Häufige Fragen zu KI im Mittelstand

Wahrscheinlich ja, aber nicht in jedem Bereich. Die meisten mittelständischen Unternehmen finden mindestens zwei oder drei Anwendungsfälle, in denen KI Zeit spart oder Fehler reduziert. Häufige Bereiche sind Wissens-Assistenz, Dokumentenverarbeitung, Vorhersagemodelle und Konfigurationsunterstützung. Welche Anwendungsfälle sich für Ihr Unternehmen lohnen, klären wir im KI-Einstieg.

Ja, das ist sogar der Normalfall. Die meisten KI-Projekte im Mittelstand werden mit externer Unterstützung umgesetzt. Wichtig ist, dass Sie intern jemanden haben, der das Projekt fachlich treibt, und dass die externe Beratung Ihre Mitarbeiter so einbindet, dass sie das System später eigenständig betreiben können.

Das hängt von der Art des Vorhabens ab. Die Orientierung am Anfang, also Anwendungsfälle sammeln, bewerten und priorisieren, dauert wenige Wochen. Ein erstes produktives System im Fachbereich braucht meist einige Monate, inklusive Integration und Testbetrieb. Eine Plattform für die ganze Organisation ist ein Programm über mehrere Monate. Wer Ihnen ein produktives KI-System in zwei Wochen verspricht, übertreibt.

Eine Pauschale gibt es nicht, weil ein einzelner Automatisierungsfall ein anderes Vorhaben ist als eine Plattform für die ganze Organisation. Woran der Aufwand hängt, zeigt der Artikel Was kostet ein KI-Projekt?. Nach einem kurzen Erstgespräch nennen wir eine Größenordnung mit den Annahmen dahinter, das Angebot kommt dann mit Festpreis.

In drei Schritten: Im Erstgespräch ordnen wir Ihr Vorhaben ein und nennen eine erste Größenordnung. Für ein konkretes Projekt schauen wir uns Prozess, Daten und Systeme in ein bis zwei Terminen an. Daraus entsteht ein Angebot mit klarem Umfang, Ergebnissen und Festpreis.

Das hängt davon ab, welche KI-Plattform Sie nutzen. Bei den meisten europäischen Anbietern (oder bei den europäischen Niederlassungen großer US-Anbieter wie Azure OpenAI in der EU) bleiben Ihre Daten DSGVO-konform in Europa. Bei sensiblen Daten oder besonderen Anforderungen bauen wir private KI-Plattformen mit RAG, die on-premises oder in Ihrer eigenen Cloud laufen. Wir besprechen das in jedem Projekt explizit.

In aller Regel nein. Moderne KI-Anwendungen lassen sich über APIs in bestehende Systeme integrieren: ob ERP, CRM oder Branchensoftware. Größere Umbauten sind nur dann nötig, wenn Ihre Datenlage so verstreut ist, dass keine sinnvolle Datenbasis vorhanden ist. Das klären wir in einem Daten-Audit.

Für die meisten Anwendungsfälle im Mittelstand sind die Anforderungen überschaubar. Wichtig ist die Pflicht zur KI-Kompetenz Ihrer Mitarbeiter (gilt seit Februar 2025). Bei Hochrisiko-Anwendungen (z.B. in der Personalauswahl) gelten umfangreichere Pflichten, die Fristen dafür wurden mit dem „Digital Omnibus“ verschoben: auf den 2. Dezember 2027 für die meisten Hochrisiko-Systeme und auf den 2. August 2028 für in Produkte eingebettete KI. Mehr dazu in unserem Pillar-Artikel zum EU AI Act.

Deshalb setzen wir KI dort ein, wo ein Mensch die Ergebnisse prüft oder freigibt. Für jeden Anwendungsfall definieren wir die Einsatzgrenzen, machen Entscheidungen nachvollziehbar und bauen Kontrollpunkte ein. Das ist Teil einer sauberen KI-Governance.

Das größere Risiko ist oft nicht die KI selbst, sondern Schatten-KI: Wird KI verboten, nutzen viele Mitarbeitende trotzdem private Tools, und Firmendaten fließen unkontrolliert ab. Der bessere Weg ist eine geprüfte, DSGVO-konforme Plattform für alle, plus klare Richtlinien für die wirklich kritischen Risiken (personenbezogene und regulierte Daten). So bleibt die Kontrolle da, wo sie zählt, ohne Innovation auszubremsen.

Wir bauen so, dass Sie wechseln können: offene Standards, austauschbare Modelle, und Ihre Daten und Ihre Logik bleiben bei Ihnen. Wo es passt, setzen wir auf self-hostbare Komponenten. Die Lösung gehört Ihnen.

Die größte Hürde ist nicht die Technik, sondern die Akzeptanz. Wir binden die späteren Nutzer von Anfang an ein, bauen Lösungen für echte Probleme und schulen praxisnah. Eine KI, die ein echtes Ärgernis löst, setzt sich von selbst durch.

Indem der Pilot von Anfang an auf Produktion ausgelegt ist: sauberer Code, echte Integration, definierte Erfolgskriterien. Nach dem Piloten überführen wir das System in den Betrieb (auf Wunsch mit Monitoring und Weiterentwicklung durch uns) oder übergeben es sauber an Ihr Team.

Wir sagen Ihnen ehrlich, wenn ein Standardprodukt für Ihren Anwendungsfall ausreicht und keine eigene Entwicklung nötig ist. Auch wenn wir daran nichts verdienen. Wir leben davon, dass Kunden uns weiterempfehlen, das geht nur, wenn wir nicht bei jedem Projekt versuchen, das Maximum herauszuholen.

Selbstverständlich. Viele Kunden gehen nach dem KI-Einstieg anschließend mit den Ergebnissen in die Eigenumsetzung. Das ist explizit ein gewünschter Output. Wir verkaufen Ihnen nicht zwangsläufig das nächste Projekt. Wenn die Zusammenarbeit gut war und Sie weitermachen wollen, ist das natürlich willkommen.

Ja. Vor jedem Projekt und auf Wunsch auch vor dem Erstgespräch unterzeichnen wir eine NDA (Vertraulichkeitsvereinbarung). Auch unsere Case Studies veröffentlichen wir nur in anonymisierter Form, sofern wir keine ausdrückliche Freigabe haben.

Drei Dinge: Erstens sprechen Sie vom ersten Termin an mit den Leuten, die später auch das Konzept entwickeln oder die Anwendung bauen. Zweitens kombinieren wir Beratung und Entwicklung in einem Team, ohne Übergaben zwischen verschiedenen Bereichen. Drittens kennen wir regulierte Branchen: Nachweispflichten, Freigabeprozesse und Dokumentation sind bei uns Teil des Konzepts, nicht Nachtrag.

In der Regel innerhalb einer Woche, oft auch früher. Sie können den Termin direkt online buchen.

Dann verabschieden wir uns und wünschen viel Erfolg. Das Erstgespräch ist kostenlos und unverbindlich. Wir glauben, dass Sie selbst am besten beurteilen können, ob die Chemie und der Ansatz passen.

Ja. Über das Nao Training Hub bieten wir ein Programm zur KI-Kompetenz nach Artikel 4 EU AI Act an, als Selbstlernkurs oder Live-Training, mit Ihren eigenen Regeln und Werkzeugen, Abschlussquiz und Zertifikat je Teilnehmer.