Fürs Warten fehlt das Geld: Wie kleine Schritte mit KI im Betrieb gelingen
Veröffentlicht am 12.11.2026
„Fürs Warten fehlt uns einfach das Geld.“ Mit diesem Satz beschrieb Elisabeth Meister, Co-Geschäftsführerin des technischen Großhändlers Ludwig Meister, auf der Konferenz „KI im Mittelstand“ in Düsseldorf ihre Haltung. Wer darauf wartet, dass KI perfekt und risikofrei wird, verliert Zeit und Geld.
Warum sollte man überhaupt anfangen?
Viele Betriebe haben Angst vor Fehlern und vor zusätzlicher Arbeit. Das Unternehmen Ludwig Meister ermutigt sein Team deshalb, KI nicht als Schreckgespenst zu sehen, sondern einfach mal zu starten. Für die Firma ist KI dabei vor allem eines: eine Methode, also ein Werkzeug unter vielen.
Wie funktioniert das im Alltag?
Das Unternehmen setzt KI dort ein, wo viel Zeit verloren geht. Dazu gehören:
- die Erfassung und Verarbeitung von Belegen; eine Software liest die Belege und übernimmt die Daten in das zentrale Verwaltungsprogramm des Betriebs,
- Kostenrechnungen,
- die Analyse von Kundenpotenzial,
- Mitarbeiterschulungen,
- die Aufbereitung von Produktdaten.
Der Nutzen liegt vor allem darin, dass Mitarbeitende Zeit für andere Aufgaben gewinnen. Die eingesetzten KI-Anwendungen kosten weniger als 20.000 Euro. Dafür spart das Unternehmen nach eigenen Angaben jährlich rund 70.000 Euro an bisherigen Lizenzkosten. In den vergangenen 24 Monaten hat der Betrieb außerdem 40 Pilotprojekte in das Tagesgeschäft übernommen, ohne eine eigene KI-Abteilung zu haben.
Was bedeutet das für Sie?
Sie müssen kein großes Team aufbauen, um anzufangen. Wichtig ist eine klare Reihenfolge:
1. Mit dem Problem beginnen: Fragen Sie zuerst, welche Aufgabe nervt oder Geld kostet, und erst dann, welches Werkzeug passt. 2. Die Daten ordnen: Eine klare Struktur mit einer einzigen Datenbank ist die Grundlage. Schlechte Daten führen zu schlechten Ergebnissen. 3. Verstehen, was das Werkzeug tut: Lassen Sie sich nicht von Versprechen blenden, sondern prüfen Sie, wie die Anwendung arbeitet. 4. Klein anfangen: Nicht alles auf einmal umstellen, sondern ein Projekt nach dem anderen. 5. Das Team einbeziehen: Gute Ideen kommen oft aus der Belegschaft. Wer sich kümmert, kann im Betrieb als Ansprechpartner für Veränderungen wirken.
Woran scheitern KI-Projekte?
Laut Elisabeth Meister scheitern Projekte vor allem dann, wenn sie beim Werkzeug statt beim Problem beginnen. Auch schlechte Datenstrukturen, fehlendes Verständnis für die Technik und der Versuch, zu viel auf einmal zu erledigen, bremsen sie aus. Wie die Lage im Mittelstand insgesamt aussieht, zeigt auch der Beitrag Mehr KI in der Mitte bitte.