Warum Mittelständler bei KI vorsichtig starten sollten
KI ist attraktiv, aber nicht jeder Prozess wird durch ein KI-Tool automatisch besser. Gerade im Mittelstand entstehen schnell Situationen, in denen Lösungen zu groß gedacht werden: zu viel Automatisierung, zu wenig Datenverständnis, unklare Verantwortlichkeiten oder Tools, die mehr Komplexität erzeugen als sie lösen.
Mein Ansatz ist deshalb bewusst nüchtern. Bevor ein Anbieter, ein Modell oder eine Plattform ausgewählt wird, sollte klar sein, ob der Use Case technisch und organisatorisch trägt. Manchmal ist ein einfacher Workflow, eine bessere Datengrundlage oder ein kleiner Prototyp sinnvoller als ein großes KI-Projekt.
Typische Fragestellungen
Prozesse und interne Wissensarbeit
Welche Aufgaben können LLMs, Agenten oder Retrieval-Systeme sinnvoll unterstützen? Wo liegen Datenschutz-, Qualitäts- oder Akzeptanzrisiken?
Visuelle Inspektion und Computer Vision
Ob Qualitätsprüfung, Bilddaten, Videoanalyse oder visuelle Prozessdaten: Ich helfe einzuschätzen, ob vorhandene Daten für einen realistischen Prototyp reichen.
KI-Tools und Anbieterbewertung
Ich kann technische Annahmen, Modellwahl und Integrationsaufwand neutral einordnen, ohne ein bestimmtes Tool verkaufen zu müssen.
Wie eine Zusammenarbeit starten kann
Der Einstieg ist ein kurzer Feasibility-Check. Wir sprechen über Ziel, Prozess, Datenlage und bestehende Systeme. Danach erhalten Sie eine erste Einschätzung, ob KI realistisch Mehrwert bringen kann und welcher nächste Schritt sinnvoll ist.
- Stop/Go-Einschätzung statt pauschalem KI-Versprechen.
- Konkrete Risiken und offene Fragen früh sichtbar machen.
- Prototyp erst dann, wenn der Use Case klar genug ist.
- Remote im gesamten DACH-Raum, vor Ort in der Region Mannheim-Freiburg, z.B. Heidelberg, Karlsruhe und Offenburg.