Phase 0: Noch keine KI-Nutzung

Viele kleine Unternehmen nutzen Künstliche Intelligenz wahrscheinlich noch gar nicht: Für 2026 gibt es zwar noch keine belastbaren Zahlen, aber basierend auf Erhebungen von 2023 und 2024 und dem Trend kann man festhalten: Die Mehrheit der EPUs und ein großer Teil kleiner KMUs (unter 10 Mitarbeiter) nutzt KI derzeit vermutlich noch nicht.

Gleichzeitig wächst der Druck:

• Direkte Konkurrenten beginnen mit KI zu arbeiten.
• Größere Unternehmen setzen sowieso viel stärker auf KI.
• Kunden erwarten Produktivität und Service, die sich nur mit KI-Unterstützung leisten lassen. 

Der Schritt in Phase 1 erfolgt, wenn jemand beginnt, KI betrieblich zu nutzen. Aus einem "Ich beobachte das" wird ein "Ich probiere das aus".

Phase 1: Der unstrukturierte Start

Hier beginnt die KI-Nutzung erstmals, aber oft nicht durch eine (allzu) bewusste Entscheidung. Jemand probiert ein KI-Tool aus, oft kostenlos, meist unkontrolliert.

Bei einem KMU sind es einzelne Mitarbeiter, die eigenständig anfangen. Die Führung weiß davon vielleicht gar nichts. Das ist "Schatten-KI": Ungeplant, unkontrolliert, eigentlich sehr riskant, aber doch die häufigste Einführungsform.

Das Problem dabei: Keine Kontrolle über Daten, keine DSGVO-Compliance, keine Qualitätssicherung. Bei Phase 1 zu bleiben ist ein riskanter Zustand.

Phase 2: Der bewusste Schritt

Ein Business-Account wird für das KI-Tool angeschafft. Die DSGVO wird jetzt mitbedacht. Die potenzielle Verwendung von Unternehmensdaten für das KI-Training wird deaktiviert. Konkrete Einsatzszenarien für das Tool werden bewusst definiert, andere ausgeschlossen. Bedarf und Nutzen von KI-Kompetenz wird erkannt und erste KI-Schulungen werden gebucht. Das Management gibt erste Richtlinien für die KI-Nutzung aus.

In EPUs entsteht eine bewusste Routine: "Diese Aufgaben mache ich ab sofort mit KI, und zwar so und so."

Diese Phase ist das Ziel für jeden Anfang in Kleinunternehmen. Alles weitere ist dann Ausbau.

Phase 3: Professionalisierung

Aus der einzelnen KI-Anwendung werden mehrere. Verschiedene Tools etablieren sich für unterschiedliche Zwecke. Workflows entstehen, die unterschiedliche Tools verbinden. Erste toolübergreifende Automatisierungen werden umgesetzt. Prozesse werden angepasst.

Der Nutzen durch den KI-Einsatz (z.B. Zeitersparnis) wird erstmals bewusst gemessen.

Spätestens jetzt wird ein strukturiertes Vorgehen zur KI-Einführung wichtig. Hinweise zum strukturierten Start finden sich z.B. in meinem Artikel "AI adoption in your company: Prerequisites" auf Medium.com (englischsprachig).

Künstliche Intelligenz wird nun zu einem immer wichtigeren Faktor im Unternehmen. Vorausschauende Unternehmen beginnen, KI als strategisches Werkzeug zu sehen und erste organisatorische Kontrollstrukturen zu etablieren.

Bewährte Ansätze

Das hier beschriebene Phasenmodell lehnt sich an zwei bewährte Ansätze an: Das Gartner AI Maturity Model, das eine Progression von unstrukturiertem Experimentieren bis zur systemischen Integration beschreibt, sowie den weit verbreiteten „Crawl, Walk, Run"-Ansatz, der dieselbe Logik (vom vorsichtigen ersten Schritt bis zum souverän laufenden Betrieb) aus einer operativen Perspektive formuliert.

Beide Modelle sind für größere Organisationen konzipiert. Das hier vorgestellte Phasenmodell passt diese Grundlogik praxisnah auf EPUs und kleine KMUs an, mit Fokus darauf, wo die meisten kleineren Unternehmen heute tatsächlich stehen.

Ganz praktisch: Wie anfangen?

Wer ganz am Anfang steht, kann mit diesen konkreten Maßnahmen starten:

• Schulung besuchen: Das ist die wichtigste Maßnahme, bevor überhaupt ein Tool angeschafft wird. Seit Februar 2025 ist KI-Kompetenz nach dem EU AI Act für Unternehmen rechtlich verpflichtend. Und sie macht auch wirtschaftlich Sinn, denn KI-Kompetenz hilft, Fehler zu vermeiden. Für einige hundert Euro gibt es umfassende Grundlagenkurse für Einzelpersonen (EPUs), ab rund 2000 Euro kann man als kleines KMU gute Unternehmensschulungen für die gesamte Belegschaft buchen. Diese Beträge sind i.d.R. gut investiert.
• Ein Business-Tool anschaffen und Risiken privater Accounts abwägen: ChatGPT Plus, Claude Pro oder MS Copilot reichen als Anfang aus, und kosten etwa 20–30 € pro Monat und Benutzer. (Es gibt auch billigere pay-as-you-go Lösungen, die dann allerdings mit Konfigurationsaufwand verbunden sind.) Wichtig ist jedenfalls auf Datenschutz zu achten und keine sensiblen Unternehmensdaten in private, kostenlose Accounts einzugeben.
• Eine KI-Richtlinie erstellen (oder erstellen lassen). Das gibt den Mitarbeitern Sicherheit und stellt klar, was erlaubt ist, und was nicht. Das Risiko der "Schatten-KI" wird reduziert.
• Mit einer konkreten Aufgabe starten. Am besten eine wiederkehrende, eher unbeliebte Routinetätigkeit: Zum Beispiel das Erstellen von regelmäßigen Social-Media-Posts. Oder das Durchführen von periodischen Markt- und Wettbewerbsrecherchen. Oder das Nachbearbeiten von Meetingprotokollen.
• Die Zeitersparnis messen: Nach zwei bis drei Wochen eine erste Bilanz ziehen. Wie viel Zeit wurde bei welchen Aufgaben gespart? Rechnen sich die Kosten für den KI-Einsatz? Das hilft auch später bei der Entscheidung, in weitere KI-Werkzeuge zu investieren.