KI im Mittelstand: Chancen und Herausforderungen

21. Januar 2025

Die zunehmende Bedeutung Künstlicher Intelligenz (KI) bietet kleinen und mittelständischen Unternehmen (KMU) enorme Potenziale für Innovation und Effizienzsteigerung. Gleichzeitig sehen sich viele KMU mit erheblichen Hürden konfrontiert – von fehlendem Fachwissen bis hin zu komplexen Datenschutzanforderungen. Eine aktuelle Studie der Mittelstand-Digital Begleitforschung, beauftragt durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK), beleuchtet die sogenannte KI-Readiness, also die Bereitschaft und Fähigkeit von Unternehmen, KI in ihre Prozesse zu integrieren. Die Ergebnisse zeigen: Der deutsche Mittelstand hat großen Nachholbedarf, insbesondere bei der Digitalisierung, während Datenschutz gleichzeitig Hindernis und Chance darstellt.

KMU kämpfen mit digitalem Rückstand

Die Studie zeigt, dass deutsche KMU weiterhin stark mit der digitalen Transformation zu kämpfen haben. Im Jahr 2023 wiesen nach aktueller Studie der europäischen Kommission 74,2 % der KMU eine geringe bis sehr geringe digitale Intensität auf, was sogar einen deutlichen Anstieg gegenüber 63,5 % im Jahr 2022 darstellt. Obwohl KI branchenübergreifend vielseitige Einsatzmöglichkeiten bietet, nutzen nur etwa 11 % der deutschen Unternehmen diese Technologie.

Die Ursachen ergründet die Studie in der Einschätzung der KI-Readiness. Die Bewertung der KI-Readiness basiert auf Modellen wie dem TOE-Framework (Technological, Organizational, and Environmental Framework) und der Diffusion of Innovation (DOI)-Theorie. Das TOE-Framework beschreibt drei wesentliche Einflussfaktoren für die Einführung neuer Technologien: technologische Faktoren wie die Komplexität und Kompatibilität der Systeme, organisatorische Faktoren wie Führung, Ressourcen und die Bereitschaft zur Veränderung sowie umweltbezogene Aspekte wie Marktbedingungen und regulatorische Anforderungen. Ergänzend dazu identifiziert die DOI-Theorie spezifische Merkmale, die sowohl die Geschwindigkeit als auch das Ausmaß der Technologieadoption beeinflussen, darunter der wahrgenommene Vorteil, die Testbarkeit und die Beobachtbarkeit neuer Technologien.

Gründe für die mangelnde KI-Readiness seien der Studie zufolge unzureichendes Datenmanagement sowie eine mangelhafte Qualität und Verfügbarkeit der Daten, die den Einstieg in KI-Technologien erschweren. Hinzu kommen ein Mangel an Fachkräften und fehlendem Know-how, das für die Entwicklung und Implementierung effektiver KI-Lösungen erforderlich sei. Viele Unternehmen würden zudem nicht über die nötige IT-Infrastruktur verfügen, was datenintensive Anwendungen behindert und die internationale Wettbewerbsfähigkeit verringert. Gleichzeitig seien kulturelle Barrieren, wie die geringe Offenheit gegenüber neuen Technologien, ein Hindernis. Die Studie geht zudem davon aus, dass auch eine unklare KI-Strategie dazu beitrage, dass Unternehmen ihre Potenziale nicht optimal nutzen.

Anwendungsfelder für KI im Mittelstand

Generative KI eröffnet kleinen und mittleren Unternehmen vielfältige Möglichkeiten, Prozesse effizienter zu gestalten und neue Potenziale zu erschließen. Von der Interaktion mit Bots wie OpenAIs ChatGPT bis zur Implementierung in unternehmenseigene Systeme. Die Einsatzmöglichkeiten sind branchen- und anwendungsfallspezifisch. Modelle wie Microsoft Copilot erleichtert den Einsatz von generativer KI, indem es direkt in bekannte Microsoft-Programme wie Word, Excel, PowerPoint oder Teams integriert wird. Dadurch können Unternehmen ihre Arbeitsprozesse effizienter gestalten, ohne zusätzliche Infrastruktur oder umfangreiche Schulungen zu benötigen. Copilot automatisiert Aufgaben wie die Erstellung von Texten, die Analyse von Daten und die Bearbeitung von Kundenanfragen. Auch datenbasierte Einblicke werden durch automatisierte Codevorschläge in GitHub Copilot erleichtert. Für KMU, die bereits mit Microsoft-Produkten arbeiten, bietet Copilot eine praxisnahe Möglichkeit, Effizienz und Produktivität mi einem KI-Assistenten zu steigern.

Datenschutz: Bremse für KI im Mittelstand?

Der Datenschutz bleibt ein zweischneidiges Schwert für kleine und mittlere Unternehmen. Einerseits schaffen die Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) und die neue KI-Verordnung (KI-VO) Vertrauen und Rechtssicherheit, andererseits stellen sie besonders kleine Unternehmen vor erhebliche Herausforderungen bei der Implementierung von KI-Technologien. Strenge regulatorische Anforderungen verlangen umfassende Maßnahmen, die kleinere Unternehmen oft personell und finanziell überfordern. Experten wie der Landesbeauftragte für Datenschutz in Niedersachsen, Dennis Lehmkemper, betonen, dass Datenschutzprinzipien von Beginn an in die Entwicklung von KI-Systemen integriert werden sollten, um Akzeptanz und Transparenz zu fördern. Obwohl Governance und Ethik laut der Studie derzeit nicht zu den vorrangigen Faktoren in KI-Readiness-Tests zählen, wird ihre Bedeutung vor dem Hintergrund wachsender regulatorischer und ethischer Anforderungen in Zukunft zunehmen. Eine frühzeitige Anpassung an diese Vorgaben wird entscheidend sein, um langfristig Innovationspotenziale zu nutzen und sich auf dem Markt zu behaupten.

Fazit

Die Ergebnisse der Studie verdeutlichen, dass der deutsche Mittelstand in puncto Digitalisierung und KI-Integration deutlichen Nachholbedarf hat. Der Datenschutz erweist sich dabei als unverzichtbare Grundlage für Vertrauen, stellt jedoch gleichzeitig eine Herausforderung dar, die durch gezielte Strategien und Investitionen bewältigt werden muss. Bei der Einführung neuer KI-Systeme sind die rechtlichen Risiken – wie Haftungsfragen und Datenschutzverletzungen – zu minimieren und die Compliance mit bestehenden Gesetzen und Vorschriften sicherzustellen. Kleine und mittlere Unternehmen, die frühzeitig klare Strategien entwickeln und ihre Mitarbeitenden schulen, können diese Hürden überwinden und ihre Wettbewerbsfähigkeit langfristig sichern. Der Weg zur KI-Readiness erfordert eine bewusste Kombination aus datenschutzkonformer technischer und organisatorischer Entwicklung. Wir unterstützen Sie in diesem Prozess gerne als KI-Beauftragter – von der Strategieentwicklung bis zur datenschutzkonformen Implementierung.