Beobachtungen, Einordnungen und praktische Hinweise zu KI im Mittelstand.
Hohe KI-Nutzung sieht nach Erfolg aus, bringt aber oft wenig. Eine große Studie zeigt: Angst der Mitarbeiter treibt die Nutzung hoch, ohne echten Nutzen. Was Geschäftsführer im Mittelstand daraus lernen und tun können.
Eine neue Schweizer Studie zeigt: Bei KI ziehen große Unternehmen davon. Der Grund ist nicht Technik oder Budget, sondern Organisation. Genau deshalb ist der Vorsprung für den Mittelstand am Hochrhein aufholbar.
Ein 60-Minuten-E-Learning setzt den Haken, schafft aber selten Kompetenz. Warum echte KI-Kompetenz Stufen hat und wo der Mittelstand heute steht.
Bevor KI-Transformation an Tool oder Modell hängt, hängt sie daran, ob ein Betrieb seine eigenen Abläufe kennt. Im Mittelstand steckt dieses Wissen in Köpfen, nicht in Systemen. Genau dort beginnt der erste Schritt.
Die größten Hürden beim KI-Einstieg sind organisatorisch: Sicherheit, Compliance, Qualifikation. Für den Mittelstand ist das eine gute Nachricht.
Artikel 4 des EU AI Act gilt seit Februar 2025, unberührt von der Fristverschiebung. Für den Mittelstand ist KI-Kompetenz die Voraussetzung für Wirkung.
Drei von vier KI-Projekten verfehlen ihre ROI-Erwartung. Die Ursache liegt im falschen ersten Schritt. Was die erfolgreichen Mittelständler anders machen.
95% der KI-Pilotprojekte im Mittelstand liefern keinen messbaren ROI. Eine ehrliche Einordnung, wann KI das falsche Werkzeug ist und wann sie wirklich trägt.
Die EU verschiebt Kern-Pflichten des AI Act um ein bis zwei Jahre. Für den Mittelstand zählt jetzt vor allem eine andere Verordnung: die DSGVO.
„Für KI sind wir zu klein“ hört man auch im Mittelstand am Hochrhein, 50 bis 200 Mitarbeitende. Warum diese Annahme gerade hier teuer wird.
Copilot, ChatGPT, Langdock? Wer KI-Tools auswählt, bevor er vier Vorfragen geklärt hat, kauft fast immer das falsche. Ein Plädoyer für die richtige Reihenfolge.
Welche KI-Tools dürfen Mittelständler 2026 datenschutzkonform nutzen? Praxisnahe Einordnung zu DSK-Empfehlungen, Shadow AI und pragmatischen Wegen.
Bei KI versagen die bewährten Change-Methoden, die seit zwanzig Jahren bei jeder Software-Einführung helfen. Woran das liegt, und worauf es stattdessen ankommt.
Schnell ein KI-Pilotprojekt starten klingt klug. Drei Warnsignale machen es teuer. Wann ein Pilot wirklich trägt und wann zuerst Klarheit zählt.
