So starten Unternehmen im Mittelstand erfolgreiche KI-Projekte auf Microsoft-Basis

Leitfaden für einen gelungenen Einstieg in die KI-Praxis

mit Use-Case-Canvas und Microsoft Copilot

KI hat längst ihren Weg in den Mittelstand gefunden, aber der konkrete Einstieg in eigene Projekte stellt viele Unternehmen weiterhin vor Herausforderungen. Wie identifiziert man sinnvolle Anwendungsfelder? Welche Microsoft-Technologien eignen sich für den Start? Und wie gelingt der Schritt vom ersten Use Case zum erfolgreichen KI-Projekt?

Antworten darauf gaben unsere Kollegen Lars Becker und Pascal Böckmann als Referenten beim AGEV-Unternehmertreff am 02. September; mit dabei ein praxisbewährter Fahrplan, der zeigt, wie Unternehmen aus Ideen echte Mehrwerte schaffen.

KI pusht den Mittelstand – wenn man sie einsetzt

Die Bereitschaft, KI im Unternehmensalltag einzusetzen, wächst rasant. Laut einer Bitkom-Umfrage beschäftigen sich mittlerweile über 50 % der deutschen Unternehmen aktiv mit Künstlicher Intelligenz – Tendenz steigend.

Besonders im Mittelstand bieten KI-Tools wie Microsoft Copilot und Azure AI die Chance, Prozesse effizienter zu gestalten und Mitarbeiter zu entlasten.

Gleichzeitig steigen die Erwartungen: Die Produktivitätsgewinne durch KI sind belegt, aber der Weg dorthin ist kein Selbstläufer. Entscheidend ist ein systematischer Ansatz, der Chancen, Risiken und konkrete Geschäftsprobleme gleichermaßen adressiert.

Von der Idee zum Use Case – das richtige Anwendungsfeld finden

Der Schlüssel zum erfolgreichen KI-Projekt ist nicht die Technologie, sondern das Problemverständnis, denn KI ist kein Selbstzweck. Oft reicht es schon, Prozesse zu automatisieren – aber wo lohnt sich der Einsatz von KI wirklich?

Das Use-Case-Canvas als Kompass

Um den Einstieg zu erleichtern, empfiehlt sich ein strukturiertes Modell wie das Use-Case-Canvas. Es hilft dabei, die wichtigsten Fragen zu klären:

• Welches Problem soll gelöst werden?
• Welche Daten und Prozesse sind betroffen?
• Welche KI-Fähigkeiten werden benötigt?
• Welche Risiken und Rahmenbedingungen sind zu beachten?

Praxisbeispiel Diktierlösung
Beim AGEV-Unternehmertreff haben wir den Teilnehmenden exemplarisch gezeigt, wie der Weg zu einer individuellen KI-Lösung aussehen kann: Bei Wilhelm Rechtsanwälte wurde die zeitaufwändige manuelle Transkription von Diktaten durch eine KI-basierte Lösung ersetzt. Das Ergebnis: Sprachaufnahmen werden jetzt automatisch erkannt, verschriftlicht und direkt weiterverarbeitet – ein echter Gamechanger im Kanzleialltag. 

Microsoft Copilot & Azure AI: Die optimalen Einstiegs-Tools

Microsoft hat bereits früh auf KI gesetzt und die Integration mit OpenAI-Technologien strategisch vorangetrieben. Das Ergebnis: KI-gestützte Funktionen sind heute fester Bestandteil der Microsoft-365-Welt – vom automatischen Meeting- und E-Mail-Zusammenfassen per Microsoft 365 Copilot bis hin zu eigenen Assistenten, die mit Copilot Studio oder Azure AI Foundry individuell entwickelt werden können.

Für den Mittelstand besonders relevant:

• Der Microsoft 365 Copilot unterstützt bei Routineaufgaben wie dem Zusammenfassen von Texten, Texterstellung, Analysen, alles direkt in Outlook, Word, Teams & Co.
• Copilot Studio ist eine Low-Code-Plattform, mit der Fachabteilungen eigene KI-gestützte Assistenten entwickeln können.
• Azure AI Foundry eignet sich für individuellere Anforderungen, z. B. Sprachmodelle, Bildanalyse oder Texterkennung. Hier lassen sich KI-Bausteine flexibel kombinieren und als „Proof of Concept“ testen.

Wichtig: Die Tools sind so konzipiert, dass sie Datenschutz und Compliance-Anforderungen des Mittelstands erfüllen – etwa durch klare Datenflüsse und rollenbasierte Zugriffsrechte.

In 4 Schritten vom Use Case zum Prototyp

Der Weg zum ersten KI-Projekt lässt sich in vier praxisnahe Schritte gliedern:

1. Anwendungsfeld eingrenzen:
   Wo drückt der Schuh? Typisch sind Prozesse mit hohem manuellem Aufwand, Fehleranfälligkeit oder großem Datenvolumen, z. B. Rechnungsprüfung, Kundenanfragen, Dokumentenmanagement.
2. Ideen entwickeln:
   Wegweiser bei der Ideenentwicklung bieten die Fragen nach der Problemorientierung („Was kostet uns am meisten Zeit?“), Datenorientierung („Wo liegen ungenutzte Datenschätze?“) oder Technologieorientierung („Welche neuen Tools könnten helfen?“).
3. Bewerten und priorisieren:
   Welche Ideen sind technisch machbar, wirtschaftlich sinnvoll und schnell umsetzbar? Hier hilft das Use-Case-Canvas, die wichtigsten Kriterien zu vergleichen.
4. Proof of Concept (PoC):
   Bevor direkt groß investiert wird, sollte ein Prototyp im kleinen Rahmen getestet werden. So lassen sich Nutzen, Risiken und Akzeptanz im Alltag realistisch bewerten. Laut Microsoft-Studie erzielen Unternehmen, die diesen Weg gehen, für jeden investierten Dollar eine durchschnittliche Rendite von 3,70 US-Dollar.

Erfahrungswert:
Die meisten Fallstricke liegen weniger in der Technik, sondern in der Datenqualität, der Prozessklarheit und der realistischen Erwartungshaltung. Frühzeitige Einbindung der Mitarbeiter und ein transparenter Umgang mit Datenschutz schaffen Akzeptanz und Sicherheit.

Herausforderungen & Erfolgsfaktoren

Auch wenn die Tools immer leistungsfähiger werden – der Erfolg steht und fällt mit einigen zentralen Faktoren:

• Datenqualität:
  „Gute Daten sind der Treibstoff für gute KI.“ Schlechte oder unvollständige Daten führen hingegen zu unzuverlässigen Ergebnissen.
• Datenschutz & Compliance:
  Besonders im Mittelstand ist die Sensibilität für sensible Informationen hoch: Microsoft setzt hier auf strenge Compliance-Standards und regionale Datenhaltung.
• Erwartungsmanagement:
  KI ist kein Allheilmittel, sondern ein Werkzeug: Der wahre Nutzen hängt vom konkreten Anwendungsfall und der Bereitschaft zur Veränderung ab.
• Schrittweises Vorgehen:
  Kleine, überschaubare Projekte („Quick Wins“) schaffen Vertrauen und Erfahrung – und ebnen den Weg für größere Vorhaben.

KI in KMU: Weder Hexenwerk noch Selbstläufer

Der Einstieg in die KI-Praxis ist kein Hexenwerk – aber auch kein Selbstläufer. Entscheidend ist, die eigenen Herausforderungen zu kennen, systematisch Use Cases zu entwickeln und die passenden Microsoft-Technologien gezielt einzusetzen.

Unser Austausch mit den Teilnehmern beim AGEV-Unternehmertreff hat deutlich gemacht: Für viele Unternehmen ist es gar nicht so leicht, den Überblick über aktuelle KI-Technologien zu behalten und deren Potenzial für die eigenen Abläufe realistisch einzuschätzen. Genau hier unterstützen wir Sie: Wenn Sie herausfinden möchten, wie und wo sich KI in Ihrem Unternehmen sinnvoll einsetzen lässt, sprechen Sie uns gerne an und vereinbaren Sie ein unverbindliches, persönliches Erstgespräch.