REAL EXPERTS

In dieser Folge spreche ich mit Michael von Roeder darüber, wie mittelständische Unternehmen Künstliche Intelligenz nicht nur ausprobieren, sondern konkret in ihre Prozesse bringen können – und wie aus ersten Experimenten messbarer Business Value entsteht.

Michael bringt dafür eine besondere Perspektive mit. Nach sieben Jahren Vorstandstätigkeit ist er heute als Advisor, Aufsichtsrat, Venture Partner und Unternehmer tätig. Mit seinem neuen Unternehmen beschäftigt er sich intensiv mit der Frage, wie gerade mittelständische Unternehmen KI und insbesondere KI-Agenten produktiv einsetzen können, ohne dafür zunächst große eigene KI-Teams und technologische Strukturen aufbauen zu müssen.

Im Mittelpunkt der Folge steht die Frage, warum sich Unternehmen trotz der enormen technologischen Entwicklung noch immer schwertun, aus KI einen messbaren wirtschaftlichen Nutzen zu erzeugen. Michael macht deutlich: Das Problem betrifft nicht nur den Mittelstand. Auch große Unternehmen experimentieren viel, führen Chatbots ein und sammeln Erfahrungen – der Schritt von persönlicher Produktivität zu echter Unternehmensproduktivität ist aber deutlich schwieriger.

Genau hier setzt eine der zentralen Thesen der Folge an: Unternehmen müssen vom Chatbot zum Prozess kommen. Persönliche KI-Unterstützung kann Mitarbeitende schneller und produktiver machen. Für das Unternehmen entsteht daraus aber nicht automatisch ein messbarer wirtschaftlicher Effekt. Interessant wird KI insbesondere dort, wo wiederkehrende, aufwendige Prozesse verändert und teilweise automatisiert werden können.

Wir sprechen deshalb sehr konkret darüber, wie Unternehmen geeignete Prozesse identifizieren können. Wo gibt es hohe manuelle Aufwände? Welche Tätigkeiten wiederholen sich häufig? Wo entstehen lange Durchlaufzeiten, hoher Kommunikations- oder Abstimmungsaufwand? Und an welchen Stellen können KI-Agenten Aufgaben übernehmen, Entscheidungen vorbereiten oder innerhalb definierter Grenzen selbstständig handeln?

Ein wichtiger Punkt ist dabei „Human in the Loop“. Michael macht deutlich, dass die Einführung von KI nicht bedeutet, komplette Prozesse sofort einer Black Box zu überlassen. Unternehmen müssen bewusst definieren, wann eine KI selbstständig arbeiten darf und wann ein Mensch eingebunden werden muss. Das ist nicht nur für die Qualität wichtig, sondern auch für Verantwortung, Kontrolle und Vertrauen.

Damit kommen wir zu einem weiteren Schwerpunkt der Folge: Change Management. Für Michael liegt eine der größten Herausforderungen bei der Einführung von KI nicht in der Technologie, sondern in der Veränderung der Organisation. Menschen müssen bereit sein, bestehende Prozesse infrage zu stellen. Gleichzeitig ahnen viele Mitarbeitende, dass Tätigkeiten, die heute einen wesentlichen Teil ihrer Arbeit ausmachen, künftig automatisiert werden können. Dadurch wird Veränderung bei KI noch anspruchsvoller als bei vielen bisherigen Digitalisierungsprojekten.

Wir sprechen deshalb auch über die Verantwortung der Unternehmensführung. Für Michael ist klar: Die Einführung von KI kann nicht vollständig an IT, einzelne Fachbereiche oder ein Innovationsteam delegiert werden. Geschäftsführung und Führungskräfte müssen selbst verstehen, was KI ermöglicht, sie aktiv nutzen und die Veränderung vorleben. Vor allem bei Veränderungen, die mehrere Bereiche betreffen oder bestehende Rollen und Prozesse infrage stellen, braucht es ein klares Mandat von oben.

Spannend ist auch Michaels Blick auf inhabergeführte Unternehmen und Unternehmensnachfolge. Gerade dort kann KI einen erheblichen Einfluss auf die zukünftige Wettbewerbsfähigkeit und den Unternehmenswert haben. Wir sprechen darüber, warum es sinnvoll sein kann, bestehende Prozesse bereits vor einer Nachfolge oder einem Verkauf deutlich effizienter aufzustellen – und warum Private-Equity-Unternehmen inzwischen gezielt Unternehmen übernehmen und mithilfe von KI grundlegend transformieren.

Ein weiterer Schwerpunkt ist die Frage, wie mittelständische Unternehmen KI überhaupt technisch und organisatorisch betreiben können. Viele Unternehmen verfügen zwar über klassische IT-Ressourcen, haben aber weder eigene KI-Teams noch die Kapazität, Agentenplattformen, Governance, Betrieb und regulatorische Anforderungen selbst abzudecken.

Michael beschreibt deshalb einen Ansatz, bei dem Unternehmen nicht unbedingt selbst KI-Kompetenz und Infrastruktur aufbauen müssen, sondern einen bereits funktionierenden Prozess erhalten können. Entscheidend ist dabei für ihn das Thema Souveränität: Daten, Prozesswissen und das entstehende Unternehmenswissen sollen im Unternehmen bleiben und nicht vollständig von einzelnen internationalen Plattform- oder Modellanbietern abhängig sein.

Wir sprechen außerdem darüber, wie sich KI wirtschaftlich bewerten lässt. Nicht die Anzahl der eingesetzten Modelle, Agenten oder Tokens ist entscheidend, sondern die Frage, welche Wirkung in einem konkreten Prozess entsteht. Was kostet ein Prozess heute? Wie viel Kapazität wird benötigt? Wie lange dauert er? Und wie verändert sich dieser Aufwand durch Automatisierung?

Michael hält es für realistisch, dass die Kosten in bestimmten Prozesstypen über die Zeit auf 40, 30 oder teilweise sogar 20 Prozent der ursprünglichen Kosten sinken können. Wichtig ist dabei aber, nicht von einer sofortigen Vollautomatisierung auszugehen. KI-Systeme entwickeln sich schrittweise, Menschen müssen Vertrauen aufbauen und die Automatisierungsquote kann mit zunehmender Erfahrung steigen.

Zum Schluss schauen wir darauf, wie Unternehmen konkret beginnen können. Michaels Empfehlung ist pragmatisch: Nicht mit einem riesigen Transformationsprogramm starten, sondern einen relevanten Prozess identifizieren, einen überschaubaren Scope definieren, schnell erste Ergebnisse erzeugen und anschließend aus diesen Erfahrungen heraus weiter skalieren.

Eine Folge über KI-Agenten jenseits von Chatbots und Experimenten. Über Geschäftsprozesse, Automatisierung, Wirtschaftlichkeit, Change Management, Verantwortung, Souveränität und die Frage, wie gerade mittelständische Unternehmen den Weg ins KI-Zeitalter praktisch gestalten können.

✨ Key Takeaways

🤖 Vom Chatbot zum Prozess
Persönliche KI-Nutzung schafft noch keinen automatischen Business Value. Messbare Wirkung entsteht insbesondere dann, wenn KI in konkrete Geschäftsprozesse integriert und deren Aufwand, Qualität oder Durchlaufzeit verbessert wird.

📈 Persönliche Produktivität ist nicht gleich Unternehmensproduktivität
Wenn einzelne Mitarbeitende mit KI schneller werden, profitiert davon nicht automatisch das gesamte Unternehmen. Entscheidend ist, wie die gewonnenen Fähigkeiten, das Wissen und die Produktivitätsgewinne systematisch in der Organisation genutzt werden.

🔍 Die richtigen Prozesse sind der Ausgangspunkt
Besonders interessant sind häufig wiederkehrende Tätigkeiten mit hohen manuellen Aufwänden, viel Kommunikation oder Abstimmung und klar messbaren Kosten. Backoffice-Prozesse können dabei erste Low Hanging Fruits sein, größere Hebel liegen aber häufig in der Kernwertschöpfung.

🧠 KI-Agenten brauchen Human in the Loop
Nicht jeder Prozessschritt sollte vollständig automatisiert werden. Unternehmen müssen definieren, wann KI selbstständig handeln darf und wann ein Mensch kontrolliert, entscheidet oder Verantwortung übernimmt.

🔄 Change Management ist die eigentliche Herausforderung
Die Technologie allein ist selten das größte Problem. KI verändert Prozesse, Aufgaben und potenziell ganze Rollen. Deshalb müssen Mitarbeitende frühzeitig einbezogen und die Ziele der Veränderung transparent gemacht werden.

🧭 Die Verantwortung liegt ganz oben
Geschäftsführung und Führungskräfte müssen KI selbst verstehen, nutzen und vorleben. Tiefgreifende Prozessveränderungen lassen sich nicht einfach an einzelne Mitarbeitende oder Fachbereiche delegieren.

🏭 Gerade der Mittelstand braucht neue Zugangsmodelle zu KI
Viele mittelständische Unternehmen verfügen nicht über eigene KI-Teams oder ausreichend Ressourcen für Aufbau und Betrieb komplexer Lösungen. Deshalb werden Modelle wichtiger, bei denen Unternehmen nicht Technologie kaufen, sondern konkrete Ergebnisse und funktionierende Prozesse erhalten.

🔐 Souveränität wird zum strategischen Thema
Daten, Prozesswissen und das durch KI entstehende Unternehmenswissen sollten möglichst im Unternehmen bleiben. Gerade für den deutschen und europäischen Mittelstand wird die Frage nach technologischer Abhängigkeit zunehmend relevant.

💰 KI muss sich am Business Value messen lassen
Tokens, Modelle und Plattformen sind Mittel zum Zweck. Entscheidend ist, was ein Prozess vorher kostet, welche Wirkung Automatisierung erzeugt und ob sich die Investition tatsächlich wirtschaftlich rechnet.

📊 Große Effizienzpotenziale sind möglich – aber nicht über Nacht
Michael hält es bei bestimmten Prozesstypen für realistisch, die ursprünglichen Kosten langfristig deutlich zu reduzieren. Automatisierung entsteht dabei schrittweise und wächst mit Erfahrung, Lernen und Vertrauen in das System.

🚀 Klein beginnen und anschließend skalieren
Statt sofort das ganze Unternehmen zu transformieren, empfiehlt Michael einen begrenzten, wirtschaftlich relevanten Prozess auszuwählen, schnell Erfahrungen zu sammeln und darauf aufbauend weitere Anwendungsfelder zu erschließen.

🎧 Warum solltest du reinhören?

Diese Folge ist für alle spannend, die verstehen wollen, wie KI-Agenten im Mittelstand tatsächlich wirtschaftlich eingesetzt werden können. Besonders relevant ist sie für Geschäftsführer, Inhaber, CIOs, IT-Leiter, Digitalverantwortliche und Transformationsverantwortliche, die nicht nur über KI sprechen oder einzelne Tools einführen wollen, sondern konkrete Prozesse und Wertschöpfung verändern möchten.

Michael gibt einen sehr praxisnahen Einblick in die Fragen, die nach den ersten KI-Experimenten entstehen: Wie komme ich von persönlicher Produktivität zu messbarer Unternehmensproduktivität? Welche Prozesse eignen sich für KI-Agenten? Wie erkenne ich wirtschaftliches Potenzial? Wann muss ein Mensch weiterhin eingebunden bleiben? Und wie kann ein mittelständisches Unternehmen KI einsetzen, wenn intern weder die Ressourcen noch die notwendigen Kompetenzen vorhanden sind?

Besonders wertvoll ist der Blick auf die organisatorische Dimension. Die Folge macht deutlich, dass KI-Transformation weit mehr bedeutet als den Einsatz neuer Technologie. Prozesse müssen infrage gestellt, Verantwortlichkeiten geklärt und Mitarbeitende in die Veränderung eingebunden werden. Gleichzeitig muss die Geschäftsführung selbst Verantwortung übernehmen und eine klare Richtung vorgeben.

Die zentrale Botschaft der Folge lautet: Der wirkliche Wert von KI entsteht nicht durch den nächsten Chatbot, sondern dort, wo Unternehmen ihre Prozesse neu denken, KI-Agenten gezielt einsetzen und daraus messbare wirtschaftliche Wirkung erzeugen.

🎧 Jetzt reinhören – es lohnt sich!

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REAL EXPERTS, der Podcast zu Themen der Transformation und Digitalisierung in Unternehmen. In diesem Podcast spricht Christoph Rauhut mit führenden Köpfen und Experten aus Unternehmen über die verschiedensten Themen der Transformation und gibt echte Einblicke und praktische Empfehlungen.

Herausgeber und Podcast-Host ist Christoph Rauhut (LinkedIn)

Mehr Informationen und Folgen zum Podcast: https://podcast.realexperts.de/

Dieser Podcast wurde produziert mit freundlicher Unterstützung von Bony Stoev: https://bony-stoev.de/