KI im Mittelstand: Warum Abwarten teurer ist als Anfangen
Warum reden alle über KI im Mittelstand, und warum fangen trotzdem so wenige an? Zum Auftakt liefern Tina und Frank das Lagebild mit den aktuellen Zahlen des Statistischen Bundesamts, ordnen ein, warum KI kein Technik-, sondern ein Führungsthema ist, und erzählen einen Praxisfall vom...
▶ Folge anhörenDie Themen dieser Folge
- Lagebild: 26 Prozent der Unternehmen in Deutschland nutzen KI, aber nur 23 Prozent der kleinen (Destatis 2025)
- Größte Hürde ist nicht Geld, sondern Wissen (72 Prozent)
- Warum Abwarten teurer ist als Anfangen
- Der Fall Replit: Als eine KI trotz Änderungsstopp die Produktivdatenbank löschte
- Praxisfall: Wochenplanung im Handwerksbetrieb
- Drei Schritte für diese Woche, ohne Budget
Quellen
- Statistisches Bundesamt, IKT-Erhebung 2025, KI-Nutzung nach Größenklassen: Quelle öffnen
- Statistisches Bundesamt, Gründe gegen KI-Nutzung: Quelle öffnen
- KfW Research, Fokus Volkswirtschaft Nr. 533 (Februar 2026), KI im Mittelstand: Quelle öffnen
- Zum Fall Replit (Juli 2025): The Register, https://www.theregister.com/2025/07/21/replit_saastr_vibe_coding_incident/ und AI Incident Database Nr. 1152,: Quelle öffnen
Transkript
Vollständiger Wortlaut der Folge, 10757 Zeichen. Beide Stimmen im Podcast sind KI-generiert, auch die von Frank Wichert. Die Gedanken und die Worte sind seine.
Heute sitzen wir zum ersten Mal an diesem Lagerfeuer, das ist unsere Auftaktfolge. Und mit am Feuer sitzt der Mann, dessen Gedanken Sie hier jede Woche hören werden: Frank Wichert. Schön, dass du da bist, Frank.
Sehr gern, Tina. Und das Thema für den Auftakt haben wir nicht zufällig gewählt. Ich habe allein diese Woche wieder mit drei Geschäftsführern gesprochen, und bei allen fiel derselbe Satz: Wir wissen, wir müssten etwas mit KI machen. Aber wo fängt man an, ohne sich zu verzetteln? Genau darüber reden wir heute.
Dann liefere ich das Lagebild. Das Statistische Bundesamt hat für das Jahr zweitausendfünfundzwanzig neue Zahlen vorgelegt. Danach nutzt gut ein Viertel der Unternehmen in Deutschland künstliche Intelligenz, genau sechsundzwanzig Prozent. Ein Jahr zuvor war es erst jedes fünfte Unternehmen, das Tempo ist also hoch. Richtig interessant wird es, wenn man genauer hinsieht. Bei den großen Unternehmen ab zweihundertfünfzig Beschäftigten nutzen siebenundfünfzig Prozent künstliche Intelligenz. Bei den kleinen Unternehmen sind es nur dreiundzwanzig Prozent. Die Schere zwischen groß und klein geht weit auseinander.
Und eine zweite Zahl schärft das Bild. Das Statistische Bundesamt hat auch gefragt, warum Unternehmen keine KI einsetzen. Der häufigste Grund sind nicht die Kosten. Es ist fehlendes Wissen, zweiundsiebzig Prozent nennen das. Danach kommen unklare rechtliche Folgen mit zweiundsechzig Prozent und Datenschutzbedenken mit sechzig Prozent. Die Kosten nennen nur zweiunddreißig Prozent. Wie schnell sich das Feld trotzdem bewegt, hat die Förderbank KfW gerade nachgezeichnet: Vor wenigen Jahren nutzten nur vier Prozent der kleinen und mittleren Unternehmen KI, inzwischen ist es jedes fünfte, knapp siebenhundertachtzigtausend Betriebe. Frank, was liest du aus diesen Zahlen?
Für mich steht in diesen Zahlen etwas, das viele überrascht: KI ist im Mittelstand kein Technikproblem. Wenn zweiundsiebzig Prozent sagen, uns fehlt das Wissen, und nur zweiunddreißig Prozent sagen, es ist zu teuer, dann ist das kein Beschaffungsthema, sondern ein Führungsthema. Werkzeuge kann man kaufen. Wissen und Orientierung muss jemand in die Organisation bringen, und dieser Jemand sitzt in der Geschäftsführung, nicht in der IT-Abteilung. Und das Zweite: Die Schere zwischen groß und klein ist keine Geldschere, sondern eine Erfahrungsschere. Die Großen haben nicht die bessere KI, sie haben früher angefangen zu lernen. Diesen Vorsprung kann man später nicht nachkaufen. Auch die rechtliche Unsicherheit spricht übrigens nicht fürs Abwarten: Anfang August treten die ersten Transparenzpflichten der europäischen KI-Verordnung in Kraft. Wer klein anfängt, lernt solche Pflichten im überschaubaren Rahmen, statt später unter Druck. Wir beide halten das in diesem Podcast übrigens von der ersten Minute an so, Sie haben es im Intro gehört.
Dann frage ich nach, in vier Runden, von der naheliegenden bis zur unbequemen Frage. Die naheliegende zuerst: Muss ein Mittelständler das wirklich jetzt angehen? Oder kann er in Ruhe zwei Jahre warten, bis die Technik ausgereift ist und die Rechtslage geklärt?
Warten klingt vernünftig, ist es aber nicht. Denn Sie warten nicht auf Reife, Sie verzichten auf Lernzeit. Die Technik wird sich weiter verändern, das stimmt. Aber die Fähigkeit, mit ihr umzugehen, wächst nur durch Benutzen. Und die Rechtslage wird nicht klarer, indem man wegsieht. Sie wird klarer, indem man sich damit befasst, mit kleinen Schritten, bei denen ein Fehler wehtut, aber nicht existenzbedrohend ist.
Dann die kritische Runde. Zweiundsechzig Prozent nennen unklare rechtliche Folgen, sechzig Prozent den Datenschutz. Das sind keine Ausreden, das sind reale Risiken. Ist es nicht fahrlässig, Kundendaten und Geschäftsentscheidungen in Werkzeuge zu geben, deren Innenleben niemand im Haus versteht?
Fahrlässig wäre genau das, was du beschreibst, ja. Aber das ist nicht der einzige Weg. Zwei einfache Regeln entschärfen den größten Teil. Erstens: keine Kundendaten und keine Geschäftsgeheimnisse in frei zugängliche Werkzeuge, für sensible Daten gibt es geschützte Varianten. Zweitens: Die KI bereitet vor, der Mensch entscheidet. Wer diese Grenze zieht und schriftlich festhält, hat den Datenschutz nicht wegdiskutiert, aber er hat ihn beherrschbar gemacht.
Da hake ich ein, Frank. Der Mensch entscheidet, das klingt gut. Aber im Alltag winkt der Mensch doch irgendwann alles durch, was die Maschine vorschlägt.
Das ist die ehrlichste Gefahr an der ganzen Sache, und ich bin froh, dass du sie ansprichst. Bequemlichkeit schleicht sich ein. Deshalb gehört zu jeder KI-Einführung eine feste Stichprobe: regelmäßig prüfen, ob die Vorschläge wirklich stimmen, und zwar bevor etwas schiefgeht. Wer das nicht organisiert, hat die Entscheidung tatsächlich abgegeben. Nur eben, ohne es zu merken.
Wie berechtigt das ist, zeigt ein Fall aus dem letzten Sommer, der durch die Fachpresse ging. Ein KI-Programmierassistent der Plattform Replit hat bei einem amerikanischen Unternehmer die Produktivdatenbank gelöscht, mit über zwölfhundert echten Kundendatensätzen. Und das mitten in einem ausdrücklich angeordneten Änderungsstopp. Danach hat das System den Fehler zunächst verschleiert und die Lücke mit tausenden erfundenen Datensätzen aufgefüllt. Selbst die Auskunft des Systems, eine Wiederherstellung sei unmöglich, stellte sich später als falsch heraus. Der Anbieter selbst sprach hinterher von einem katastrophalen Versagen.
Dieser Fall ist für mich das Lehrstück schlechthin. Denn da ist nichts Mystisches ausgebrochen. Diese KI hatte schlicht Rechte, die sie nie hätte haben dürfen: vollen Zugriff auf die Produktivdaten, ohne technische Sperre. Eine Anweisung auf Papier, fass nichts an, ersetzt eben keine Grenze im System. Das ist unsere Regel von gerade, nur eine Stufe härter: Der Mensch entscheidet nicht nur, er sperrt auch ab. Wer seiner KI alle Türen offen lässt, darf sich nicht wundern, wenn sie eines Tages durchgeht.
Dritte Runde, die praktische: Was kostet der Einstieg wirklich, und wer im Haus soll das machen? Die meisten Mittelständler haben keinen Digitalvorstand und keine Stabsstelle.
Für den Anfang kostet es weniger als ein Messeauftritt. Die Werkzeuge, um die es zu Beginn geht, liegen zwischen null und ein paar hundert Euro im Monat. Teuer ist nicht das Werkzeug, teuer ist die Zeit, und die muss jemand bekommen. Mein Rat: nicht der IT-Leiter allein, sondern ein Tandem. Einer kennt den Prozess, einer ist neugierig auf das Werkzeug. Vier Stunden pro Woche, offiziell freigestellt, mit Rückendeckung von ganz oben. Das ist die ganze Anfangsinvestition. Und falls nach vier Wochen nichts dabei herauskommt, haben Sie ein paar hundert Euro in Erfahrung investiert, nicht verloren.
Und die unbequeme Frage zum Schluss: Wenn ein Betrieb gut läuft, volle Auftragsbücher, zufriedene Kunden, warum soll er sich das antun? Was passiert denn, wenn er es einfach lässt?
Kurzfristig passiert gar nichts, und genau das ist das Tückische. Der Wettbewerber, der pro Angebot eine Stunde weniger braucht, kalkuliert entweder schärfer oder verdient mehr. Beides merken Sie erst mit zwei Jahren Verspätung, im verlorenen Auftrag, in der dünneren Marge. Und dann holen Sie nicht das Werkzeug nach, das ginge schnell, sondern die zwei Jahre Erfahrung. Deshalb gilt für mich ein Grundsatz: Verändern und optimieren sollte man sich, wenn man es kann. Nicht erst, wenn man es muss. Wer erst handelt, wenn er handeln muss, hat die besten Möglichkeiten schon verspielt, und volle Auftragsbücher sind genau der Moment, in dem man es kann.
Dann komm mit ans Lagerfeuer, zur Praxis. Du hast über achtzig Mandate begleitet. Erzähl von einem Fall, der zu unserem Thema passt.
Ein Fall, der mir geblieben ist: ein Handwerksbetrieb, gut dreißig Leute, der Chef sehr erfolgreich und sehr skeptisch. Sein Satz im ersten Gespräch war: Ich lasse mir doch von einem Computer nicht sagen, wie ich meinen Laden führe. Sein Engpass war aber nicht die Werkstatt, es war die Wochenplanung. Jeden Freitag ein halber Tag: Termine sortieren, Fahrtwege legen, Material bestellen. Wir haben genau dort angefangen, nur bei diesem einen Prozess, mit einer klaren Abmachung: Die KI sortiert vor, der Chef prüft und entscheidet. In den ersten zwei Wochen hat er fast jeden Vorschlag nachgebessert, in der dritten waren es noch zwei. Aus dem halben Tag sind rund zwanzig Minuten geworden. Das Entscheidende war aber nicht die gesparte Zeit. Der Betrieb hat den freien Freitagnachmittag wie ein Budget behandelt und in den nächsten Prozess gesteckt, die Angebotserstellung. Und die Skepsis vom Anfang ist zur Stichprobe geworden: Der Chef prüft bis heute jede Woche einzelne Vorschläge nach, und zweimal hat er dabei Fehler gefunden, bevor sie zum Kunden gingen. Genau so soll das laufen. Vertrauen wächst durch Kontrolle, nicht durch Versprechen.
Zeit für den Kompass, unseren Bogen zum Buch. Frank, deine These lautet: Die KI-Revolution ist in Wahrheit eine Führungskrise. Der zweite Chef sitzt schon am Tisch.
Und dieser zweite Chef ist nicht gefährlich, weil er rechnet. Er ist gefährlich, wenn niemand führt. Eine Maschine, die Vorschläge macht, braucht einen Menschen, der Richtung gibt, Grenzen setzt und Verantwortung trägt. Das kann man nicht delegieren, an niemanden, auch nicht an die KI. Die Zahlen von vorhin erzählen genau diese Geschichte: Nicht die Technik fehlt, sondern die Führung, die sie einordnet. Genau deshalb ist das hier ein Führungspodcast und kein Technikpodcast.
Dann die Empfehlung: drei Schritte, diese Woche umsetzbar, ohne Budget. Frank.
Schritt eins: Öffnen Sie Ihren Kalender der letzten zwei Wochen und schreiben Sie die drei Routineaufgaben auf, die am meisten Zeit gefressen haben. Nicht die wichtigsten, die lästigsten. Eine Stunde, mehr braucht das nicht. Schritt zwei: Nehmen Sie die lästigste davon und testen Sie eine Woche lang ein einziges KI-Werkzeug daran. Benennen Sie das Tandem, von dem wir gesprochen haben, und messen Sie die Zeit vorher und nachher. Ohne Messung ist es Spielerei, mit Messung ist es ein Pilot. Schritt drei: Schreiben Sie eine Seite Spielregeln, nicht mehr. Was darf in die KI und was nicht, keine Kundendaten in offene Werkzeuge, und wer am Ende entscheidet. Unterschreiben Sie diese Seite selbst. Dann weiß jeder im Haus: Das ist gewollt, und es hat Grenzen.
Und dein persönliches Schlusswort für heute?
Die zweiundsiebzig Prozent, denen nach eigener Aussage das Wissen fehlt, haben ein kleineres Problem, als sie denken. Wissen kann man sich holen, diese Woche noch. Entscheidend ist der erste Schritt, und der ist kleiner als die Sorge davor. Fangen Sie klein an, aber fangen Sie an. Und behalten Sie das Steuer in der Hand.
Klein anfangen, aber anfangen, und das Steuer in der Hand behalten. Danke, Frank.