Später wird teuer: fokussierte Piloten für den Mittelstand

In dieser Folge sprechen Oliver und Alois über KI im Mittelstand
und die Lücke zwischen Hype und tatsächlicher Nutzung. Der
Mittelstand bleibt Rückgrat der Wirtschaft, kämpft aber mit
Legacy-Systemen und Generationenwechsel. Ihr Vorschlag: nicht im
Kernprozess starten, sondern in begleitenden Bereichen wie
Service oder Vertrieb einen klaren Schmerzpunkt wählen, diesen
als 12-Wochen-Pilot mit Vorher-nachher-Messung testen und daraus
lernen. Die Modelle werden iterativ reifer, kleine spezialisierte
Varianten reichen oft; entscheidend sind saubere Abläufe,
verlässliche Daten, klare Verantwortlichkeiten und einfache
Regeln für Qualität und Sicherheit. Technisch pragmatisch
bleiben: offene Modelle dort betreiben, wo es sinnvoll ist, für
komplexere Fälle APIs nutzen, Kosten, Datenschutz und Lock-in im
Blick. Europa bietet genügend Bausteine und Partner – Abwarten
ist keine Strategie. Fazit: jetzt starten, klein und messbar
vorgehen, den eigenen KI- und Datenmuskel aufbauen und Schritt
für Schritt Wirkung erzielen.


Wesentliche Learnings
• Nicht warten, jetzt starten – klein, risikoarm, messbar
• Erst außerhalb des Kernprozesses beginnen (z. B. Service,
Vertrieb)
• Drei KPIs definieren (Antwortzeit, Lösungsquote, Zufriedenheit)
und Vorher-nachher vergleichen
• 12-Wochen-Pilot: erst Mitarbeitende unterstützen, dann
Routinefälle teilautomatisieren
• Qualität vor Größe: kleines Senior-Kernteam, das KI-Werkzeuge
souverän nutzt
• Governance früh klären: Datenzugriffe, Verantwortlichkeiten,
Review/Freigaben
• Abhängigkeiten reduzieren: Hybrid fahren, Tokenkosten und
Lock-in aktiv managen
• KI- und Datenkompetenz zur Chefaufgabe machen und regelmäßig
trainieren
• Europäische Optionen prüfen und Partner einbinden statt auf
„das eine“ Modell zu warten
• Iteration akzeptieren: kein Big Bang, sondern stetige, messbare
Verbesserungen