KI-Einführung im Unternehmen: Roadmap in 8 Schritten

Eine ehrliche Roadmap statt „KI-Vision 2030"

Strategiepapiere und Vision-Workshops kosten Geld und produzieren selten Ergebnisse. Dieser Beitrag ersetzt die Konzern-Methodik durch eine 90-Tage-Roadmap, die für mittelständische Unternehmen funktioniert.

Schritt 1 – Tag 1–5: Bestandsaufnahme

Was wird *heute* schon mit KI gemacht – offiziell oder über Schatten-IT? ChatGPT-Accounts der Mitarbeiter, Copilot-Lizenzen, Tools im Marketing? Liste anlegen, ohne zu bewerten.

Schritt 2 – Tag 6–10: Use-Case-Sammlung

Workshop mit 6–10 Mitarbeitern aus verschiedenen Bereichen. Leitfragen: Welche wiederkehrende Tätigkeit nervt am meisten? Wo entstehen Fehler? Wo fehlt Kapazität?

Ziel: 15–25 Use-Case-Hypothesen.

Schritt 3 – Tag 11–20: Priorisierung

Bewertung jeder Hypothese auf drei Achsen: Mengengerüst, Datenverfügbarkeit, Akzeptanz. Top 3 weiterverfolgen, Rest dokumentieren.

Schritt 4 – Tag 21–30: Pilot-Auswahl und Anbietersuche

Aus den Top 3 wird *ein* Pilot ausgewählt. Anbietersuche über etablierte Wege:

• Direkter Wettbewerbsvergleich (3 Angebote)
• Empfehlungen aus dem Branchenverband
• Kuratierter [KI-Marktplatz](/ki-marktplatz) – schnellster Weg zu Festpreis-Angeboten

Schritt 5 – Tag 31–45: Vertrag und Setup

Festpreis-Vertrag mit Meilensteinen und Akzeptanzkriterien. AVV nach Art. 28 DSGVO, EU-Hosting, klare Verantwortlichkeiten. Interne Datenfreigaben einholen.

Schritt 6 – Tag 46–75: Pilot-Umsetzung

Sechs Wochen Build-Phase mit wöchentlichem Stand. Mensch-im-Loop von Anfang an – KI schlägt vor, Mitarbeiter genehmigt. Logging aktivieren, um später Genauigkeit zu messen.

Schritt 7 – Tag 76–85: Validierung

Auf einem Testset Genauigkeit messen. Liegt die Lösung unter den Akzeptanzkriterien? Dann Iteration. Liegt sie darüber? Abnahme.

Schritt 8 – Tag 86–90: Roll-out-Entscheidung

Drei mögliche Wege:

1. Skalieren – auf alle Nutzer ausrollen
2. Erweitern – zweiten Use Case anbinden
3. Stoppen – Pilot war negativ, dokumentieren und nächsten priorisieren

Was nach 90 Tagen kommt

Nach dem ersten Pilot beginnt der eigentliche Aufbau:

• KI-Champion benennen (Verantwortliche/r für laufenden Betrieb)
• Schulungs-Roadmap für die nächsten 6 Monate
• Monatliches Use-Case-Review im Führungskreis
• Quartalsweise Modell-Reviews mit dem Anbieter

Typische Stolpersteine

• Vision zuerst, Use Case später. Genau umgekehrt richtig.
• Berater statt Umsetzung. Wenn nach 90 Tagen kein Pilot läuft, war das Geld falsch ausgegeben.
• Datenchaos ignorieren. Ohne Datenbasis kein Modell.
• Schulung vergessen. Auch der beste Use Case scheitert ohne Anwendungskompetenz.

Realistisches Budget für die ersten 90 Tage

| Position | Budget |

|---|---|

| Interne Zeit (5 Mitarbeiter × 5 Tage) | – |

| Pilot-Implementierung (Anbieter) | 10.000–25.000 € |

| Anbietersuche / Beratung | 0–3.000 € |

| Schulung der Pilot-Nutzer | 1.500–4.000 € |

| Gesamt extern | 11.500–32.000 € |

Über Förderprogramme wie den [Digitalbonus.Bayern oder MID-Invest NRW](/blog/ki-foerderung-mittelstand-leitfaden) lassen sich 30–50 % davon refinanzieren.

Fazit

KI-Einführung im Mittelstand braucht weder ein Strategiepapier noch ein KI-Lab – sondern einen kleinen, gut gewählten Pilot mit klaren Akzeptanzkriterien. Wer in 90 Tagen einen produktiven Use Case liefert, hat den größten Schritt schon hinter sich.