KI im Unternehmen — Einstieg & Roadmap — Startklar in 30 Tagen

Für KMU, die in die Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) einsteigen möchten, ist der Schlüssel, klare Ziele zu definieren und pragmatisch zu handeln, um in 30 Tagen startklar zu sein. Der Weg zur effektiven Nutzung von KI beginnt mit einem strukturierten Ansatz, der die spezifischen Bedürfnisse des Unternehmens in den Vordergrund stellt.

Zieldefinition und Einsatzgebiete erkennen

Zu Beginn ist es entscheidend, die spezifischen Ziele und potenziellen Einsatzgebiete von KI im Unternehmen zu identifizieren. Ob Prozessautomatisierung, kundenorientierte Dienstleistungen oder Datenanalyse – KMU sollten sich darauf konzentrieren, wo KI den grössten Nutzen bringen kann. Ein Unternehmen im Detailhandel könnte etwa Bestandsmanagement oder Kundenempfehlungen verbessern, während ein Produktionsbetrieb von optimierten Wartungsprozessen profitiert.

Daten als Fundament nutzen

Die Qualität der datenbasierten Entscheidungen hängt von den verfügbaren Daten ab. Daher sollten Unternehmen bestehende Datenbestände evaluieren und sicherstellen, dass sie vollständig und korrekt sind. Zusätzliche Daten, die zur Erreichung der gesetzten Ziele notwendig sind, können definiert und erfasst werden. Ein KMU in der Transportbranche könnte seine Telematikdaten nutzen, um Fahrtrouten zu optimieren und damit Kosten zu senken.

Interne Kompetenzen aufbauen

KI-Initiativen erfordern technisches Wissen und Erfahrung. Grosse Unternehmen verfügen oft über dedizierte Teams, doch KMU müssen Ressourcennutzung optimieren. Dies kann durch internes Training oder die Zusammenarbeit mit Dienstleistern geschehen. Ein Teammitglied könnte als KI-Verantwortlicher benannt werden, um die Fäden zusammenzuhalten. Ein klassisches Fallbeispiel ist ein Personalberater, der Mitarbeiterschulungen in Datenanalyse anstrebt, um konkurrenzfähig zu bleiben.

Ressourcen intelligent einsetzen

Das Budget ist in der Regel begrenzt, weshalb KMU sinnvoll priorisieren sollten. Pilotprojekte bieten die Möglichkeit, KI mit kalkulierbarem Risiko einzuführen und praktische Erkenntnisse zu gewinnen. Ein Dienstleistungsunternehmen könnte ein KI-gestütztes System testweise für die Buchhaltung einsetzen, um Effizienzsteigerungen direkt vergleichen zu können.

Typische Fehler und ihre Korrektur

Ein häufiger Fehler ist der Start mit unrealistischen oder unklaren Zielen, was Ressourcen und Motivation verschwendet. Hier hilft eine detaillierte Planung und die Definition konkreter, erreichbarer Ziele. Ein weiteres Missverständnis ist die Annahme, KI könne erfolgreich ohne ausreichende Datengrundlage implementiert werden. Unternehmen sollten ihre Datensammlung und -pflege an die Anforderungen der KI anpassen. Ausserdem übersehen manche KMU die Bedeutung des Change Managements. Ein bewusster Einbezug und Schulung der Mitarbeitenden fördert die Akzeptanz und den Erfolg der KI-Initiative.

14-Tage-Handlungsanleitung

Tag 1–3: Zielsetzung und Prioritäten festlegen.

Tag 4–6: Vorhandene Datenbestände sichten, Qualität prüfen.

Tag 7–9: Lückenanalyse durchführen und zusätzliche Datenquellen identifizieren.

Tag 10–12: Verantwortliche Person oder Team benennen und initiale Schulungen planen.

Tag 13–15: Pilotprojekt definieren, Kostenrahmen und Erfolgskriterien festlegen.

Tag 16–18: Infrastruktur- und Ressourcenbedarfe ermitteln.

Tag 19–22: Machbarkeit prüfen, notwendige Anpassungen vornehmen.

Tag 23–25: Schulungen und interne Kommunikation starten.

Tag 26–28: Implementierung des Pilotprojektes beginnen.

Tag 29–30: Erste Ergebnisse evaluieren und nächste Schritte planen.

Dieser Plan ermöglicht KMU, sich strukturiert und ressourcenschonend der KI zu nähern und realistische Fortschritte zu erzielen.