Generative KI für den Mittelstand:
Lohnt sich der Einsatz für kleine und mittlere Unternehmen?
Künstliche Intelligenz ist nicht nur etwas für Konzerne! Auch kleine und mittlere Unternehmen (KMU) können von generativer KI profitieren – sei es durch automatisierte Prozesse, smarte Assistenzsysteme oder effizienteres Wissensmanagement. Doch lohnt sich der Einsatz wirklich? Welche Voraussetzungen müssen gegeben sein, und welche Kosten entstehen?
In diesem Beitrag klären wir, ob sich generative KI für KMU rentiert, worauf Sie achten sollten und welche konkreten Anwendungsfälle echten Mehrwert bieten.
Generative KI: Chancen für KMU
Generative KI kann Texte schreiben, Daten analysieren, Kundenanfragen beantworten oder Prozesse automatisieren. Doch bevor Unternehmen auf den KI-Zug aufspringen, sollten sie sich folgende Fragen stellen:
- Sind ausreichend hochwertige Daten vorhanden? – Ohne eine solide Datenbasis kann KI nicht effizient arbeiten.
- Welche Prozesse können wirklich verbessert werden? – Nicht jede Aufgabe lässt sich sinnvoll automatisieren.
- Welche Kosten entstehen, und wie schnell amortisiert sich die Investition? – Der Return on Investment (ROI) ist entscheidend.
Viele KMU scheuen den Einsatz von KI, weil sie hohe Kosten oder technischen Aufwand befürchten. Dabei gibt es längst Lösungen, die auch für kleinere Unternehmen wirtschaftlich sinnvoll sind.
Von Mike Streibl
11.02.2025, 17:29 Uhr
Lesezeit: ca. 9 Minuten
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Praxisnahe Anwendungsfälle für generative KI in KMU
Generative KI kann mittelständische Unternehmen in verschiedenen Bereichen unterstützen – von Vertrieb und Einkauf bis hin zum internen Wissensmanagement. Hier sind vier konkrete Anwendungsszenarien, die zeigen, wie KI den Arbeitsalltag effizienter gestalten kann.
- Digitaler Vertriebsassistent – Effizientere Sales-Prozesse
Ein KI-gestützter Vertriebsassistent automatisiert die Beantwortung von Kundenanfragen und erstellt auf Basis vorhandener Daten personalisierte Angebote. Durch digitale Sales-Optimierung erkennt die KI potenzielle Käufer im CRM, priorisiert vielversprechende Leads und unterstützt den Vertrieb bei der Kundenakquise. So werden Verkaufsprozesse beschleunigt und Ressourcen gezielt eingesetzt. - Co-Pilot für Unternehmensdaten – Informationen schneller finden
Ein KI-Co-Pilot erleichtert die Suche nach unternehmensinternen Daten, indem er Dokumente, E-Mails und Datenbanken intelligent durchsucht. Dank KI-gestützter Datenanalyse erhalten Mitarbeitende präzise Antworten auf Anfragen in natürlicher Sprache. So lassen sich relevante Informationen oder komplexe Auswertungen in Sekunden abrufen – ohne manuelle Recherche. - KI-Wissensmanagement – Wissen optimal nutzen
Mit KI-gestütztem Wissensmanagement werden interne Dokumente automatisch kategorisiert, Inhalte zusammengefasst und Mitarbeitern personalisiert bereitgestellt. Eine digitale Unternehmensbibliothek sorgt für schnellen Zugriff auf relevantes Wissen und optimiert das Onboarding neuer Mitarbeiter durch smarte Chatbots, die häufige Fragen zu internen Prozessen beantworten. - Einkaufsassistent für den Mittelstand – Smartere Beschaffung
Ein KI-gestützter Einkaufsassistent analysiert Lieferantenangebote, erkennt Einsparpotenziale und optimiert das Lieferantenmanagement. Durch intelligente Bedarfsprognosen und automatisierte Vertragsanalysen lassen sich Einkaufsprozesse effizienter gestalten und Kosten senken.
Kosten für KI: Trainieren oder Bestehendes nutzen?
Die Entwicklung eines eigenen großen Sprachmodells (LLM) ist extrem aufwendig und teuer. KMU stehen daher vor der Frage: Soll ein eigenes Modell trainiert oder ein bestehendes Modell genutzt werden? In den meisten Fällen ist die Nutzung bestehender Modelle die bessere Wahl – sowohl aus Kostensicht als auch in Bezug auf den Implementierungsaufwand.
Option 1: Bestehende KI-Modelle nutzen – Schneller Start, geringere Kosten
Statt eigene KI-Modelle zu entwickeln, können KMU leistungsfähige bestehende Modelle einsetzen. Dienste wie Amazon Bedrock oder der IONOS AI Model Hub bieten bereits vortrainierte KI-Modelle, die sich flexibel in Unternehmensprozesse integrieren lassen.
Warum ist das sinnvoll?
- Geringere Einstiegskosten – Abrechnung nach Nutzung, keine teuren Trainingskosten.
- Schnelle Implementierung – KI kann sofort genutzt werden, statt monatelang entwickelt zu werden.
- Flexibilität – Verschiedene Modelle für unterschiedliche Einsatzzwecke verfügbar.
Empfohlen für KMU, die generative KI schnell und ohne große Investitionen nutzen möchten.
Beispiele:
- Amazon Bedrock – Zugriff auf führende KI-Modelle (z. B. von Anthropic oder Cohere) per API.
- IONOS AI Model Hub – DSGVO-konforme, europäische Alternative mit Open-Source-KI-Modellen.
Option 2: Bestehende KI-Modelle anpassen (Fine-Tuning)
Wer spezifische Anforderungen hat, kann ein bestehendes Modell mit eigenen Daten feinjustieren (Fine-Tuning). So lässt sich eine KI besser auf unternehmensspezifische Inhalte und Fachsprache trainieren.
Vorteile:
- Bessere Ergebnisse für individuelle Anwendungsfälle
- Keine komplette Neuentwicklung nötig
- Günstiger als ein eigenes Modell, aber mehr Aufwand als fertige KI-Lösungen
Sinnvoll für Unternehmen mit spezialisierten Anforderungen, die eine optimierte KI-Lösung benötigen.
Option 3: Eigenes KI-Modell trainieren – Für KMU meist unwirtschaftlich
Das Training eines eigenen LLM (Large Language Model) ist extrem teuer und komplex. Es erfordert:
- Millionen von Datenpunkten für das Training
- Hohe Rechenleistung (teure Cloud- oder On-Premise-Server)
- Ein Team von KI-Experten für Wartung und Weiterentwicklung
Nur für große Unternehmen mit spezialisierten Anforderungen sinnvoll.
Welche Option ist für KMU die beste?
| Lösung | Vorteile | Kosten | Empfohlen für… |
|---|---|---|---|
| Bestehende Modelle (z. B. Amazon Bedrock, IONOS AI Model Hub) | Schnelle Nutzung, geringe Einstiegshürde | Abrechnung pro API-Call oder Hosting-Gebühr | KMU, die KI effizient in Prozesse integrieren möchten | Fine-Tuning bestehender Modelle | Anpassung an eigene Daten & Anforderungen | Mittlere Kosten (Rechenleistung, Datenaufbereitung) | Unternehmen mit spezifischem KI-Bedarf |
| Eigenes Modell trainieren | Maximale Kontrolle, maßgeschneiderte Lösung | Sehr teuer (100.000 €+) | Große Unternehmen mit spezialisierten Anforderungen |
Empfehlung für KMU: Bestehende Modelle nutzen oder, falls nötig, mit Fine-Tuning optimieren. Das spart Kosten und ermöglicht einen schnellen Einstieg in generative KI.
Fazit: Lohnt sich generative KI für KMU?
Die Antwort lautet: Ja – aber mit der richtigen Strategie!
Unternehmen sollten zuerst ihre Datenlage prüfen und klären, welche Prozesse durch KI verbessert werden können. Statt hohe Summen in eigene Modelle zu investieren, bieten sich bestehende KI-Lösungen an, die flexibel an die eigenen Bedürfnisse angepasst werden können.
Generative KI kann KMU helfen, Prozesse zu automatisieren, den Vertrieb zu optimieren und interne Abläufe effizienter zu gestalten. Entscheidend ist ein durchdachter Ansatz, der Kosten, Datenqualität und konkrete Anwendungsfälle berücksichtigt.
Fördermöglichkeiten für Unternehmen in Bayern
Für Unternehmen in Bayern könnte der Digitalbonus Bayern eine attraktive Fördermöglichkeit sein. Das Programm unterstützt kleine und mittlere Unternehmen bei der Digitalisierung – darunter auch die Implementierung von KI-Technologien. Förderfähig sind unter anderem Investitionen in Software, IT-Systeme und Maßnahmen zur IT-Sicherheit.
Mehr Informationen zum Programm gibt es hier: Digitalbonus Bayern
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