KI-Management für den Mittelstand E-Book

Andreas Pörtner

• Herausgeber: BoD - Books on Demand
• Kategorie: Wissenschaft und neue Technologien
• Sprache: Deutsch

Seitenzahl: 46

Veröffentlichungsjahr: 2025

Beschreibung

Künstliche Intelligenz ist längst kein Zukunftsthema mehr, sie verändert heute schon die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten, entscheiden und mit ihren Kunden interagieren. Doch viele mittelständische Betriebe fragen sich: Wie können wir KI sinnvoll und wirtschaftlich einsetzen und das mit begrenzten Ressourcen und ohne technisches Spezialwissen? Genau hier setzt dieses Buch an. KI-Management für den Mittelstand bietet eine fundierte, praxisorientierte und verständliche Anleitung für die Einführung und Steuerung von KI-Projekten in KMU. Vom strategischen Einstieg über die Identifikation relevanter Anwendungsfelder bis hin zur Umsetzung, Skalierung und Wirkungsmessung zeigt dieses Buch, wie sich KI gezielt in bestehende Prozesse integrieren lässt. Leser:innen lernen, wie sie den wirtschaftlichen Nutzen von KI systematisch erfassen, den passenden Einstieg finden, geeignete Tools und Anbieter auswählen, Daten sinnvoll nutzen, Mitarbeitende einbinden und den laufenden Betrieb absichern, einschließlich rechtlicher und ethischer Rahmenbedingungen. Wenn Sie Klarheit und Struktur für die Einführung von KI suchen, laden wir Sie herzlich ein, den DIGITAL BUSINESS NAVIGATOR kostenfrei zu nutzen. Der Entry-Tarif ist für Leser kostenfrei enthalten.

Leseprobe

Andreas Pörtner MSc BBA

DIGITAL BUSINESS GUIDES

www.digital-business-guides.com

Ausgabe 05/2025

Inhaltsverzeichnis

1. Einleitung

Motivation und Zielgruppen

Aufbau des Buches

Dank und Hinweisung zur Nutzung

Teil I: Grundlagen des KI-Managements im Mittelstand

1. Einleitung: Warum KI-Management jetzt wichtig ist

Digitalisierung und Wettbewerbsdruck

Chancen und Risiken für den Mittelstand

KI als strategischer Erfolgsfaktor

2. Künstliche Intelligenz verstehen

Definitionen und Grundbegriffe

Arten von KI (schwache/starke KI, ML, NLP, etc.)

Abgrenzung zu Data Science, Big Data und Automatisierung

3. Der Mittelstand im digitalen Wandel

Typische Herausforderungen (Ressourcen, Know-how, Kultur)

Praxisbeispiele erfolgreicher KMU

Regulatorische und ethische Rahmenbedingungen

Teil II: KI-Strategie entwickeln und verankern

4. Strategisches KI-Management im Unternehmen

Rolle der Geschäftsleitung und des Managements

Integration von KI in die Unternehmensstrategie

Aufbau einer KI-Roadmap

5. Der AI BUSINESS NAVIGATOR als strategisches Tool

Überblick über die Plattform: Module und Nutzen

Strategietools: KI-Reifegradanalyse, Potenzialanalysen

Nutzung in der Praxis: Beispielanwendung im Unternehmen

6. Auswahl geeigneter KI-Anwendungsfelder

Interne vs. externe Use Cases

Bewertung nach Nutzen, Aufwand und Umsetzbarkeit

Checklisten und Vorlagen zur Priorisierung

Teil III: Umsetzung von KI-Projekten im Mittelstand

7. Von der Idee zur Umsetzung: Projektmanagement für KI

Agile Methoden und hybride Vorgehensmodelle

Rollen und Verantwortlichkeiten im KI-Projekt

Erfolgsfaktoren und Stolperfallen

8. Daten als Grundlage für KI

Datenmanagement und Datenstrategie

Datenqualität, -verfügbarkeit und -sicherheit

Praxisbeispiel: Aufbau eines Datenpools

9. Auswahl und Integration von KI-Tools und -Anbietern

Kriterien zur Tool- und Anbieterbewertung

Der AI BUSINESS NAVIGATOR als Tool-Auswahlhilfe

Überblick über relevante KI-Lösungen für KMU

Teil IV: Betrieb, Skalierung und Controlling von KI

10. KI im laufenden Betrieb – Betriebskonzepte und Governance

Monitoring, Wartung und Weiterentwicklung

Transparenz, Erklärbarkeit und Ethik

Rollenprofile: KI-Manager, Data Steward, AI Champion

11. Wirtschaftlichkeit und Wirkungsmessung von KI-Projekten

KPIs und ROI-Berechnung

Lessons Learned aus Pilotprojekten

Praxisorientierte Bewertungsmethoden mit dem AI BUSINESS NAVIGATOR

12. Skalierung und nachhaltige Verankerung

Von Pilotprojekten zur breiten Anwendung

Veränderungsmanagement und Mitarbeitereinbindung

Schulung, Weiterbildung und KI-Kompetenzaufbau

Teil V: Ausblick und Ressourcen

13. Zukünftige Entwicklungen und Trends in der KI

Generative KI und Automatisierung

KI-Regulierung (EU AI Act) und deren Auswirkungen

Innovationspotenziale für den Mittelstand

14. Praxisleitfaden und Checklisten

Schnellstart-KI-Strategie für KMU

Projektbriefing-Vorlage

Anbieter-Scoring-Matrix

Links und Tools (inkl. AI BUSINESS NAVIGATOR)

Einleitung

Die rasante Entwicklung der Künstlichen Intelligenz (KI) ist längst nicht mehr nur ein Thema für Konzerne oder Forschungseinrichtungen. Sie betrifft inzwischen Unternehmen aller Größen – und damit auch den Mittelstand, der das Rückgrat der deutschen Wirtschaft bildet. Doch während großer Unternehmen über eigene Innovationsabteilungen und Fachkräfte verfügen, stehen kleine und mittlere Unternehmen (KMU) häufig vor der Frage: Wie kann KI konkret und sinnvoll in unserem Unternehmen eingesetzt werden?

Genau hier setzt dieses Buch an. Es richtet sich an Geschäftsführer, Bereichsleiter, Innovationsverantwortliche und Digitalisierungsbeauftragte, die das Potenzial von KI erkennen, aber nach einem pragmatischen und verständlichen Weg zur Umsetzung suchen. Dabei vereint dieses Buch wissenschaftlich fundiertes Wissen mit praxisorientierten Handlungsempfehlungen – speziell zugeschnitten auf die Anforderungen und Möglichkeiten des Mittelstands.

Ein zentrales Element des Buches ist der AI BUSINESS NAVIGATOR (www.ai-business-navigator.com), eine digitale Managementplattform, die mittelständischen Unternehmen bei der Entwicklung, Steuerung und Bewertung ihrer KI-Strategie unterstützt. Die enthaltenen Module – von der Reifegradanalyse über die Tool-Auswahl bis hin zur Projektbewertung – sind so konzipiert, dass sie auch ohne tiefgehende Vorkenntnisse genutzt werden können. Sie helfen, KI nicht als abstraktes Technologiethema zu behandeln, sondern als konkreten Werttreiber in der Unternehmenspraxis.

Das Buch gliedert sich in fünf Teile: Zunächst werden die Grundlagen des KI-Managements vermittelt. Anschließend folgen strategische Überlegungen, praxisorientierte Umsetzungswege, betriebliche Verankerung und schließlich ein Ausblick aufkommende Entwicklungen. Zahlreiche Checklisten, Praxisbeispiele und Online-Ressourcen helfen Ihnen, das Gelernte direkt im eigenen Unternehmen anzuwenden.

Ich wünsche Ihnen viele neue Impulse, Klarheit in der strategischen Ausrichtung und den Mut, erste Schritte in Richtung KI zu gehen – mit System, mit Praxisbezug und mit nachhaltigem Mehrwert für Ihr Unternehmen.

Teil I - Grundlage des KI-Managements im Mittelstand

Kapitel 1: Warum KI-Management jetzt wichtig ist

1.1 Der Wandel ist real – und er ist schneller als gedacht

Ob in der Produktion, im Vertrieb, im Kundenservice oder im Controlling: Künstliche Intelligenz verändert, wie Unternehmen arbeiten, Entscheidungen treffen und mit Kunden interagieren. Während vor wenigen Jahren KI noch als Zukunftstechnologie galt, ist sie heute in zahlreichen Anwendungen fest verankert – von der automatisierten Texterstellung über Chatbots bis hin zu Predictive Maintenance. Mittelständische Unternehmen, die den Wandel jetzt aktiv gestalten, sichern sich einen klaren Wettbewerbsvorteil. Wer abwartet, riskiert, vom Markt abgehängt zu werden.

1.2 Der Mittelstand unter Zugzwang

Viele kleine und mittlere Unternehmen sehen sich heute gleich mehreren Herausforderungen gegenüber:

Fachkräftemangel: Personalengpässe zwingen zur Automatisierung von Routineaufgaben.

Kostendruck: KI kann helfen, Prozesse effizienter zu gestalten und Fehlerquoten zu senken.

Kundenerwartungen: Kunden fordern digitale Erreichbarkeit, schnelle Reaktionszeiten und personalisierte Angebote – Leistungen, die KI-basiert unterstützt werden können.

Digitale Wettbewerber: Start-ups und große Plattformanbieter setzen neue Maßstäbe, oft auf Basis datengetriebener Geschäftsmodelle.

Die Einführung von KI ist also kein Nice-to-have, sondern eine Frage der Wettbewerbsfähigkeit.

1.3 KI als strategischer Erfolgsfaktor