8. Januar 2026

Wie KI im Mittelstand echte Wertschöpfung beschleunigt – ein Interview mit sam & Finexus

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Nicht die KI ist die Herausforderung – sondern der erste konkrete Schritt.

Viele mittelständische Unternehmen stehen gerade an einem ähnlichen Punkt: Sie wollen KI nutzen, sehen die Potenziale – aber der konkrete Start fällt schwer. Zu groß wirken Datenfragen, Unsicherheiten oder interne Hürden. Gleichzeitig ist klar: Wer heute beginnt, verschafft sich einen echten Vorsprung.

Über die wichtigsten Fragen, Herausforderungen und Erfolgsfaktoren habe ich mit Stefan Krommer, einem von zwei Geschäftsführern der Finexus GmbH, gesprochen. Finexus entwickelt seit 2008 digitale Lösungen wie KI-gestützte Wissenssysteme, datengetriebene Websites und Automatisierungslösungen für Industrie, Handel und Medien.

Wir arbeiten seit über 20 Jahren zusammen und erleben in unseren Rollen sehr klar, wo KI im Mittelstand Mehrwert stiften kann und wo Unternehmen Unterstützung brauchen.

Wenn wir heute mit mittelständischen Unternehmen sprechen, begegnen uns anfangs fast immer dieselben Themen: Unsicherheit, fehlende Rahmenbedingungen, unklare Datenlage, keine KI-Strategie. Viele wollen starten, wissen aber nicht, wie sie den ersten Schritt setzen sollen. In der Beratung merken wir, wie groß der Wunsch nach Orientierung ist – nicht theoretisch, sondern ganz konkret.

Genau so erleben wir das in der Umsetzung. Viele Unternehmen möchten pragmatisch beginnen, aber nicht ins Risiko laufen. Für uns bedeutet das: einen kleinen, klar greifbaren Anwendungsfall identifizieren, in einem geschützten Rahmen testen und schnell Wirkung zeigen. Wenn der Prototyp funktioniert und die Organisation erkennt, dass KI wirklich hilft, entsteht Bewegung.

Ein Beispiel dafür ist das Projekt bei eurem Industriekunden. Das fand ich in mehrfacher Hinsicht wegweisend. Die Menge an vorhandenem Wissen – Produktblätter, PDFs, interne Dokumente – war riesig, aber niemand konnte es in dieser Dichte nutzen. Ich fand spannend zu sehen, wie schnell durch die KI-Struktur ein echter Mehrwert entstanden ist.

Das war tatsächlich ein Paradebeispiel. Wir haben das gesamte Unternehmenswissen gebündelt, strukturiert und in ein KI-System überführt. Daraus entsteht ein „digitaler Kollege“, den Mitarbeitende wie einen Experten befragen können. Die Webseite reagiert dynamisch auf Fragen, Inhalte passen sich live an. Das fühlt sich komplett anders an als die klassische Navigation – und das in einem geschützten Datenraum.

Was ich daran besonders relevant finde: Damit entsteht nicht nur eine neue Nutzererfahrung nach außen, sondern auch ein enormer Vorteil nach innen. Wir sehen oft, wie viel Zeit verloren geht, weil Wissen verteilt ist. Eine KI-basierte Wissensdatenbank macht Vertrieb, Service oder Onboarding deutlich schneller.

Und das Schöne ist: Wenn diese Wissensbasis einmal steht, entstehen automatisch neue Formate. E-Learnings, Zusammenfassungen, technische Instruktionsblätter – das lässt sich dynamisch generieren. Das spart Teams eine Menge manueller, wiederkehrender Arbeit.

Ein weiteres Thema, das wir häufig gemeinsam sehen, ist personalisierte Kommunikation. Viele Unternehmen sitzen auf großen Content-Mengen, spielen sie aber kaum zielgerichtet aus. Selbst Marketing-Automation stößt an Grenzen, wenn Inhalte nicht intelligent kombiniert werden.

Genau da setzen wir mit dem Newsletter in „Auflage 1“ an, den wir schon mit mehreren Kunden umsetzen. Jeder Nutzer bekommt automatisch die Inhalte, die für ihn relevant sind – basierend auf Interessen, Klickverhalten und Suchmustern. Die KI setzt Bausteine dynamisch zusammen. Das spart enorm viel Organisationsaufwand und macht Kommunikation relevanter.

Dabei denke ich an einen meiner Kunden aus dem Agrarbereich. Die haben riesige Content-Archive: Videos, Produktdaten, Bilder, technische Beschreibungen. Klassische Systeme erkennen zwar Klicks – aber sie können den passenden Inhalt nicht intelligent zusammensetzen. Mit KI entsteht ein individuelles Bild für jeden Nutzer.

Und das funktioniert auch nur, weil KI Wissen aus Silos zusammenführt. Oft liegen Teile in Mediadatenbanken, andere in PDFs, andere in ERP-Systemen. Wenn wir alles in einer Wissensbasis vereinen, können wir wirklich relevante Empfehlungen generieren.

Das führt automatisch zur Frage, die Führungskräfte fast immer zuerst stellen: „Wo liegen unsere Daten?“ Viele möchten nichts in die USA schicken, haben aber gleichzeitig den Anspruch, moderne KI sicher einzusetzen.

Müssen sie auch nicht. Wir arbeiten grundsätzlich in deutschen oder europäischen Rechenzentren – oder komplett on premise, wenn es die Anforderungen erfordern. Wir kombinieren zudem mehrere Sprachmodelle. Schnelle Modelle für erste Antworten, günstigere für tiefergehende Inhalte – so bleibt es wirtschaftlich und sicher.

Wenn Unternehmen ganz am Anfang stehen, starten wir meistens mit einer Standortbestimmung. Was gibt es schon? Welche Daten sind vorhanden? Wie KI-ready sind die Teams? Gibt es Schulungsbedarf? Und vor allem: Welche Anwendungsfälles passen zum Geschäftsmodell? Erst daraus entsteht ein sinnvoller Einstieg.

Und genau dort setzen wir dann technisch an. Eine Datenquelle, ein Anwendungsfall, ein Prototyp. Wichtig ist: schnell Wirkung erzeugen. Wenn Mitarbeitende erleben, dass sich eine lästige Arbeit plötzlich automatisieren lässt, steigt die Akzeptanz sofort.

Bei einem Kunden aus dem Medien- und Verlagsbereich zeigt sich das deutlich. Dort sprechen wir von über 4.000 Inhalten pro Jahr. Mit einer Kombination aus KI-gestützter Content-Erstellung, Automatisierung und strukturierter Datenhaltung strebt das Unternehmen eine Verzehnfachung des Outputs an. So etwas wäre früher unvorstellbar gewesen.

Das Beispiel zeigt gut, wie sich KI wirtschaftlich rechnet. Wenn Prozesse sauber definiert sind und Inhalte wiederkehrend entstehen, kann KI enorme Mengen übernehmen und Teams entlasten. Genau darum geht es am Ende: Arbeit erleichtern, Qualität steigern, Geschwindigkeit erhöhen.

Viele fragen trotzdem: „Ist das nicht alles unglaublich teuer?“ In der Beratung sehen wir, dass ein solider Einstieg – Standortbestimmung, Potenzialanalyse, erste Anwendungsfälles – oft im Rahmen von rund zehn Beratungstagen liegt. Parallel starten wir schon damit, die technischen Grundlagen mitzudenken.

Und auch technisch kann man modular beginnen. Eine einzelne Datenbasis extrahieren, ein Modell anbinden, eine einfache Oberfläche zur Ausgabe bereitstellen – das reicht, um intern direkt Nutzen zu sehen. Und wenn später weitere Abteilungen oder Prozesse dazukommen, wächst die Lösung organisch mit.

Was sich in allen Projekten zeigt: Wer heute Erfahrungen sammelt, setzt sich in den kommenden Jahren deutlich vom Markt ab. Nicht wegen der Technologie an sich, sondern weil die Organisation früh lernt, damit zu arbeiten.

Und das ist entscheidend. KI ersetzt niemanden – aber Menschen, die sie einsetzen, arbeiten schlicht schneller, präziser und mit weniger Routineaufwand. Wenn KI lästige Aufgaben übernimmt, gewinnen Mitarbeitende Zeit für hochwertige Arbeit. Genau das treibt Akzeptanz und Fortschritt.

Fazit

KI ist reif, sicher und im Mittelstand sofort wertschöpfend einsetzbar. Wichtig ist nicht das perfekte Konzept, sondern der Mut, klein zu starten, Prototypen zu bauen und früh sichtbare Ergebnisse zu schaffen. Dort entsteht der echte Hebel – in der Kombination aus Beratung und Umsetzung.