Eine Hotelbuchung, die noch einmal manuell ins System übertragen werden muss. Eine Kundenanfrage, deren Bearbeitung mehrere Abteilungen beschäftigt. Oder ein Produktionsbetrieb, in dem wichtige Informationen in unzähligen Excel-Tabellen stecken. Solche Abläufe kosten Zeit, obwohl sich ein erheblicher Teil der Arbeit automatisieren ließe. Künstliche Intelligenz kann dabei helfen. Doch wann lohnt sich eine eigene KI-Software, und wann reicht ein bereits verfügbares Programm?

Auch für mittelständische Unternehmen ist diese Frage interessant. Zwischen Tourismus, Handwerk und produzierendem Gewerbe unterscheiden sich die Anforderungen erheblich. Eine Lösung, die einem Hotel bei der Bearbeitung seiner Gästeanfragen hilft, muss völlig andere Aufgaben erfüllen als ein System zur Qualitätskontrolle in der Fertigung. Entscheidend ist deshalb, welches Problem die Technik tatsächlich lösen soll.

Warum der Mittelstand bei KI genauer hinschauen muss

Künstliche Intelligenz ist längst im Unternehmensalltag angekommen. Nach Angaben des Statistischen Bundesamtes nutzten 2025 bereits 26 Prozent der deutschen Unternehmen mit mindestens zehn Beschäftigten entsprechende Technologien. Bei Unternehmen mit 10 bis 49 Beschäftigten lag der Anteil bei 23 Prozent, bei größeren Betrieben mit mindestens 250 Beschäftigten bei 57 Prozent.

Die Zahlen zeigen allerdings wenig darüber, wie intensiv Unternehmen KI tatsächlich einsetzen. Zwischen einer gelegentlichen Textzusammenfassung und einer Software, die täglich Hunderte Geschäftsvorgänge verarbeitet, liegen erhebliche Unterschiede.

Für einen mittelständischen Betrieb stellt sich deshalb zunächst eine betriebswirtschaftliche Frage: Wo entstehen regelmäßig Kosten durch wiederkehrende Tätigkeiten, lange Bearbeitungszeiten oder vermeidbare Fehler?

Ein Beispiel aus dem Tourismus verdeutlicht das. In einem Hotel gehen während der Hauptsaison zahlreiche Anfragen zu Zimmern, Zusatzleistungen und Anreisezeiten ein. Ein KI-System könnte die eingehenden Nachrichten nach Anliegen sortieren, Informationen aus einer gepflegten Wissensdatenbank heranziehen und Antwortentwürfe erstellen.

Das klingt zunächst nach einem gewöhnlichen Chatbot. Interessant wird die Lösung jedoch, wenn sie mit der vorhandenen Hotelsoftware zusammenarbeitet. Dann lassen sich beispielsweise aktuelle Verfügbarkeiten berücksichtigen oder Anfragen direkt an die zuständigen Mitarbeiter weiterleiten.

Ob sich die Entwicklung lohnt, hängt davon ab, wie viel Zeit die bisherigen Abläufe tatsächlich beanspruchen. Bei wenigen Anfragen pro Woche dürfte sich eine aufwendige Eigenentwicklung kaum rechnen.

Eigene KI-Software oder fertiges Programm?

Viele Unternehmen beginnen mit einer Standardanwendung. Das ist häufig sinnvoll, denn für Textverarbeitung, Übersetzungen oder einfache Dokumentenauswertungen stehen bereits zahlreiche Werkzeuge zur Verfügung. Eine eigene Software wäre hier unter Umständen eine unnötig teure Lösung.

Anders sieht es aus, wenn mehrere Systeme miteinander verbunden werden müssen oder besonders spezifische Anforderungen bestehen. Ein Handwerksbetrieb könnte beispielsweise eine Anwendung benötigen, die Informationen aus Kundenanfragen ausliest, mit vorhandenen Auftragsdaten abgleicht und daraus einen strukturierten Entwurf für die weitere Bearbeitung erstellt.

Die Herausforderung liegt dann weniger im Sprachmodell selbst. Vielmehr müssen Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammengeführt, Zugriffsrechte eingerichtet und bestehende Abläufe berücksichtigt werden.

Für solche Vorhaben gibt es spezialisierte Entwicklungsdienstleister. Die KI Software Agentur  konzentriert sich beispielsweise auf individuelle KI-Anwendungen und Apps, KI-Agenten sowie intelligente Prozessautomatisierungen. Der Schwerpunkt liegt auf Lösungen, die über die Funktionen herkömmlicher Chatbots hinausgehen und sich an konkrete betriebliche Anforderungen anpassen lassen.

Interessant ist der Ansatz insbesondere für Startups und kleine bis mittlere Unternehmen, die eine eigene Produktidee verfolgen oder ein digitales Geschäftsmodell entwickeln möchten. Die Agentur verbindet die Konzeption mit der technischen Umsetzung und kann ein Vorhaben von der ersten Bewertung bis zur fertigen Anwendung begleiten. Auch die Anbindung an bestehende Plattformen und interne Systeme lässt sich dabei berücksichtigen. Für Unternehmen, die bisher keine eigene Entwicklungsabteilung haben, kann diese durchgängige Betreuung den Abstimmungsaufwand verringern. Sehr große, international angelegte Transformationsprogramme stehen dagegen weniger im Mittelpunkt des vergleichsweise kleinen Teams.

Fünf Fragen, die vor der Entwicklung geklärt sein sollten

Viele Probleme bei KI-Projekten entstehen bereits vor dem ersten Programmierschritt. Unklare Anforderungen führen dazu, dass Funktionen entwickelt werden, die später kaum jemand benötigt. Ein strukturierter Praxistest hilft, solche Fehlentwicklungen zu vermeiden.

Die folgenden Fragen schaffen eine Grundlage für die Projektplanung:

1. Welche Aufgabe soll die Software übernehmen? Eine allgemeine Vorgabe wie „Die Verwaltung soll effizienter werden“ ist zu ungenau. Besser wäre ein konkretes Ziel, beispielsweise die automatische Zuordnung eingehender Rechnungen zu bestehenden Aufträgen. Dabei muss feststehen, welche Schritte automatisiert werden dürfen und wann ein Mitarbeiter eingreifen soll.

2. Welche Daten stehen zur Verfügung? Ein KI-System kann nur mit den Informationen arbeiten, auf die es zugreifen darf und die technisch nutzbar sind. Sind Kundendaten unvollständig oder Artikelnummern uneinheitlich gepflegt, muss zunächst die Datenbasis verbessert werden. Andernfalls übernimmt die neue Anwendung möglicherweise die Fehler der bisherigen Abläufe.

3. Wie wird der Nutzen gemessen? Vor Projektbeginn sollten Bearbeitungszeiten, Fehlerquoten oder andere relevante Kennzahlen erfasst werden. Nach einem Testlauf lässt sich feststellen, ob die Software tatsächlich eine Verbesserung bringt. Dabei zählt die gesamte Bearbeitungszeit einschließlich der notwendigen Kontrolle der KI-Ergebnisse.

4. Wer übernimmt die Verantwortung? Auch bei weitgehend automatisierten Abläufen braucht es klare Zuständigkeiten. Wer prüft fehlerhafte Ergebnisse? Wer pflegt die Wissensdatenbank? Und wer entscheidet, ob die Software nach einer Änderung weiterhin zuverlässig arbeitet? Diese Fragen gehören bereits in die Konzeption.

5. Wie lässt sich die Lösung weiterentwickeln? Geschäftliche Anforderungen ändern sich. Deshalb sollten Datenformate, Schnittstellen und spätere Erweiterungsmöglichkeiten frühzeitig berücksichtigt werden. Ebenso wichtig ist die vertragliche Klärung, wer Zugriff auf den Programmcode erhält und wie Wartung oder ein Anbieterwechsel geregelt sind.

Ein kleiner Testlauf ist dabei meist aufschlussreicher als eine umfangreiche Präsentation. Statt sofort die gesamte Auftragsverwaltung umzustellen, könnte ein Unternehmen zunächst einen einzigen, klar abgegrenzten Arbeitsschritt automatisieren. Erst wenn die Ergebnisse unter realistischen Bedingungen überzeugen, folgt die Erweiterung.

Wo KI im Betriebsalltag sinnvoll eingesetzt werden kann

Die wirtschaftliche Struktur bietet unterschiedliche Anwendungsfelder. Dabei lohnt sich besonders der Blick auf Tätigkeiten, bei denen Informationen bereits digital vorliegen und regelmäßig nach ähnlichen Mustern verarbeitet werden.

Im Tourismus: Gästeanfragen schneller bearbeiten

Ein Hotel könnte wiederkehrende Fragen zu Frühstückszeiten, Parkmöglichkeiten oder Zusatzleistungen mithilfe einer KI-Anwendung bearbeiten. Informationen, die sich häufig ändern, etwa Zimmerpreise und Verfügbarkeiten, müssten dagegen direkt aus dem Buchungssystem stammen.

Wichtig ist eine klare Grenze: Sobald die Anfrage eine Beschwerde, eine komplizierte Umbuchung oder besondere persönliche Umstände betrifft, sollte ein Mitarbeiter übernehmen können. Eine schnelle automatisierte Antwort bringt wenig, wenn sie das eigentliche Anliegen verfehlt.

Auch bei der Mehrsprachigkeit kann KI unterstützen. Gerade in touristischen Regionen erleichtern automatisch erstellte Antwortentwürfe die Kommunikation mit internationalen Gästen. Bei verbindlichen Buchungsbedingungen und rechtlich relevanten Auskünften bleibt eine fachliche Kontrolle allerdings notwendig.

Im Handwerk: Informationen aus Aufträgen zusammenführen

Im Handwerksbetrieb verteilen sich Informationen häufig auf E-Mails, Fotos, Auftragsmappen und unterschiedliche Softwareprogramme. Hier könnte eine KI-Anwendung eingehende Unterlagen auswerten, relevante Angaben herausfiltern und für die weitere Bearbeitung aufbereiten.

Ein Beispiel wäre die Vorbereitung einer Materialbestellung. Die Software könnte benötigte Artikel aus einem Auftrag identifizieren und mit dem Artikelstamm abgleichen. Die tatsächliche Bestellung sollte erst nach einer fachlichen Prüfung erfolgen, insbesondere wenn Mengen oder technische Spezifikationen unklar sind.

Der Vorteil liegt vor allem darin, dass Mitarbeiter weniger Zeit mit dem Suchen und Übertragen von Informationen verbringen. Ob daraus eine messbare Kostenersparnis entsteht, hängt allerdings von der Zahl der Aufträge und dem bisherigen Verwaltungsaufwand ab.

In der Produktion: Fehler früher erkennen

Bei produzierenden Unternehmen kommen weitere Anwendungen infrage. Mit geeigneten Bilddaten lassen sich KI-Systeme beispielsweise darauf trainieren, bestimmte sichtbare Abweichungen an Werkstücken zu erkennen.

Hier ist allerdings die Qualität der Trainingsdaten entscheidend. Ein Modell, das überwiegend Bilder unter gleichbleibenden Lichtverhältnissen kennt, kann bei einer veränderten Beleuchtung schlechtere Ergebnisse liefern.

Ein realistischer Praxistest muss deshalb unterschiedliche Produktionsbedingungen berücksichtigen. Außerdem sollten fehlerhafte Erkennungen und übersehene Mängel getrennt ausgewertet werden.

Datenschutz und Datensicherheit gehören in die Projektplanung

Besonders sorgfältig muss die Einführung erfolgen, wenn eine KI-Anwendung personenbezogene Daten verarbeitet. Das betrifft beispielsweise Kundenanfragen, Mitarbeiterinformationen oder Dokumente mit personenbezogenen Angaben.

Vor der technischen Umsetzung sollte geklärt werden, welche Daten tatsächlich benötigt werden, wo sie verarbeitet werden und welche externen Dienstleister Zugriff erhalten. Auch Löschfristen und Zugriffsberechtigungen müssen berücksichtigt werden. Die Datenschutz-Grundverordnung gilt beim Einsatz von KI weiterhin, sofern personenbezogene Daten verarbeitet werden. Je nach Anwendung können zusätzliche Anforderungen aus der europäischen KI-Verordnung hinzukommen.

Ein weiterer Punkt ist die Kontrolle der Ergebnisse. Sprachmodelle können überzeugend formulierte Antworten liefern, obwohl die zugrunde liegenden Informationen falsch oder unvollständig sind. Bei vertraglichen, finanziellen oder sicherheitsrelevanten Vorgängen dürfen solche Ergebnisse deshalb nicht ungeprüft übernommen werden.

Auch die Beschäftigten sollten frühzeitig in die Einführung eingebunden werden. Sie kennen häufig die Sonderfälle, an denen eine scheinbar einfache Automatisierung scheitert. Ein Mitarbeiter aus der Buchhaltung kann beispielsweise erklären, warum bestimmte Rechnungen trotz ähnlicher Angaben unterschiedlich behandelt werden müssen. Solches Erfahrungswissen ist für die Entwicklung einer praxistauglichen Anwendung ausgesprochen wertvoll.

Der beste Ausgangspunkt ist ein konkretes Problem

Eine eigene KI-Software kann sich für mittelständische Unternehmen lohnen, wenn sie wiederkehrende Aufgaben übernimmt, bestehende Systeme sinnvoll verbindet oder ein neues Geschäftsmodell ermöglicht.

Der erste Schritt sollte deshalb eine Bestandsaufnahme sein: Welche Abläufe beanspruchen besonders viel Arbeitszeit? Wo fehlen Informationen? Welche Fehler treten regelmäßig auf? Erst daraus lässt sich ableiten, ob eine maßgeschneiderte Entwicklung sinnvoll ist.

Gerade für kleinere Unternehmen kann es sich auszahlen, mit einer überschaubaren Anwendung zu beginnen und diese anhand der Erfahrungen aus dem täglichen Betrieb weiterzuentwickeln. So lassen sich erste Verbesserungen erzielen, ohne bestehende Prozesse auf einmal umstellen zu müssen. Aus einem klar abgegrenzten Projekt kann auf diese Weise eine Software entstehen, die mit den Anforderungen des Unternehmens wächst.