Wo KI in KMU wirklich ansetzt – und warum viele Initiativen scheitern

Künstliche Intelligenz wird intensiv diskutiert – auch in KMU.

Doch zwischen Tagesgeschäft, knappen Ressourcen und steigenden Anforderungen zeigt sich:
Der Weg von der Idee zur wirksamen Anwendung ist oft deutlich anspruchsvoller als erwartet.

Orientierung schaffen, bevor entschieden wird

Zu Beginn stand die gemeinsame Einordnung:

• Wo steht KI heute tatsächlich?
• Was ist Hype – und was funktioniert bereits im Alltag?

Ausgehend davon zeigte Nina Habicht von dreamleap, wie sich das Feld von regelbasierten Systemen über generative KI hin zu agentischen Ansätzen entwickelt – und welche neuen Möglichkeiten daraus entstehen.

Dabei wurde deutlich:
Die technologische Entwicklung schreitet schnell voran.
Der konkrete Nutzen entsteht jedoch nicht automatisch.

Wo KI in der Praxis an Grenzen stösst

Im Austausch und anhand konkreter Beispiele wurde sichtbar:

• Viele KI-Initiativen starten ohne klar definierten Anwendungsfall
• Der Fokus liegt häufig auf Tools statt auf dem eigentlichen Problem
• Daten sind vorhanden, aber nicht nutzbar strukturiert
• Erwartungen an autonome Systeme sind oft unrealistisch
• Fragen zu Verantwortung, Datenschutz und Integration werden zu spät geklärt

Gerade in KMU zeigt sich dabei ein wiederkehrendes Muster:
Die Herausforderung liegt weniger in der Technologie selbst – sondern in der fehlenden Zeit, Klarheit und Struktur für eine gezielte Umsetzung.

Was Wirkung von Aktivität unterscheidet

Gleichzeitig wurde klar, worauf es ankommt, damit KI wirksam wird:

• Ausgangspunkt ist ein konkretes, relevantes Problem
• Prozesse und Abläufe müssen verstanden und sauber beschrieben sein
• Nutzen, Aufwand und Risiken müssen realistisch eingeschätzt werden
• Fortschritt entsteht in kleinen, iterativen Schritten
• Mitarbeitende werden aktiv in die Anwendung einbezogen

KI entfaltet ihre Wirkung nicht isoliert in einzelnen Tools,
sondern in der gezielten Integration in bestehende Arbeitsprozesse.

Vom Konzept zur Anwendung

Im Praxisteil wurde dieser Ansatz direkt angewendet:

Die Teilnehmenden haben eigene Use Cases entwickelt, geschärft und gemeinsam reflektiert.
Dabei wurde sichtbar, wie unterschiedlich die Ausgangslagen sind –
und wie entscheidend die präzise Definition von Problem, Ziel und Rahmenbedingungen ist.

Was bleibt – jenseits von Tools und Trends

 

Nicht die Vielzahl an Möglichkeiten entscheidet über den Erfolg von KI,
sondern die Fähigkeit, den eigenen Kontext zu verstehen und gezielt damit zu arbeiten.

Dort, wo Unternehmen beginnen, konkrete Anwendungsfälle zu identifizieren,
strukturiert zu durchdenken und schrittweise umzusetzen,
entsteht der eigentliche Mehrwert.

Ein herzliches Dankeschön an Nina Habicht von dreamleap für den praxisnahen Impuls
sowie an die SGO Community für den offenen und reflektierten Erfahrungsaustausch.