Wir perfektionieren den Plan und verpassen den Moment. KI muss schnell umgesetzt werden – Gastbeitrag von Johannes Foertsch, OpenAI
Deutschland ist das Land der Ingenieure, der Präzision und der Tüftler. Qualität und Innovation sind tief in der DNA des deutschen Mittelstands verankert. Doch die Spielregeln haben sich verändert: Qualität allein reicht nicht mehr – entscheidend ist, wie schnell Unternehmen Ideen in den Markt bringen. Geschwindigkeit ist zur neuen Währung geworden, und künstliche Intelligenz der stärkste Hebel, sie zu erhöhen.
Studien zeigen, dass der Mittelstand beginnt, dieses Potenzial zu erkennen. Laut KfW nutzen rund 20 Prozent der kleinen und mittelständischen Unternehmen bereits KI, die DIHK spricht sogar von 38 Prozent. Weitere 32 Prozent planen den Einstieg in den kommenden drei Jahren. Paradoxerweise wächst also die Bereitschaft, KI einzusetzen, doch der wirtschaftliche Impact bleibt oft noch gering: Die Produktivität steigt weniger als erwartet, Prozesse bleiben träge, und viele Pilotprojekte versanden aus Vorsicht oder Unsicherheit.
Die Ursache ist selten technologisch – sie ist organisatorisch.
KI boomt privat – und scheitert im Büro
Künstliche Intelligenz ist heute so leicht zugänglich wie nie. Die Nutzung großer Sprachmodelle wie ChatGPT hat sich in Deutschland innerhalb eines Jahres fast verfünffacht. Besonders die jüngere Generation treibt diesen Trend: Für 18- bis 24-Jährige gehören generative KI-Tools inzwischen zum Alltag. Im globalen Vergleich zählt Deutschland zu den fünf Ländern mit der höchsten wöchentlichen aktiven Nutzung und ist europäischer Spitzenreiter.
Während die Bevölkerung KI zunehmend selbstverständlich einsetzt, bleiben viele Unternehmen zurück. Mitarbeitende greifen privat auf leistungsfähige KI-Tools für Recherche, Textentwürfe oder kreative Aufgaben zurück, stoßen jedoch im Arbeitsumfeld häufig auf abgespeckte, langsame oder qualitativ schlechtere Lösungen. Die Folge ist „Shadow AI“: Beschäftigte nutzen KI ohne Freigabe oder Governance, weil der Bedarf real, die interne Lösung aber zu träge ist. Studien des Bitkom bestätigen, dass KI in vielen Organisationen bereits unkontrolliert eingesetzt wird – ohne die nötigen Sicherheitsstandards.
Die Lage verdeutlicht: Die Einführung von KI ist kein klassisches IT-Projekt. Sie ist ein umfassender Veränderungsprozess, der Führung, Vertrauen, klare Governance und gezielte Befähigung der Mitarbeitenden erfordert.
Warum der Mittelstand sich selbst ausbremst
Der deutsche Mittelstand scheitert selten an Technologie – sondern am eigenen Anspruch. Datenschutz, Sicherheit, Perfektion: alles berechtigt. Doch genau das wird zum Bremsklotz, wenn KI erst dann eingesetzt werden soll, wenn sie vollständig integriert und bis ins letzte Detail abgesichert ist. Während intern noch geprüft wird, wird draußen längst umgesetzt.
Das Problem ist nicht die fehlende Integration. Das Problem ist, dass Unternehmen gar nicht erst anfangen. Denn Wert entsteht nicht im Konzept, sondern in der Nutzung. Wer wartet, bis alles perfekt ist, verpasst genau den Moment, in dem Erfahrung, Geschwindigkeit und Wettbewerbsvorteile aufgebaut werden. KI ist kein Projekt, das man „fertig plant“. Sie ist eine Fähigkeit, die man durch Anwendung entwickelt.
Die Lösung ist deshalb nicht weniger Governance, sondern die richtige: klare Regeln, sichere Zugriffsmodelle und ein kontrollierter Rahmen, in dem Mitarbeitende KI sofort nutzen können. Breiter Zugang schlägt perfekte Integration. Erst wenn viele anfangen, entsteht echte AI Literacy und damit die Grundlage für Skalierung. Integration bleibt entscheidend. Aber es ist der zweite Schritt. Der erste ist, überhaupt zu starten.
Gleichzeitig starten viele Unternehmen mit kleinen, isolierten Experimenten: ein Chatbot für den Kundenservice, eine automatische Zusammenfassung für interne Memos. Doch aus solchen Add-ons entsteht noch kein echter Effizienzsprung. Der große Effekt zeigt sich erst, wenn Arbeitsabläufe als Ganzes neu gedacht werden – von der Angebotserstellung über die Beschaffung bis zur Qualitätssicherung. Solange KI nur nachträglich an Prozesse angedockt wird, verändert sie wenig. Erst wenn Workflows um die Möglichkeiten von KI herum neugestaltet sind, entsteht die Wirkung, die sich Unternehmen erhoffen.
Das eigentliche Hindernis liegt jedoch häufig in den fehlenden Voraussetzungen für messbaren Erfolg. Führungskräfte stehen unter Druck, kurzfristig Effekte zu zeigen, während KI für viele Teams noch abstrakt bleibt. Ohne klare Rollen, feste Verantwortlichkeiten, ein Netzwerk aus Champions, strukturiertes Training und nachvollziehbare Metriken bleibt jedes Projekt in der Experimentierphase hängen. Selbst Ansätze, die vielversprechend starten, geraten ins Stocken, weil ihnen die organisatorische Grundlage fehlt, um skaliert und sauber bewertet zu werden. So entsteht der paradoxe Effekt, dass Unternehmen zwar KI wollen, sie aber mangels Strukturen nicht in die Fläche bringen – und sich damit selbst im Weg stehen.
Proof statt Pilot: Wo KI schon heute echten Wert schafft
Der Blick in die Praxis zeigt, wie unterschiedlich KI‑Einführung aussehen kann – und trotzdem wirksam ist. Der VfL Wolfsburg nutzt inzwischen über 50 spezialisierte Custom‑GPTs, die alltägliche Prozesse von Marketing über HR bis Scouting automatisieren und so messbare Effizienzgewinne sowie sechsstellige Einsparungen ermöglichen. Teams erstellen schneller Inhalte, übersetzen internationale Kommunikation und fassen komplexe Datenanalysen zusammen, ohne zusätzliche Ressourcen aufzubauen. Gleichzeitig zeigt das Beispiel Plex Coffee, wie selbst kleine Unternehmen mit verteilten Teams profitieren: Dort zentralisiert ChatGPT das gesamte operative Wissen, beantwortet Routinefragen per natürlicher Sprache und reduziert interne Abstimmungsaufwände um über 50 Prozent. Neue Mitarbeitende lernen über ein interaktives, KI‑gestütztes Handbuch, wodurch sich die Onboarding‑Zeit von Wochen auf wenige Tage verkürzt. Beide Beispiele belegen, dass Wert entsteht, wenn KI nicht als Experiment gedacht wird, sondern als konkrete Fähigkeit, die Abläufe spürbar beschleunigt und Teams entlastet
Drei Schritte, um die KI‑Blockade zu lösen
Damit der Mittelstand sein Innovationspotenzial sinnvoll nutzt, braucht es keine radikalen Neubauten, sondern drei pragmatische Schritte:
- KI aus der Grauzone holen und Erfolg durch Nutzung messen
Statt „Shadow AI“ zu verbieten, sollten Unternehmen eine sichere Umgebung schaffen, in der Mitarbeitende moderne KI-Tools nutzen können – mit klaren Regeln, transparenter Datenführung und einem Berechtigungssystem. Governance ist dabei kein Hindernis, sondern die Voraussetzung für Geschwindigkeit. Je früher Unternehmen diesen Schritt gehen, desto schneller können sie Risiko und Produktivität gleichzeitig managen. Erfolgskriterium sollte hier ganz klar die Nutzung sein, denn ein Tool, das von den Mitarbeitenden nicht genutzt wird, bringt keinem Unternehmen Vorteile.
- Von Tools zu Workflows wechseln
Der Mittelstand ist erfolgreich, weil er Prozesse im Griff hat. Genau hier entsteht der größte Mehrwert der KI: wenn sie Abläufe durchgängig schneller, präziser und robuster macht. Das gilt beispielsweise für Angebots- und Dokumentationsprozesse, Recruiting- und HR Workflows, Qualitäts- und Serviceabläufe sowie Beschaffungs- und Lieferkettenprozesse. Wenn KI direkt in diesen Workflows sitzt – statt als Zusatzfunktion daneben –, entstehen die Produktivitätsgewinne, die in Studien oft zitiert werden, aber selten realisiert werden.
- Befähigung zur Führungsaufgabe machen
Ein häufiger Irrtum: Mitarbeitende bräuchten „allgemeine KI-Kompetenz“. In Wirklichkeit benötigen sie rollenbasierte Befähigung. Effektiv sind beispielsweise Champions-Modelle in jeder Abteilung, Handbücher für jobbezogene KI-Anwendungen, Standards für Qualität, Sicherheit und Nachvollziehbarkeit, Messsysteme, die echte Produktivitätsgewinne sichtbar machen. Erst wenn Mitarbeitende wissen, wie KI ihre tägliche Arbeit verbessert, entsteht der gewünschte ROI.
Umsetzen statt planen
Der Mittelstand muss KI nicht neu entwickeln. Er muss sie operationalisieren. Und gerade darin ist er historisch gut: Prozesse strukturieren, Qualität sichern, Effizienz steigern. KI ist nicht der Gegner dieser Stärken – sie ist ihre natürliche Weiterentwicklung. Denn Deutschland hat keine Ideenlücke. Deutschland hat eine Umsetzungslücke. Und KI ist der stärkste Hebel, sie endlich zu schließen.
Über den Autor
Johannes Foertsch ist Gründungsmitglied des OpenAI DACH‑Teams mit Sitz in München und seit Juni 2025 als Leiter Mittelstand für den Ausbau der Geschäftsbeziehungen von OpenAI im deutschsprachigen Raum verantwortlich. In dieser Rolle verfolgt er die Mission, das Potenzial moderner KI-Technologien für Unternehmen und Organisationen optimal nutzbar zu machen.
Dr. Jakob Jung ist Chefredakteur Security Storage und Channel Germany. Er ist seit mehr als 20 Jahren im IT-Journalismus tätig. Zu seinen beruflichen Stationen gehören Computer Reseller News, Heise Resale, Informationweek, Techtarget (Storage und Datacenter) sowie ChannelBiz. Darüber hinaus ist er für zahlreiche IT-Publikationen freiberuflich tätig, darunter Computerwoche, Channelpartner, IT-Business, Storage-Insider und ZDnet. Seine Themenschwerpunkte sind Channel, Storage, Security, Datacenter, ERP und CRM.
Kontakt – Contact via Mail: jakob.jung@security-storage-und-channel-germany.de