Workshop KI-Strategie

Deutsche KMU stolpern bei KI oft nicht an der Technik, sondern an Rahmenbedingungen. Häufige Hürden:

• Datenchaos statt Datenbasis: verstreute, uneinheitliche Daten und wenig klare Eigentümerschaft; ohne saubere Daten kein belastbarer Use Case.

• Unklare Zielbilder/ROI: KI wird als Selbstzweck gestartet; es fehlen messbare Geschäftsziele (Zeit sparen, Qualität erhöhen, Umsatz sichern).

• Komplexe IT-Landschaften: historisch gewachsene Systeme, Schnittstellenlücken, On-Prem/Cloud-Mix – Integration wird teurer als gedacht.

• Recht & Compliance: DSGVO, Branchenregeln, anstehende Pflichten aus dem EU-AI-Act; Unsicherheit bremst Experimente.

• Kompetenz & Change: knappe Fachprofile, Skepsis in Fachbereichen, fehlende Verantwortlichkeiten (Product Owner/Dateneigner).

• Lieferantenabhängigkeit: proprietäre Modelle/Tools → Lock-in-Risiko, unklare Betriebskosten.

Was hilft: mit kleinen, messbaren Use Cases starten, Datenqualität priorisieren, klare Governance & Verantwortlichkeiten festlegen, frühe Compliance-Prüfung, und eine einfache Kosten-/Nutzenmessung (z. B. Durchlaufzeit, Fehlerquote, Qualität).