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Aufhören, stehenzubleiben
Michael Schiller berät den Mittelstand zu Digitalisierung und Organisationsentwicklung. In einem Gastbeitrag zitiert er die Aussage vieler kleiner und mittlerer Unternehmen so: „Klar, man muss etwas tun. Digitalisieren, KI, Prozesse. Aber wir kommen nicht voran.“ In dieser Lage befindet sich nicht allein der produzierende Mittelstand . In vielen Unternehmen herrscht eine Mischung aus Problembewusstsein und Stillstand. Zu viele Unbekannte, zu viele Dilemmata. Der Reflex „Besser abwarten“ lähmt ganze Organisationen. Gleichzeitig verändern Digitalisierung und KI die Spielregeln. Die Frage ist nicht mehr, ob man handeln muss, sondern wie und womit man beginnt.
Das Problem mit dem großen Wurf
Viele Digitalisierungsinitiativen starten mit dem Anspruch, alles auf einmal zu lösen: neues System, großes Projekt, langer Zeitplan. 18 bis 36 Monate, sechsstellige Budgets, Anforderungsworkshops mit allen Abteilungen. Die Statistik dazu ist ernüchternd. Weniger als ein Drittel aller Transformationsprojekte erreichen ihre Ziele und halten die Verbesserungen dauerhaft aufrecht. So das Ergebnis einer McKinsey-Studie mit über 1.000 Führungskräften (McKinsey, „Losing from Day One”, 2021).
In Deutschland zeigt sich ein ähnliches Bild: 53 Prozent der Unternehmen haben Schwierigkeiten, mit der Digitalisierung Schritt zu halten (Bitkom, 2025). Besonders kleine und mittlere Unternehmen fallen zurück. Nur jedes dritte Unternehmen mit 20 bis 49 Beschäftigten sieht sich digital gut aufgestellt.
Wo die meisten falsch abbiegen
In der Praxis zeigt sich ein wiederkehrendes Muster: Unternehmen starten mit Quick Wins, probieren hier ein KI-Tool, dort ein Automatisierungsskript, springen direkt zum großen Wurf – oder tun gar nichts. Alles greift zu kurz. KI-Tools auszuprobieren ist richtig und wichtig. Aber wer dort stehen bleibt, baut kein Fundament. Wer sofort die große Plattform will, scheitert an der Komplexität. Und wer nicht losgeht, hat schon verloren. Der Weg, der funktioniert, führt über Stufen: vom Experimentieren mit KI-Tools über Automatisierungsplattformen bis hin zu individuellen Lösungen, die zu den eigenen Prozessen passen. Wer individuelle Lösungen schrittweise baut, bekommt maßgeschneiderte Ergebnisse, ohne volles Risiko.
Ein Beispiel aus der Praxis: Dokumente, die niemand findet
Ein typisches Problem aus dem Mittelstand. Ein Unternehmen verwaltet tausende Dokumente. Verträge, Zertifikate, technische Unterlagen, Protokolle. Alles liegt auf einem Netzlaufwerk, sortiert in Ordnern, die über Jahre gewachsen sind.
Digital gespeichert. Aber immer noch analog gedacht. Die Dateien sind da. Aber das Wissen darin ist eingesperrt. Wer eine bestimmte Information sucht, muss wissen, in welchem Ordner sie liegt. Oder wen man fragen muss. Scheidet diese Person aus, geht das Wissen mit. Fristen werden übersehen, weil sie in einer Excel-Tabelle stecken, die nur eine Kollegin kennt. Der Überblick fehlt. Der klassische Reflex wäre: Ein Dokumentenmanagementsystem einführen. Groß. Teuer. Ein Anbieter, der entscheidet, wie Ihre Prozesse aussehen sollen. Implementierung: ein Jahr. Schulungen für alle. Migration der bestehenden Daten.
Individualsoftware als Zwischentechnologie
Was wäre, wenn man das Problem anders angeht? Schrittweise, ohne dass sich für die Mitarbeitenden zunächst irgendetwas ändert? Die bestehende Ordnerstruktur bleibt, wie sie ist. Kein Umzug, keine Migration, keine Schulungen. Ein System liest im Hintergrund mit, synchronisiert automatisch, extrahiert Inhalte und macht sie durchsuchbar. Ein digitaler Begleiter der bestehenden Dokumentenwelt.
Moderne KI-Technologie kann genau das heute leisten. Dokumente werden automatisch gelesen, analysiert und durchsuchbar gemacht. Nicht nach Dateinamen, sondern nach Bedeutung. Statt den richtigen Ordner zu kennen, stellt man eine Frage: „Welche Verträge laufen im Q3 aus?“ Das System durchsucht alle Dokumente und liefert die Antwort, inklusive Quellenangabe.
Die Mitarbeitenden arbeiten zunächst weiter wie gewohnt. Sie speichern ihre Dateien dort, wo sie es immer tun. Das System baut sich im Hintergrund auf. Individuell, in kleinen Schritten gebaut, jederzeit reversibel. Das ist nicht das Zielsystem. Es ist eine Zwischentechnologie auf dem Weg zu einem Zielsystem, das man erst dann sinnvoll auswählen kann, wenn man die eigenen Daten und Prozesse wirklich verstanden hat. Der Weg dahin besteht aus Phasen, die aufeinander aufbauen.
Warum „Zwischentechnologie” kein Kompromiss ist
Der Begriff klingt nach Notlösung, ist aber kluges Risikomanagement. Unternehmen gehen Schritte, die so groß sind, wie sie es sich zutrauen. Läuft ein Schritt nicht perfekt, ist das kein Scheitern, sondern Erkenntnisgewinn. Und genau dieser macht den nächsten Schritt besser. Bereits nach wenigen Wochen können erste Ergebnisse sichtbar werden. Eine Suche über alle Dokumente, automatisch erkannte Fristen, ein Überblick, den die Geschäftsführung seit Jahren vermisst. Ohne ein einziges Dokument anfassen zu müssen. Wenn nach drei Monaten klar wird, dass der Ansatz nicht passt, sind drei Monate investiert. Nicht drei Jahre. Und wer wirklich mit seinen Daten arbeitet, versteht erst, was ein Zielsystem können muss. Anforderungen entstehen aus der Praxis statt am Schreibtisch. Das ist der Unterschied zwischen einer informierten und einer hoffnungsvollen Entscheidung.
Die richtige Zwischentechnologie zur richtigen Zeit auszuwählen, sie sauber in bestehende Strukturen zu integrieren und dabei die Menschen mitzunehmen, das erfordert technisches Verständnis und Fingerspitzengefühl. Wer diesen Weg geht, sollte ihn nicht allein gehen. Ein Partner, der beide Welten kennt, Technologie und Organisation, macht den Unterschied zwischen einem Experiment und einer tragfähigen Lösung.
Was das für Unternehmen bedeutet
Digitalisierung und KI sind Werkzeuge. Wie jedes Werkzeug entfalten diese ihre Wirkung erst in der Praxis. Der erste Schritt ist einfacher, als die meisten denken. Aber man muss ihn selbst gehen. Wichtig ist, heute anzufangen. Mit einem Prozess, einem Tool, einer Frage an eine KI. Und dann den nächsten Schritt. (Michael Schiller)
Zur Person:
Michael Schiller
Schwerpunkte: Digitalisierung im Mittelstand · KI-Einsatz im Arbeitsalltag · Risikomanagement durch schrittweises Vorgehen · Veränderungsbegleitung
Kontakt
Tobias Prinz