Von der Strategie zur erfolgreichen Implementierung

DeRZ ist ein deutscher Spezialanbieter für die Planung, Errichtung und den wirtschaftlichen Betrieb hocheffizienter Rechenzentren mit hohem Sicherheitsniveau. Der Firmensitz befindet sich in Siegen.

Ausgangslage: Zwischen Dynamik und Zurückhaltung

Aktuelle Erhebungen – unter anderem vom Eco-Verband – zeigen, dass rund zwei Drittel der deutschen Unternehmen bereits KI-Tools nutzen – mit deutlichen regionalen Unterschieden. Während westdeutsche Firmen häufiger KI einsetzen, zeigt sich in Ostdeutschland ein signifikanter Nachholbedarf. Auffällig ist, dass mehr als ein Viertel der Unternehmen derzeit keine Nutzung von KI-Anwendungen planen. Diese Zurückhaltung bewertet das Whitepaper auch angesichts des wachsenden internationalen Wettbewerbsrisikos als problematisch. Länder wie China betrachten den Einsatz von KI längst als Standard.

Als größte Hindernisse gelten eine unklare Rechtslage, Sicherheitsbedenken, fehlendem Know-how und unzureichenden Geschäftsmodellen. Das DeRZ fasst zusammen: KI ist in erster Linie kein IT-, sondern ein strategisches Geschäftsthema. Der Ausgangspunkt erfolgreicher Projekte ist die Entwicklung tragfähiger Business Cases, die sowohl technisch als auch wirtschaftlich fundiert sind.

Technische Grundlage: Infrastruktur als Erfolgsfaktor

Jede KI-Initiative steht und fällt mit der zugrunde liegenden IT-Infrastruktur. Während für das Training großer Modelle Hochleistungsrechner mit GPU- oder TPU-Clustern erforderlich sind, lassen sich viele spezialisierte Anwendungen auf angepasster Hardware in bestehenden – ganz gewöhnlichen – Rechenzentren betreiben. Voraussetzungen sind erweiterte Kühl- und Stromversorgungssysteme, eine hohe Netzwerkkapazität und Skalierbarkeit. Besonders für mittelständische Unternehmen bieten modulare oder containerbasierende Rechenzentrumslösungen eine flexible und kosteneffiziente Möglichkeit, eigene KI-Umgebungen zu schaffen – insbesondere dort, wo Datenschutz und Datensouveränität Priorität haben.

Branchenpotenziale: KI als Effizienztreiber

Die Anwendungsmöglichkeiten von KI im Mittelstand sind vielfältig und branchenspezifisch unterschiedlich ausgeprägt. In der Logistik optimieren KI-Systeme das Routen und Flotten-Management, erkennen Waren automatisch und reduzieren Personalaufwand. Im Gesundheitswesen unterstützen sie Diagnosen, insbesondere in der Radiologie, und automatisieren administrative Abläufe. In der produzierenden Industrie ermöglichen Predictive-Maintenance-Lösungen eine vorausschauende Wartung und minimieren Stillstandzeiten, während Computer-Vision-Systeme die Qualitätssicherung geradezu revolutionieren.

Ein Praxisbeispiel verdeutlicht die Wirkung: Ein mittelständischer Stahlbetrieb reduzierte durch den Einsatz von Predictive Maintenance seine Ausfallzeiten um 60 Prozent. Die Amortisation der Investition erfolgte innerhalb von 18 Monaten – ein Beleg für den messbaren wirtschaftlichen Nutzen gezielter KI-Projekte.

Strukturierte Potenzialanalyse: Dreistufiger Einstieg

Viele KMU unterschätzen den Wert einer systematischen Potenzialanalyse. Eine strukturierte Vorgehensweise sollte sich laut dem Whitepaper in drei Phasen gliedern:

1. Daten-Audit: Überprüfung der Datenverfügbarkeit und -qualität sowie Identifikation von Datensilos.

2. Use-Case-Workshop: Ermittlung geeigneter Geschäftsprozesse, Priorisierung nach Wirtschaftlichkeit und Realisierbarkeit.

3. Proof of Concept: Validierung der Anwendungsfälle durch Pilotprojekte mit messbaren Effizienzgewinnen.

Ein solches Vorgehen schaffe Transparenz und senke das Projektrisiko, bevor größere Investitionen erfolgen.

Neben der Technik ist bekanntlich der Mensch der zentrale Erfolgsfaktor. Der Aufbau eines interdisziplinären Projektteams aus Data Engineers, Data Scientists und IT-Operations-Spezialisten ist ebenso wichtig wie gezieltes Change-Management. Mitarbeiterschulungen und transparente Kommunikation fördern die Akzeptanz und verhindern Widerstände, die viele Projekte scheitern lassen. Ohne organisatorische Einbindung bleibe selbst die beste technische Lösung wirkungslos.

Typische Herausforderungen und Lösungsansätze

Häufige Stolpersteine bei der KI-Einführung sind Fachkräftemangel, heterogene IT-Landschaften, fehlende Kennzahlen und unterschätzter Datenaufbereitungsaufwand. Rund 60 bis 80 Prozent der Projektzeit entfallen auf die Datenaufbereitung – ein Aspekt, der in der Planung oft vernachlässigt wird. Unternehmen sollten daher frühzeitig externe Expertise nutzen, Förderprogramme einbinden und klare KPIs definieren, um den Projekterfolg messbar zu machen.

KI-Systeme verarbeiten zudem oft sensible Daten. Der Schutz dieser Informationen ist nicht nur eine regulatorische, sondern auch eine unternehmerische Pflicht. DSGVO-konforme Datenhaltung, Schutz vor Manipulationsangriffen und klare Netzwerksegmentierung zwischen Produktions- und KI-Systemen sind unverzichtbar. Security-by-Design – also Sicherheit als integraler Bestandteil von Anfang an – sollte zur Grundphilosophie jedes Projekts gehören.

Wirtschaftlicher Nutzen: ROI im Fokus

Viele Unternehmen bleiben skeptisch, solange der wirtschaftliche Nutzen von KI nicht quantifiziert ist. ROI-basierende Ansätze, die konkrete Einsparungen oder Effizienzsteigerungen in Kennzahlen ausdrücken, sind daher der effektivste Weg, Entscheidungsträger zu überzeugen. Ein Beispiel: Ein KI-Chatbot im Kundensupport kann mehrere fehlende Mitarbeitende ersetzen und so erheblichen Nutzen erzielen.

Die Entwicklung der KI-Technik verläuft schnell. Für den Mittelstand zeichnen sich mehrere Trends ab:

• AutoML-Plattformen automatisieren die Modellentwicklung und senken die Einstiegshürde.
• Generative KI stärkt die Content-Erzeugung und steigert die Effizienz administrativer Prozesse.
• Edge AI bringt KI-Verarbeitung näher an Maschinen und Sensoren, reduziert Latenzen und stärkt so die Datensicherheit.
• KI-as-a-Service-Modelle ermöglichen den Zugang zu leistungsfähigen Anwendungen ohne hohe Anfangsinvestitionen.

Diese Entwicklungen können KI zunehmend als Standardtechnik im Mittelstand etablieren. Das Whitepaper nennt zudem einige Handlungsempfehlungen für den Einstieg. Dazu gehört ein schrittweises und strukturiertes Vorgehen: Unternehmen sollten klein beginnen, den Nutzen früh nachweisen und dann skalieren. Wichtige Schritte sind demnach:

1. Auswahl eines klar definierten, datenreichen Anwendungsfalls,

2. Durchführung eines Proof of Concept mit begrenztem Risiko,

3. Definition von KPIs zur Erfolgsmessung,

4. schrittweise Skalierung nach erfolgreichen Pilotprojekten sowie

5. die Nutzung externer Förder- und Beratungsmöglichkeiten.

Methodischer Rahmen: Der 5-Stufen-Prozess

Ein praxisbewährtes Vorgehensmodell einen Beratungsansatz für den Mittelstand umfasst laut dem Whitepaper fünf Schritte:

1. Identifikation relevanter Business Cases,

2. Bewertung nach ROI und technischer Machbarkeit,

3. zeitliche Projektplanung,

4. technische Definition von Infrastruktur und Sicherheitsanforderungen und

5. Umsetzung und kontinuierliches Monitoring.

Dieser Prozess stellt sicher, dass wirtschaftliche und technische Aspekte gleichgewichtet werden und die Implementierung zielgerichtet erfolgt.

Die Einführung von Künstlicher Intelligenz im Mittelstand ist folglich weniger eine Frage der Technik als der strategischen Weichenstellung. Erfolgreiche Unternehmen betrachten KI als Instrument zur Stärkung ihrer Wettbewerbsfähigkeit, nicht als isoliertes IT-Projekt. Wer heute gezielt Kompetenzen aufbaut, Datenqualität sicherstellt und den Nutzen konsequent nachweist, schafft die Grundlage für Wettbewerbsvorteile und die digitale Transformation. Als zu überwindende Haupthürden gelten die Angst vor Komplexität und Kosten, eine fehlende Einordnung als strategisches Geschäftsthema anstelle eines IT-Projekts sowie mangelnde Datenqualität (“Shit-in = Shit-out”.

Das vollständige Whitepaper ist mit allen detaillierten Fakten kostenlos auf der Webseite von DeRZ abrufbar. Die Autoren sind Christoph Machner, Mitgründer von DeRZ mit mehr als 20 Jahren Erfahrung in der IT-Infrastruktur, Thomas Sting als Geschäftsführer der DeRZ Deutsche Rechenzentren GmbH sowie Torsten Mertens als Solution Manager bei Vodafone mit Fokus auf Cloud- und IT-Sicherheitslösungen.