Künstliche Intelligenz hat in den letzten Jahren im deutschen Mittelstand erheblich an Bedeutung gewonnen, da sie Effizienz und Produktivität in der Geschäftswelt deutlich verbessert. Mit dem EU AI Act und neuen Compliance-Anforderungen hat das Thema auch in Deutschland nochmal kräftig an Fahrt aufgenommen.
Laut aktueller Bitkom-Studie beschäftigen sich bereits 54% der deutschen Unternehmen aktiv mit KI-Technologien. Das Wesentliche, was KMUs in Bezug auf Künstliche Intelligenz wissen und beachten müssen, erfahren Sie im folgenden Artikel.
Inhaltsverzeichnis
Was ist Künstliche Intelligenz?
Künstliche Intelligenz bezeichnet die Fähigkeit von Maschinen, menschliche Fähigkeiten wie logisches Denken, Lernen, Planen und Kreativität zu imitieren. KI-Systeme nehmen ihre Umwelt wahr, verarbeiten Daten, treffen Entscheidungen und passen ihr Handeln an, indem sie die Folgen früherer Aktionen analysieren. Ziel ist es, Aufgaben zu lösen und bestimmte Ziele zu erreichen – oft autonom und in Echtzeit.
Die moderne KI basiert auf riesigen Datenmengen, leistungsfähigen Algorithmen und fortschrittlicher Rechenleistung. Sie ist ein zentraler Treiber der digitalen Transformation und findet sich heute in vielen Arbeits- und Geschäftsbereichen wieder, von der Spracherkennung über Bildanalyse bis hin zu Entscheidungsunterstützungssystemen.
Besonders relevant für Unternehmen sind heute drei Hauptkategorien: Machine Learning für datenbasierte Vorhersagen, Deep Learning für komplexe Mustererkennung und Generative KI für die Erstellung neuer Inhalte wie Texte, Bilder oder Softwarecode.
Was bedeutet der EU AI Act für deutsche Unternehmen?
Der EU AI Act definiert seit August 2024 erstmals europaweit einheitliche Regeln für den Einsatz Künstlicher Intelligenz. Für deutsche Mittelständler bringt das Gesetz sowohl neue Pflichten als auch Rechtssicherheit im Umgang mit KI-Technologien. Ab Februar 2025 gelten verschärfte Bestimmungen für alle Unternehmen, die KI-Systeme einsetzen.
Das Gesetz unterscheidet KI-Anwendungen nach Risikokategorien. Hochrisiko-KI umfasst Systeme im Personalwesen, bei der Kreditprüfung oder im Bewerbermanagement und erfordert ab August 2026 eine CE-Kennzeichnung sowie umfangreiche Dokumentation. Systeme mit begrenzten Risiken, wie Chatbots oder KI-generierte Inhalte, müssen lediglich als KI erkennbar gekennzeichnet werden.
Die große Mehrheit der KI-Anwendungen fällt jedoch in die Kategorie minimaler Risiken und unterliegt nur wenigen Auflagen. Besonders relevant für Unternehmen ist die neue KI-Schulungspflicht: Alle Mitarbeiter, die beruflich KI-Systeme nutzen, müssen entsprechend geschult werden.
Welche KI-Anwendungen eignen sich für den Mittelstand?
Personalwesen und HR: KI unterstützt bei der automatisierten Bewerbungsfilterung, der Planung von Mitarbeitergesprächen und der Analyse von Kompetenzen. Moderne Systeme können Lebensläufe binnen Sekunden auswerten und passende Kandidaten identifizieren.
Geschäftsprozess-Automatisierung: In der Buchhaltung können KI-Systeme Rechnungen automatisch verarbeiten und dabei erhebliche Zeitersparnisse bei der manuellen Belegerfassung erzielen.
Kundenservice: Im Kundenservice erweitern KI-Chatbots die Verfügbarkeit auf 24 Stunden täglich und reduzieren gleichzeitig die Bearbeitungskosten.
Wissensmanagement: KI-Systeme können große Mengen an Expertenwissen einfach in Unternehmen zugänglich machen. Mitarbeiter können einfach und jederzeit Fragen stellen. So werden Onboardings leichter und Fehler vermieden.
Datenanalyse und Business Intelligence: KI-Systeme können Millionen von Datenpunkten aus ERP-Systemen auswerten und daraus Geschäftstrends ableiten. Sie erkennen beispielsweise saisonale Verkaufsmuster oder optimieren automatisch Lagerbestände, was für viele Unternehmen den größten Mehrwert von KI-Technologien darstellt.
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Wie können KMU KI praktisch umsetzen?
Die Einführung von KI erfordert einen strukturierten Ansatz, der mit einer gründlichen Bedarfsanalyse beginnt. Unternehmen sollten zunächst zeitaufwändige, wiederkehrende Aufgaben identifizieren, die sich für eine Automatisierung eignen.
Für den Einstieg in die Arbeit mit KI als Assistent eignen sich bewährte KI-Tools wie OpenAI ChatGPT oder Microsoft CoPilot, die bei der Texterstellung und Kundenkorrespondenz unterstützen, während spezialisierte Unternehmenssoftware bereits integrierte KI-Features mitbringt.
Der Kostenrahmen für KMU variiert je nach Umfang der Implementation. Einfache Pilot-Projekte können bereits mit geringen Investitionen für Technologie und Schulung starten, während umfassende Integrationen entsprechend höhere Budgets erfordern.
Welche Herausforderungen gibt es bei der KI-Einführung?
Der Fachkräftemangel stellt die größte Hürde für deutsche Unternehmen dar. Laut aktueller McKinsey-Studie in Zusammenarbeit mit dem Stifterverband fehlen 79% der Betriebe ausreichende KI-Kompetenzen, um die Technologie effektiv zu nutzen. Diese Lücke lässt sich durch systematische Weiterbildung der bestehenden Belegschaft und externe Beratung schließen.
Datenschutz und Compliance stellen weitere zentrale Herausforderungen dar. KI-Systeme müssen DSGVO-konform arbeiten und dürfen personenbezogene Daten nur im rechtlich zulässigen Rahmen verarbeiten. EU-Cloud-Hosting, KI-Richtlinen für die Mitarbeiter und transparente Dokumentation der Datenverarbeitung schaffen die notwendige Rechtssicherheit.
Die Mitarbeiterakzeptanz erweist sich als weiterer kritischer Erfolgsfaktor. Oft ist es wichtig Ängste abzubauen und Mythen aufzuklären – wie etwa dass KI zur Überwachung oder Ersatz von Mitarbeitern eingeführt würde. Transparente Kommunikation über die Vorteile von KI ist daher erfolgsentscheidend.
Wie entwickelt sich KI in den nächsten Jahren?
Die nächsten Jahre werden von einer starken Weiterentwicklung multimodaler KI-Systeme geprägt sein. Diese Systeme können verschiedene Datentypen wie Text, Bilder, Audio und Video gleichzeitig verarbeiten und kombinieren.
Während heutige KI-Systeme oft auf spezifische Aufgaben beschränkt sind, entwickelt sich die Technologie hin zu autonomen KI-Agenten. Diese Agenten können komplexe Aufgaben eigenständig ausführen, Entscheidungen treffen und sogar proaktiv agieren.
Die Kombination aus regulatorischer Klarheit durch den EU AI Act, sinkenden Technologiekosten und steigender Anwenderfreundlichkeit macht 2025 zum idealen Zeitpunkt für den KI-Einstieg, der heute und in den nächsten Jahren einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil ausmacht.
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