Viel Marketing, oft wenig Substanz: Wie KI in Ihrem Unternehmen echten Mehrwert schafft

von Carla Dausend und Leonard Rampf

10. Juli 2025

12:53

Der Markt für Künstliche Intelligenz (KI) boomt. Immer mehr Anbieter preisen ihre Lösungen an. Doch bei genauer Betrachtung entpuppt sich so manche vermeintlich intelligente Neuigkeit als Mogelpackung, schließlich lässt sich allein mit dem Label „Künstliche Intelligenz“ ordentlich Geld verdienen. Mittelständische Unternehmen stehen dadurch oft vor einem Dilemma: Einerseits möchten sie KI-Lösungen einführen, um beispielsweise von Effizienzsteigerungen zu profitieren, andererseits ist die Auswahl von Tools aufwändig und bleibt oft ohne Ergebnis. In ihrem Beitrag erklären die enomyc-Autoren Carla Dausend und Leonard Rampf, welche Fehler Unternehmen vermeiden sollten und was beim Einstieg ins Thema zu beachten ist.

KI ist im Moment vor allem eines: die Lizenz zum Gelddrucken. Kaum ein neues Produkt, eine neue Dienstleistung oder Lösung, die ohne das Label „enthält künstliche Intelligenz“ auskommt. Verkaufstalente wissen den Hype um die lernbegierigen Algorithmen für sich zu nutzen: Einer Untersuchung zufolge bezeichnen sich derzeit vier von zehn europäischen Startups als „AI-Unternehmen“, obwohl sie de facto keine KI-Technologien einsetzen. Laut Forbes kann allein die Nennung des Buzzwords dazu führen, dass Unternehmen 15 bis 50 Prozent (!) mehr Investitionen erhalten als andere Technologie-Firmen.

Aufgrund der vielen operativen oder strategischen Herausforderungen im Mittelstand könnten viele Unternehmen einen Turbo wie KI derzeit gut gebrauchen, sei es in der Prozessoptimierung, Steuerung oder zur Steigerung der Effizienz.

Doch nicht überall, wo KI draufsteht, ist auch wirklich KI drin. Diese Erfahrung machte auch der Einkäufer eines enomyc-Kunden, der ein entsprechendes Tool einführen wollte. Zwar versprach das Tool viele KI-basierte Lösungsansätze, doch wie unsere Analyse ergab, handelte es sich am Ende lediglich um eine klassische Datenanalyse. Eine großartige Sache – nur eben ohne künstliche Intelligenz.

Viel Marketing also, aber oft erschreckend wenig Substanz. Die Folge: Frust und hohe Kosten statt echter Effizienzgewinne, fehlende Integration statt strategischer Relevanz. Vor allem zeigt sich in der Praxis immer wieder, dass viele Lösungen zu kurz greifen und nicht auf das Geschäftsmodell des jeweiligen Unternehmens zugeschnitten sind.

Vier typische Fallstricke, die Unternehmen vermeiden sollten – und was stattdessen wirklich zählt

Die Einführung von KI im Mittelstand bietet enormes Potenzial, wenn sie richtig angegangen wird. Doch der Einstieg ist häufig geprägt von Missverständnissen, unrealistischen Erwartungen und ineffizienten Auswahlprozessen. Wer langfristig profitieren will, sollte vor allem eines tun: sich auf die eigenen Ziele und Probleme fokussieren, nicht nur auf die neuesten Tools und Technologien.

Diese vier Fallstricke treten besonders häufig auf:

Technologie- statt Problemfokus
Viele Unternehmen beginnen ihre KI-Reise mit der Suche nach der „besten KI“, anstatt sich zu fragen: Welches Problem wollen wir eigentlich lösen? Der Effekt: Es werden Lösungen implementiert, die nicht zum tatsächlichen Bedarf passen. Erfolgversprechender ist ein umgekehrter Ansatz: vom konkreten Geschäftsproblem auszugehen und erst im zweiten Schritt zu klären, ob KI einen sinnvollen Beitrag leisten kann. Empfehlung: Starten Sie mit einem strukturierten Use-Case-Workshop, bei dem operative Pain Points und Datenpotenziale systematisch identifiziert werden.
Tool-Fetischismus statt Zielbild
Ob Chatbot, Recommendation Engine oder Predictive Maintenance – in vielen Unternehmen dominiert die Tool-Auswahl die Diskussion. Doch Tools sind nur Mittel zum Zweck. Wer keinen klaren Zielzustand formuliert, verliert sich leicht in endlosen Vergleichstabellen und Testphasen. Empfehlung: Entwickeln Sie zunächst ein Zielbild für Prozesse und Ergebnisse. Was genau soll sich verbessern? Wie messen wir Erfolg? Erst danach sollte die Technologiefrage angegangen werden.
Fehlende Individualisierung
Eine Lösung „von der Stange“ passt selten perfekt. Viele Unternehmen kaufen KI-Produkte, die nicht mit der eigenen Datenstruktur oder dem Geschäftsmodell kompatibel sind. Die Folge: Aufwand bei der Implementierung, geringe Akzeptanz im Team und enttäuschte Erwartungen. Empfehlung: Achten Sie auf eine enge Verzahnung von Technologiepartnern mit Ihren Fachbereichen. Pilotprojekte helfen, vorab zu prüfen, ob die Lösung zu den spezifischen Anforderungen passt.
Integrationshürden werden unterschätzt
Selbst das beste KI-Tool ist nutzlos, wenn es nicht sauber integriert werden kann. Themen wie Datenverfügbarkeit, Systemkompatibilität, Datenschutz und Governance kommen oft zu spät auf den Tisch und sorgen dann für teure Überraschungen. Empfehlung: Prüfen Sie bereits in der Auswahlphase, wie gut sich eine Lösung in Ihre bestehende Systemlandschaft einfügt. Holen Sie frühzeitig IT und Datenschutzbeauftragte mit an Bord.

Die Folge aller vier genannten Fallstricke: Trotz hohen Zeit- und Ressourcen-Investments lassen die erwünschten Wirkungen auf sich warten, das Team ist frustriert, das Stichwort KI erstmal „verbrannt“.

Unser Ansatz: Expertise, Klarheit und echte Lösungsentwicklung

Unser Ausgangspunkt ist stets die konkrete Herausforderung des Kunden, die es zu lösen gilt, nicht die Technologie. Wir haben Tool-Kompetenz, hinterfragen aber stets den wirtschaftlichen Nutzen. Wir kennen den Markt und können Angebote realistisch bewerten. Wenn es nötig und sinnvoll ist, entwickeln wir aber auch eigene Lösungen. Wir wissen, welche Anbieter wirklich Substanz haben und nicht nur auf der Welle reiten.

Außerdem arbeiten wir modular und adaptiv. 80 Prozent der Lösungen folgen einer Standardlogik. Sie sind erprobt und dadurch schnell einsetzbar. Die weiteren 20 Prozent werden individuell angepasst, damit das Tool die Erwartungen erfüllt. Ob KI, Machine Learning, klassische Datenanalyse oder regelbasierte Automatisierung: entscheidend ist die Wirkung im Geschäftsalltag.

In unseren Projekten geht es also um Lösungen, die messbaren Mehrwert haben: technologisch fundiert, wirtschaftlich sinnvoll und im Alltag nutzbar.

Best Practices aus unseren Projekten

Unser Ansatz kommt dort zum Einsatz, wo Unternehmen in ihren operativen Abläufen feststecken, sei es in der Logistik, im Vertrieb oder im Einkauf. Die Bandbreite ist groß, die Problemstellungen sind aber häufig ähnlich.

Drei typische Beispiele:

Logistik: Ein Handelsunternehmen mit eigener Fahrzeugflotte plant seine Touren manuell – aktuelle Faktoren wie Krankmeldungen, Verkehr oder Lieferprioritäten fließen nicht ein. Unsere Lösung: Ein KI-gestütztes Routenmodul mit bewährter Logik, das um unternehmensspezifische Anforderungen ergänzt wird. Mehrwert: Bis zu 15 Prozent weniger gefahrene Kilometer pro Lieferung und deutlich höhere Planstabilität bei kurzfristigen Ausfällen.
Vertrieb: In vielen CRM-Systemen schlummern ungenutzte Potenziale. Wir helfen, auf Basis vorhandener Verkaufsdaten relevante Cross-Selling-Chancen zu identifizieren – mit einem modularen Analytics-Ansatz, der sich gezielt auf Sortimente und Kaufverhalten zuschneiden lässt. Mehrwert: Durchschnittlich 5 bis 10 Prozent mehr Umsatz pro aktiver Kundenbeziehung und eine deutlich höhere Erfolgsquote bei Vertriebsaktionen.
Einkauf: Viele Risiken in der Lieferkette bleiben unbemerkt – bis es zu spät ist. Unser System analysiert automatisch Abhängigkeiten von strategischen Lieferanten und verknüpft diese Informationen mit externen Datenquellen wie News oder Bonitätsinformationen. Auffällige Konstellationen werden frühzeitig identifiziert. Die Logik dahinter ist standardisiert, die Bewertung bleibt individuell steuerbar. Mehrwert: Risiken werden systematisch gescreent und frühzeitig erkannt, außerdem bis zu 25 Prozent weniger Lieferausfälle und deutlich weniger (teure) Ad-hoc-Beschaffungen.

Weniger Buzzwords, mehr Wirkung

Keine Frage: Die Auswahl einer geeigneten Business Analytics- oder KI-Lösung ist heute erfolgskritisch und hochgradig wettbewerbsrelevant. Gleichzeitig ist sie sehr komplex und kann die Ressourcen und das Know-how mittelständischer Unternehmen schnell überfordern.

Welche Ziele mit der Technologie erreicht werden sollen und welche KPIs (Key Performance Indicators) dabei relevant sind: Diese Fragen sollten am Anfang der Reise ins Reich der Künstlichen Intelligenz stehen, nicht an deren Ende. Denn wer blind auf KI setzt, riskiert hohe Investitionen, die unter Umständen keinen Mehrwert generieren. Mit unserer Expertise helfen wir Ihnen, Orientierung zu gewinnen, für Sie wichtige Tools zu identifizieren und die passende Lösung zu finden – vielleicht ist es ja eine, die speziell für Sie entwickelt wird.

Fragen & Antworten zum KI-Einsatz im Mittelstand

Wie sollten Unternehmen beim Einstieg ins Thema KI am besten vorgehen?

Der sinnvollste Einstieg in Künstliche Intelligenz beginnt mit einem klaren Verständnis der eigenen Geschäftsprozesse: Wo entstehen Engpässe, ineffiziente Abläufe oder wiederkehrende manuelle Tätigkeiten? Die Analyse sollte nicht technikgetrieben sein, sondern auf betriebswirtschaftlichen Schmerzpunkten basieren – etwa in Planung, Kundenbetreuung oder Prognosen.
Wichtig ist ein pragmatischer Einstieg über ein überschaubares Pilotprojekt, das echten Nutzwert generiert – etwa durch Entlastung von Mitarbeitenden oder verbesserte Entscheidungsgrundlagen. So wird KI nicht zum Selbstzweck, sondern gezielt eingesetzt, wo klassische Methoden an ihre Grenzen stoßen. Ein solcher Fokus hilft auch, intern Akzeptanz aufzubauen: Wenn erste Erfolge sichtbar sind, entsteht Rückenwind für breitere Anwendungen.

Worauf sollte man bei der Auswahl einer Lösung achten?

Eine gute KI-Lösung erkennt man nicht an ihrer Komplexität, sondern an ihrer Alltagstauglichkeit. Sie integriert sich nahtlos in bestehende Abläufe, ist mit verfügbaren Daten betreibbar und zeigt schnell Wirkung – z. B. durch automatisierte Routineentscheidungen oder kürzere Reaktionszeiten im Kundenservice.
Mittelständische Unternehmen sollten den Fokus auf konkrete Erfahrungswerte setzen: Gibt es Referenzprojekte aus ähnlichen Branchen? Lässt sich die Lösung im kleinen Rahmen testen? Wie sieht der Aufwand für Integration und Schulung aus?
Wer klein startet, behält die Kontrolle – und kann Lösungen bei Erfolg modular erweitern. Auch bei digitalen Technologien gilt: Evolution schlägt Revolution.

Woran erkennt man einen seriösen Anbieter?

Ein glaubwürdiger Anbieter bringt nicht nur Technologie mit, sondern versteht die betriebliche Realität seiner Kunden. Er spricht nicht in Buzzwords, sondern liefert fundierte Antworten auf Fragen wie: Welche Prozesse lassen sich verbessern? Welche Daten werden benötigt? Was ist in drei Monaten konkret messbar?
Professionelle Anbieter begleiten außerdem nicht nur die technische Einführung, sondern auch die organisatorische Umsetzung – inklusive Change-Management, Schulung und laufendem Support. Sie denken vom Problem her, nicht vom Produkt.
Gerade im Mittelstand ist es entscheidend, auf Partner zu setzen, die realistische Szenarien entwickeln – und Verantwortung für die Umsetzung übernehmen.

In welchen Fällen kann die Beratung bzw. Begleitung durch einen externen Berater sinnvoll sein?

Gerade im Mittelstand fehlt es oft nicht an Ideen, sondern an Kapazität, methodischem Know-how oder dem klaren Bild, wie ein KI-Projekt sicher zum Ziel führt. Externe Beratung kann hier wertvolle Orientierung geben – besonders in drei typischen Szenarien:

Unsicherheit über den richtigen Lösungsweg: Oft steht am Anfang nicht die Auswahl eines Tools, sondern die Frage: Lässt sich unser Problem überhaupt sinnvoll mit KI lösen? Ein externer Sparringspartner hilft, zwischen technologischem Hype und echtem Mehrwert zu unterscheiden – und schützt so vor Fehlinvestitionen.
Begrenzte interne Ressourcen: Wenn operative Teams bereits ausgelastet sind, fehlt häufig die Zeit für strukturierte Machbarkeitsanalysen oder fundierte Auswahlprozesse. Hier kann ein externer Berater mit klarer Methodik unterstützen – vom Use-Case-Screening bis zur Pilotbegleitung.
Strategische Relevanz bei engem Budget: Gerade wenn Investitionen hoch und Spielräume gering sind, ist gezielte Priorisierung entscheidend. Beratung sorgt für objektive Bewertung von Potenzialen, unterstützt bei der Bewertung von Risiken und schafft Entscheidungsgrundlagen – etwa für Geschäftsführung, Investoren oder Aufsichtsgremien.