e4ndig neuen Prozessen erschlagen werden, sondern sich langsam an die Arbeit mit KI gew\u00f6hnen k\u00f6nnen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>K\u00fcnstliche Intelligenz bietet dem deutschen Mittelstand enorme Potenziale, birgt aber auch spezifische Herausforderungen: Heterogene IT-Landschaften, fragmentierte Datenbest\u00e4nde und wachsende regulatorische Anforderungen machen den Erfolg von KI-Projekten von einer sauberen strategischen Umsetzung abh\u00e4ngig. 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