Wissenspool-Beitrag

Best Practices – Einführung von KI-Anwendungen in deutschen KMU

Bundesweite Analyse tätigkeitsbezogener Best Practices zur Einführung von KI-Anwendungen in kleinst-, kleinen und mittleren Unternehmen (KMU).

05.05.2025

Lesezeit: ca. 25 min

Inhaltsverzeichnis

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Einleitung

Die vorliegende Studie beleuchtet den Einführungsprozess von Künstlicher Intelligenz (KI) in KMU anhand beispielhafter erfolgreicher KI-Einführungen. Sie ermöglicht somit ein tieferes Verständnis für das Vorgehen, die Herausforderungen und Erfolgsfaktoren beim Einführungsprozess von KI in spezifischen Tätigkeitsbereichen.
In einer zuvor durchgeführten bundesweiten Fragebogenstudie wurden berufsgruppenspezifische KI-Potenziale und Hemmnisse identifiziert. Die Ergebnisse zeigten, dass nur wenige der befragten KMU zu diesem Zeitpunkt bereits eine KI-Lösung eingeführt oder zur Nutzung freigegeben hatten. Für die folgenden Tätigkeiten wurden vielversprechende KI-Potenziale identifiziert:

• Buchhaltung (Berufsgruppe: Rechnungswesen, Controlling & Revision),
• Kundenberatung (Berufsgruppe: Kundenmanagement) sowie die
• Kapazitätsplanung (Berufsgruppe: Technische Produktionsplanung und – steuerung).

Um die Hemmnisse gegenüber dem Einsatz von KI-Anwendungen abzuleiten, wurden mögliche Ursachen auf Basis bestehender Literatur gesammelt und den Teilnehmenden zur Bewertung vorgelegt. Als größte Hemmnisse ergaben sich hierbei: mangelnde Qualifikationen, fehlendes Fachwissen, geringe Reife der KI-Anwendungen, Datenschutz bzw. rechtliche Aspekte, sowie die Integration in die Geschäftsprozesse. Diese Aspekte verdeutlichen, dass neben technologischen Unsicherheiten vor allem die fehlende fachliche Expertise als zentrales Hemmnis wahrgenommen wird.

Zusammenfassung

• In 18 Best-Practice-Beispielen zeigen deutsche KMU, wie KI-Anwendungen erfolgreich in der Praxis eingeführt werden können.
• Die Teilnehmenden geben wertvolle Einblicke in ihre Erfahrungen – von den organisatorischen Rahmenbedingungen bis hin zu konkreten Herausforderungen und Erfolgsfaktoren.
• Eine klare Abgrenzung der Herausforderungen und Erfolgsfaktoren zwischen den Tätigkeitsbereichen war nicht möglich.
• Stattdessen lassen sich wiederkehrende Herausforderungen und Erfolgsfaktoren in den Tätigkeitsbereichen Buchhaltung, Kundenberatung und Kapazitätsplanung erkennen. Herausforderungen: Technologie und Infrastruktur, mangelnde Akzeptanz, Organisatorisches und Projektstruktur, fehlende Ressourcen sowie Ängste und Unsicherheiten.
  Erfolgsfaktoren: Klare Kommunikation & Zusammenarbeit, Bereitstellung von Ressourcen, Motivation und Interesse sowie Einbindung externer Dienstleister.
• Die Ergebnisse bieten eine praxisnahe Orientierung für andere KMU und zeigen konkrete Wege auf, wie Hürden bei der KI-Einführung überwunden und Potenziale ausgeschöpft werden können.

Zielstellung der Befragung

Die Erkenntnisse aus der Fragebogenstudie verdeutlichen die Potenziale und Hemmnisse von KI basierend auf Annahmen der KMU-Mitarbeitenden. Sie werfen daher spezifische Fragen zur praktischen Implementierung und den damit verbundenen tatsächlichen Herausforderungen auf. Um diese Aspekte zu beleuchten, war es notwendig, sich im Detail mit bereits durchgeführten KI-Einführungen zu Beschäftigen und die Perspektive der involvierten Mitarbeitenden zu erfassen. Zu diesem Zweck wurden qualitative Interviews als Methode gewählt, um detaillierte Informationen zu Herausforderungen und Erfolgsfaktoren aus den spezifischen Tätigkeitsbereichen zu sammeln. Diese qualitative Untersuchung ergänzt die quantitativen Ergebnisse der vorherigen Studie und trägt dazu bei, ein umfassenderes Bild der aktuellen Situation und der Möglichkeiten zur erfolgreichen Implementierung von KI in KMU zu zeichnen.
Die Erkenntnisse dienen hierbei dazu die Kluft zwischen den theoretischen Potenzialen und Hemmnissen und der praktischen Umsetzung zu überbrücken. Sie ermöglichen es Tipps von KMU auf Augenhöhe an andere KMU zu übermitteln und somit auch die Hemmschwelle KI in KMU einzuführen, zu reduzieren. Langfristig betrachtet sollen KMU befähigt werden KI und andere Digitalisierungsprozesse effektiv und nachhaltig in ihre Unternehmensstrukturen zu integrieren.

Zusammenfassend lassen sich die Forschungsziele der vorliegenden Studie wie folgt definieren:

1. Analyse des Einführungsprozesses von KI: Erfassung der eingesetzten Strategien und Transformationsmaßnahmen, um ein umfassendes Bild des Implementierungsprozesses zu erhalten.
2. Identifikation von Herausforderungen und Erfolgsfaktoren: Analyse der während der KI-Einführung aufgetretenen Schwierigkeiten sowie der Faktoren, die zu einem erfolgreichen Verlauf beigetragen haben.
3. Zusammenführung von Empfehlungen zur Verbesserung des Einführungsprozesses: Entwicklung praxisorientierter Handlungsempfehlungen für KMU, basierend auf den Erfahrungen in den spezifischen Tätigkeitsbereichen Buchhaltung, Kundenberatung und Kapazitätsplanung.

Methodik

Zielgruppe

Zur Erhebung der qualitativen Daten wurden 18 teilstandardisierte Interviews mit einer Dauer von ca. 1 h durchgeführt. Die Interviewführung basierte damit auf einem strukturierten Leitfaden, dessen Abarbeitung flexibel an den Verlauf des Interviews angepasst wurde und so Raum für offene Fragen und individuelle Erfahrungen ließ. Dies ermöglichte es, sowohl vordefinierte Themen als auch unerwartete Aspekte und Perspektiven zu erfassen.

Stichprobe
Die Teilnehmenden umfassten 18 Mitarbeitende, sowohl mit als auch ohne Führungsposition, sowie Geschäftsführende in KMU in Deutschland. Alle Teilnehmenden waren aktiv an der Einführung einer KI-Anwendung in einem der genannten Tätigkeitsbereiche beteiligt. Abbildung 1 enthält weitere soziodemografische Merkmale über die Teilnehmenden und zeigt zudem die Verteilung der Teilnehmenden auf die drei Tätigkeitsbereiche, Unternehmensgrößen und die deutschen Bundesländer.

Abbildung 1 Stichprobe

Leitfaden für die Durchführung der Interviews

Der Interviewleitfaden wurde in vier Hauptbereiche unterteilt:

KI-Anwendung

• Beschreibung der implementierten KI-Technologie
• Interagierende Personen und Art der Interaktion mit der KI-Anwendung
• Ziele und Motivation für die KI-Einführung

KI-Einführung

• Beschreibung des Einführungsprozesses
• Strategisches Vorgehen, Leitfäden und Dokumentation des Prozesses
• Einbindung von Mitarbeitendenvertretungen oder Betriebsrat zur Interessensvertretung
• Beauftragung externer Dienstleister und Inanspruchnahme von Fördermöglichkeiten
• Zusammenarbeit der Teams und Dauer des Prozesses

Herausforderungen

• Identifikation rechtlicher Rahmenbedingungen, Ressourcenmangel, finanzielle Aspekte und fehlendes Fachwissen, zusätzliche Schulungsbedarfe
• Veränderungen in der beruflichen Tätigkeit durch die KI-Implementierung
• Unerwartete Herausforderungen im Einführungsprozess

Erfolgsfaktoren

• Identifikation von Faktoren, die maßgeblich zum Gelingen der KI-Einführung im eigenen Unternehmen beitrugen

Learnings & Tipps

• Ratschläge für zukünftige Implementierungen
• Spezielle Tipps zur internen Kommunikation in KMU
• Empfehlungen zur Verbesserung des Einführungsprozesses

Vorgehen Auswertung

Die Ergebnisse der 18 Interviews liegen in Form einer einseitigen Best Practice Darstellung je befragter Person vor. Jede Darstellung beschreibt hierbei die Einführung einer spezifischen KI-Anwendung. Die Darstellung enthält detaillierte Informationen zu den Zielen, Einführungsschritten und Herausforderungen bei der KI-Einführung sowie Erfolgsfaktoren und Tipps an andere KMU. Zusätzlich wurden die Erkenntnisse aggregiert, um die individuellen Herausforderungen und Erfolgsfaktoren systematisch je Tätigkeit zusammenzuführen und damit allgemeingültige Erkenntnisse zur Implementierung von KI in KMU zu generieren.

Ergebnisse

Im Tätigkeitsbereich Buchhaltung wurden KI-Anwendungen insbesondere im Bereich der automatisierten Verarbeitung und Prüfung von Rechnungen sowie der Datenverarbeitung im Personalwesen eingeführt. Die Befragten nannten hierbei die folgenden Ziele:

• Zeitersparnis und Effizienzsteigerung
• Entlastung der Mitarbeitenden
• Vereinfachung der Datenabfrage
• Rationalisierung und Prozessoptimierung
• Verbesserung der Datenqualität
• Unvoreingenommene und datenbasierte Analyse
• Fehlervermeidung und Wissenstransfer sichern

Im Tätigkeitsbereich Kundenberatung konzentrieren sich die eingeführten KI-Anwendungen auf viele unterschiedliche Funktionsbereiche, darunter die Protokollerstellung, eine Assistenz für E-Mail-Management und Terminvergabe, Ticketbearbeitungen, die Unterstützung typischer Büroaufgaben und Projektplanung, die Text-, Bild und Videogenerierung für Marketingzwecke und die Erstellung von E-Learnings. Die verfolgten Ziele der befragten Unternehmen bei der KI-Einführung sind nachfolgend aufgeführt:

• Schnellere Reaktionszeiten auf Kundenanfragen
• Entlastung von Mitarbeitenden
• Effizienteres Projektmanagement
• Kosten- und Ressourcenreduktion durch E-Learnings
• Vereinfachung von Bürotätigkeiten
• Automatisierung manueller, repetitiver Prozesse

Im Bereich der Kapazitätsplanung, zielten die eingeführten KI-Anwendung auf eine Optimierung der Kapazitäts- und Ressourcenplanung durch Automatisierungen von Analyse- und Planungsprozessen ab. Hierzu gehörte beispielsweise die automatisierte Auswahl von Versanddienstleistern. Die Befragten äußerten, Ihre Unternehmen verfolgten mit der Einführung der KI-Anwendungen die folgenden Ziele:

• Prozessbeschleunigung und Reaktionsfähigkeit
• Optimierung der Kapazitätszuweisung und Effizienzsteigerung
• Entlastung von Mitarbeitenden
• Skalierbarkeit und Fehlerreduktion im Versand

Nachfolgend werden die Best Practices aller Teilnehmenden visualisiert dargestellt und anschließend die Herausforderungen und Erfolgsfaktoren in den Tabellen 1 und 2 zusammengefasst und mit den 5 größten Hemmnissen aus Studie 1 „KI-Potenziale in KMU: Welche Anwendungen sind vielversprechend?“ zusammengeführt.

In Abbildung 2 ist ein Fallbeispiel aus dem Bereich der Buchhaltung exemplarisch dargestellt. Darunter stehen alle Fallbeispiele der 18 Interviews aufgeteilt nach Tätigkeitsbereich zum Download zu Verfügung.

Ergebnis – Teilnehmer 18 – LB – NEU

Tabelle 1_Herausforderungen

Tabelle 2_Erfolgsfaktoren

Fazit

Die Teilnehmenden gaben detaillierte Einblicke in ihre individuellen Erfahrungen beim Einführen von KI-Anwendungen und beleuchteten dabei sowohl die fachlichen als auch organisatorischen Rahmenbedingungen, Herausforderungen und Erfolgsfaktoren. Besonders aufschlussreich waren die genauen Beschreibungen der jeweiligen KI-Anwendungen, der dahinterliegenden Motivation zur Einführung sowie Informationen darüber, welche Mitarbeitenden mit der Anwendung interagieren – einschließlich des damit verbundenen Schulungsaufwands. Darüber hinaus konnten die Teilnehmenden
den Einführungsprozess ihrer KI-Lösungen in klaren Schritten nachvollziehbar darstellen. Dazu gehörten Phasen wie Markt- und Bedarfsanalyse, Zieldefinition, Auswahl externer Dienstleister, Schnittstellenprüfung, technische Implementierung sowie eine iterative Test- und Anpassungsphase. Diese strukturierte Herangehensweise ermöglichte eine differenzierte Betrachtung der Herausforderungen und Erfolgsfaktoren in den jeweiligen Kontexten.
Eine eindeutige Abgrenzung der Herausforderungen und Erfolgsfaktoren zwischen den
Tätigkeitsbereichen war nicht möglich. Dafür zeigten sich wiederkehrende Herausforderungen über alle drei betrachteten Tätigkeitsbereiche hinweg – Buchhaltung, Kundenberatung und Kapazitätsplanung:

• Technologie und Infrastruktur
• Akzeptanz
• Organisatorisches und Projektstruktur
• Fehlende Ressourcen
• Ängste und Unsicherheiten

Zudem zeigte sich, dass die folgenden vier von den in der ersten Studie identifizierten fünf zentralen Hemmnissen in den Interviews bestätigt wurden:

• Datenschutz & rechtliche Situation. Identifiziert in den Tätigkeitsbereichen Buchhaltung und Kundenberatung.
• Fehlendes Fachwissen. Identifiziert im Tätigkeitsbereich Buchhaltung.
• Integration in bestehende Geschäftsprozesse. Identifiziert in den Tätigkeitsbereichen Buchhaltung und Kapazitätsplanung.
• Unsicherheit bezüglich KI-Technologiereife. Identifiziert in den Tätigkeitsbereichen
  Buchhaltung und Kapazitätsplanung.

Lediglich das Hemmnis “Fehlende Qualifizierungs- und Weiterbildungsmaßnahmen”
wurde nicht explizit genannt.
Auch Erfolgsfaktoren wurden deutlich benannt. Als wiederkehrende Erfolgsfaktoren über
alle drei betrachteten Tätigkeitsbereiche – Buchhaltung, Kundenberatung und Kapazitätsplanung – zeigten sich:

• Kommunikation & Zusammenarbeit
• Ressourcen bereitstellen
• Motivation & Interesse
• Externen Dienstleister hinzuziehen

Zudem ließ sich feststellen, dass bestimmte Erfolgsfaktoren genannt wurden, mit denen
die folgenden vier zentralen Hemmnisse aus Studie 1 adressiert werden könnten.

• Datenschutz & rechtliche Situation. Potenzielle Erfolgsfaktoren zur Adressierung
  des Hemmnisses identifiziert in den Tätigkeitsbereichen Buchhaltung, Kundenberatung und Kapazitätsplanung.
• Fehlendes Fachwissen. Potenzielle Erfolgsfaktoren zur Adressierung des Hemmnisses identifiziert in den Tätigkeitsbereichen Buchhaltung, Kundenberatung
  und Kapazitätsplanung.
• Integration in bestehende Geschäftsprozesse. Potenzielle Erfolgsfaktoren zur Adressierung des Hemmnisses identifiziert in den Tätigkeitsbereichen Buchhaltung,
  und Kapazitätsplanung.
• Unsicherheit bezüglich KI-Technologiereife. Potenzielle Erfolgsfaktoren zur Adressierung des Hemmnisses identifiziert in den Tätigkeitsbereichen Buchhaltung,
  Kundenberatung und Kapazitätsplanung.

Einige Teilnehmende gaben darüber hinaus praxisnahe Empfehlungen für andere KMU – etwa Mitarbeitende und Nutzer:innen der KI-Anwendungen oder der Ergebnisse dieser, in den gesamten Prozess einzubinden (9 Nennungen). Dies umfasst insbesondere die Definition von Anforderungen und Zielen sowie iterative Feedback- und Testschleifen im Entwicklungsprozess. Zudem sei unbedingt auf eine transparente Kommunikation (9 Nennungen) zu achten. Einige Unternehmen (4 Nennungen) empfehlen weiterhin in kleinen Teams zu arbeiten und generell mit kleinen Pilotprojekten zu starten (3 Nennungen). Ebenso sollte sich nicht gescheut werden auch externe Hilfe in Anspruch zu nehmen, wo interne Ressourcen fehlen. Alternativ oder ergänzend sollen auch Mitarbeitende zum KI-Einsatz geschult werden (jeweils 4 Nennungen).
Insgesamt macht die Studie deutlich, dass der Weg zur erfolgreichen KI-Einführung komplex, aber plan- und gestaltbar ist – vorausgesetzt, Unternehmen begegnen den Herausforderungen mit strukturiertem Vorgehen, interner Offenheit und dem Willen zur kontinuierlichen Weiterentwicklung