Aktuell zeigt eine Analyse der Bertelsmann Stiftung: Im deutschsprachigen Raum stagniert der Anteil von KI-Stellenanzeigen bei rund 1,5 Prozent aller ausgeschriebenen Positionen. Gleichzeitig entgehen Deutschland laut dieser Studie Produktivitätssteigerungen von bis zu 16 Prozent durch fehlende KI-Kompetenzen.

Eine weitere Untersuchung ergab: 86 Prozent der befragten KMU erkennen die Relevanz von KI, aber nur 23 Prozent haben bereits konkrete Projekte erfolgreich umgesetzt. Das zeigt deutlich – es fehlt weniger am Willen, sondern am Umsetzungs- und Kompetenzaufbau.

In einer aktuellen Befragung des Instituts für Arbeitswissenschaft und Technologiemanagement (IAT) der Universität Stuttgart nannten Beschäftigte aus deutschen KMU die fünf größten Hemmnisse bei der KI-Einführung: mangelnde Qualifikation, fehlendes Fachwissen, geringe Reife der KI-Anwendungen, rechtliche Unsicherheiten und Integrationsprobleme in bestehende Prozesse. Nur 13 Prozent der KMU investieren derzeit in kostenpflichtige KI-Anwendungen, und lediglich 3,6 Prozent entwickeln eigene Lösungen.

Ein weiteres Ergebnis: Die durchschnittliche Fehlerquote bei KI-Projekten in deutschen KMU liegt bei über 65 Prozent – viele Vorhaben scheitern oder liefern nicht den erwarteten Nutzen. Damit wird klar: Ohne gezielten Kompetenzaufbau bleibt KI oft Stückwerk.

Die gute Nachricht ist: Es gibt praktikable Wege, den Know-how-Gap zu schließen – auch ohne sofort große Expertenteams aufzubauen.

Ein erster Schritt ist gezielte Weiterbildung. Studien zeigen, dass KI-gestützte Weiterbildung und Upskilling entscheidend sind, um Fachkräfte zu entlasten und vorhandene Kompetenzen zu erweitern. Bestehende Mitarbeitende bringen häufig bereits das nötige Prozessverständnis mit – sie müssen nur lernen, es mit Technologie zu verbinden.

Ein weiterer Ansatz sind Kooperationen und Pilotprojekte. Viele erfolgreiche Mittelständler arbeiten heute mit Technologiepartnern, Hochschulen oder regionalen KI-Kompetenzzentren zusammen. So entsteht Wissen im Tun – praxisnah und risikoarm. Besonders empfehlenswert: klein starten. Statt den großen Wurf zu planen, lieber mit überschaubaren Projekten in Bereichen wie Buchhaltung, Kundenkommunikation oder Qualitätssicherung beginnen.

Dort, wo der Nutzen schnell sichtbar wird, wächst auch die Bereitschaft, tiefer in das Thema einzusteigen. Erfolgreiche Beispiele aus der DACH-Region zeigen, dass selbst Unternehmen mit 50 bis 200 Mitarbeitenden durch gezielte Projekte im Bereich Prozessautomatisierung oder Datenanalyse messbare Effizienzgewinne erzielen konnten.

Die Zahlen sprechen eine klare Sprache: Der Wille zur KI ist vorhanden, aber viele KMU stehen vor der Frage, wie sie Kompetenzen aufbauen und Ressourcen effizient nutzen können. Wer früh beginnt, systematisch Know-how zu entwickeln, schafft sich einen entscheidenden Vorsprung. Es geht weniger darum, KI „perfekt“ zu verstehen, sondern darum, sie Schritt für Schritt nutzbar zu machen.

KI darf kein reines IT-Thema bleiben. Entscheidend ist, dass Geschäftsführung, Fachabteilungen und IT gemeinsam lernen, welche Aufgaben KI heute schon übernehmen kann – und wie sie das Unternehmen konkret entlastet. Damit wird KI von einem abstrakten Zukunftsprojekt zu einem echten Wettbewerbsfaktor.

Der Fachkräftemangel ist real, aber kein Grund zur Resignation. KMU, die den Aufbau von KI-Kompetenz jetzt strategisch angehen, sichern sich Innovationskraft und Wettbewerbsfähigkeit. Der Schlüssel liegt im Zusammenspiel aus Weiterbildung, Partnern und einer klaren Lernkultur. Wenn du wissen möchtest, wie dein Unternehmen diesen Weg gehen kann, lass uns gemeinsam prüfen, welche Schritte am besten zu dir passen – praxisnah, realistisch und mit klarer Wirkung.