KKC_0216 | KI-Strategie für den Mittelstand, die wirkt

Sie möchten KI im Unternehmen nutzen, aber ohne Showcases, die nach drei Wochen versanden. In diesem Seminar bauen Sie eine KI-Strategie auf, die sich an Wertbeitrag, Machbarkeit und Risiko orientiert. Sie starten mit einer Use-Case-Landkarte für typische Mittelstandsbereiche wie Vertrieb, Service, Produktion und Backoffice und übersetzen Ideen in messbare Nutzenhypothesen: Zeitgewinn, Qualitätsverbesserung, Kostenreduktion oder Risikosenkung.

Danach prüfen Sie die Realität hinter dem Use Case: Datenquellen, Datenqualität, Verantwortlichkeiten, Prozessschritte und Integrationspunkte in ERP/CRM, DMS oder Ticketing. So erkennen Sie früh, ob ein Vorhaben ein schneller Pilot oder ein längerfristiges Datenprojekt ist. Ein eigener Block behandelt Generative AI: Sie lernen, welche Grenzen LLMs haben, wie Halluzinationen entstehen und wie Sie mit RAG, Wissensbasen, Prompt-Standards und Qualitätschecks zu verlässlichen Ergebnissen kommen.

Zusätzlich klären Sie Make-or-Buy-Entscheidungen und bewerten Tools und Anbieter anhand von Datenflüssen, SLAs und Exit-Optionen. Governance und Compliance werden praxisnah aufgesetzt: EU AI Act Einordnung, DSGVO-Aspekte, interne Policies und Freigabeprozesse. Zum Abschluss entwickeln Sie Business Case, KPI-Set und einen 90-Tage-Plan, der Verantwortlichkeiten, Erfolgskriterien und Stop/Go-Entscheidungen festlegt.

• Eine Use-Case-Landkarte für typische Mittelstandsbereiche erstellen
• Nutzenhypothesen für Zeit, Qualität, Kosten und Risiko formulieren
• Daten, Prozesse, Verantwortlichkeiten und Integrationen realistisch prüfen
• Schnelle Pilotprojekte von langfristigen Datenvorhaben unterscheiden
• LLM-Grenzen, Halluzinationen und RAG-Lösungen einordnen
• Make-or-Buy-Entscheidungen fundiert vorbereiten
• Governance und eine priorisierte KI-Roadmap entwickeln

Das Seminar richtet sich an Geschäftsführer/innen, Fach- und Führungskräfte sowie Verantwortliche für Strategie, Digitalisierung, IT und Innovation in kleinen und mittleren Unternehmen.

Kenntnisse der eigenen Geschäftsprozesse und strategischen Ziele sind hilfreich. Technische KI- oder Programmierkenntnisse werden nicht vorausgesetzt.

• Werthebel finden statt KI-Spielwiese
  • KI-Use-Case-Landkarte für Vertrieb, Service, Produktion, Backoffice
  • Wertbeitrag: Umsatz, Kosten, Risiko, Zeitgewinn messbar machen
  • Make-or-Buy: Standardtools, Plattformen, Individualentwicklung
  • Priorisierung mit Impact/Effort und Abhängigkeiten
• Daten, Prozesse, Architektur: die echte Machbarkeit
  • Datenquellen, Datenqualität, Verantwortlichkeiten, Data Ownership
  • Prozessanalyse: wo KI Entscheidungen unterstützt oder automatisiert
  • Integrationspfade: ERP/CRM, DMS, E-Mail, Ticketing, RPA
  • Sicherheits- und Betriebsmodell: Rollen, Logging, Monitoring
• GenAI im Unternehmen: produktiv, sicher, steuerbar
  • LLM-Grundlagen für Entscheider: Grenzen, Halluzinationen, Kosten
  • RAG vs. Fine-Tuning: wann welches Vorgehen Sinn ergibt
  • Prompt-Standards, Wissensbasis, Vorlagen, Qualitätschecks
  • Tooling-Optionen: Copilots, Chatbots, interne Assistenzsysteme
• Governance, Recht, Compliance: ohne Bremswirkung
  • EU AI Act Einordnung: Risikoklassen, Pflichten, Dokumentation
  • DSGVO in KI-Projekten: Rechtsgrundlagen, TOMs, Auftragsverarbeitung
  • Policy für Mitarbeitende: erlaubte Tools, Datenklassen, Freigaben
  • Lieferantenprüfung: Verträge, SLAs, Datenflüsse, Exit-Plan
• Business Case, Budget und KPI-Steuerung
  • ROI-Modelle: Nutzenhypothesen, Sensitivitäten, Break-even
  • KPI-Set: Qualität, Durchlaufzeit, Akzeptanz, Risikoindikatoren
  • Finanzierung: Pilotbudget, Skalierungsbudget, Run-Kosten
  • Portfolio-Steuerung: Stop/Go-Entscheidungen und Review-Zyklen
• Umsetzung: 90-Tage-Plan vom Pilot zur Skalierung
  • Pilotdesign: Scope, Daten, Erfolgskriterien, Verantwortliche
  • Change & Enablement: Rollen, Schulungen, Kommunikation
  • Betrieb: Modell- und Prompt-Updates, Incident-Prozesse
  • Roadmap: 6 bis 18 Monate mit Meilensteinen