Experten schätzen Chancen, Grenzen und Risiken bei der Verwendung von KI in Unternehmen ein

Künstliche Intelligenz zählt derzeit zu den wichtigsten Digitalisierungsthemen in Unternehmen. Viele Betriebe prüfen, wie KI Prozesse beschleunigen, Entscheidungen verbessern oder neue Geschäftsmodelle ermöglichen kann. Gleichzeitig besteht die Gefahr, den Nutzen einzelner Tools zu überschätzen und grundlegende Voraussetzungen zu vernachlässigen.

Gerade im Mittelstand zeigt sich häufig, dass nicht die KI selbst das größte Problem ist, sondern die Qualität und Struktur der vorhandenen Daten. Informationen liegen in unterschiedlichen Systemen, sind unvollständig oder werden nicht einheitlich gepflegt. Dadurch kann KI zwar Ergebnisse liefern, diese sind aber nicht automatisch belastbar.

Für Unternehmer, Selbständige und Führungskräfte bedeutet das: KI ist kein Ersatz für Strategie, saubere Prozesse und klare Verantwortlichkeiten. Ihr größter Nutzen entsteht dort, wo sie sinnvoll in bestehende Abläufe eingebunden wird und wiederkehrende Aufgaben schneller, genauer oder verlässlicher unterstützt.

Ohne saubere Datenbasis bleibt KI unter ihren Möglichkeiten

Prof. Dr. Roman Brylka, Geschäftsführer von dem Deep-Tech Unternehmen The Green Bridge

Prof. Dr. Roman Brylka, Geschäftsführer von dem Deep-Tech Unternehmen The Green Bridge. Foto: The Green Bridge

Ein KI-Problem haben derzeit die wenigsten Unternehmen – viele aber haben ein haben ein Problem mit der Qualität und Organisation ihrer Daten. Sie erwarten von der KI intelligente Antworten auf Fragen, während zugrunde liegende Daten unvollständig, widersprüchlich oder über verschiedene Systeme verteilt sind. KI kann fehlenden Kontext nicht ersetzen, sondern verstärkt teilweise sogar bestehende Schwächen. Unterschätzt wird dagegen der Wert einer gemeinsamen Datenbasis, die Informationen systemübergreifend verständlich macht. Erst wenn Daten die Realität konsistent abbilden, kann KI ihr volles Potenzial entfalten. Der eigentliche Wettbewerbsvorteil hat nichts mit der besten KI zu tun, sondern mit dem besten Verständnis der eigenen Realität.

Dr. Jens Aichinger, Gründer von SkillSprinters. Foto: Skillsprinters

KI muss richtig bedient werden

Dr. Jens Aichinger, Gründer von SkillSprinters, einem DEKRA-zertifizierten Bildungsträger für KI-Weiterbildung 

Überschätzt wird bei KI fast immer die Geschwindigkeit. Viele Geschäftsführer erwarten, dass sie eine Lizenz für ein KI Tool kaufen und nach der Anschaffung praktisch von selbst Prozesse verschlankt werden. In der Praxis passiert das selten. Ein Modell, das niemand richtig bedienen kann, produziert Unsinn, den am Ende jemand mühsam nachkontrollieren muss. Erst die Leute, die das Tool wirklich beherrschen, machen aus der Lizenz einen echten, auch ökonomischen, Nutzen.

Unterschätzt wird dagegen fast durchgängig, wie viel schon mit einfachen Mitteln geht. Es braucht keine eigene Data-Science-Abteilung, um im Angebotswesen, im Support oder in der Buchhaltung ein bis zwei Stunden pro Tag freizuräumen. Diese kleinen, unspektakulären Automatisierungen zahlen sich schneller aus als jedes Leuchtturmprojekt, über das man auf Konferenzen spricht.

Der zweite unterschätzte Punkt ist die Kompetenz der eigenen Mannschaft. Seit Februar 2025 verlangt die KI-Verordnung ohnehin, dass Mitarbeiter den Umgang mit KI beherrschen. Wer das ernst nimmt und sein Team schult, löst zwei Dinge auf einmal: Die gesetzliche Pflicht und das eigentliche Produktivitätsproblem. Meine Erfahrung nach vielen Jahren in der Erwachsenenbildung ist eindeutig: Technik ohne Anwenderkompetenz ist nutzlos, deshalb muss beides miteinander kombiniert werden.

Lukas M. Beck, Geschäftsführer der BlueBranch GmbH. Foto: BlueBranch GmbH

KI übernimmt keine komplette Softwareentwicklung

Lukas M. Beck, CEO Bluebranch GmbH, einer Agentur für App- und Web-App-Entwicklung

Überschätzt wird die Vorstellung, KI erledige Softwareentwicklung fast von selbst. In der Praxis beschleunigt sie einzelne Schritte deutlich, über ein ganzes Projekt bleibt eine Ersparnis von etwa 20 bis 40 Prozent, weil Anforderungsklärung, Tests und Sicherheitsprüfungen bleiben. Unterschätzt wird dagegen der Nutzen im Kleinen: KI hilft, aus vagen Ideen früh testbare Prototypen zu machen und Routinearbeit zu verdichten. Bei BlueBranch setzen wir sie dort ein, wo sie Tempo bringt, ohne die Kontrolle über Qualität und Sicherheit abzugeben.

KI braucht Strategie, Kontrolle und klare Prozesse

René Sorrentino, Geschäftsführer der Sorrentino GmbH. Foto: Sandra Dobroschke, MOIN CHEF_für GES Sorrentino

René Sorrentino, Geschäftsführer der Sorrentino GmbH, einem Wein-, Feinkost- und Spiritousen-Onlineshop

Im E-Commerce überschätzen viele Unternehmen KI als fertige Lösung. Ein paar Prompts ersetzen aber weder Strategie noch saubere Prozesse. Jedes KI-gestützte Tool – egal wie leistungsstark -, muss geführt, kontrolliert und in Abläufe eingebettet werden. Unterschätzt wird dagegen vor allem im Handel der praktische Nutzen im Alltag: Kleine Tools, Datenanalysen, Qualitätssicherung, interne Wissenssysteme oder Prototypen. Der größte Hebel entsteht nicht durch einen cleveren Prompt, sondern dort, wo KI wiederkehrende Aufgaben schneller, besser oder verlässlicher macht.

Durch KI werden wiederkehrende Prozesse automatisiert

Thomas Mass, CEO von freelancermap. Foto: freelancermap

Thomas Maas, CEO von freelancermap

Überschätzt wird oft die Idee, dass KI Expertise einfach ersetzen könne. Man sieht gerade bei Unternehmen wie Klarna oder Ford, wo die Grenzen liegen. Klarna stellt im Kundenservice wieder Menschen ein, weil die Qualität gelitten hat. Ford hat – laut Bloomberg – rund dreihundertfünfzig erfahrene Ingenieure zurückgeholt, weil automatisierte Systeme in Design und Qualitätssicherung nicht zuverlässig genug waren. KI macht vieles schneller. Aber das Einordnen, Absichern und Verantworten von Ergebnissen bleibt beim Menschen.

Das zeigt sehr gut, wo der Unterschied zwischen Wissen und Erfahrung. Wir haben heute einen sehr schnellen Zugang zu Wissen. Aber erst die Erfahrung, über die beispielsweise viele Freelancer verfügen, hilft wirklich bei der Überwindung der Umsetzungsbarriere.

Unterschätzt wird dagegen das unspektakuläre KI-Potenzial. Verwaltung und Admin-Aufgaben kosten viel Zeit, aber nur elf Prozent der Freelancer nutzen KI beispielsweise für Rechnungsstellung und Buchhaltung, wie Zahlen aus dem Freelancer-Kompass 2026 zeigen. Es kommt somit nicht darauf an, Fachwissen zu ersetzen, sondern wiederkehrende Prozesse konsequent zu automatisieren.

KI kann große Datenmengen auswerten

Katarina Eres, Vice President von Teads. Foto: Teads

Katarina Eres, VP, KMU/Germany bei Teads, ein Suply Paths im Open Internet

Viele KMU überschätzen KI als Allheilmittel und glauben, sie könnten fehlende Strategie oder ein schwaches Produkt kompensieren. In Deutschland steht oft Effizienz im Fokus, während Prozessvereinfachung und das “große Ganze“ wegen der Komplexität zu wenig angegangen werden. Unterschätzt wird dagegen die operative Effizienz, vor allem im Performance Marketing: KI kann in Echtzeit riesige Datenmengen auswerten, Streuverluste stark minimieren und Budgets exakt dorthin steuern, wo messbarer Abverkauf und Skalierung entstehen.

KI ersetzt oft nicht fehlende Strategie

Florian Brill, Vice President/Sales Europe, Affinity. Foto: Affinity

Florian Brill, Vice President/Sales Europe, der Gestaltungssoftware Affinity

KI wird oft überschätzt, wenn sie fehlende Strategie ersetzen soll. Dann steht am Anfang ein Tool, aber kein klarer Anwendungsfall. Das erzeugt viel Bewegung, nur selten bessere Ergebnisse. Überschätzt ist auch die Erwartung, dass KI auf Knopfdruck marktreife Outputs liefert. Unterschätzt wird KI dort, wo sie echte Wertschöpfung verändert: In Produkten, Services und Entscheidungen. Viele bleiben bei Nebenaufgaben wie Mails oder Zusammenfassungen. Der größere Schritt ist, KI ins eigene Angebot einzubauen und damit das Wertversprechen zu stärken.

Fazit: Der KI-Erfolg beginnt vor dem Tool

Künstliche Intelligenz kann Unternehmen produktiver, schneller und entscheidungsfähiger machen. Voraussetzung dafür sind jedoch belastbare Daten, klare Prozesse und ein realistisches Verständnis der eigenen Organisation. Wer KI ohne saubere Grundlage einsetzt, riskiert fehlerhafte Ergebnisse oder verstärkt bestehende Schwächen.

Für den Mittelstand liegt der praktische Nutzen vor allem in einem pragmatischen Einstieg. Statt KI als Allheilmittel zu betrachten, sollten Unternehmen konkrete Anwendungsfälle identifizieren, Datenstrukturen verbessern und Tools dort einsetzen, wo sie wiederkehrende Aufgaben spürbar erleichtern. So wird KI nicht zum Selbstzweck, sondern zu einem wirksamen Instrument für bessere Abläufe und fundiertere Entscheidungen.

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