Zunächst einmal: nichts.
Stellen Sie sich KI wie einen neuen Mitarbeiter vor. Er ist intelligent, formuliert überzeugend und kennt sich mit vielen Themen aus. Aber am ersten Arbeitstag weiß er noch nicht, wie Ihr Unternehmen funktioniert, welche Kunden besondere Anforderungen haben und welche Lösungen sich in der Praxis bewährt haben.
Genau hier liegt eine der größten Chancen für Unternehmen: KI nicht nur für allgemeine Aufgaben nutzen, sondern mit dem eigenen Unternehmenswissen verbinden.
Dafür müssen Sie weder sofort ein eigenes KI-Modell entwickeln noch Ihre gesamte IT-Landschaft umbauen. Sie müssen zunächst verstehen, welche Informationen bereits vorhanden sind, wo sie liegen und wie sie sich sinnvoll nutzen lassen.
Die aktuellen Zahlen zeigen, wie groß die Lücke zwischen dem Einstieg in KI und ihrer tieferen Nutzung noch ist.
– KI wird vor allem für Texte genutzt. Laut KfW Research nutzen 20 % der Mittelständler mindestens eine KI-Technologie. Sprach- und Textgenerierung ist mit 14 % die häufigste Anwendung. KI-gestützte Datenanalyse kommt dagegen nur auf 3 %. Quelle: KfW Research, Fokus Nr. 554, Juli 2026
– KI einzusetzen bedeutet noch nicht, ihr Potenzial auszuschöpfen. Eine im September 2026 veröffentlichte Bitkom-Erhebung berichtet, dass 57 % der befragten Unternehmen KI nutzen. Wie intensiv sie eingesetzt wird, ist allerdings eine andere Frage. Die genannten Zahlen stammen aus einer Sekundärquelle und sollten vor Veröffentlichung mit der Originalstudie abgeglichen werden. Bericht über die Bitkom-Erhebung
– Viele Unternehmensdaten bleiben ungenutzt. Eine Splunk-Studie aus dem Jahr 2019 kam zu dem Ergebnis, dass im Durchschnitt 55 % der Unternehmensdaten als sogenannte Dark Data gelten: Daten, die nicht ausreichend bekannt, auffindbar oder nutzbar sind. Die Zahl ist älter, verdeutlicht aber ein grundlegendes Problem: Nicht alles, was ein Unternehmen weiß, ist auch für seine Mitarbeiter und Systeme zugänglich. Quelle: Splunk, State of Dark Data
Die Schlussfolgerung ist für mich entscheidend: Bevor wir über immer leistungsfähigere KI-Modelle sprechen, sollten wir uns fragen, welches Wissen in einem Unternehmen bereits vorhanden ist und wie es zugänglich gemacht werden kann.
Drei konkrete Schritte, mit denen Sie anfangen können
Wo liegen Kundeninformationen, Angebote, Produktdaten, Reklamationen und interne Dokumentationen? Wer ist dafür verantwortlich? Und in welcher Form sind die Informationen gespeichert?
Eine einfache Übersicht reicht für den Anfang. Sie müssen nicht sofort jedes System analysieren.
Ein Beispiel: Ihr Vertrieb sucht regelmäßig nach passenden Formulierungen für Angebote. Statt immer wieder von vorne anzufangen, könnte eine KI auf frühere Angebote, Produktinformationen und bewährte Formulierungen zugreifen.
Oder Ihr Serviceteam möchte ähnliche Reklamationsfälle schneller finden. Auch hier kann eine durchsuchbare Wissensbasis helfen.
Entscheidend ist, dass die Anwendung ein konkretes Problem löst und nicht nur deshalb eingeführt wird, weil KI gerade überall Thema ist.
Sind die Informationen vollständig genug? Sind sie aktuell? Lassen sich ähnliche Inhalte wiederfinden? Sind Zugriffsrechte und Datenschutz geklärt?
Sie müssen nicht Ihre gesamte Datenlandschaft aufräumen. Beginnen Sie mit dem Datenbestand, den Sie für Ihren ersten Anwendungsfall tatsächlich benötigen.
Der Einstieg in KI muss weder kompliziert noch teuer sein. Aber er sollte mit den richtigen Fragen beginnen.
