Blog | 16. Februar 2026
KI-Ready? – Eine dreistufige Transformation des Mittelstands in die Readiness
Die Herausforderung
Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in mittelständische Unternehmen und Start-ups ist ein komplexer Change-Management-Prozess, der strategische Herangehensweisen und den Aufbau spezifischer Kompetenzen erfordert. Das wisnet innovation research institute e.V. hatte sich als Konsortialpartner des Mittelstand-Digital Zentrum Wertschöpfungsnetzwerke (M-D Z WNW) dieser Herausforderung angenommen und eine dreistufige Befähigungseinheit zur Förderung der KI-Readiness konzipiert, die den Mittelstand auf dem Weg zu dynamischen, KI-gestützten Netzwerken begleitet.
Die Ausgangslage: Die Notwendigkeit der KI-Readiness
Mittelständische Unternehmen und Start-ups stehen vor der Aufgabe, die Potenziale der KI zu erschließen, um wettbewerbsfähig zu bleiben und neue Geschäftsmodelle zu entwickeln. Eine zentrale Herausforderung ist dabei die Bereitstellung notwendiger Ressourcen, die Überwindung von Systembarrieren und der Mangel an spezifischem Fach- und Methodenwissen für die Implementierung datenbasierter Prozesse. KI-Readiness ist hierfür ein entscheidender Faktor für Effizienzsteigerung und Zukunftssicherung, da sie die Automatisierung repetitiver Aufgaben ermöglicht und Ressourcen für strategischere Tätigkeiten freisetzt. Ein effektives Modell zur Unterstützung der KI-Readiness umfasst eine innovationsfördernde Kultur, effizientes Technologiemanagement, starke organisatorische Führung, eine durchdachte Strategie, angemessene Infrastruktur, spezifisches Wissen und hohe Informationssicherheitsstandards.
Die dreistufige Befähigungseinheit zur KI-Readiness
- KI-Readiness Stufe 1: Verfügbarkeit der Daten in Wertschöpfungsnetzwerken erhöhen
Diese erste Stufe konzentriert sich auf die Schaffung der Grundlage für KI-Anwendungen durch die Erhöhung der Datenverfügbarkeit. Angestrebte Lernergebnisse umfassen die Sichtung, Bereinigung und Strukturierung von Daten sowie die Definition einer klaren Datenstrategie, die Qualität, Relevanz und Verfügbarkeit der für KI-basierte digitale Prozesse notwendigen Daten festlegt. Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Wissensgenerierung aus vorhandenen Daten mittels Maschinellem Lernen sowie der Einsatz von Chatbots und Large Language Models (LLMs). Auch das Sammeln von Nachhaltigkeitsdaten, insbesondere zur Kreislaufwirtschaft, wird thematisiert. Die Verfügbarkeit von Daten gilt als technische Grundvoraussetzung für die Nutzung von KI. - KI-Readiness Stufe 2: Nutzbarkeit der Daten in Wertschöpfungsnetzwerken erhöhen
In der zweiten Stufe steht die Ermittlung von Datenqualität und die Auswertungsmöglichkeiten im Mittelpunkt. Hierbei geht es um die Vermittlung von Fach- und Methodenwissen für Mitarbeitende von KMU zur erfolgreichen Entwicklung und Umsetzung innovativer Geschäftsmodelle und/oder Produktentwicklungen mithilfe von KI-Tools. Lernergebnisse umfassen das Verstehen und Auswählen von KI-Werkzeugen wie LLMs und Cloudspeichern, den Aufbau von Datenkompetenz (Verständnis, Analyse, Visualisierung) und die KI-basierte Datenauswertung zur Identifizierung von Trends, Wettbewerbsvorteilen und -chancen. Ein zentrales Teillernziel ist die Evaluierung KI-generierter Ergebnisse hinsichtlich Machbarkeit, Marktfit und Wirtschaftlichkeit von Geschäftsmodellen. KI-basierte Geschäftsmodelle bieten Vorteile wie effizientere Datenverarbeitung, automatisierte Prozesse und personalisierte Kundenerlebnisse. - KI-Readiness Stufe 3: Mehrwerte aus Daten in Wertschöpfungsnetzwerken generieren
Die dritte Stufe baut auf ausreichender Datenverfügbarkeit und Datennutzbarkeit auf und konzentriert sich auf die Generierung von Mehrwert aus Daten. Der Fokus liegt auf der Schaffung von Mehrwert durch datenbasierte Produkte und Services, basierend auf geteilten Daten und der Implementierung von KI-Methoden. Spezifische Teillernziele umfassen die Bestimmung der Potenziale geteilter Daten für Effizienz, neue Services und Geschäftsmodellinnovationen sowie die Konzeption entsprechender Geschäftsmodelle. Die Akteur:innen sollen befähigt werden, KI-generierte Ergebnisse kritisch zu hinterfragen, deren Plausibilität zu prüfen und Handlungsempfehlungen abzuleiten. Die Kombination aus technischem Know-how, kreativem Denken und klarer Kommunikation bildet die Grundlage für nachhaltige Wettbewerbsvorteile.
Autorin: Dr. Bärbel Winter
