KI-Strategie

Eine KI-Strategie beantwortet drei Fragen: Welche Prozesse in eurem Betrieb profitieren am meisten von KI, welche Reihenfolge ergibt Sinn, und woran messt ihr Erfolg? Sie ist damit kein Technik-Dokument, sondern eine unternehmerische Priorisierung – vergleichbar mit einem Investitionsplan, nur dass die 'Maschine' diesmal Software ist.

Ohne Strategie entstehen oft Insellösungen: Die Buchhaltung testet ein Tool, der Vertrieb ein anderes, niemand weiß, was tatsächlich Zeit spart. Laut KI-Index Mittelstand 2025 fehlt bei rund 43 % der befragten Mittelständler bislang eine konkrete KI-Strategie – gleichzeitig nennen 27 % fehlendes Wissen über passende Einsatzbereiche als größtes Hindernis. Beides hängt zusammen: Ohne Priorisierung bleibt unklar, wo man anfangen soll.

Eine praxistaugliche KI-Strategie für einen Betrieb mit 20–150 Mitarbeitenden braucht keine hundert Seiten. Sie legt fest: zwei bis drei Prozesse mit klarem Zeit- oder Kostenhebel, wer im Betrieb Verantwortung trägt, welche Daten dafür nötig sind und wie in sechs bis zwölf Monaten überprüft wird, ob es sich gelohnt hat. Der Rest – konkrete Tool-Auswahl, technische Umsetzung – folgt aus dieser Priorisierung, nicht umgekehrt.

Eine KI-Strategie verhindert, dass Budget in Projekte fließt, die niemand zu Ende führt. Statt fünf parallele Tool-Tests ohne Verantwortlichen entsteht eine Rangliste: Welcher Prozess – etwa Angebotserstellung, Rechnungsprüfung oder Kundenanfragen – bringt bei überschaubarem Aufwand den größten Zeitgewinn?

Das senkt vor allem ein Risiko: dass IT-Budget in Insellösungen versickert, die nach dem ersten Hype wieder einschlafen. Mit einer schriftlichen Priorisierung lässt sich außerdem gegenüber Bank, Investoren oder dem eigenen Team begründen, warum gerade dieser Anwendungsfall zuerst kommt – und nicht ein anderer.

Für die Geschäftsführung bedeutet das vor allem Zeitersparnis bei Entscheidungen: Statt jede neue KI-Anfrage einzeln zu bewerten, gibt es Kriterien, an denen sich Fachabteilungen orientieren können.

Der Aufwand hängt stark davon ab, wie tief die Strategie gehen soll. Eine reine Priorisierung von zwei bis drei Use Cases lässt sich in ein bis zwei Workshop-Tagen erarbeiten; eine Strategie mit Daten-Audit, Governance-Rahmen und Rollout-Plan über mehrere Abteilungen braucht entsprechend mehr Zeit.

Wichtigste Einflussfaktoren sind: Anzahl der zu betrachtenden Abteilungen, ob bereits Prozessdokumentation existiert, und ob rechtliche Fragen (Datenschutz, EU AI Act) parallel geklärt werden müssen. Nach unserer Erfahrung lohnt sich ein kompakter, moderierter Workshop mehr als ein monatelanges Strategiepapier ohne Umsetzung.

Bei AI READY startet die Umsetzung eines ersten priorisierten Anwendungsfalls zum Festpreis ab 3.500 € – die vorgelagerte Priorisierung selbst ist meist der kleinere Kostenblock.

Ein Maschinenbauer mit 60 Mitarbeitenden testet seit Monaten verschiedene KI-Tools: Die Konstruktion nutzt ein Bild-Tool, der Vertrieb ChatGPT für Angebote, niemand koordiniert das. In einem eintägigen Strategie-Workshop mit Geschäftsführung und Abteilungsleitungen werden alle laufenden und geplanten Ansätze gesammelt und nach Aufwand und Wirkung sortiert. Ergebnis: Die Angebotserstellung wird als erster Use Case priorisiert, weil dort der Zeitgewinn am klarsten belegbar ist – die Bildgenerierung wird zurückgestellt, bis Kapazität für die Einführung besteht.