Definition

Eine KI-Strategie definiert, wie ein Unternehmen Künstliche Intelligenz systematisch einsetzt, um Geschäftsziele zu erreichen. Sie umfasst die Identifikation von Use Cases, Aufbau von Kompetenzen, Auswahl von Technologien und die verantwortungsvolle Implementierung von KI-Lösungen.

Warum jedes Unternehmen eine KI-Strategie braucht

KI ist keine Zukunftstechnologie mehr – sie ist heute. Laut McKinsey können Unternehmen durch KI ihre Produktivität um bis zu 40% steigern. Wer jetzt keine KI-Strategie entwickelt, riskiert, den Anschluss zu verlieren.

Bei Point of New unterstützen wir KMU dabei, pragmatische KI-Strategien zu entwickeln – ohne Hype, aber mit echtem Business Impact.

Die 5 Säulen einer KI-Strategie

1. Use Case Identifikation

Wo kann KI den größten Mehrwert schaffen? Typische Bereiche:

– Kundenservice: Chatbots, automatische Ticketklassifizierung

– Marketing: Personalisierung, Predictive Analytics

– Produktion: Qualitätskontrolle, Predictive Maintenance

– Vertrieb: Lead Scoring, Sales Forecasting

– Operations: Prozessautomatisierung, Dokumentenverarbeitung

2. Daten-Strategie

KI braucht Daten. Fragen Sie sich:

– Welche Daten haben wir bereits?

– Welche Qualität haben diese Daten?

– Welche Daten müssen wir noch sammeln?

– Wie stellen wir Datenschutz-Compliance sicher?

3. Technologie & Tools

Build: Eigene KI-Modelle entwickeln (hohe Expertise nötig)

Buy: Fertige KI-Lösungen nutzen (schneller Start, weniger Anpassung)

Partner: Zusammenarbeit mit KI-Spezialisten (Balance aus beidem)

4. Kompetenzen & Organisation

– Welche Skills brauchen wir? (Data Scientists, ML Engineers, AI Product Manager)

– Bauen wir intern auf oder kaufen wir ein?

– Wie schulen wir bestehende Mitarbeiter?

5. Governance & Ethik

– Wie stellen wir Fairness und Transparenz sicher?

– Wer ist verantwortlich für KI-Entscheidungen?

– Wie gehen wir mit Bias und Risiken um?

KI-Strategie in 6 Schritten entwickeln

Schritt 1: Bestandsaufnahme – Wo setzen wir KI bereits ein? Welche Daten haben wir?

Schritt 2: Use Cases priorisieren – Impact vs. Machbarkeit bewerten.

Schritt 3: Quick Wins starten – Erste Projekte mit hohem ROI und geringem Risiko.

Schritt 4: Lernen & Skalieren – Erfolgreiche Piloten ausweiten.

Schritt 5: Kompetenzen aufbauen – Mitarbeiter schulen, ggf. rekrutieren.

Schritt 6: Governance etablieren – Richtlinien, Verantwortlichkeiten, Monitoring.

Typische KI-Anwendungen für KMU

Einfacher Einstieg: ChatGPT/Claude für Content, Übersetzung, Kundenservice

Mittlerer Aufwand: Automatisierung mit Tools wie Zapier + AI, E-Mail-Klassifizierung

Fortgeschritten: Eigene ML-Modelle für Vorhersagen, Computer Vision für Qualitätskontrolle

Häufige Fragen

Wie viel Budget braucht eine KI-Strategie?

Von fast nichts (ChatGPT-Integration) bis zu Millionen (eigene Modelle, Data Teams). Starten Sie mit kleinen Experimenten und skalieren Sie basierend auf ROI.

Brauche ich Data Scientists für KI?

Für fortgeschrittene Anwendungen ja. Für den Einstieg reichen oft No-Code-Tools und vortrainierte Modelle. Viele Cloud-Anbieter bieten „KI demokratisiert“ an.

Wie lange dauert die Entwicklung einer KI-Strategie?

Ein solides Strategiepapier: 4-8 Wochen. Erste Piloten: 2-3 Monate. Vollständige Implementierung: 1-3 Jahre, abhängig vom Ambitionsniveau.

Welche Risiken gibt es bei KI?

Datenschutz, Bias/Diskriminierung, Abhängigkeit von Anbietern, unrealistische Erwartungen. Eine gute Strategie adressiert diese Risiken proaktiv.