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
Kommentare (0)
Melde dich an, um einen Kommentar zu schreiben.