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