Welche Prozesse lassen sich mit KI automatisieren? 7 Kriterien für den Mittelstand

Kurz zusammengefasst: Ein guter erster KI-Pilot setzt bei einem häufigen, zeitaufwendigen und klar abgegrenzten Geschäftsprozess an. Die benötigten Daten sollten verfügbar, der Nutzen messbar und mögliche Fehler kontrollierbar sein. Statt mit der Auswahl eines KI-Tools zu beginnen, sollten Unternehmen deshalb zunächst ihre Prozesse und Engpässe analysieren – und erst danach entscheiden, welche Technologie zur Lösung passt.

Künstliche Intelligenz ist längst kein ausschließliches Thema für Großunternehmen mehr. 2025 nutzten bereits 26 % der deutschen Unternehmen mit mindestens zehn Beschäftigten KI-Technologien. Bei kleinen Unternehmen mit 10 bis 49 Beschäftigten waren es 23 %, bei mittelgroßen Unternehmen 36 %. Große Unternehmen lagen mit 57 % allerdings weiterhin deutlich vorne.[1]

Für den Mittelstand lautet die entscheidende Frage deshalb zunehmend nicht mehr: „Sollten wir KI einsetzen?“ sondern: „Wo lohnt sich KI in unserem Unternehmen konkret?“.

Denn mögliche Anwendungen gibt es viele: Dokumente automatisch auswerten, Kundenanfragen vorqualifizieren, Ausschreibungen analysieren, internes Wissen durchsuchbar machen, Qualitätsdaten auswerten oder Stammdaten bereinigen. Nicht jeder technisch mögliche KI-Anwendungsfall ist jedoch automatisch ein guter erster Schritt. Entscheidend ist, den richtigen Prozess auszuwählen.

KI im Mittelstand: Erst den Prozess verstehen, dann die Technologie auswählen

Bei der Einführung von KI beginnt die Diskussion häufig mit der Technologie: Welches KI-Modell brauchen wir? Benötigen wir einen Assistenten? Welche Plattform sollen wir einsetzen?

Diese Fragen sind relevant - aber nicht am Anfang. Zuerst sollte geklärt werden: Welches konkrete Problem wollen wir lösen oder verbessern?

Eine sinnvolle Reihenfolge lautet deshalb:

Geschäftsproblem → Prozess → Daten → Nutzen → Risiko → Technologie → Pilotprojekt

Auch Untersuchungen zur KI-Einführung in deutschen KMU kommen zu einem ähnlichen Schluss: Unternehmen sollten zunächst ihren konkreten Bedarf definieren, anschließend ihre Datensituation prüfen und erst danach mögliche Technologien und Anbieter bewerten.[5]

Dabei ist eine weitere Unterscheidung wichtig: Nicht jede Automatisierung braucht KI.

Wenn ein Prozess ausschließlich aus klaren, festen Regeln besteht, kann klassische Prozessautomatisierung oft einfacher, günstiger und transparenter sein.

KI wird besonders interessant, wenn Prozesse beispielsweise folgende Elemente enthalten:

• unstrukturierte Texte oder Dokumente,
• unterschiedliche Eingabeformate,
• Klassifikation oder Interpretation,
• natürliche Sprache,
• Mustererkennung,
• Prognosen,
• große Wissensbestände,
• Entscheidungen, bei denen Informationen zunächst bewertet werden müssen.

Das Ziel sollte daher nicht sein, möglichst viel KI einzusetzen, sondern für jedes Problem die passende Lösung zu finden. Gerade für den Mittelstand sollte KI als Werkzeug zur Lösung eines konkreten Problems betrachtet werden - nicht als Selbstzweck. [3]

Wo kann KI im Mittelstand eingesetzt werden?

Grundsätzlich bestehen entlang der gesamten Wertschöpfungskette Einsatzmöglichkeiten. Eine Untersuchung von Mittelstand-Digital identifizierte insbesondere Logistik, Produktion, Einkauf und Beschaffung sowie Service und Kundendienst als Bereiche mit hohem KI-Potenzial. Gleichzeitig wurden Anwendungen auch in IT, Marketing und Vertrieb, Forschung und Entwicklung, Unternehmensplanung oder Rechnungswesen gesehen. [3]

Für die praktische Einführung ist es jedoch sinnvoller, nicht nur in Abteilungen, sondern in konkreten Geschäftsprozessen zu denken.

Diese Beispiele entsprechen auch typischen Anwendungsfällen, die Mittelstand Zukunftslab bereits in Projekten adressiert beziehungsweise auf seiner KI-Beratungsseite beschreibt – darunter Ausschreibungsanalyse, technische Dokumentation, Serviceanfragen, Stammdaten, Qualitätsdaten und interne Wissensassistenten.

Die wichtigere Frage ist jedoch: Welcher dieser Prozesse eignet sich als erster KI-Anwendungsfall?

7 Kriterien für einen guten ersten KI-Anwendungsfall

1. Häufigkeit: Wie oft findet der Prozess statt?

Je häufiger ein Prozess durchgeführt wird, desto größer kann der Nutzen einer Automatisierung sein. Ein Vorgang, der mehrere hundert Mal pro Woche auftritt, bietet in der Regel mehr Potenzial als eine Tätigkeit, die nur wenige Male pro Jahr durchgeführt wird.

Typische Hinweise sind:

• wiederkehrende E-Mails,
• Dokumentenprüfung,
• Anfragen,
• manuelle Datenübertragung,
• regelmäßige Berichte,
• wiederholte Informationssuche.

2. Manueller Aufwand: Wie viel Arbeitszeit bindet der Prozess?

Häufigkeit allein reicht nicht aus. Ein guter Automatisierungskandidat kombiniert Wiederholung mit relevantem Zeitaufwand.

Eine zentrale Frage lautet deshalb: Wie viele Mitarbeiterstunden werden aktuell pro Woche oder Monat für diesen Prozess benötigt?

Interessant sind besonders Tätigkeiten, bei denen Mitarbeitende regelmäßig Informationen suchen, lesen, übertragen, kategorisieren oder zusammenfassen.

3. Datenverfügbarkeit: Sind die notwendigen Informationen zugänglich?

KI benötigt verwertbare Informationen.

Je nach Anwendungsfall können das beispielsweise sein:

• PDFs,
• technische Dokumentationen,
• E-Mails,
• Excel-Dateien,
• ERP- oder CRM-Daten,
• Servicetickets,
• Qualitätsberichte,
• Produktinformationen.

Die Daten müssen zu Beginn nicht perfekt sein. Entscheidend ist zunächst zu verstehen: Welche Daten existieren? Wo liegen sie? Sind sie technisch und rechtlich nutzbar? Die Verfügbarkeit und Qualität von Daten gehören zu den wiederkehrenden Herausforderungen bei der Einführung von KI in KMU. [5]

Aktuelle Destatis-Daten zeigen dasselbe Problem: Von Unternehmen, die KI zwar erwogen hatten, aber noch nicht nutzten, nannten 44 % Schwierigkeiten bei Verfügbarkeit oder Qualität der benötigten Daten als Hindernis. [1] Wenn unklar ist, ob die vorhandene Datenbasis für einen bestimmten KI-Anwendungsfall ausreicht, kann dies bereits im Rahmen einer ersten KI-Potenzialanalyse geprüft werden - bevor mit der eigentlichen Entwicklung begonnen wird.

4. Prozessklarheit: Sind Input und Output eindeutig?

Ein guter erster KI-Pilot sollte klar abgegrenzt sein. Vergleichen wir zwei Formulierungen:

Zu allgemein:

„Wir wollen unseren Kundenservice mit KI verbessern.“

Besser:

„Wenn eine Kundenanfrage per E-Mail eingeht, sollen Thema und relevante Informationen erkannt, die zuständige Abteilung vorgeschlagen und ein Antwortentwurf vorbereitet werden.“

Im zweiten Beispiel lassen sich die einzelnen Schritte klar beschreiben:

Input → Verarbeitung → Output

Je klarer der Prozess definiert ist, desto einfacher lassen sich Anforderungen, technische Machbarkeit und Erfolgskriterien bestimmen.

5. Messbarer Nutzen: Können wir den Erfolg quantifizieren?

Bereits vor Beginn eines KI-Projekts sollte definiert sein: Woran erkennen wir, dass sich der Pilot gelohnt hat?

Mögliche Kennzahlen sind beispielsweise:

• Bearbeitungszeit pro Vorgang,
• eingesparte Arbeitsstunden,
• Reaktionszeit,
• Fehlerquote,
• Durchsatz,
• Kosten pro Vorgang,
• Anteil manuell bearbeiteter Fälle.

Ein technisch funktionierender Prototyp ist noch kein wirtschaftlich erfolgreicher KI-Anwendungsfall. Der relevante Maßstab ist der Nutzen für den Geschäftsprozess.

6. Beherrschbares Risiko: Was passiert, wenn die KI falsch liegt?

Nicht jeder KI-Prozess muss sofort vollständig autonom arbeiten. Gerade für erste Projekte eignen sich Prozesse, bei denen Menschen das Ergebnis überprüfen können.

Zum Beispiel:

KI extrahiert → Mitarbeiter prüft

KI formuliert → Mitarbeiter gibt frei

KI klassifiziert → Mitarbeiter behandelt Sonderfälle

Ein solcher Human-in-the-Loop-Ansatz ermöglicht es, Qualität und Nutzen realistisch zu testen, ohne kritische Entscheidungen vollständig an ein KI-System abzugeben. Je höher mögliche finanzielle, rechtliche, regulatorische oder sicherheitsrelevante Folgen eines Fehlers sind, desto stärker müssen Kontrollmechanismen ausgeprägt sein.

7. Machbarkeit: Passt die Lösung in die bestehende IT-Landschaft?

Eine gute Idee muss auch praktisch umsetzbar sein.

Zu prüfen sind unter anderem:

• Sind notwendige Systeme zugänglich?
• Gibt es APIs oder andere Schnittstellen?
• Kann die Lösung mit ERP, CRM oder Dokumentensystemen verbunden werden?
• Sind Datenschutz- und Sicherheitsanforderungen beherrschbar?
• Gibt es intern oder extern die notwendigen Kompetenzen?
• Steht der erwartete Nutzen in einem sinnvollen Verhältnis zum Aufwand?

Auch die Kompatibilität mit bestehenden Geräten, Software- und IT-Systemen gehört laut Destatis zu den relevanten Hindernissen bei der KI-Einführung.

Eine strukturierte Bewertung potenzieller KI-Anwendungsfälle bzw. KI-Use-Cases sollte deshalb nicht nur den erwarteten Nutzen, sondern auch Datenlage, technische Machbarkeit, Ressourcen und Risiken berücksichtigen. [4]

Der KI-Prozess-Check: Welcher Use Case sollte zuerst umgesetzt werden?

Um mehrere Ideen miteinander zu vergleichen, können Unternehmen jeden potenziellen KI-Anwendungsfall beispielsweise auf einer Skala von 1 bis 5 bewerten.

Dabei sollte die Gesamtpunktzahl nicht als automatische Entscheidung verstanden werden. Ein kritisches Datenschutz-, Sicherheits- oder Compliance-Risiko kann beispielsweise schwerer wiegen als hohe Bewertungen bei anderen Kriterien.

Besonders interessante Kandidaten kombinieren: hohen Geschäftsnutzen + hohe Umsetzbarkeit. Genau diese Kombination sollte im Mittelpunkt einer ersten KI-Potenzialanalyse stehen. Wenn mehrere mögliche KI-Anwendungsfälle zur Auswahl stehen, kann eine strukturierte KI-Potenzialanalyse dabei helfen, diese systematisch zu vergleichen und den Prozess mit dem besten Verhältnis aus Geschäftsnutzen, Datenlage, Risiko und Umsetzbarkeit zu identifizieren.

Welche Prozesse eignen sich nicht als erster KI-Pilot?

Nicht jeder interessante Anwendungsfall eignet sich als Startprojekt.

Vorsicht ist insbesondere sinnvoll, wenn:

• der Prozess nur sehr selten stattfindet,
• niemand den aktuellen Ablauf klar erklären kann,
• notwendige Daten fehlen oder kaum nutzbar sind,
• kein messbares Erfolgskriterium existiert,
• ein Fehler unmittelbar eine kritische Entscheidung auslösen würde,
• der Integrationsaufwand deutlich höher ist als der erwartete Nutzen,
• der zugrunde liegende Prozess grundsätzlich schlecht strukturiert ist,
• das Projekt hauptsächlich deshalb gestartet wird, weil „wir jetzt auch etwas mit KI machen müssen“.

Ein ineffizienter Prozess wird nicht automatisch besser, nur weil er mit KI automatisiert wird. In manchen Fällen sollte deshalb zunächst der Prozess selbst verbessert oder klassische Automatisierung eingesetzt werden.

KI-Readiness: Ist das Unternehmen bereit für die Umsetzung?

Auch ein sehr guter KI-Anwendungsfall kann scheitern, wenn die organisatorischen Voraussetzungen fehlen. Die OECD nennt vier zentrale Voraussetzungen für eine erfolgreiche KI-Adoption in KMU: Konnektivität, KI-relevante Ressourcen wie Daten und Rechenleistung, Kompetenzen sowie Finanzierung. [2]

Für einen ersten Pilot bedeutet das nicht, dass ein mittelständisches Unternehmen eine eigene große KI-Abteilung benötigt.

Aber einige Punkte sollten geklärt sein:

• Wer ist fachlich für den Prozess verantwortlich?
• Wer kann auf die Daten zugreifen?
• Wer entscheidet über Anforderungen und Prioritäten?
• Welche IT-Ressourcen stehen zur Verfügung?
• Welche Sicherheits- und Datenschutzanforderungen gelten?
• Wer bewertet am Ende, ob der Pilot erfolgreich war?

Vom geeigneten Prozess zum KI-Pilotprojekt

Wenn mehrere mögliche KI-Anwendungsfälle identifiziert wurden, sollte nicht sofort eine großflächige Lösung implementiert werden.

Ein pragmatischer Ablauf sieht so aus:

1. Bestehenden Prozess verstehen

Workflow, Engpässe, Systeme, Daten und beteiligte Personen analysieren.

2. KI-Anwendungsfälle identifizieren und priorisieren

Geschäftsnutzen, Aufwand, Risiken und technische Machbarkeit vergleichen.

3. Ausgangswert und Erfolgskriterien definieren

Wie funktioniert der Prozess heute – und welche Verbesserung soll erreicht werden?

4. Pilot mit echten Unternehmensdaten umsetzen

Die Lösung in einem begrenzten Anwendungsbereich testen.

5. Ergebnisse messen und über Skalierung entscheiden

Funktioniert die Lösung technisch? Verbessert sie den Prozess? Reicht die Qualität für einen breiteren Einsatz?

Auch Untersuchungen zu den Hindernissen bei der KI-Einführung in deutschen KMU empfehlen einen schrittweisen Einstieg über weniger komplexe Anwendungsfälle und Pilotprojekte. [5]

Bei Mittelstand Zukunftslab folgt die Umsetzung einem ähnlichen Prinzip:

Scoping & Datenanalyse → Prototyp auf Unternehmensdaten → Rollout & Übergabe.

Fokussierte Projekte werden typischerweise innerhalb von 4 bis 8 Wochen umgesetzt.

Checkliste: Eignet sich dieser Prozess für KI-Automatisierung?

Vor dem Start können Unternehmen folgende Fragen beantworten:

Je häufiger diese Fragen mit „Ja“ beantwortet werden können, desto sinnvoller ist es, den Prozess im Rahmen einer strukturierten KI-Potenzialanalyse genauer zu untersuchen.

Vom KI-Potenzial zur praktischen Umsetzung

Der beste erste KI-Anwendungsfall ist häufig nicht der spektakulärste. Er ist derjenige, bei dem Geschäftsnutzen, Datenverfügbarkeit, beherrschbares Risiko und realistische Umsetzbarkeit zusammenkommen.

Wer mit einem klar abgegrenzten Prozess startet, kann Erfahrungen sammeln, reale Ergebnisse messen und anschließend fundierter entscheiden, wo künstliche Intelligenz im Unternehmen tatsächlich Mehrwert schafft.

Sie möchten KI in Ihrem Unternehmen einsetzen, wissen aber noch nicht, mit welchem Prozess Sie beginnen sollten?

Mittelstand Zukunftslab analysiert gemeinsam mit Unternehmen bestehende Prozesse und Daten, identifiziert geeignete KI-Anwendungsfälle und priorisiert diese nach Wirkung und Aufwand - bevor ein fokussierter Pilot umgesetzt wird

FAQ

Welche Prozesse lassen sich mit KI automatisieren?

Besonders interessant sind häufige, zeitaufwendige und informationsintensive Prozesse mit digital verfügbaren Daten. Dazu gehören beispielsweise Dokumentenverarbeitung, Klassifikation von Kundenanfragen, Wissenssuche, Stammdatenpflege oder Analyse von Qualitätsdaten.

Welche KI-Anwendungsfälle eignen sich für den Mittelstand?

Geeignete KI-Anwendungsfälle finden sich unter anderem in Produktion, Logistik, Einkauf, Vertrieb, Service, Wissensmanagement und Administration. Entscheidend ist jedoch weniger die Abteilung als die konkrete Kombination aus Geschäftsnutzen, Datenverfügbarkeit, Risiko und technischer Machbarkeit.

Braucht jede Prozessautomatisierung künstliche Intelligenz?

Nein. Wenn ein Prozess auf klaren, deterministischen Regeln basiert, kann klassische Automatisierung die bessere Lösung sein. KI ist besonders interessant, wenn Informationen interpretiert, Texte oder Dokumente verstanden, Muster erkannt oder variable Eingaben verarbeitet werden müssen.

Wie findet man geeignete KI-Use-Cases im Unternehmen?

Der beste Ausgangspunkt sind bestehende Prozesse und Engpässe. Unternehmen sollten prüfen, welche Tätigkeiten häufig stattfinden, viel manuelle Arbeit verursachen und gleichzeitig über geeignete Daten sowie einen messbaren wirtschaftlichen Nutzen verfügen.

Braucht ein mittelständisches Unternehmen große Datenmengen, um mit KI zu starten?

Das hängt vom Anwendungsfall ab. Ein individuell entwickeltes Prognosemodell kann umfangreiche historische Daten benötigen, während beispielsweise Dokumentenverarbeitung oder ein interner KI-Wissensassistent häufig bereits mit vorhandenen Unternehmensinformationen arbeiten können. Datenverfügbarkeit und Datenqualität sollten deshalb im Scoping geprüft und nicht im Voraus vorausgesetzt werden. Wenn Sie unsicher sind, ob Ihre vorhandenen Daten für einen KI-Anwendungsfall ausreichen, kann Mittelstand Zukunftslab gemeinsam mit Ihnen die Datenlage und den zugrunde liegenden Prozess prüfen und einschätzen, welche Anwendungsfälle realistisch umsetzbar sind.

Was ist eine KI-Potenzialanalyse?

Bei einer KI-Potenzialanalyse werden Geschäftsprozesse, Daten und operative Herausforderungen untersucht, mögliche KI-Anwendungsfälle identifiziert und anschließend nach Wirkung und Umsetzungsaufwand priorisiert.

Was ist ein KI-Pilotprojekt?

Ein KI-Pilot ist eine begrenzte erste Umsetzung, mit der geprüft wird, ob eine KI-Lösung technisch funktioniert und einen messbaren Nutzen im realen Geschäftsprozess erzeugt, bevor sie breiter ausgerollt wird.

Quellen

1. Statistisches Bundesamt (Destatis), AI use in German enterprises, 2025. 26% overall, 23% small enterprises, 36% medium-sized enterprises, 57% large enterprises.
2. OECD (2025), AI Adoption by Small and Medium-Sized Enterprises — G7 discussion paper.
3. Mittelstand-Digital, Künstliche Intelligenz im Mittelstand — Relevanz, Anwendungen, Transfer.
4. Mittelstand-Digital (2026), integrating AI use cases into company operations.
5. Ströbele, Schwenzl & Wolf (2025), “AI Implementation Journey of SMEs in Germany — 10 Main Obstacles.”