KI-Integration für KMUs: Wo sie echten Hebel erzeugt

Das Problem mit KI-Hype

Viele Unternehmen stehen vor der gleichen Frage: „Wir müssen KI einsetzen — aber wo?" Die Antwort der meisten Beratungsfirmen ist ein aufwändiges Strategieprojekt, das Monate dauert und selten in konkretem Code endet.

Unsere Erfahrung aus Projekten mit Merck KGaA, UNITO und mittelständischen österreichischen Unternehmen zeigt ein anderes Bild: KI-Integration funktioniert dann, wenn sie an einen konkreten, schmerzhaften Prozess andockt.

Drei Bereiche mit echtem Hebel

1. Dokumentenverarbeitung & Datenextraktion

Das klassische Einstiegsprojekt. Rechnungen, Verträge, Lieferscheine — strukturierte Daten aus unstrukturierten Dokumenten zu extrahieren ist ein perfekter Use Case für LLMs. Durch den Einsatz von GPT-4o mit strukturiertem Output (JSON Schema) und einem validierten Review-Step erreichen wir Genauigkeiten über 98 %.

const result = await openai.chat.completions.create({
  model: "gpt-4o",
  messages: [{ role: "user", content: prompt }],
  response_format: {
    type: "json_schema",
    json_schema: invoiceSchema,
  },
});

Typischer ROI: 60–80 % Zeitersparnis bei manueller Dateneingabe.

2. Interne Wissensdatenbanken (RAG)

Mitarbeiter verbringen zu viel Zeit damit, Informationen in SharePoint, Confluence oder E-Mail-Archiven zu suchen. Eine RAG-Architektur (Retrieval-Augmented Generation) macht interne Dokumente semantisch durchsuchbar — mit natürlichsprachigen Antworten statt Keyword-Matches.

Stack: pgvector auf PostgreSQL, OpenAI Embeddings, Next.js Chat-Interface.

3. Workflow-Automatisierung mit LLM-Routing

Komplexe Geschäftsprozesse mit mehreren Entscheidungspunkten lassen sich durch LLM-basiertes Routing deutlich vereinfachen. Ein eingehender Kundenauftrag wird automatisch kategorisiert, priorisiert und an den richtigen Ansprechpartner weitergeleitet.

Was KI nicht kann

KI ersetzt keine klare Datenarchitektur. Wer schmutzige, inkonsistente Daten hat, wird mit KI schmutzige, inkonsistente Antworten bekommen. Das Fundament bleibt Datenqualität.

Fazit

Starten Sie klein. Wählen Sie einen Prozess, der heute manuell zu viel Zeit kostet. Implementieren Sie, messen Sie, iterieren Sie. KI ist ein Werkzeug — kein Wundermittel.