2026 ist nicht das Jahr der KI-Revolution. Es ist das Jahr, in dem KI im Mittelstand nüchtern bewertet wird: Welche Use-Cases zahlen sich aus, welche sind Pilotprojekte ohne Skalierungspfad, und welche tragen das Risiko, mehr Aufwand zu erzeugen als sie sparen?
Drei Fragen, bevor ein KI-Projekt startet
- Wie häufig läuft der Prozess pro Woche – und wie viele Personen sind beteiligt?
- Wie hoch ist die Fehlerrate heute, und was kostet ein Fehler real?
- Gibt es eine saubere Datenbasis, oder muss erst der Datentopf gebaut werden?
Diese drei Fragen entscheiden über ROI. Ein Support-Bot mit 50 Anfragen pro Monat lohnt sich kaum – einer mit 500 Anfragen pro Tag schon. Die Skalierung ist linear, der Aufwand für Setup und Betreuung ist es nicht.
Use-Cases mit belegbarem ROI
Document AI für Eingangsrechnungen
Klassiker mit kurzer Amortisation. OCR plus LLM extrahiert Felder, Plausibilitätsregeln prüfen Beträge und Steuersätze, der Export geht direkt in DATEV oder das ERP. Voraussetzung: ein definierter Posteingang und klare Freigaberegeln.
Knowledge Hub (RAG) für interne Anfragen
Ein interner Chat, der auf SharePoint, Confluence und PDFs zugreift, reduziert Rückfragen unter Kollegen spürbar. Wichtig: Quellenverweise pro Antwort, Rechte- und Mandantenmodell, und ein Eval-Set, das Halluzinationen sichtbar macht.
Support-Bot mit Eskalationspfad
Nicht jede Anfrage wird automatisiert beantwortet – aber wiederkehrende Standardfragen schon. Entscheidend ist der Eskalationspfad an einen Menschen, klare Wissensquellen und ein Feedback-Loop, der die Antworten verbessert.
Use-Cases mit hohem Reibungsverlust
- Vollständig autonome Agenten ohne menschliche Kontrolle – heute noch zu unzuverlässig für produktive Prozesse.
- Generative KI für rechtssichere Dokumente ohne Review – das Restrisiko bleibt beim Menschen.
- Reine Personalisierungs-Engines ohne sauberes Datenmodell – produzieren Lärm statt Relevanz.
Bewertungs-Framework in vier Achsen
Vor jedem Use-Case bewerten wir vier Achsen: Häufigkeit, Datenqualität, Risiko bei Fehlentscheidung und Komplexität der Integration. Erst wenn alle vier grün sind, lohnt sich die Implementierung. Sonst ist ein Pilot der bessere Schritt als ein Roll-out.
