Nutzen vor Technologie
Die meisten KI-Vorhaben im Mittelstand scheitern nicht an der Technik, sondern an der Frage, wofür. Ein Werkzeug wird eingeführt, ein Pilot gestartet, und nach sechs Monaten weiß niemand, was es gebracht hat. Wir drehen die Reihenfolge um: Zuerst die Abläufe, in denen Menschen gleichförmige Arbeit tun – Abtippen, Zuordnen, Suchen, Weiterleiten. Dann die Frage, ob eine Schnittstelle, eine Regel oder ein Sprachmodell diese Arbeit übernehmen kann. Erst dann die Technik.
Das Ergebnis der Prüfung ist eine Liste: Was lässt sich automatisieren, mit welchem Aufwand, mit welchem Nutzen, mit welchem Risiko. Manche Einträge sind klassische Automatisierung ohne KI – die schnellen Erfolge. Manche brauchen ein Sprachmodell. Manche lassen wir weg, weil der Nutzen den Aufwand nicht trägt. Diese Ehrlichkeit ist der Kern der Beratung.
Datenschutz ist eine Frage des Ortes
Ob KI datenschutzkonform ist, entscheidet sich nicht am Modell, sondern daran, wohin die Daten fließen. Ein öffentlicher KI-Dienst verarbeitet Ihre Eingaben auf Servern, deren Standort und Rechtsordnung Sie nicht kontrollieren. Für Kundendaten, Personalakten, Konstruktionen oder Mandantenunterlagen ist das keine Option – für Berufsgeheimnisträger nach § 203 StGB und für Auftragsverarbeitung nach Art. 28 DSGVO schon gar nicht.
Wir betreiben Sprachmodelle und Automatisierung auf Infrastruktur in Deutschland – in ISO-27001-Partner-Rechenzentren oder auf eigener Rechenleistung. Die Daten bleiben in Ihrer Umgebung, die Verarbeitung ist dokumentiert, und die Kennzeichnungspflichten der KI-Verordnung werden von Anfang an mitgeplant.
- Verarbeitung ausschließlich in Deutschland, Auftragsverarbeitung nach Art. 28 DSGVO
- Datenschutz-Folgenabschätzung, wo Art. 35 DSGVO sie verlangt
- Kennzeichnung KI-erzeugter Inhalte nach Art. 50 KI-Verordnung
- Eine KI-Nutzungsrichtlinie für Mitarbeitende, die im Alltag gelesen wird
Automatisierung zwischen Ihren Systemen
Der größte Teil der Handarbeit im Mittelstand entsteht zwischen Systemen: Daten aus dem einen ins andere übertragen, Dokumente zuordnen, Status abgleichen. Hier wirkt klassische Automatisierung – Schnittstellen, Regeln, Ablaufsteuerung – schnell und ohne Risiko. Wir binden ERP, CRM, DMS, Buchhaltung und Microsoft 365 aneinander an, mit Protokoll und Fehlerbehandlung, sodass ein Mensch nur noch die Ausnahmen sieht.
Wo Dokumente unstrukturiert sind – E-Mails, gescannte Belege, Freitext – kommt ein Sprachmodell dazu: Es liest, ordnet zu, extrahiert Felder und übergibt an die Automatisierung. Der Prüfschritt bleibt: Bei Unsicherheit entscheidet ein Mensch. Das ist keine Einschränkung, sondern die Voraussetzung dafür, dass Fachabteilungen dem Ergebnis vertrauen.
Vom Pilot zum Betrieb
Ein Pilot beweist, dass etwas geht. Betrieb bedeutet, dass es jeden Tag geht – mit Überwachung, Fehlerbehandlung, Updates und einem Ansprechpartner. Wir bauen Automatisierung so, dass sie betreibbar ist: dokumentiert, überwacht, auf Infrastruktur, die wir verantworten. Der Übergang vom Pilot in den Betrieb ist ein eigener Schritt mit Abnahme durch die Fachabteilung.
Was wir nicht tun: Versprechen, die der Alltag nicht hält. Eine Automatisierung, die 90 Prozent der Fälle richtig bearbeitet, spart Zeit; eine, die als vollautomatisch verkauft wird und dann 10 Prozent Fehler produziert, kostet Vertrauen. Wir nennen die Quote, die wir erwarten, und messen sie im Betrieb.