Leitfaden: So finden Sie den richtigen KI-Anbieter in Deutschland

Die Implementierung von Künstlicher Intelligenz ist für viele Unternehmen ein wichtiger Schritt in Richtung Digitalisierung und Wettbewerbsfähigkeit. Doch die Auswahl des passenden KI-Anbieters ist nicht trivial. Ohne eine klare Strategie, eine präzise Definition des Use-Cases und eine fundierte Analyse der vorhandenen Daten besteht das Risiko, vorschnell teure Beratungen in Anspruch zu nehmen, ohne den gewünschten Mehrwert zu erzielen.

Inhalt:

Voraussetzungen für den erfolgreichen KI-Einsatz
Auswahl eines geeigneten KI-Dienstleisters
Implementierung & Support für Ihre neue KI-Lösung
Matchmaking zwischen KI-Startups und Unternehmen
Praktische Tipps für die Zusammenarbeit
Angebote bei Mittelstand-Digital

Doch wie können Unternehmen strukturiert an dieses Vorhaben herangehen? Der Weg zur erfolgreichen KI-Integration lässt sich in zwei zentrale Phasen unterteilen:

Bedarfsanalyse und Use-Case-Definition: In dieser Phase prüfen Unternehmen, ob KI für ihre Herausforderungen eine geeignete Lösung bietet. Dazu gehört die Identifikation relevanter Anwendungsfälle, eine erste Bewertung der technischen und organisatorischen Machbarkeit sowie die Festlegung von Zielen und Akzeptanzkriterien.
Implementierung und Integration: Sobald der konkrete Anwendungsfall definiert ist, beginnt die Suche nach einem passenden KI-Dienstleister, der die Lösung entwickelt und in bestehende Prozesse einbindet. Hier spielen technologische Aspekte, Datenschutz, IT-Sicherheit sowie Support und langfristige Skalierbarkeit eine zentrale Rolle.

Dieser Leitfaden deckt beide Phasen ab, legt jedoch einen besonderen Fokus auf die zweite Phase – also die praktische Umsetzung einer bereits identifizierten KI-Anwendung. Er hilft Unternehmen, sich gezielt auf die Auswahl eines KI-Anbieters vorzubereiten, zentrale Anforderungen zu definieren und häufige Stolpersteine zu vermeiden.

Warum ist sorgfältige Vorbereitung wichtig?

Viele Unternehmen machen den Fehler, direkt einen KI-Dienstleister zu engagieren, ohne die notwendigen Vorarbeiten zu leisten. Dies führt oft zu Missverständnissen, ineffizienten Projekten und unnötigen Kosten.

Eine erfolgreiche KI-Implementierung erfordert:

Klare Anwendungsfälle und Ziele: Unternehmen sollten wissen, welches Problem sie mit KI lösen möchten und welche Akzeptanzkriterien gelten.
Technische Voraussetzungen: Bestehende IT-Infrastrukturen und Schnittstellen müssen geprüft werden, um eine reibungslose Integration zu ermöglichen.
Qualitativ hochwertige Daten: Ohne gut strukturierte und verfügbare Daten bleibt der Nutzen von KI begrenzt.
Interne Kompetenzen: Auch wenn externe Anbieter unterstützen, sollten Unternehmen ein grundlegendes technisches Verständnis mitbringen – insbesondere in Bezug auf Datenstrukturen, Schnittstellen und IT-Architektur. Dies hilft dabei, Anforderungen realistisch einzuschätzen und die Zusammenarbeit mit dem Dienstleister effizient zu gestalten. Ein tiefgehendes KI-Wissen ist nicht zwingend erforderlich, aber ein Bewusstsein für die Funktionsweise und Grenzen von KI-Technologien kann von Vorteil sein.

Dieser Leitfaden bietet eine strukturierte Orientierung, um die Auswahl eines geeigneten Anbieters von KI-Software fundiert zu treffen und den Erfolg eines KI-Projekts sicherzustellen.

1. Bedarfsanalyse: Welche KI-Lösung braucht Ihr Unternehmen?

Bevor Sie nach einem KI-Dienstleister suchen, sollten Sie intern klären, welche Anforderungen Ihr Unternehmen an die gesuchte KI-Lösung überhaupt hat.

1.1 Definieren Sie einen konkreten Use-Case

Bevor Sie eine KI-Lösung in Betracht ziehen oder einen Dienstleister kontaktieren, sollten Sie zunächst Ihre bestehenden Herausforderungen analysieren: Welche Probleme bestehen, und welche technologischen Werkzeuge – möglicherweise auch KI – könnten eine geeignete Lösung darstellen? KI ist ein möglicher Ansatz, aber kein universelles Allheilmittel.

Fragen Sie sich:

Welche Prozesse können überhaupt durch KI optimiert oder automatisiert werden? Eine Bedarfsanalyse sollte zunächst klären, ob der Einsatz von KI sinnvoll und erforderlich ist. Dabei können auch externe Dienstleister oder Seminare zu KI unterstützen – sofern diese seriös und anbieterunabhängig sind.

Tipp: Sie möchten tiefer einsteigen oder sich praxisnah weiterbilden?
Besuchen Sie unsere Veranstaltungen, Workshops und entdecken Sie unsere Videoformate rund um KI in der Unternehmenspraxis! Auch in der bundesweiten Initiative Mittelstand-Digital finden Sie regelmäßig praxisnahe Veranstaltungen.

Gibt es wiederkehrende Problemstellungen, bei denen KI effizient unterstützen kann? Beispiele sind Kundenanfragen, Produktionsprozesse oder Datenanalysen.
Welche messbaren Ziele sollen erreicht werden? Statt allgemeiner Effizienzgewinne sollten Unternehmen klare Kriterien definieren, an denen der Erfolg gemessen wird – etwa eine schnellere Bearbeitung von Anfragen oder eine Reduktion der Betriebskosten. Es ist jedoch wichtig zu bedenken, dass KI-Systeme oft eine gewisse Eingewöhnungszeit benötigen, bevor sie ihr volles Potenzial entfalten.
Welche Erwartungen haben verschiedene Fachabteilungen an die KI-Lösung? Stimmen Sie sich mit den relevanten Teams ab und definieren Sie Akzeptanzkriterien. Stimmen Sie sich mit den relevanten Teams ab und definieren Sie Akzeptanzkriterien. Dazu gehören beispielsweise die maximal akzeptable Fehlerrate oder der Grad menschlicher Unterstützung, den die KI erfordert. KI kann Probleme nicht immer perfekt lösen – daher ist es wichtig, realistische Erwartungen zu setzen und klare Grenzen für ihren Einsatz zu definieren.

Ein klar definierter Use-Case ist eine grundlegende Voraussetzung für ein erfolgreiches Digitalisierungsprojekt. Er bestimmt nicht nur die Auswahl des richtigen Dienstleisters, sondern bildet auch die Basis für eine spätere Erfolgsmessung. Ebenso sind Überlegungen zur praktischen Einsetzbarkeit von KI-Technologien sowie eine fundierte Risikoanalyse entscheidend für eine nachhaltige Implementierung.

Tipp: KI kann komplex erscheinen, doch ein guter Anbieter sollte in der Lage sein, technische Begriffe verständlich zu erklären. Falls Sie Unsicherheiten bei Begriffen haben, werfen Sie gerne einen Blick in unser KI-Glossar, um Klarheit zu bekommen. Es bietet eine kompakte Übersicht und Orientierung zu den Schlüsselbegriffen rund um das Spektrum der künstlichen Intelligenz.

1.2 Analyse der Datensituation

Daten sind die Grundlage jeder KI-Anwendung. Daher sollten Unternehmen zunächst eine umfassende Bestandsaufnahme ihrer vorhandenen Daten durchführen:

Welche Daten sind verfügbar? (z. B. Kundendaten, Produktionsdaten, Logistikdaten)
In welcher Qualität und Menge liegen diese Daten vor?
Sind die Daten strukturiert und leicht zugänglich?

Da die Implementierung von KI zu einem großen Teil aus Datenaufbereitung besteht, kann es sinnvoll sein, zunächst in die Optimierung und Organisation der Datenbasis zu investieren. Eine solide Datenstrategie ist essenziell, um die spätere Effizienz und Aussagekraft der KI-Anwendung sicherzustellen.

Tipp: Das Mittelstand-Digital Zentrum Augsburg hat einen detaillierten Leitfaden zur Datenaufbereitung für mittelständische Unternehmen entwickelt.

1.3 Bewertung der KI-Readiness

Nicht jedes Unternehmen ist unmittelbar bereit für den Einsatz von KI. Daher ist es wichtig, zunächst die Rahmenbedingungen zu prüfen:

Ist die technische Infrastruktur ausreichend? Schauen Sie sich hierzu auch unseren umfangreichen Artikel zu den wichtigsten IT-Grundlagen für Ihr Unternehmen an.
Welche IT-Systeme sind bereits im Einsatz? (z. B. ERP, CRM, Produktionssysteme) und welche Integrationsmöglichkeiten gibt es für bestehende Systeme? Unternehmen sollten sich zunächst einen Überblick über ihre IT-Landschaft verschaffen: Wo liegen relevante Daten? Gibt es bestehende Systeme mit bereits integrierten Schnittstellen? Häufig scheitern KI-Projekte nicht an der Technologie selbst, sondern an fehlender Anbindung an bestehende Systeme.
Cloud oder On-Premise? Klären Sie frühzeitig, welche Lösung am besten zu Ihren IT-, Sicherheits- und Datenschutzanforderungen passt.
Verfügt Ihr Team über das notwendige Wissen, um mit einer KI-Lösung zu arbeiten? Falls nicht, sollten Weiterbildungen oder unterstützende Maßnahmen erwogen werden, um ein grundlegendes Verständnis für KI-Technologien zu schaffen.
Sind rechtliche und ethische Aspekte berücksichtigt? Datenschutz, Compliance und faire Nutzung von KI sollten bereits in der Planungsphase bedacht werden.

Eine realistische Bewertung der eigenen KI-Readiness hilft, unnötige Hindernisse zu vermeiden und die Zusammenarbeit mit einem Dienstleister effizient zu gestalten.

Tipp: Mit dem KI-Readinesscheck des Mittelstand-Digital Zentrums Kaiserlautern können Sie sich mit potenziellen KI-Anwendungen und deren technologischen Voraussetzungen auseinandersetzen. Hier werden erste Szenarien und mögliche Lösungen identifiziert, die konkrete Handlungsbedarfe aufzeigen.

1.4 Weiterentwicklungs- und Weitertrainingsmöglichkeiten der neuen KI-Anwendung

Im Rahmen der Ausarbeitung Ihres Anwendungsfalls sollten Sie auch prüfen, ob dieser eine regelmäßige Weiterentwicklung erfordert – denn nicht jedes KI-Projekt braucht ein kontinuierliches Weitertraining. Prüfen Sie für Ihren spezifischen Anwendungsfall:

Verändert sich das zu lösende Problem im Zeitverlauf? Manche Anwendungsfälle bleiben relativ stabil (z.B. Erkennung bestimmter Produktionsfehler), während andere sich ständig weiterentwickeln (z.B. Kundenpräferenzen, Markttrends).
Ändert sich die Datenbasis regelmäßig? Wenn neue Produkte, Kunden oder Geschäftsfelder hinzukommen, muss die KI mit diesen neuen Daten umgehen können.
Erfordern saisonale oder zyklische Schwankungen Anpassungen? Manche Muster treten nur zu bestimmten Zeiten auf und die KI sollte darauf vorbereitet sein.

1.5 Budgetplanung

Wie viel Budget steht jeweils für die Implementierung, Weiterentwicklungsmöglichkeiten und den laufenden Betrieb bereit? Denken Sie an Lizenzkosten, Infrastruktur und Wartung.
Welche Kostenmodelle sind akzeptabel? (Einmalzahlung, Abonnement, nutzungsbasierte Abrechnung).
Gibt es Fördermöglichkeiten oder steuerliche Vorteile? Informieren Sie sich über staatliche Unterstützungen und Innovationszuschüsse.

2. Kriterien für die Auswahl eines KI-Anbieters: Wer passt zu Ihnen?

Sobald die internen Anforderungen, der Anwendungsfall, und die technische Umgebung klar sind, beginnt die Suche nach passenden Anbietern.

2.1. Branchen- und Fachkenntnisse

Hat der Anbieter Erfahrung mit Ihrer Branche? Prüfen Sie, ob er bereits vergleichbare Unternehmen unterstützt hat.
Gibt es Referenzprojekte? Lassen Sie sich Erfolgsbeispiele zeigen, um Einblick in die Arbeitsweise zu erhalten.
Kennt der Anbieter regulatorische Anforderungen Ihrer Branche (z. B. DSGVO, BaFin-Vorgaben)? Dies ist besonders relevant für Finanzdienstleister, Gesundheitswesen oder Industrieunternehmen.

2.2. Technologische Kompetenz

Bei der Auswahl eines seriösen KI-Anbieters sollten Unternehmen auch dessen technologische Expertise bewerten:

Welche KI-Methoden und -Verfahren nutzt der Anbieter? Dazu gehören beispielsweise maschinelles Lernen, neuronale Netze oder statistische Modellierung. Da sich KI-Technologien rasant weiterentwickeln, ist es wichtig zu prüfen, ob die eingesetzten Verfahren dem aktuellen Stand der Forschung entsprechen und langfristig nutzbar sind. Sie müssen kein:e KI-Expert:in sein – fragen Sie gezielt nach! Ein guter Dienstleister sollte in der Lage sein, seine Methoden verständlich zu erklären und auf Ihre individuellen Anforderungen einzugehen. Falls Unsicherheiten bestehen, können anbieterneutrale und unabhängige Anlaufstellen wie die Mittelstand-Digital Zentren helfen, die richtigen Fragen zu stellen und eine fundierte Entscheidung zu treffen.
Wie wichtig ist die Erklärbarkeit und Nachvollziehbarkeit der KI-Modelle? In vielen Anwendungsfällen ist eine hohe Transparenz der Entscheidungen nicht zwingend erforderlich – beispielsweise bei der automatisierten Sortierung von Dokumenten. In sicherheitskritischen oder regulierten Bereichen kann sie jedoch essenziell sein. Falls Transparenz relevant ist, sollte der Anbieter erklären können, wie Entscheidungen zustande kommen und welche Einflussfaktoren eine Rolle spielen.
Achten Sie zudem auf Datenschutzaspekte: Wo werden die Modelle gehostet? Welche Daten erhält eine Drittpartei? Falls sensible Daten verarbeitet werden, kann eine On-Premise-Lösung sinnvoll sein, um die volle Kontrolle zu behalten. Dies setzt allerdings eigene IT-Infrastruktur oder einen vertrauenswürdigen Hosting-Anbieter voraus.
Technische Anbindung: Ist die Anbindung einfach über eine Benutzeroberfläche möglich oder erfordert sie zusätzliche Programmierung? Welche Kosten entstehen für die Integration und wer ist dafür verantwortlich? Klären Sie diese Fragen frühzeitig, um den Aufwand realistisch einzuschätzen.

Die technologische Kompetenz des Anbieters sollte nicht nur aktuelle Anforderungen erfüllen, sondern auch eine langfristige Skalierbarkeit und Weiterentwicklung ermöglichen.

2.3. Datenschutz & IT-Sicherheit der KI-Anwendung

Beim Einsatz von KI-Lösungen müssen Datenschutz und IT-Sicherheit höchste Priorität haben. Unternehmen sollten folgende Aspekte prüfen:

Erfüllt die Lösung die geltenden Datenschutzvorgaben? (z. B. DSGVO, EU AI Act) Lassen Sie sich die Einhaltung dieser Vorschriften schriftlich bestätigen.
Werden Kundendaten anonymisiert oder pseudonymisiert? Diese Maßnahmen erhöhen den Schutz personenbezogener Informationen. Da Datenschutz ein komplexes Thema ist, sollten Unternehmen über internes Know-how verfügen oder externe Beratung hinzuziehen, um die Anforderungen richtig bewerten zu können.
Welche Sicherheitsmaßnahmen sind implementiert? Dazu gehören Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und Authentifizierungsverfahren. Prüfen Sie, ob branchenübliche Sicherheitsstandards eingehalten werden.
Wo werden die Daten gespeichert? Der Speicherort (Deutschland, EU, Drittstaaten) ist entscheidend, da Daten innerhalb der EU strengeren Datenschutzgesetzen unterliegen als in vielen anderen Regionen.

Ein fundiertes Verständnis für Datenschutz und IT-Sicherheit ist essenziell, um Risiken zu minimieren und Compliance-Anforderungen zu erfüllen. Falls das Unternehmen nicht über ausreichende Fachkenntnisse verfügt, sollte dies frühzeitig durch interne Weiterbildung oder externe Expertise ergänzt werden .

Tipp: Mit dem CYBERsicher Check der Transferstelle Cybersicherheit im Mittelstand analysieren Sie schnell und unkompliziert den Ist-Zustand Ihrer IT-Sicherheit. Sie erhalten individuelle Handlungsempfehlungen sowie passendes Infomaterial – direkt zugeschnitten auf Ihr Unternehmen. Jetzt starten und Sicherheit gezielt stärken!

2.4 Kommunikation und Kulturfit

Eine erfolgreiche Zusammenarbeit mit einem Dienstleister für KI-Lösungen erfordert klare Kommunikation und ein gemeinsames Verständnis für Arbeitsweise und Werte. Achten Sie darauf, dass der Dienstleister:

Ihre Anforderungen und Geschäftsprozesse nachvollziehen kann – Eine enge Abstimmung stellt sicher, dass die Lösung tatsächlich auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten ist.
Transparenz in der Zusammenarbeit gewährleistet – Klären Sie frühzeitig, in welchem Umfang Status-Updates, Berichte und Meetings erfolgen. Diese sollten nicht nur informell, sondern auch vertraglich geregelt sein.
Kulturell zu Ihrem Unternehmen passt – Arbeitsweise, Entscheidungsprozesse und Werte sollten mit denen Ihres Unternehmens kompatibel sein, um Missverständnisse und Reibungsverluste zu vermeiden.

Ein Anbieter, der sowohl technologisch als auch organisatorisch in Ihr Unternehmen passt, trägt maßgeblich zum Erfolg des Projekts bei.

2.5 Relevante Zertifizierungen von Anbietern

Ein vertrauenswürdiger KI-Dienstleister sollte etablierte Standards einhalten – nicht nur, um Sicherheit und Qualität zu gewährleisten, sondern auch, um langfristig Compliance mit regulatorischen Vorgaben sicherzustellen.

ISO 27001 (IT-Sicherheitsmanagement): Zeigt, dass der Anbieter systematisch Maßnahmen zum Schutz sensibler Daten etabliert hat. Besonders relevant, wenn personenbezogene oder unternehmenskritische Daten verarbeitet werden.
ISO 9001 (Qualitätsmanagement): Weist darauf hin, dass der Dienstleister strukturierte Prozesse verfolgt, dokumentiert und kontinuierlich verbessert. Das kann für Sie als Kunde mehr Transparenz und Verlässlichkeit bedeuten.ISO/IEC 42001: Ein neuer Standard speziell für den Umgang mit KI-Systemen. Er zeigt, dass der Anbieter Prozesse etabliert hat, um KI verantwortungsvoll, sicher und transparent zu entwickeln und einzusetzen.

Tipp: Fragen Sie nach bestehenden Zertifizierungen – aber auch danach, ob der Anbieter sich bereits mit künftigen Standards wie ISO/IEC 42001 auseinandersetzt. Gerade in einem sich schnell wandelnden Umfeld wie der KI kann das ein Zeichen für Zukunftsorientierung und Professionalität sein.

2.6 Compliance & Transparenz

Die Regulierung von KI-Systemen nimmt zu – insbesondere durch den EU AI Act. Unternehmen sollten sicherstellen, dass ihr Anbieter auf diese Anforderungen vorbereitet ist:

Erfüllt die Lösung die Vorgaben des EU AI Act? Je nach Risikoklasse gelten unterschiedliche Anforderungen für KI-Systeme. Unternehmen sollten sich vorab bewusst machen, in welche Risikoklasse ihre Anwendung fällt, um die notwendigen Compliance-Vorgaben zu verstehen. Seriöse Anbieter sollten bereits Maßnahmen ergriffen haben, um zukünftige regulatorische Anforderungen einzuhalten.

Sind die eingesetzten KI-Modelle dokumentiert und nachvollziehbar? Während bestimmte KI-Modelle, wie regelbasierte Systeme oder einfache statistische Verfahren, gut erklärbar sind, gelten komplexe Modelle – insbesondere Large Language Models (LLMs) und tiefe neuronale Netze – als Black-Box-Systeme. Hier sollten zumindest Ansätze zur Erklärbarkeit wie Input-Output-Analysen oder Feature-Interpretationen existieren.
Werden Bias-Analysen und ethische Prüfungen durchgeführt? Besonders in sensiblen Bereichen wie HR, Kreditvergabe oder Strafjustiz ist es essenziell, Diskriminierung durch KI zu vermeiden. Falls Ihr Unternehmen in eine Hochrisiko-Kategorie des EU AI Acts fällt (z. B. bei automatisierten HR-Entscheidungen), ist interne Fachkompetenz erforderlich, um Compliance sicherzustellen.
Gibt es Mechanismen zur Überprüfung und Nachbesserung von KI-Entscheidungen? Ein transparenter Feedback-Prozess ist notwendig, um fehlerhafte oder unerwünschte Entscheidungen zu erkennen und das Modell kontinuierlich zu verbessern.

Unternehmen, die KI in regulierten oder sensiblen Bereichen einsetzen, sollten nicht nur auf die Angaben des Anbieters vertrauen, sondern selbst über ausreichendes Wissen verfügen oder externe Expertise einholen, um Compliance sicherzustellen.

3. Implementierung & Support für Ihre neue KI-Lösung

Neben der Technologie sind eine strukturierte Einführung und langfristige Unterstützung entscheidend für den Erfolg einer KI-Lösung.

3.1 Projektmanagement & Zusammenarbeit

Eine klare Projektstruktur erleichtert die Implementierung und den späteren Betrieb. Unternehmen sollten klären:

Gibt es einen strukturierten Fahrplan für die Implementierung? Auch wenn es für Unternehmen ohne KI-Erfahrung schwierig ist, die Realisierbarkeit einzuschätzen, sollte der Anbieter einen detaillierten Plan mit Meilensteinen, Verantwortlichkeiten und realistischen Zeitrahmen vorlegen. Ein Vergleich mit ähnlichen Projekten kann helfen, die Plausibilität zu bewerten.
Wie wird die Kommunikation und Abstimmung organisiert? Ein fester Ansprechpartner und regelmäßige Meetings sorgen für einen reibungslosen Austausch und verhindern Missverständnisse.
Gibt es Schulungen für die Mitarbeitenden? Der Erfolg der KI-Einführung hängt davon ab, wie gut die Belegschaft die Lösung versteht und annehmen kann. Prüfen Sie, ob praxisnahe Trainings oder begleitende Workshops angeboten werden.
Welche Supportleistungen stehen zur Verfügung? Klären Sie frühzeitig, ob es garantierte Reaktionszeiten oder einen 24/7-Support gibt und ob dieser im Vertrag geregelt ist.

3.2 Skalierbarkeit & Zukunftssicherheit

Eine KI-Lösung sollte nicht nur aktuelle, sondern auch zukünftige Anforderungen erfüllen:

Kann die KI-Lösung mit dem Unternehmen wachsen? Achten Sie darauf, dass sich die Lösung an veränderte Geschäftsanforderungen anpassen lässt.
Sind individuelle Anpassungen möglich? Standardlösungen sind oft nicht ausreichend. Klären Sie, inwieweit das System personalisiert werden kann.
Gibt es eine Entwicklungsroadmap für zukünftige Updates? Eine klare Strategie des Anbieters zur Weiterentwicklung der KI-Services ist wichtig für eine langfristige Zusammenarbeit.
Welche Support-Vereinbarungen gelten nach der Implementierung? Klären Sie, welche Art von Unterstützung (z. B. Wartung, Updates, Fehlerbehebung) über welchen Zeitraum hinweg gewährleistet wird.

3.3. Kostenstruktur & Vertragsbedingungen

Die finanziellen und vertraglichen Rahmenbedingungen sollten von Anfang an transparent sein:

Ist die Preisgestaltung nachvollziehbar? Versteckte Kosten für Implementierung, Lizenzen oder Wartung können das Budget unerwartet belasten. Fordern Sie eine detaillierte Kostenaufstellung.
Gibt es langfristige Vertragsbindungen oder flexible Modelle? Prüfen Sie Kündigungsfristen, Mindestlaufzeiten und mögliche Zusatzkosten für Vertragsänderungen.
Welche Service Level Agreements (SLA) sind definiert? Klären Sie, welche Verfügbarkeiten und Reaktionszeiten im Fehlerfall garantiert werden.

Ein durchdachter Implementierungs- und Supportplan hilft, langfristige Herausforderungen zu vermeiden und die KI-Lösung optimal in den Unternehmensalltag zu integrieren.

4. KI-Anbieter finden: Matchmaking zwischen KI-Startups und Unternehmen

In Deutschland gibt es zahlreiche Plattformen und Initiativen, die Unternehmen bei der Suche nach dem richtigen KI-Dienstleister unterstützen.

Diese Plattformen helfen Ihnen, den passenden KI-Dienstleister zu finden:

appliedAI Institute – AI Startup Landscape

Eine umfassende Übersicht der deutschen KI-Startup-Landschaft. Das Institut evaluiert jährlich über 1000 Startups und hebt die vielversprechendsten hervor. Ideal für KMU, die nach innovativen Partnern suchen.

KI-Park

Eine Initiative in Berlin, die sich auf anwendungsorientierte KI spezialisiert hat. Der KI-Park bietet Matchmaking-Services und unterstützt Unternehmen bei der Umsetzung von KI-Projekten.

AI.STARTUP.HUB Hamburg

Ein Hub für KI-Innovation in Norddeutschland. Bietet eine Übersicht an Anbietern an, die derzeit AI Technologie und AI Lösungen anbieten oder auch als Dienstleister auftreten, um Firmen bei der Implementation zu helfen.

Digital Hub Initiative

Eine vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz unterstützte Initiative, die Startups mit etablierten Unternehmen, Forschern und Investoren vernetzt. Besonders wertvoll für KMU ist der Start-Up-Finder, mit dem nach regionalen Partnern gesucht werden kann.

MISSION KI

MISSION KI bringt mittelständische Unternehmen und KI-Startups gezielt zusammen. Basierend auf einer individuellen Erhebung des Innovationsbedarfs von mittelständischen Unternehmen werden passende Startups gesucht.

5. Praktische Tipps für die Zusammenarbeit mit einem KI-Anbieter

Die Einführung einer KI-Lösung erfordert eine enge Zusammenarbeit mit dem Anbieter. Folgende Maßnahmen helfen, die Implementierung erfolgreich zu gestalten:

Klare Zielsetzung und Fazit

Definieren Sie von Beginn an konkrete Ziele und messbare KPIs für das Projekt. Dadurch lässt sich der Projekterfolg objektiv bewerten, und die Zusammenarbeit bleibt fokussiert. Klare Erwartungen verhindern zudem Missverständnisse während der Umsetzung.

Unabhängige Validierung

Verlassen Sie sich nicht ausschließlich auf die Erfolgsmessungen des KI-Dienstleisters. Nutzen Sie eigene, zurückgehaltene Daten, um die KI-Lösung unabhängig zu testen. So stellen Sie sicher, dass das System nicht nur mit vom Anbieter optimierten Daten funktioniert, sondern auch unter realen Bedingungen die erwartete Leistung erbringt. (Vergleich: Sie würden auch kein Auto kaufen, ohne es selbst Probe zu fahren.)

Regelmäßige Kommunikation

Planen Sie von Anfang an feste Meetings und Status-Updates ein, um den Fortschritt zu überwachen. Frühzeitige Erkennung von Problemen ermöglicht es, rechtzeitig gegenzusteuern. Eine offene und transparente Kommunikation zwischen Ihrem Team und dem Dienstleister ist essenziell für den Projekterfolg.

Change Management

Die Einführung neuer Technologien kann auf Widerstände in der Belegschaft stoßen. Ein strukturierter Change-Management-Prozess hilft, Ängste abzubauen und Akzeptanz zu schaffen. Schulungen und praxisnahe Workshops machen die Mitarbeiter mit der KI-Technologie vertraut und zeigen ihnen den konkreten Nutzen für ihre tägliche Arbeit auf.

Die Auswahl des richtigen KI-Dienstleisters entscheidet maßgeblich über den Erfolg eines KI-Projekts. Eine sorgfältige Vorbereitung ist unerlässlich – ohne eine klare Strategie und definierte Anforderungen ist das Scheitern vorprogrammiert.

Unternehmen sollten daher sicherstellen, dass zentrale Anforderungen vor der Zusammenarbeit mit einem Anbieter geklärt sind:

Verwendbare Schnittstellen: Eine KI-Lösung kann nur erfolgreich integriert werden, wenn sie mit bestehenden Systemen kompatibel ist. Fehlen geeignete Schnittstellen, sind hohe Zusatzkosten oder technische Sackgassen vorprogrammiert.
Klare Anforderungskriterien: Neben einem definierten Anwendungsfall müssen realistische Akzeptanzkriterien wie Fehlertoleranzen und notwendige menschliche Unterstützung festgelegt werden.
Transparenz über Infrastruktur & Kosten: Entscheiden Sie frühzeitig, ob eine On-Premise- oder Cloud-Lösung bevorzugt wird. Bei Cloud-Systemen sind laufende Kosten und Datenschutzrisiken besonders zu beachten.
Datenschutz & Datenhoheit: Klären Sie, wo die Daten gespeichert und verarbeitet werden und wer die Kontrolle über sie hat. Ohne klare Vereinbarungen zur Datenhoheit kann es zu unerwarteten Abhängigkeiten kommen.
Interne Evaluierung der KI-Lösung: Falls möglich, sollten Unternehmen die KI-Lösung mit eigenen, zurückgehaltenen Daten testen, bevor sie endgültig abgenommen wird. Ohne unabhängige Validierung besteht das Risiko von Fehleinschätzungen oder unerwarteten Einschränkungen.

Nur wenn diese grundlegenden Anforderungen erfüllt sind, kann ein KI-Projekt nachhaltig erfolgreich sein. Nutzen Sie die in diesem Leitfaden vorgestellten Plattformen und Tipps, um Ihre Suche strukturiert anzugehen und den richtigen Partner zu finden.

Falls Sie noch am Anfang Ihres KI-Vorhabens stehen oder eine gezielte Vertiefung benötigen, bieten wir verschiedene Formate zur Unterstützung an:

KI-Einführungsseminare für einen praxisnahen Überblick und erste Anwendungsfälle.
KI-Intensivworkshops, in denen Sie mit unseren Expert:innen Ihre individuelle Strategie erarbeiten und konkrete Use Cases entwickeln.
Der KI-EscapeRoom in Werder (Havel), ein spielerisches Format, um KI-Konzepte interaktiv zu erleben.
Regelmäßige Vernetzungstreffen mit Fachleuten aus unserer Initiative.

Durch unsere Erfahrung und unser Netzwerk helfen wir Ihnen, nicht nur den richtigen Dienstleister zu finden, sondern auch eine fundierte Entscheidungsgrundlage für Ihre KI-Strategie zu schaffen. Sprechen Sie uns an – wir begleiten Sie auf Ihrem Weg zur erfolgreichen KI-Implementierung!

Tipp: Die Auswahl der richtigen Software ist oft eine Herausforderung. Im Interview mit Thomas Butterbach erfahren Sie, wie Unternehmen durch eine strukturierte Herangehensweise und klar definierte Anforderungen gezielter zur passenden Lösung gelangen – und dabei Zeit und Ressourcen sparen.

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Text: Alexander Krug