Die Zukunftsmacher-Studie Teil 2: Horizonte, Use-Cases & Learnings der KI-Vorreiter

Im ersten Teil dieser Reihe zur Zukunftsmacher-Studie haben wir die Ausgangsfrage geklärt: Wie nutzen mittelständische Vorreiter KI, um effizienter, widerstandsfähiger und wachstumsstärker zu werden. Und was machen sie anders als der Rest?

Wir haben gesehen, dass zwischen digitaler Reife und KI-Reife ein Maturity Gap liegt, das weniger Defizit als Chance ist. Zudem haben wir die Erfolgsformel der Zukunftsmacher herausgearbeitet:

• People First: Akzeptanz und Befähigung sind die Basis
• Data Excellence: ohne Datenfundament keine Skalierung
• Agile Scaling: vom Leuchtturm zur wiederholbaren Routine
• Value Focus: KI dort einsetzen, wo messbarer Nutzen entsteht
• Platform Strategy: Plattformen als Architektur für neue Geschäftsmodelle

In Teil 2 knüpfen wir genau dort an: Wir schauen uns an, wie Unternehmen diese Prinzipien entlang der drei Horizonte NOW, NEW und NEXT in die Praxis übersetzen, welche typischen Use Cases sich in Front-, Middle- und Back Office zeigen und wie daraus ein konkreter 5-Schritte-Fahrplan entsteht, mit dem Ihr Unternehmen den Weg zur AI-Infused Company strukturiert gehen kann.

Drei Horizonte der KI-Transformation: NOW, NEW und NEXT

Die Zukunftsmacher-Studie macht deutlich: Erfolg mit KI ist kein „Big Bang“, sondern ein Weg in Etappen. Statt alles auf einmal verändern zu wollen, arbeiten die befragten Unternehmen mit einem Horizont-Modell – drei Entwicklungsstufen, die sich teilweise überlappen:

• NOW – kurzfristige Effizienzgewinne im bestehenden Geschäft
• NEW – Skalierung und neue, digital veredelte Services
• NEXT – wirklich neue, AI-infused Geschäftsmodelle und Ökosysteme

Dieses Modell ist hilfreich, weil es Orientierung bietet: Wo starten wir? Was ist heute realistisch? Was ist unsere Vision für morgen? Gleichzeitig lässt es genug Flexibilität, um Branchen- und Unternehmensunterschiede zu berücksichtigen.

Horizont NOW – Effizienz im Heute steigern

Im NOW-Horizont nutzen Unternehmen KI dort, wo sie sofort spürbare Entlastung und Produktivitätsgewinne bringt: meist nah am Tagesgeschäft.

Typische Muster:

• Assistenz & Automatisierung im Office-Alltag
  • Protokolle schreiben, E-Mails clustern, Wissensdokumente zusammenfassen
  • Self-Service-Chatbots und Copilots im Kundenservice
• Produktivitätsbooster im Front Office
  • Unterstützung im Vertrieb (z. B. Angebotsentwürfe, Argumentationshilfen)
  • Marketing-Automatisierung, Content-Entwürfe, Übersetzungen
• Schnelle Datenunterstützung
  • Analysen, Reports, Dashboards, die bisher manuell erstellt wurden

Ziel in NOW ist nicht, ganze Geschäftsmodelle neu zu definieren, sondern:

• Zeit zu gewinnen, indem Routinetätigkeiten wegfallen
• Mitarbeitende zu entlasten, damit sie sich auf höherwertige Aufgaben konzentrieren können
• Vertrauen in KI aufzubauen, indem man zeigt: „Das hilft mir konkret in meinem Alltag.“

Für STI-Constulting bedeutet das: In NOW-Projekten arbeiten wir häufig mit klar begrenzten Use Cases, schnellen MVPs und enger Einbindung der Fachbereiche. Es geht um 3–6 Monate Laufzeit, klare KPIs (z. B. Stundenersparnis, Durchlaufzeiten) und sichtbare Erfolge, die Lust auf mehr machen.

Horizont NEW – erfolgreiche Use Cases skalieren

Im NEW-Horizont geht es nicht mehr darum, ob KI etwas bringt – das ist durch erste Projekte bewiesen. Die zentrale Frage lautet jetzt: Wie bringen wir erfolgreiche Use Cases in die Breite?

Typische Themen:

• Skalierung über Bereiche hinweg
  • Ein KI-Use-Case aus dem Kundenservice wird auf weitere Länder, Marken oder Sparten ausgerollt
  • Ein Forecast-Modell aus der Disposition wird für andere Produktlinien adaptiert
• Integration in bestehende Systeme
  • Anbindung an ERP, CRM, Ticketing- oder Produktionssysteme
  • Saubere Schnittstellen, Security, Monitoring
• Aufbau eines „AI-Programm-Backbones“
  • Governance-Strukturen, Rollen (z. B. Product Owner AI, AI Champion), Richtlinien
  • Standardisierte Vorgehensmodelle, Templates, Tooling

In NEW zeigt sich, ob ein Unternehmen Programm- und Plattformdenken beherrscht:

• Gibt es eine klare Roadmap, welche Use Cases wann kommen?
• Nutzen die Teams gemeinsame Data- und AI-Plattformen, statt für jeden Case neu zu beginnen?
• Werden Lerneffekte zwischen Projekten genutzt, oder ist alles „One-Off“?

STI-Consulting unterstützt in diesem Horizont oft mit:

• Programm-Design und PMO für KI-Initiativen
• Aufbau von Use-Case-Portfolios mit Priorisierung nach Business Impact
• Unterstützung bei Architektur- und Datenfragen, damit Skalierung möglich wird

NEW ist damit der Horizont, in dem aus vielen KI-Inseln ein zusammenhängendes AI-Programm wird.

Horizont NEXT – AI-infused Geschäftsmodelle und Ökosysteme

Im NEXT-Horizont verlassen Unternehmen den klassischen Optimierungsmodus und fragen:
„Welche Angebote, Services und Geschäftsmodelle wären mit KI überhaupt erst möglich?“

Typische Merkmale:

• AI-infused Produkte & Services
  • Produkte, die sich dynamisch an Nutzung und Kontext anpassen
  • Service-Modelle, die auf Vorhersage und Proaktivität setzen (z. B. Predictive Maintenance, Next Best Action/Offer)
• Neue Erlösmodelle
  • Pay-per-Use, Subscription, Performance-based Modelle, die ohne KI-gestützte Prognosen operativ kaum machbar wären
• Ökosystem-Denken
  • Plattformen, auf denen Partner, Kunden und Lieferanten gemeinsam Wert schaffen
  • Daten- und Service-Ökosysteme, die über die eigene Wertschöpfungskette hinausgehen

NEXT ist besonders spannend aber auch anspruchsvoll:

• Die Unsicherheit ist höher, Business Cases sind oft mit mehr Annahmen verbunden.
• Es braucht eine stabile Basis aus NOW und NEW, damit man sich diese Experimente leisten kann.
• Führung und Eigentümer müssen bereit sein, bewusst in neue Pfade zu investieren und nicht nur Effizienzgewinne mitzunehmen.

Hier kann STI als Sparringspartner helfen:

• bei der Entwicklung von Zukunftsbildern („Was wäre, wenn…?“),
• bei der Übersetzung in konkrete Prototypen und MVPs,
• und beim Aufsetzen von Partnerschaften (z. B. mit Technologieanbietern, Start-ups, Forschung).

Wenn man die drei Horizonte zusammennimmt, ergibt sich ein klarer Transformationspfad:

• NOW: Erst sichtbare Mehrwerte im Tagesgeschäft schaffen
• NEW: Dann erfolgreiche Use Cases skalieren und im Unternehmen verankern
• NEXT: Und schließlich neue, AI-infused Geschäftsmodelle entwickeln

Im nächsten Schritt schauen wir uns an, wo KI heute schon ganz konkret wirkt mit typischen Use Cases im Mittelstand, sowohl im Front Office (Kunde, Vertrieb, Service) als auch im Middle Office (Planung, Produktion, Supply Chain).

Wo KI heute schon wirkt: Typische Use Cases im Mittelstand

Die Zukunftsmacher-Studie zeigt sehr klar: KI ist kein Zukunftsthema mehr, sondern bereits heute entlang der gesamten Wertschöpfungskette im Einsatz: im direkten Kundenkontakt (Front Office), in Entwicklung, Produktion und Logistik (Middle Office) und im administrativen „Maschinenraum“ des Unternehmens (Back Office).

Besonders sichtbar wird der Nutzen dort, wo KI direkt an der Kundenschnittstelle ansetzt. Tiefer in Middle und Back Office dominieren Effizienz-, Qualitäts- und Nachhaltigkeitsgewinne – KI wird zur verbindenden Infrastruktur von Markt bis Administration.

Front Office – KI für Marketing, Vertrieb und Service

Das Front Office ist laut Studie der wichtigste Anwendungsbereich für KI. Hier entstehen die größten sichtbaren Produktivitäts- und Differenzierungseffekte: schnellerer Vertrieb, präzisere Ansprache, bessere Service-Erlebnisse.

Drei große Cluster dominieren:

• Vertrieb & Angebotsprozesse
  • Angebots- und Referenzrecherche, Terminplanung, Präsentationserstellung werden durch KI massiv beschleunigt.
  • Beispiel: Drees & Sommer reduziert die Zeit für Angebote und Unterlagen von Tagen auf Stunden; ein „Corporate Language Agent“ sorgt für konsistente Texte in Angeboten, Ausschreibungen und Social Media.
• Marketing & Customer Experience
  • Personalisierte Webseiten und Newsletter, Recommendation Engines, automatisierte Content-Produktion (Texte, Bilder, Übersetzungen).
  • Unternehmen wie Internorm berichten von bis zu 30 % Effizienzgewinn durch KI-basierte Content-Erstellung; Sportvereine wie 1. FC Köln oder Kölner Haie nutzen KI für individualisierte Fan-Kommunikation.
• Service & After-Sales
  • Chatbots für Standardanfragen, automatisiertes E-Mail-Routing, Checkout-Assistenz und Knowledge Assistants, die Service-Mitarbeitenden in Echtzeit die richtigen Antworten liefern.
  • Hansgrohe setzt mit „Hans“ einen digitalen Assistenten ein, der Produktfragen beantwortet, Tutorials anbietet und Ersatzteile empfiehlt.

Entlang der gesamten Customer Journey – Wahrnehmen, Suchen, Entdecken, Kaufen, Nutzen – gibt es konkrete KI-Patterns:

• Wahrnehmen (Digital Advertising)
  • KI-gestützte Content-Produktion (Text/Bild), Segmentierung und Werbeaussteuerung
  • KI-generierte Landingpages und Übersetzungen
• Suchen (Pull Marketing)
  • KI-gestütztes Lead Scoring und Forecasting
  • KI-Redakteure, die Artikel, Blogposts oder Produkttexte generieren
  • Personalisierte Webseiten und Newsletter, automatisch generierte Podcasts
• Entdecken (Digital Advisory)
  • Chatbots auf der Website
  • Sales Assistants für Angebotsvorbereitung
  • KI-gestützte Produktvergleiche, Konfiguratoren und „Inspiratoren“
• Kaufen (Digital Commerce)
  • Automatisierte E-Mail-Bestellungen und Angebotsgenerierung
  • Echtzeit-Assistenz im Checkout
  • Automatische Übersetzungen im Bestellprozess
• Nutzen (After-Sales-Service)
  • Automatisiertes Routing und Beantworten von E-Mails
  • Voice-/Chatbots für Standardfragen
  • Knowledge Assistants für Sales & Service
  • Teilweise bereits fallabschließende Bearbeitung durch KI

Über alle Bereiche hinweg zeigt sich eine klare Top 3 der KI-Anwendungen im Mittelstand:

1. Knowledge Assistants (91 %) – interne GPTs, die Wissen verfügbar machen
2. Automatisierte Dokumentenerstellung (83 %) – insbesondere Protokolle & Berichte
3. Entscheidungsunterstützung (80 %) – z. B. Einkaufs- oder Dispositionsagenten mit konkreten Empfehlungen

Das Muster ist immer gleich: niederschwellige, sofort nützliche Use Cases, wie Protokollierung oder Wissensassistenz, ebnen den Weg für Akzeptanz, Routine und schließlich komplexere Front-Office-Szenarien.

Middle Office – KI in Planung, Produktion und Supply Chain

Im Middle Office verschiebt sich der Fokus: Hier geht es weniger um Kundenerlebnis, sondern um Intelligenz in Steuerung, Entwicklung und Produktion – von der Produktentwicklung über Qualitätsmanagement bis zur logistischen Kette.

Die Studie beschreibt das Middle Office als zweite Welle der KI-Anwendungen:

• Produktentwicklung & Services – KI als Innovationspartner
  • Simulationen, um Umweltwirkungen von Produkten zu berechnen, CO₂-Emissionen zu schätzen und ressourcenschonende Designs zu entwickeln (z. B. Schüco, Hansgrohe).
  • KI-gestützte Markt- und Trendanalysen, Engineering und Softwareentwicklung; erste „AI-defined Products“, die sich auf Basis von Nutzungsdaten selbst optimieren.
• Produktion & Fertigung – Qualität, Effizienz, Nachhaltigkeit
  • Adaptive Fertigungsplanung, Echtzeit-Qualitätsprüfungen, Prognosen für Ausschuss und Nacharbeit.
  • Unternehmen wie Schunk oder Webasto nutzen KI, um Qualität vorausschauend zu sichern und Energieflüsse effizienter zu steuern.
• Auftragsabwicklung & Logistik – intelligente Supply Chains
  • Vorhersage von Lieferzeiten und Engpässen, Routenoptimierung in Echtzeit, automatisierte Lager- und Ressourcenoptimierung, KI-gestützte Prozessautomation.
  • Beispiele wie Buhck und FIEGE zeigen, wie bedarfsorientierte Tourenplanung und KI-gestützte Supply-Chain-Steuerung Durchlaufzeiten verkürzen, Bestände senken und die Lieferfähigkeit erhöhen.
• Daten- & Prozessmanagement, Risiko & Compliance
  • Predictive Supply Chain Management, Prozesssimulationen, Bedarfsprognosen für Materialien, Energie- und Ressourceneffizienz-Optimierung.
  • Automatisierte Vertrags- und Dokumentenanalyse, Auswertung von Gesetzestexten, Unterstützung bei ESG- und Lieferkettenanforderungen.

Im Middle Office wird KI zum systemischen Treiber industrieller Wertschöpfung – Produkte werden intelligenter, Prozesse vorausschauender, Supply Chains resilienter.

Parallel dazu wirkt KI im Back Office als Effizienzmotor – etwa in Finanzen, Einkauf, HR und IT-Support (z. B. automatisierte Rechnungsverarbeitung, Cashflow-Forecasting, Einkaufsagenten, Company GPTs, HR-Workflows). Für das Gesamtbild ist das wichtig, auch wenn wir im weiteren Verlauf des Blogs den Fokus vor allem auf Front und Middle Office legen – also auf die Bereiche, in denen Produktivität und Differenzierung besonders gut sichtbar werden.

Back Office – KI als Effizienzmotor für Finanzen, HR und Verwaltung

Im Back Office wirkt KI vor allem dort, wo es um Transaktionen, Dokumente und Routinen geht – also um all die Aufgaben, die regelmäßig anfallen, klaren Regeln folgen und trotzdem viel Zeit binden. Hier wird KI zum Produktivitäts- und Qualitätsmotor im Hintergrund.

Typische Einsatzfelder:

• Finanzen & Controlling
  • Automatisierte Rechnungsverarbeitung (Belegerkennung, Kontierung, Freigabe-Workflows)
  • Abstimmungen und Mahnläufe, Cashflow- und Liquiditätsprognosen
  • Unterstützung bei Monats- und Jahresabschlüssen (z. B. vorbereitende Analysen, Anomalie-Erkennung in Buchungsdaten)
    Ergebnis: weniger manuelle Tipperei, weniger Fehler, schnellere Abschlüsse und mehr Kapazität für echtes Controlling statt Datensammelei.
• Einkauf, Recht & Compliance
  • KI-gestützte Analyse von Verträgen (Klauselerkennung, Risikohinweise, Fristenüberwachung)
  • Auswertung von Richtlinien, Gesetzestexten und Regulatorik (z. B. ESG, Lieferkettengesetz, Branchenauflagen)
  • Spend-Analysen und Lieferantenbewertung als Grundlage für bessere Verhandlungen
    Ergebnis: bessere Transparenz bei Risiken und Kosten und eine deutlich entlastete Rechts- und Compliance-Organisation.
• HR & People Operations
  • Unterstützung bei Stellenprofilen, Ausschreibungstexten und ersten CV-Screenings
  • Onboarding-Unterlagen, FAQ-Bots für Mitarbeitende, automatisierte Erstellung von Standarddokumenten (z. B. Bescheinigungen, Vertragsentwürfe)
  • Auswertungen zu Fluktuation, Abwesenheiten, Skill-Gaps als Input für Personalplanung
    Ergebnis: weniger administrativer Overhead, schnellere Prozesse und mehr Zeit für echte Personalentwicklung.
• IT- & interne Servicefunktionen
  • „Company GPTs“ und interne Helpdesk-Assistants, die Mitarbeitenden bei Standardfragen zu Tools, Richtlinien oder Prozessen helfen
  • Ticketklassifizierung, Priorisierung und Antwortvorschläge im IT-Support
    Ergebnis: schnellere Bearbeitungszeiten, weniger Wiederholungsaufwand und bessere Servicequalität für die Fachbereiche.

Gerade im Back Office zeigt sich ein wichtiges Muster: Die gleichen Mechanismen, die Effizienz bringen, erhöhen auch die Datenqualität.
Wo Rechnungen, Verträge, HR-Daten und Tickets sauber strukturiert und mit KI angereichert werden, entsteht die Datenbasis, die wiederum Front- und Middle-Office-Anwendungen stärkt – von präziseren Forecasts bis hin zu besseren Risiko- und Performance-Analysen.

Aus all diesen Anwendungen in Front-, Middle- und Back Office lassen sich klare Muster ableiten und genau diese „Zukunftsmacher“-Lessons Learned schauen wir uns in der nächsten Section genauer an.

Was Zukunftsmacher anders machen – Lessons Learned aus der Studie

Wenn man die Fallbeispiele der Zukunftsmacher nebeneinanderlegt, entsteht ein klares Muster: Es sind nicht die „spektakulärsten“ Use Cases, die den Unterschied machen, sondern die Art, wie Unternehmen ihre KI-Programme aufsetzen und führen.

Aus den Interviews lassen sich eine Reihe von wiederkehrenden Lessons Learned ableiten – sehr konkret und erstaunlich pragmatisch.

1. Change ist kein Nebenthema – ohne Kommunikation keine Akzeptanz

Viele Unternehmen berichten, dass nicht die Technik das Problem ist, sondern Unsicherheit und Skepsis im Team. Zukunftsmacher haben das akzeptiert und handeln entsprechend:

• Früh und transparent kommunizieren:
  Warum machen wir das? Was soll KI übernehmen, was ausdrücklich nicht? Welche Chancen entstehen für jede Rolle?
• Nutzen für die Mitarbeitenden klar benennen:
  „KI nimmt mir langweilige Arbeit ab“ ist ein anderes Narrativ als „KI wird mich ersetzen“.
• Multiplikatoren nutzen:
  Pilot-Teams, die gute Erfahrungen machen, werden bewusst sichtbar gemacht, z.B. in Brown-Bag-Sessions, Townhalls oder internen Communities.

Kurz gesagt: Ohne aktiven Change-Plan bleibt KI eine Tech-Initiative. Zukunftsmacher behandeln Change dagegen als eigenständigen Workstream – mit Verantwortlichen, Maßnahmen und Zielen.

2. Aufwand realistisch einschätzen – Daten, Integration, Governance

Nahezu alle Interviewpartner betonen, dass sie den Aufwand für Daten, Integration und Governance anfangs unterschätzt haben:

• Datenaufbereitung kostet Zeit und ist nicht „mal eben nebenher“ erledigt.
• Integration in Kernsysteme ist oft komplexer als der eigentliche KI-Teil.
• Security, Datenschutz, Zugriffsrechte und Revision müssen von Beginn an mitgedacht werden.

Zukunftsmacher ziehen daraus eine einfache Konsequenz:

Sie planen von Anfang an eigene Arbeitspakete für Daten, Integration und Governance ein, mit klaren Verantwortlichkeiten und Budget.

Für die Praxis heißt das: Wer KI-Projekte nur als „Modellbau“ plant, läuft in Verzögerungen. Wer dagegen Daten- und Integrationsarbeit als gleichberechtigten Teil des Projekts sieht, kommt stabiler in die Umsetzung.

3. Rollen und Verantwortlichkeiten klären – „wer entscheidet was?“

Ein weiterer roter Faden: Unklare Rollen bremsen KI-Projekte aus.

Zukunftsmacher führen daher – explizit oder implizit – neue Rollen und klarere Zuständigkeiten ein:

• Business Owner / Product Owner AI
  Verantwortet Nutzen, Scope, Backlog und KPIs eines Use Cases oder einer AI-Lösung.
• Data-/AI-Owner
  Verantwortet Datenqualität, Modell-Weiterentwicklung, Monitoring.
• AI-Champions in den Fachbereichen
  Übersetzen zwischen Fachlichkeit und Technik, treiben Adoption und Ideen.

Wichtiger als die exakten Titel ist dabei, dass Entscheidungswege transparent sind:

• Wer entscheidet über Scope-Änderungen?
• Wer priorisiert Use Cases?
• Wer gibt „Go/No-Go“ für Skalierung?

Ohne diese Klarheit entstehen Reibungsverluste, Frust und Verzögerungen. Mit ihr dagegen werden KI-Projekte steuerbar und skalierbar.

4. Ohne gutes Use-Case-Design wird KI zur Spielerei

Viele Unternehmen berichten von einer ersten Welle an „Spielereien“: kleine Tools, Proof-of-Concepts, Experimente. Nützlich, um zu lernen – gefährlich, wenn man dort stehenbleibt.

Zukunftsmacher unterscheiden sich hier deutlich:

• Sie starten nicht mit Tools, sondern mit Problemen:
  „Wo verlieren wir heute Zeit, Marge oder Kundenzufriedenheit?“
• Sie definieren Use Cases sauber:
  • Business-Ziel und -Wertbeitrag
  • Zielgruppen und Nutzer
  • Prozess-Impact
  • KPIs und Messlogik
• Sie entscheiden bewusst, was nur Experiment bleibt und was in die Skalierung geht.

Das Ergebnis: KI ist im Unternehmen klar verankert als Instrument zur Problemlösung und Wertsteigerung, nicht als Selbstzweck.

5. Enablement & Training: KI-Kompetenz in die Breite bringen

Ein zentrales Lernfeld aus der Studie: Viele Mitarbeitende wollen KI nutzen, wissen aber nicht wie.

Zukunftsmacher reagieren mit:

• Strukturierten Lernpfaden: von Einsteiger-Formaten („Was ist möglich?“) bis zu Vertiefungen für Power User.
• Regelbasiertem Experimentierraum: Leitplanken, was erlaubt ist (z. B. Umgang mit sensiblen Daten), statt generelle Verbote.
• Hands-on-Trainings an realen Use Cases: Lernen nicht nur an Beispielen, sondern an eigenen Dokumenten, Prozessen, Systemen.

Statt nur „Awareness“ zu schaffen, legen sie Wert auf konkrete Handlungskompetenz: Die Mitarbeitenden sollen KI-Tools sicher bedienen und in ihrem Arbeitsalltag reflektiert einsetzen können.

6. Mindset: vom Projekt zur wiederholbaren Routine

Ein weiterer Unterschied: Bei Zukunftsmachern ist KI keine einzelne Initiative, sondern entwickelt sich zu einer wiederholbaren Routine:

• KI-Projekte folgen einem standardisierten Vorgehensmodell – von Idee über MVP, Pilot, Skalierung bis zum Betrieb.
• Erfolgreiche Muster (z. B. „so bauen wir einen Copilot“, „so automatisieren wir Dokumentenprozesse“) werden dokumentiert und wiederverwendet.
• Es entsteht ein lebendiges KI-Portfolio, das regelmäßig überprüft, priorisiert und weiterentwickelt wird.

Damit verschiebt sich der Blick: weg von „Wir machen ein KI-Projekt“
hin zu „Wir entwickeln eine Fähigkeit, regelmäßig neue KI-Anwendungen zu erzeugen und zu skalieren.“

7. Was heißt das für Sie und wie STI hier unterstützt

Überträgt man diese Lessons Learned in die Praxis, kristallisieren sich ein paar Leitfragen heraus, an denen sich jede Geschäftsführung orientieren kann:

• Haben wir einen klaren Change-Plan für unsere KI-Initiativen oder hoffen wir auf „stille Akzeptanz“?
• Sind Daten, Integration und Governance als eigene Arbeitspakete geplant oder nur „mitgemeint“?
• Wissen wir, wer für Business Value, Daten und Skalierung verantwortlich ist?
• Starten wir mit klar formulierten Problemen und Use Cases oder mit Tools?
• Haben wir einen Plan, wie wir KI-Kompetenz in die Breite bringen?
• Gibt es ein wiederholbares Vorgehensmodell oder ist jedes Projekt ein Unikat?

Genau hier setzt STI an:

• mit Analyse-Workshops, um diese Fragen zu beantworten,
• mit Struktur und Governance, damit KI-Initiativen auf stabilen Füßen stehen,
• und mit Projekt- und Programm-Erfahrung, um aus guten Ideen tatsächlich produktive Lösungen zu machen.

In der nächsten Section übersetzen wir diese Erkenntnisse in einen konkreten 5-Schritte-Fahrplan:
„Von der Erkenntnis zur Umsetzung: Ihr Weg zur AI-infused Company mit STI.“

Von der Erkenntnis zur Umsetzung: Ihr Weg zur AI-infused Company mit STI

Die Zukunftsmacher-Studie beantwortet die Frage, was erfolgreiche Unternehmen mit KI anders machen. Die eigentliche Kunst beginnt aber dort, wo viele Mittelständler heute stehen:

„Wir verstehen die Erkenntnisse aber wie setzen wir das jetzt konkret bei uns um?“

Damit der Weg nicht in einem Sammelsurium aus Einzelprojekten endet, braucht es einen klaren Fahrplan. Im Kern geht es um fünf Schritte, die immer wiederkehrend funktionieren – unabhängig von Branche oder Ausgangslage.

Schritt 1: Diagnose & Zielbild – Wo stehen Sie heute wirklich?

Am Anfang steht kein Tool, sondern ein ehrlicher Blick auf den Status quo:

• Wie ist unser digitaler und KI-Reifegrad in den relevanten Dimensionen (Strategie, Führung, Prozesse, Daten, Kultur, Mitarbeitende)?
• Wo nutzen wir KI heute schon – bewusst oder „nebenbei“ (z. B. Copilot, ChatGPT, Automatisierungen)?
• Welche Schmerzpunkte spüren wir im Tagesgeschäft (Fachkräftemangel, langsame Prozesse, Informationsflut, Margendruck)?

Ziel dieses Schritts:

• ein strukturiertes Reifegradbild (digital & KI),
• 3–5 priorisierte Handlungsfelder,
• und ein Zielbild, wie KI unser Geschäft in 2–3 Jahren sinnvoll verstärken soll (kein Buzzword-Poster, sondern ein pragmatisches Bild: „Wofür soll KI bei uns stehen?“).

Wie STI unterstützt:
In kompakten AI-Readiness-Workshops und Assessments erfassen wir Ihren Status, gleichen ihn mit den Zukunftsmacher-Erkenntnissen ab und formulieren gemeinsam ein realistisches Zielbild. Aus dem Zielbild geben wir Handlungsempfehlungen und leiten Roadmaps ab, anhand derer wir Sie bei der Umsetzung geeigneter Maßnahmen begleiten.

Schritt 2: Use-Case-Portfolio & Business Case – Was lohnt sich wirklich?

Statt mit Technologie zu starten, beginnen Zukunftsmacher mit der Frage:
„Wo verlieren wir heute Zeit, Geld oder Kundenzufriedenheit und wo kann KI das verändern?“

Konkret heißt das:

• Probleme sammeln, nicht gleich Use Cases:
  z. B. „Unsere Angebote dauern zu lange“, „Wir kommen im Service nicht hinterher“, „Planung ist zu reaktiv“, „Wissen steckt in Köpfen“.
• Diese Probleme dann in Use Cases übersetzen:
  • Welche Nutzer profitieren?
  • Welcher Prozess wird wie verändert?
  • Welcher Beitrag zu Produktivität, Umsatz, Risiko, Kundenerlebnis?
• Bewertung nach Impact & Machbarkeit – und zwar nicht „aus dem Bauch“, sondern mit einfachen Scorings (Business Impact, Datenlage, Komplexität, Abhängigkeiten).
• Aufbau eines Use-Case-Portfolios, das klare Kategorien hat:
  • Quick Wins (NOW, 3–6 Monate)
  • Skalierungskandidaten (NEW)
  • Zukunftsoptionen / Experimente (NEXT)

Wie STI unterstützt:
In einem Use-Case-Sprint identifizieren wir gemeinsam mit Ihren Fachbereichen die wichtigsten Anwendungsfälle, bewerten sie und priorisieren sie zu einem klaren Portfolio mit Business Case – die Basis für Budgetentscheidungen und Roadmap.

Schritt 3: MVP-Design & Pilotierung – Schnell ins Tun kommen (Horizont NOW)

Die Studie zeigt: Erfolgreiche Unternehmen verlieren sich nicht in Konzepten, sondern kommen schnell in die Umsetzung – mit klar begrenzten MVPs (Minimum Viable Products).

In der Praxis bedeutet das:

• Für 2–3 priorisierte Use Cases wird ein konkretes MVP definiert:
  • Welche Funktionen müssen in der ersten Version unbedingt drin sein?
  • Wer testet das MVP, in welchem Bereich, mit welchen Daten?
• Es werden klare KPIs festgelegt:
  • z. B. eingesparte Stunden, reduzierte Bearbeitungszeit, verbesserte Conversion, weniger Fehler.
• Es gibt ein zeitlich klar begrenztes Pilotfenster (3–6 Monate):
  • mit definierten Meilensteinen,
  • regelmäßigen Feedback-Schleifen mit den Nutzern,
  • und einer Entscheidung am Ende: skalieren, anpassen oder stoppen.

Wichtig: In diesem Schritt geht es nicht darum, „perfekt“ zu sein, sondern schnell zu lernen:

• Was funktioniert technisch?
• Wo hakt es in Prozessen oder Akzeptanz?
• Welche Anpassungen sind notwendig, bevor wir in die Breite gehen?

Wie STI unterstützt:
Wir helfen bei MVP-Design, Projektsteuerung und Pilotierung. Von der Anbindung an bestehende Systeme über das Testing bis zur Auswertung. Auf Wunsch gemeinsam mit Technologiepartnern und Ihren internen IT-/Data-Teams.

Schritt 4: Skalierung & Data Excellence – Die Basis für Breitenwirkung (Horizont NEW)

Ist der Nutzen eines Use Cases belegt, beginnt der Bereich, in dem viele Unternehmen scheitern: Skalierung.

Jetzt geht es um Fragen wie:

• Wie bringen wir diesen Use Case von einem Land/Markt/Bereich in weitere?
• Welche Daten, Schnittstellen und Systeme müssen wir stabil anbinden?
• Welche Rollen, Prozesse und Governance-Regeln brauchen wir für den Betrieb?

Parallel wird daran gearbeitet, aus einzelnen Lösungen eine AI-Plattform-Logik zu entwickeln:

• gemeinsame Datenbasis, statt Insellösungen,
• zentrale Komponenten für Login, Rechte, Monitoring, Logging,
• wiederverwendbare Bausteine (z. B. Prompt-Bibliotheken, Modell-Baupläne, Templates).

Dieser Schritt ist der Kern von Data Excellence:

• Datenqualität und -verfügbarkeit werden gezielt verbessert,
• Verantwortlichkeiten („Data Ownership“) werden klar geregelt,
• Security, Compliance und Dokumentation werden verbindlicher Standard.

Wie STI unterstützt:

• Design von AI-/Data-Architekturen & Roadmaps (gemeinsam mit Ihrer IT),
• Aufbau von Governance-Strukturen (Rollen, Richtlinien, Prozesse),
• Projekt-Management für die Skalierung mehrerer Use Cases parallel.

Schritt 5: AI-infused Geschäftsmodelle – Perspektiven für NEXT

Wenn NOW und NEW greifen, entsteht Raum für die Frage:
„Welche Produkte, Services oder Geschäftsmodelle wären mit KI überhaupt erst möglich?“

Hier bewegen wir uns im NEXT-Horizont:

• AI-infused Services, z. B.:
  • dynamische Wartungs- und Serviceangebote,
  • datengestützte Beratungsleistungen,
  • smarte Zusatzservices rund um Ihr Kernprodukt.
• Neue Erlösmodelle:
  • Pay-per-Use, Performance-basierte Modelle,
  • abonnementbasierte Services, die ohne KI-gestützte Prognose kaum effizient wären.
• Ökosystem-Ansätze:
  • gemeinsame Daten- und Serviceplattformen mit Partnern, Kunden oder Lieferanten,
  • Integration in bestehende Plattformen Ihrer Branche.

Hier geht es weniger um schnelle Effizienzgewinne, sondern um strategische Positionierung: Welche Rolle will Ihr Unternehmen in einer Wirtschaft spielen, in der KI verlässlich, reguliert und breit verfügbar ist?

Wie STI unterstützt:

• Strategische Workshops zur Entwicklung von Zukunftsbildern,
• Übersetzung dieser Bilder in konkrete Pilotprojekte mit Skalierungsoptionen
• Unterstützung beim Aufbau von Partnerschaften und Ökosystemen.

Am Ende dieser fünf Schritte steht kein „fertiges“ Unternehmen, sondern etwas Wertvolleres: eine Organisation, die gelernt hat, KI wiederholbar zu nutzen –
von der Idee über den Pilot bis zur Skalierung und zum neuen Geschäftsmodell.

Zukunftsmacher-Sparring mit STI anfragen

Wenn Sie bis hierhin gelesen haben, stehen Sie vermutlich an einem dieser Punkte:

• Sie sehen das Potenzial von KI, aber es fehlt ein klarer Einstieg.
• Es gibt bereits einzelne Projekte, aber Ihnen fehlt die Linie, wie daraus ein Programm wird.
• Sie möchten die Erkenntnisse der Zukunftsmacher-Studie nutzen, um Produktivität, Resilienz und Wachstumgezielt zu steigern, wissen aber, wo Sie anfangen sollen.

Genau dafür haben wir bei STI drei Einstiegsformate entwickelt, die sich an der Logik der Studie orientieren:

• Zukunftsmacher-Sparring (30–60 Minuten remote)
  • Fokus: Ihre aktuelle Situation, Ihre Fragen, Ihre Ideen.
  • Ziel: Klarheit, wo sich ein Einstieg mit dem größten Hebel lohnt (NOW / NEW / NEXT).
  • Ergebnis: ein kompaktes Sparrings-Protokoll mit 2–3 konkreten nächsten Schritten.
• AI Readiness Check „Zukunftsmacher“
  • Fokus: Standortbestimmung entlang der relevanten Dimensionen (Strategie, Führung, Prozesse, Daten, Kultur, Mitarbeitende).
  • Ziel: ein verständliches Reifegradbild (digital & KI) und identifizierte Handlungsfelder.
  • Ergebnis: eine kurze Management-Zusammenfassung inkl. Priorisierung der nächsten Initiativen.
• Use-Case-Sprint auf Basis der Zukunftsmacher-Erkenntnisse
  • Fokus: systematische Identifikation und Bewertung von KI-Use-Cases in Ihren Geschäftsbereichen.
  • Ziel: ein priorisiertes Use-Case-Portfolio mit Business Impact & Machbarkeit.
  • Ergebnis: Entscheidungsgrundlage für Budget und Roadmap – inklusive erster Shortlist für MVPs.

Wir freuen uns auf Ihr Feedback. Und gerne stehen wir für Diskussionen oder Fragen zur Verfügung.

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