Geld sparen mit KI: Der Anfang entscheidet

KI spart nur dann Geld, wenn ein Anfang entschieden ist. In vielen KMU beginnt das Thema jedoch nicht mit einer Entscheidung, sondern mit einer Verlegenheit: Im Alltagsgeschäft bleibt kaum Raum für Entwicklungsarbeit. Also wandert KI dorthin, wo Kapazität und Zuständigkeit vermeintlich sitzen – in die IT. Dort wird nach Stabilität, Sicherheit und Verfügbarkeit bewertet. Genau das ist legitim. Nur trifft es nicht den Kern der Frage, wenn KI Prozesse und Produkte verändern soll. So entsteht ein schiefer Startpunkt. Die Organisation delegiert ein Geschäftsthema an eine Funktion, die nicht für Wertschöpfung, Durchlaufzeiten oder Kundennutzen verantwortlich ist. Und während offiziell noch diskutiert wird, ob und wie KI eingesetzt werden darf, findet sie längst statt – nur eben außerhalb der Sichtlinie.

Der Fehlstart: Regeln, die nicht tragen

Der typische Fehlstart ist nicht die erste Automatisierung, sondern die erste Reaktion darauf: Compliance wird als Absicherung verstanden, die vor allem verhindern soll. Das wirkt beruhigend, schafft aber einen Nebeneffekt. Wenn sinnvolles Experimentieren nicht möglich ist, verlagert es sich. Dann entstehen Schattenwege, die nicht aus Bosheit genutzt werden, sondern aus Druck: Termine bleiben, Reporting bleibt, Kundenanfragen bleiben. Die Frage ist nicht, ob Menschen Abkürzungen suchen – sondern ob das Unternehmen einen Weg anbietet, der besser ist als die Abkürzung.

In der Praxis sieht das oft banal aus. Ein Product Manager baut sich einen kleinen Assistenten, der mühsame Berichte in Minuten statt Stunden erstellt. Er nutzt Schnittstellen und Dienste, die formal nicht vorgesehen sind. Der Vorgesetzte sieht nur das Ergebnis: weniger Aufwand, schnellere Informationen, spürbar weniger Kosten. Plötzlich steht nicht mehr die Frage im Raum, ob KI „erlaubt“ ist, sondern wer Verantwortung für den entstehenden Nutzen und das entstehende Risiko übernimmt.

Die Reibung: Blindflug und zwei Geschwindigkeiten

Wenn KI ungesehen im Alltag läuft, verliert die Geschäftsführung die Handlungsfähigkeit, ohne es sofort zu merken. Niemand kann beantworten, was bereits passiert: Wer nutzt KI? Wofür? Warum genau? Und welche Daten fließen wohin? Gleichzeitig wächst die Angst, Fehler zu machen. Das führt nicht zu weniger Nutzung, sondern zu weniger Offenheit.

Damit entsteht eine zweite Reibung: eine Belegschaft mit zwei Geschwindigkeiten. Einige Mitarbeitende – oft die Neugierigen und Mutigen – werden schneller, lernen rasch und bauen sich spürbare Vorteile. Andere bleiben zurück, weil sie sich an Regeln halten, weil sie unsicher sind oder weil sie keinen Zugang haben. Das ist keine Kulturfrage, sondern eine Organisationsfrage. Wer nicht transparent macht, was heute schon funktioniert, erzeugt unbeabsichtigt eine Zwei-Klassen-Realität: informelle Praxis hier, offizielles Schweigen dort.

Klarheit beginnt mit Transparenz, nicht mit Technik

Für Geschäftsführung und COO liegt der Startpunkt deshalb selten im nächsten „KI-Projekt“, sondern in einer einfachen Lageklärung. Geld wird nicht dadurch gespart, dass irgendwo ein Pilot läuft, sondern dadurch, dass die Organisation weiß, wo sie bereits Wirkung sieht – und daraus eine Entscheidung ableitet. Der erste Schritt ist nicht, alles zu kontrollieren, sondern sichtbar zu machen, was ohnehin geschieht.

Drei Fragen reichen für den Anfang:

• Wer nutzt heute KI – auch informell?

• Wofür wird sie genutzt (welche Arbeit wird schneller, billiger, weniger fehleranfällig)?

• Warum ist genau dort der Druck so hoch, dass Menschen zu KI greifen?

Diese Antworten sind meist unangenehm, aber wertvoll. Denn sie zeigen nicht nur Risiken, sondern echte Engpässe: Berichte, Abstimmungen, Nacharbeit, Rückfragen, Dokumentation. Dort liegt der Hebel. Wer den Startpunkt ernst nimmt, beginnt bei dem Grund, warum Mitarbeitende KI nutzen – nicht bei der Frage, welches System eingeführt wird.

Verantwortung: Experimentieren ermöglichen, Skalierung entscheiden

Aus Transparenz folgt die eigentliche Führungsarbeit: einen Rahmen schaffen, in dem Experimentieren nicht heimlich, sondern offen stattfindet. Ein Rahmen, der Sicherheit ernst nimmt, ohne Lernen zu ersticken. Und der aus einzelnen „Erfindungen“ gemeinsames Wissen macht.

Dann wird die Kernfrage entscheidbar: Soll KI nur als persönlicher Produktivitätsbooster geduldet werden – oder als Prozesshebel gestaltet? Wer Letzteres will, muss dort beginnen, wo Wirkung bereits sichtbar ist, und klar festlegen, was skaliert wird, wer es verantwortet und wie Lernen im Unternehmen geteilt wird.

Nicht Wegschauen und nicht Vorschriften sind der Weg. Der erfolgversprechende Startpunkt ist ein offener, transparenter Umgang mit dem, was bereits passiert – und die Entscheidung, aus individueller Beschleunigung organisationales Lernen zu machen.