Willkommen: Warum KMU jetzt eine KI-Strategie brauchen
Warum rund 75% der KMU noch keine KI nutzen — und warum genau das deine Chance ist. Der KI-Strategie-Ueberblick.
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Ein mittelstaendischer Maschinenbauer mit 120 Mitarbeitern: Die Angebotskalkulation dauert drei Tage pro Anfrage. Der Kundenservice beantwortet dieselben 50 Fragen immer wieder. Die Qualitaetskontrolle haengt von den Augen zweier erfahrener Mitarbeiter ab, die bald in Rente gehen.
KI koennte alle drei Probleme loesen — aber das Unternehmen hat kein Data-Science-Team, kein Millionenbudget und keine Ahnung, wo es anfangen soll. Kommt dir das bekannt vor?
Was du in diesem Kurs lernst
In 8 Lektionen entwickelst du eine praxisnahe KI-Strategie fuer dein KMU:
- Bestandsaufnahme — Wo steht dein Unternehmen, und wo liegt das groesste KI-Potenzial?
- Anwendungsfaelle — Welche Prozesse profitieren am meisten von KI?
- Pilotprojekt — Wie startest du klein und messbar?
- Daten und Infrastruktur — Was brauchst du wirklich (Spoiler: weniger als du denkst)?
- Team und Kompetenz — Wer macht KI — intern, extern oder hybrid?
- Skalierung — Vom Piloten zum produktiven KI-Einsatz
Wie dieser Kurs funktioniert
Jede Lektion dauert 10-14 Minuten. Du bekommst Vorlagen, Checklisten und Praxis-Beispiele aus dem deutschen Mittelstand — keine Silicon-Valley-Theorien, sondern Werkzeuge, die du am Montag anwenden kannst.
Empfohlene Vorkenntnisse: Keine technischen Vorkenntnisse noetig. Grundwissen ueber KI (Kurs: „KI-Grundlagen") ist hilfreich, aber nicht erforderlich.
Warum gerade jetzt?
Drei Entwicklungen machen KI fuer KMU zugaenglich:
| Frueher (bis 2023) | Heute (2026) |
|---|---|
| Eigene Modelle trainieren (teuer) | Vortrainierte Modelle ueber API (guenstig) |
| Data-Science-Team noetig | No-Code-KI-Tools verfuegbar |
| Millionen-Investment | Einstieg ab 50€/Monat |
| Grosse Datenmengen erforderlich | Wenige hundert Beispiele reichen oft |
✅ Quick Check: Warum ist „Technologie vor Strategie" der groesste Fehler bei der KI-Einfuehrung? (Tipp: Ohne klares Geschaeftsziel kannst du den Erfolg nicht messen — und ohne Erfolgsmessung wird das Tool nach der Testphase abgeschafft.)
Die drei KI-Reifegrade im Mittelstand
| Reifegrad | Beschreibung | Typische KMU |
|---|---|---|
| Beobachter | Wissen, dass KI existiert, aber noch nicht aktiv | Ca. 70% der KMU |
| Experimentierer | Einzelne Mitarbeiter nutzen ChatGPT, kein systematischer Einsatz | Ca. 20% der KMU |
| Strategen | KI systematisch im Einsatz, messbare Ergebnisse | Ca. 6-10% der KMU |
Dieser Kurs bringt dich vom Beobachter oder Experimentierer zum Strategen — mit einer klaren Roadmap.
Die zwei groessten KI-Mythen im Mittelstand
Mythos 1: „KI ist nur was fuer Grossunternehmen." Falsch. Cloud-KI-Services machen KI fuer jede Unternehmensgroesse zugaenglich — ab 10 Mitarbeiter.
Mythos 2: „Wir haben nicht genug Daten." Fuer viele Anwendungen brauchst du keine eigenen Trainingsdaten. Vortrainierte Modelle funktionieren out-of-the-box. Und fuer spezialisierte Anwendungen reichen oft wenige hundert Beispiele.
Key Takeaways
- Rund 75% der KMU nutzen KI noch nicht produktiv (Bitkom 2025) — das ist deine Chance als Fruehstarter
- Der groesste Fehler: Technologie vor Strategie — erst Geschaeftsziel, dann Tool
- Drei Reifegrade: Beobachter → Experimentierer → Stratege
- Die Einstiegshuerde ist so niedrig wie nie — Cloud-APIs, No-Code-Tools, Foerderprogramme
- Dieser Kurs gibt dir die Werkzeuge, um vom Beobachter zum Strategen zu werden
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