Braucht der Markt künftig noch, was Sie heute anbieten?

Bild:KI-generiert

Ende des 19. Jahrhunderts wurde der Benzinmotor erfunden. Zwischen 1880 und 1920 verschwanden Tausende Kutschenbauer vom Markt. Gleiches galt für Fuhrunternehmen, die die Zeichen der Zeit nicht erkannten. Das bedeutet nicht, dass diese Unternehmen ihr Gewerbe hätten aufgeben und von nun an Benzinmotoren hätten herstellen sollen. Ihr Fehler war, dass sie weiterhin auf Pferdefuhrwerke als Transportmittel setzten. Ich bin durchaus überzeugt, dass da viele Fuhrwerke dabei waren, die der „letzte heiße Scheiß“ waren … leichter, stabiler, besser gefedert und im Zusammenspiel mit dem Top-Pferdegespann … der Gipfel der Technik. Und dennoch …

Die Lektion aus der Geschichte ist nicht das Produkt, sondern die Plattform.

Wer die Disruption durch den Motor und damit den LKW als „neues Produkt“ verstand, hatte die Lage bereits falsch eingeschätzt. Der LKW war kein besseres Fuhrwerk, sondern vielmehr eine neue Plattform, mit anderer Infrastruktur, anderen Kostenstrukturen und ganz neuen Möglichkeiten … und sie basierte auf dem Benzinmotor als Basistechnologie. Wer weiter Pferde züchtete und Kutschenräder optimierte, verlor nicht ein Produkt. Er verlor schrittweise jede Wettbewerbsfähigkeit, bis nichts mehr zu retten war.

Vergleichbare Muster können wir gerade in der deutschen Automobilindustrie, allerdings in Zeitlupe und deshalb besonders gut beobachten. Deutsche OEMs haben jahrelang den Verbrenner optimiert und waren technologisch weltweit führend. Parallel haben Tesla und chinesische Hersteller nicht ein besseres Auto entwickelt, sondern eine neue Plattform aus Batterie, Power-Electronics, Software, Over-the-Air-Updates und Datenservices etabliert. Wer zu lange am Verbrenner optimiert, endet technologisch wie das Fuhrunternehmen, das seine Kutschen perfektioniert, während andere längst LKW fahren. Der strukturelle Nachteil entsteht nicht im Produkt, sondern in der zugrunde liegenden Plattform, egal ob wir über den Benzinmotor, Elektrizität oder jetzt über Künstliche Intelligenz sprechen. Und da schließt sich der Kreis. Ich habe eigentlich keine Ahnung von Motoren oder Elektrizität, aber für mich ist vollkommen klar:

KI ist nur für wenige Unternehmen ein Produkt. Für die anderen muss es eine Plattform sein, die ihre Prozesse, Produkte und das Geschäftsmodell auf ein neues Level hebt.

Deshalb ist es zu kurz gesprungen, wenn der Mittelstand KI nur als Effizienz-Add-on oder Automatisierungswerkzeug versteht. Es reicht nicht, sie als Funktion zu bestehenden Prozessen hinzuzufügen.

KI ist ebenso wie Elektrizität, die Dampfmaschine oder das Internet eine General-Purpose-Technologie. Sie verändert nicht ein einzelnes Produkt oder einen einzelnen Prozess. Sie verändert, wie effizient Sie entwickeln, produzieren, verkaufen und servicieren. Sie verändert, welche Geschäftsmodelle überhaupt möglich sind.

Das zeigen auch viele Studien und Analysen. Das BIS Working Paper 2026, eine der wenigen kausalen Studien überhaupt, belegt +4% Arbeitsproduktivität bei EU-Firmen, die KI einführten. Hier wurden nicht Selbstauskünfte erfragt, sondern echte Finanzdaten ausgewertet. Kontrollierte Experimente von Stanford und des MIT zeigen auf Aufgabenebene Produktivitätssteigerungen von 14–35% in spezifischen Anwendungsfällen. Und Unternehmen, die KI schon heute tief integriert haben, erzielen teils deutlich mehr. Die Streuung nach oben ist erheblich. Der Unterschied liegt nicht an der Technologie, sondern daran, ob KI als Add-on oder als neue Plattform eingesetzt wird.

Wer KI ignoriert, verzichtet also nicht auf eine Funktion. Er nimmt vielmehr einen systematischen Wettbewerbsnachteil in Entwicklung, Produktion, Logistik, Vertrieb, Service und Geschäftsmodellentwicklung in Kauf. Das sind gleichzeitige, kumulative Effekte, die immer schwerer aufzuholen sein werden.

Nichts tun, das Falsche tun oder vorausschauend agieren

Die Gefahr besteht nicht nur darin, dass der Mittelstand gar nichts tut. Auch die rein inkrementelle Verbesserung des Bestehenden birgt das Risiko, dass sich Wettbewerber und Mitarbeiter bereits auf ganz neue Realitäten eingestellt haben.

Während offiziell nur 10–20% der deutschen KMU KI aktiv einsetzen, sagen viele Befragungen, dass auf Mitarbeiterebene bereits 40–60% KI-Tools nutzen. Diese Diskrepanz ist nur durch Schatten-KI zu erklären, also den privaten, unkontrollierten Einsatz von KI-Systemen an der IT vorbei. Die Mitarbeitenden tun das nicht aus bösem Willen, sondern weil sie produktiver sein wollen. Unternehmen setzen also bereits KI ein, sogar wenn sie sich darüber nicht im Klaren sind. Damit lenken und steuern sie sie aber eben auch nicht.

Folgende Fragen können hilfreich sein, um einen Eindruck davon zu erhalten, wo Sie im Rennen stehen (Pferdefuhrwerk, Lastwagen oder „Scotty, beam mich hin!“):

Wäre Ihr Geschäftsmodell noch attraktiv, wenn ein Wettbewerber Ihre Leistung mit 30% weniger Personal und 50% schneller erbringen könnte?
Haben Sie ein klares Bild davon, welche Teile Ihrer Wertschöpfung KI in den nächsten 3–5 Jahren dramatisch verändern wird und welche neuen Erlösquellen daraus entstehen?
Wer in Ihrem Markt verhält sich heute schon eher wie Tesla/BYD als wie ein klassischer Player?

Wenn Sie bei mindestens einer Frage zögern, optimieren Sie möglicherweise gerade das Pferdefuhrwerk während schon LKWs durch die Straßen rollen.

Warum ist das so schwer operationalisierbar?

60–70% aller KI-Initiativen im Mittelstand kommen nie über den Piloten hinaus. Nur 2–6% der Unternehmen erzielen einen messbaren EBIT-Beitrag über 5%.

Die Ursachen hierfür sind nicht technologisch, sondern strukturell und bekannt:

68% der deutschen Unternehmen haben eine niedrige KI-Readiness, weil ihre Prozesse und Daten nicht strukturiert genug sind, um KI sinnvoll zu betreiben.
Nur 22% haben strukturierte Daten in einem zentralen System.
91% der KMU messen den ROI ihrer KI-Projekte nicht.
Und 70% der KI-Projekte scheitern daran, dass sie nie wirklich in bestehende Workflows integriert werden.

Was jetzt konkret zu tun ist

1. Die richtige Frage stellen. Nicht: „Wie automatisiere ich Prozess X?“ Sondern: „Welches Geschäftsmodell würde ich bauen, wenn ich heute von null starten würde und wie müssten die Prozesse hierfür ausgestaltet sein?“

2. Daten vor Modell. KI ohne strukturierte Daten ist wie ein LKW ohne Straße. Investieren Sie zuerst in Datenqualität und -integration. Das ist keine IT-Frage, sondern eine strategische Voraussetzung.

3. Schatten-KI sichtbar machen, nicht verbieten. Ihre Mitarbeiter nutzen KI bereits. Machen Sie daraus eine offizielle Stärke statt eines unkontrollierten Risikos. Definieren Sie, wer mit welchen Tools unter welchen Bedingungen arbeiten darf und stellen Sie gute Alternativen bereit, bevor Sie etwas verbieten, das ohnehin nicht aufzuhalten ist.

4. Pilot mit Ablaufdatum. Definieren Sie vor jedem Piloten drei messbare KPIs, einen zeitlich festgelegten Entscheidungspunkt und ein klares Skalierungsbudget. Ein Pilot ohne diese drei Elemente ist kein Lernprojekt, sondern versenkt nur Budgets.

5. Bedrohungssensibilität entwickeln. Die größte Bedrohung kommt oft nicht von etablierten Wettbewerbern, sondern von branchenfremden Playern mit KI-Kompetenz, die in Ihren Markt eintreten. Beobachten Sie nicht nur, was Ihre Konkurrenten tun, sondern wer von außen Ihren Markt neu denkt.

Trotz aller Parallelen ist unsere heutige Situation nicht wirklich mit der Vergangenheit vergleichbar.

Von Pferdefuhrwerk zur motorisierten Logistik vergingen einige Jahrzehnte. Die Durchsetzung der E-Plattform benötigte nur wenige Jahre. Die Geschwindigkeit bei KI-Technologien erlaubt uns kein „Schau ma moi, dann seng ma’s scho“. Zuschauen ist keine Option. In die falsche Richtung laufen, auch nicht.

Ich berate Unternehmen mit 100–2.000 Mitarbeitenden dabei, KI nicht als Experiment, sondern als belastbares Zielbild mit Fahrplan zu implementieren. Wenn Sie wissen wollen, welche Teile Ihrer Wertschöpfung KI in den nächsten Jahren grundlegend verändern wird und was das konkret für Ihr Geschäftsmodell bedeutet: Lassen Sie uns reden.

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