Künstliche Intelligenz ist in der deutschen Wirtschaft angekommen – allerdings nicht flächendeckend. Im Jahr 2025 nutzten laut Statistischem Bundesamt 26 Prozent der Unternehmen ab zehn Beschäftigten mindestens eine KI-Technologie. Bei Unternehmen mit zehn bis 49 Beschäftigten lag der Anteil bei 23 Prozent, bei Unternehmen mit 50 bis 249 Beschäftigten bei 36 Prozent. Von den Unternehmen, die KI einsetzten, nutzten unter anderem 52 Prozent Text Mining und ebenfalls 52 Prozent die Erzeugung von Bildern, Videos oder Audiodateien.

Für den breiter gefassten deutschen Mittelstand kommt KfW Research zu einem ähnlichen Ergebnis: Zwischen 2022 und 2024 nutzten 20 Prozent der mittelständischen Unternehmen KI – rund 780.000 Firmen. Zwischen 2016 und 2018 waren es erst vier Prozent. Besonders verbreitet ist die Technologie bei größeren, international tätigen sowie forschungs- und entwicklungsintensiven Mittelständlern.

KI kann beispielsweise Dokumente auswerten, Nachfrageentwicklungen prognostizieren, Qualitätsmängel erkennen oder Anfragen im Kundenservice vorsortieren. Solche Systeme führen aber nicht automatisch zu höherer Produktivität oder steigenden Gewinnen. Zunächst entstehen Kosten für Software, Datenaufbereitung, technische Integration, Schulungen und laufende Kontrolle. Häufig müssen Unternehmen zudem ihre Arbeitsabläufe anpassen, bevor sich messbare Vorteile einstellen.

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Verantwortungsvoller Umgang

Für mittelständische Unternehmen empfiehlt sich deshalb ein schrittweises Vorgehen: Zunächst sollte ein klar abgegrenzter Anwendungsfall ausgewählt werden, bei dem Aufwand und Nutzen überprüfbar sind. Anschließend kann das Unternehmen die Lösung in einem Pilotprojekt testen, Ergebnisse messen und erst danach über eine breitere Einführung entscheiden. Beschäftigte sollten frühzeitig einbezogen und für den verantwortungsvollen Umgang mit KI qualifiziert werden.

Auch rechtliche Fragen gehören übrigens von Beginn an in die Planung. Neben Datenschutz, Urheberrecht und Geschäftsgeheimnissen ist der europäische AI Act zu beachten. Er unterscheidet KI-Anwendungen nach ihrem Risiko und sieht entsprechend unterschiedliche Anforderungen vor. Die Verpflichtung, für eine ausreichende KI-Kompetenz der mit den Systemen befassten Personen zu sorgen, gilt bereits seit Februar 2025. Hier ein Überblick, wie einzelne Branchen heute von dem rasanten technischen Fortschritt profitieren.

Maschinenbau: Prozesse überwachen und Qualität sichern

Im Maschinenbau kann KI dabei helfen, Produktionsdaten auszuwerten, Abweichungen frühzeitig zu erkennen und Wartungsbedarfe vorherzusagen. Eine solche vorausschauende Wartung kann ungeplante Stillstände reduzieren. In der Qualitätssicherung können kamerabasierte Systeme Bauteile auf sichtbare Fehler prüfen. Dabei analysiert eine Bilderkennungssoftware beispielsweise Oberflächen, Maße oder Montagezustände. Die Ergebnisse sollten jedoch kontrolliert werden, insbesondere wenn fehlerhafte Entscheidungen Sicherheits- oder Haftungsrisiken verursachen können.

Auch Robotik kann Beschäftigte bei gefährlichen, körperlich belastenden oder wiederkehrenden Tätigkeiten unterstützen. Dabei gilt es zu unterscheiden: Nicht jeder Industrieroboter arbeitet mit KI. Klassische Roboter führen meist fest programmierte Bewegungen aus; KI-basierte Systeme können dagegen beispielsweise auf wechselnde Werkstücke oder Umgebungsbedingungen reagieren.

Logistik: Nachfrage und Warenbestände besser planen

Ein zu geringer Warenbestand kann zu Lieferengpässen führen, ein zu hoher Bestand bindet Kapital und verursacht Lagerkosten. KI-gestützte Prognosemodelle können historische Bestellungen mit weiteren Einflussgrößen wie Saison, Wetter, Preisaktionen oder Lieferzeiten verknüpfen. Dadurch lassen sich Nachfrage und Bestände unter geeigneten Voraussetzungen genauer planen.

Auch in der Intralogistik, also bei den Warenbewegungen innerhalb eines Betriebs oder Lagers, sind Anwendungen möglich. Algorithmen können Lagerplätze optimieren, Lauf- und Fahrwege verkürzen oder eine günstige Reihenfolge für die Kommissionierung ermitteln. Der Nutzen hängt allerdings stark von der Datenqualität sowie von der Anbindung an Warenwirtschafts- und Lagerverwaltungssysteme ab.

Handel: Service verbessern, Daten verantwortungsvoll nutzen

Im Handel kann KI Produktempfehlungen erstellen, Nachfrageentwicklungen prognostizieren und den Kundenservice unterstützen. Empfehlungssysteme analysieren dafür beispielsweise bisherige Käufe oder Interaktionen. Unternehmen müssen dabei die geltenden Datenschutzregeln beachten und sollten transparent erklären, wie personenbezogene Daten verwendet werden.

Chatbots können häufig gestellte Fragen beantworten, einfache Vorgänge vorbereiten oder Anliegen nach Thema und Dringlichkeit sortieren. Bei komplexen Beschwerden, Vertragsfragen oder ungewöhnlichen Fällen bleibt eine Übergabe an qualifizierte Beschäftigte wichtig. Vollständig automatisierte Antworten können andernfalls falsche Informationen liefern oder individuelle Umstände übersehen.

Mit einem klaren Anwendungsfall beginnen

KI bietet dem Mittelstand konkrete Chancen, ist aber kein Selbstläufer. Besonders geeignet sind wiederkehrende, datenbasierte Tätigkeiten mit einem klar messbaren Ziel – etwa kürzere Bearbeitungszeiten, weniger Ausschuss oder genauere Nachfrageprognosen. Voraussetzung sind geeignete Daten, sichere technische Prozesse und Beschäftigte, die Möglichkeiten und Grenzen der Systeme kennen.

Statt mehrere Anwendungen gleichzeitig einzuführen, sollten Unternehmen zunächst ein überschaubares Pilotprojekt auswählen. Erst wenn dessen Nutzen, Kosten und Risiken bewertet sind, sollte die Lösung ausgeweitet werden. So wird KI nicht zum Selbstzweck, sondern zu einem Werkzeug, das ein konkretes betriebliches Problem löst.

Gastronomie: Routineaufgaben gezielt unterstützen

Auch Gastronomiebetriebe können KI einsetzen – beispielsweise zur Beantwortung einfacher Anfragen, zur Prognose der Auslastung oder zur Planung des Personal- und Wareneinsatzes. Prognosemodelle können Reservierungen, Wochentage, Ferien, Veranstaltungen oder Wetterdaten berücksichtigen. Auf dieser Basis lassen sich Einkauf und Schichtplanung besser vorbereiten. Digitale Assistenten können zudem Reservierungsanfragen bearbeiten oder Bestellungen erfassen. Beschäftigte sollten die Ergebnisse kontrollieren können und bei Sonderwünschen oder Beschwerden erreichbar bleiben.

Serviceroboter transportieren in einigen Betrieben Speisen oder Getränke. Dabei handelt es sich allerdings nicht zwangsläufig um KI: Viele Geräte bewegen sich entlang festgelegter Routen und erfüllen vor allem eine logistische Funktion. Ob sich ihre Anschaffung lohnt, hängt unter anderem von Raumaufteilung, Auslastung, Investitionskosten und Akzeptanz bei Gästen und Beschäftigten ab.

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