Technologien wie Künstliche Intelligenz haben das Potential, Geschwindigkeit und Effizienz zu steigern und damit die Wettbewerbsfähigkeit zu stärken. Warum viele kleine und mittlere Unternehmen noch am Anfang stehen und wie sie Chancen im betrieblichen Alltag erkennen, erklärt Professor Dr. Matthias Schulten von der Fachhochschule Südwestfalen am Standort Soest.

Herr Professor Schulten, viele große Unternehmen nutzen bereits KI, um Effizienz, Schnelligkeit und eine stärkere Kundenorientierung zu erreichen. Kleinere und mittlere Unternehmen sind eher zögerlich. Wo sehen Sie die Gründe für die Zurückhaltung?

Dr. Matthias Schulten: Ich würde diese Zurückhaltung nicht vorschnell als Technikferne verstehen. Ich sehe vor allem zwei Gründe: Der erste Grund liegt in den unterschiedlichen Ausgangslagen kleinerer und mittlerer Unternehmen. Nehmen wir einen kleinen Gartenbaubetrieb: Dort stehen Kunden, Mitarbeitende, Pflanzen und laufende Aufträge im Mittelpunkt. Ähnlich ist es in vielen handwerklich geprägten Betrieben. Ein mittelständisches Software-Unternehmen beschäftigt sich dagegen schon durch sein Geschäftsmodell intensiver mit digitalen Anwendungen. Es ist daher nachvollziehbar, dass manche Betriebe in Ruhe prüfen, was ihnen wirklich hilft und was eher zum Hype gehört.

Prof. Dr. Matthias Schulten von der Fachhochschule Südwestfalen (Foto: FH Südwestfalen)

Der zweite Grund ist die Ressourcensituation. In kleineren und mittleren Unternehmen sind Inhaber und Führungskräfte oft stark in das tägliche Geschäft eingebunden. Vieles, was anderswo auf mehrere Schultern verteilt ist, liegt hier bei wenigen Personen. Für KI bleibt deshalb nicht immer die Zeit, sich einzuarbeiten und Versuche zu begleiten. Wenn zugleich Fachkräfte fehlen und Investitionen unmittelbar spürbar sind, werden Abonnements, Beratung oder Pilotprojekte verständlicherweise genau auf ihren Nutzen geprüft.

Diese Haltung finde ich vernünftig. Schwierig wird es erst, wenn aus berechtigter Vorsicht dauerhaftes Abwarten wird. KI muss im Mittelstand nicht mit großen Versprechen überzeugen, sondern an einer konkreten Aufgabe zeigen, dass sie Arbeit erleichtert, Zeit spart oder die Qualität verbessert.

„Im besten Fall übernimmt die Technik zeitraubende Routinen, sodass mehr Raum für Kundenkontakt, fachliche Arbeit und gute Entscheidungen entsteht.“

Warum müssen auch KMU auf diese Technologie setzen, um wettbewerbsfähig zu bleiben?

Dr. Matthias Schulten: Nicht jedes kleine oder mittlere Unternehmen braucht sofort eine umfassende KI-Strategie. Es sollte sich mit der Technologie aber ernsthaft auseinandersetzen. KI kann dort entlasten, wo viel gelesen, geschrieben, gesucht, sortiert oder geplant wird – etwa bei Anfragen, Angeboten oder Einsatzplanungen.

Dabei geht es aus meiner Sicht nicht darum, Menschen zu ersetzen. Im besten Fall übernimmt die Technik zeitraubende Routinen, sodass mehr Raum für Kundenkontakt, fachliche Arbeit und gute Entscheidungen entsteht. Der Vorteil zeigt sich oft in kleinen Verbesserungen: schnellere Reaktionen, weniger Fehler und verlässlichere Betreuung. KMU müssen nicht immer die Ersten sein. Es reicht häufig, Entwicklungen aufmerksam zu beobachten, funktionierende Lösungen zügig zu übernehmen und ihren Nutzen ehrlich zu messen.

Wie können Unternehmen identifizieren, wo KI-Tools in der Praxis einen Mehrwert beziehungsweise Entlastungspotenziale bieten?

Dr. Matthias Schulten: Ich würde nicht mit einer langen Liste von Werkzeugen beginnen, sondern mit den Stellen, an denen regelmäßig Zeit verloren geht. Die Beschäftigten wissen meist genau, wo Informationen mehrfach erfasst werden oder Routinen für Frust sorgen. Deshalb sollten sie früh einbezogen werden.

Ein einfacher Einstieg kann eine systematische Marktbeobachtung sein. Wichtige Branchennewsletter – auch aus dem Ausland – lassen sich bündeln und wöchentlich durch ein freigegebenes KI-System ordnen und zusammenfassen. So entsteht mit überschaubarem Aufwand ein Themenradar.

Für eine breitere Betrachtung eignet sich der Business Model Canvas. Er hilft zu prüfen, wo KI im Geschäftsmodell unterstützen könnte. Aus den besten Ideen sollten kleine Versuche entstehen. Mehrere Vorschläge sammeln, einige testen und wenigstens eine Anwendung finden, deren Nutzen sich durch kürzere Bearbeitungszeiten oder weniger Fehler belegen lässt – das wäre ein guter Anfang. Nicht jeder Versuch muss gelingen. Entscheidend ist, daraus zu lernen.

Können Sie Beispiele aus der Praxis nennen, die zeigen, wie eine erfolgreiche Umsetzung erreicht wurde, und wo konkret der Nutzen liegt?

Dr. Matthias Schulten: In der Praxis zeigen sich aus meiner Sicht drei wiederkehrende Anwendungsfelder. In Handwerks- und Dienstleistungsbetrieben kann KI Kundenanfragen strukturieren, Angebote vorbereiten oder Wünsche visualisieren. Die fachliche Bewertung bleibt beim Menschen. Der Nutzen liegt in schnelleren Reaktionen und weniger Vorarbeit.

In produzierenden Unternehmen geht es häufig um Maschinen-, Auftrags- oder Prozessdaten. Die Betrachtung eines Ablaufs kann zeigen, wo Wartezeiten, unnötige Wege oder Störungen entstehen. KI ist nicht automatisch die Lösung, kann aber übersehene Zusammenhänge sichtbar machen.

Ein drittes Feld ist die Dokumentation. In Bau-, Service- oder Wartungsprozessen kann Künstliche Intelligenz Protokolle vorsortieren, zusammenfassen oder auf Abweichungen hinweisen. Das entlastet und verbessert die Nachvollziehbarkeit.

Erfolgreich sind solche Anwendungen nach meiner Beobachtung vor allem dann, wenn sie klein beginnen. Meist steht am Anfang keine umfassende Strategie, sondern eine konkrete Frage: Wo verlieren wir Zeit, wo treten Fehler auf, oder wo fehlen Informationen? Wird dafür eine Lösung erprobt und der Nutzen ehrlich gemessen, entsteht nach und nach ein belastbarer Einsatz. Das erscheint mir für KMU sinnvoller als der sofortige große Umbau.

Eine entscheidende Voraussetzung für den Einsatz künstlicher Intelligenz ist die Qualität der Daten. Wie ist es um die Datenqualität in KMU bestellt? Was ist hinsichtlich der Datenverfügbarkeit und -sicherheit zu beachten, wenn es um eine verantwortungsvolle Nutzung von KI geht?

Dr. Matthias Schulten: Das Bild ist sehr unterschiedlich und hängt von Branche, Unternehmensalter und Digitalisierungsgrad ab. Häufig fehlt es nicht grundsätzlich an Daten. Sie liegen nur verteilt in Maschinen, Dateien, Warenwirtschaftssystemen oder im Erfahrungswissen einzelner Beschäftigter. Ein Unternehmen sollte deshalb klären, welche Informationen für einen Anwendungsfall nötig sind und ob sie verlässlich verfügbar sind. Auch bessere Daten müssen sich wirtschaftlich begründen lassen. In der Produktion können Process Mining oder die Nachrüstung älterer Anlagen mit Sensorik sinnvoll sein, aber erhebliche Investitionen erfordern.

Bei der Datensicherheit braucht es klare Regeln: Welche Werkzeuge dürfen für welche Daten genutzt werden, wer erhält Zugriff und verwendet der Anbieter Eingaben zum Training? Personenbezogene Daten, Kalkulationen oder Geschäftsgeheimnisse gehören nicht ungeprüft in frei zugängliche Systeme. Je sensibler die Informationen sind, desto eher kommen abgeschottete Lösungen in Betracht.

Einen Punkt sollte man nicht unterschätzen: Wenn alle Unternehmen dieselben Systeme für Angebote, Texte und Kundenkommunikation einsetzen, können sie am Ende ähnlich klingen. KI kann effizienter machen, aber auch austauschbarer. Ein Wettbewerbsvorteil entsteht erst durch die Verbindung mit eigenem Fachwissen, eigenen Daten und einer erkennbaren Haltung. Dafür braucht es kein großes Regelwerk, wohl aber klare Leitplanken.