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Selbstchecks zu Digitalisierung und Künstliche Intelligenz

Quelle: https://digitalzentrum-chemnitz.de/wissen/generative-ki/

Das Mittelstand-Digital Zentrum Chemnitz hat zusammen mit der Technischen Universität Chemnitz verschiedene Selbstchecks zu den Themen Digitalisierung und Künstliche Intelligenz zusammengestellt. Diese ermöglichen es gerade Kleinen und Mittleren Unternehmen (KMU) je nach Schwerpunkt, den Ist-Zustand und den Soll-Zustand zu bestimmen. Diese einfache Gap-Analyse ermöglicht es dann den KMU gezielt Verbesserungen anzustoßen, um resilienter zu werden.

Die Abbildung zeigt einen Ausschnitt aus dem Selbstcheck zur Generativen Künstlichen Intelligenz. Blau hervorgehoben ist der selbst eingeschätzte IST-Zustand, und rot hervorgehoben der zu erreichende SOLL-Zustand zu erkennen. Die Ergebnisse können zurückgesetzt, geteilt oder auch gedruckt (beispielsweise als PDF) werden.

Die verschiedenen Checklisten bieten eine erste einfache Möglichkeit, sich mit den jeweiligen Themen gezielt und systematisch auseinanderzusetzen. Im Unternehmen ergeben sich daraus natürlich vielfältige Ansätze, die je nach Unternehmen und verfügbaren Ressourcen priorisiert werden sollten.

Als Ergänzung der einzelnen Checkliste kann ich mir ein einfaches Wirkungsnetz vorstellen, das Zielkonflikte aufzeigt: Zielkonflikte in einem einfachen Wirkungsnetz analysieren.

Darüber hinaus hat sich bei der Wissensbilanz – Made in Germany ein einfaches Wirkungsnetz bewährt, das auf den von Frederic Vester entwickelten Papiercomputer (auch als Vester’sche Einflussmatrix, Vernetzungsmatrix oder Vernetzungsgitter bekannt) zurückgeht. Das Ergebnis so einer Analyse zeigt dann auf, an welcher Stelle angesetzt werden sollte, um den größten Nutzen für das Gesamtsystem (Organisation) zu erreichen.

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IW Consult (2026): Digitale Souveränität von KMU (Kurzstudie)

Image by Gerd Altmann from Pixabay

Zu dem Thema Digitale Souveränität gerade bei Kleinen und Mittleren Unternehmen (KMU habe ich schon viele Blogbeiträge geschrieben. In der Zwischenzeit wird vielen klar, dass das Thema wichtig ist, sodass es immer mehr ausführliche oder kleine Studien gibt. Ein weiteres Beispiel dafür ist die nun veröffentlichte Kurzstudie IW Consult (2026): Digitale Souveränität von KMU (PDF), in der 5 zentrale Erkenntnisse zusammengefasst wurden:

(1) Digitale Souveränität ist eine Managemententscheidung.

(2) Tragfähige europäische Alternativen sind verfügbar.

(3) Die Umstellung auf souveräne Lösungen ist machbar, aber voraussetzungsreich.

(4) Anschaffungskosten allein greifen bei der Bewertung der Wirtschaftlichkeit zu kurz..
Eine TCO (Total Cost of Ownership)-Betrachtung, welche die laufenden Kosten, versteckte Bindungseffekte und Migrationsaufwände einbezieht, verändert die wirtschaftliche Bewertung digitaler Lösungen grundlegend.

(5) Die Unterstützungslandschaft hat eine solide Basis, aber auch noch Ausbaupotenziale.

Auf der internationalen Konferenz MCP 2026, die vom 16.-19.09.2026 in Balatonfüred, Ungarn stattfinden wird, gehe ich darauf in einem Paper ein:

Digital Sovereignty and Open-Source AI: The European Way for Innovative SMEs

Mein zweites Paper:

Open-Source AI for Open User Innovation: Designing a Personal Fabrication Framework

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Wirtschaftlichkeit von KI-Agenten: Warum kommt es bei den Token-Kosten oft zu regelrechten Abrechnungsschocks?

Bei der Nutzung von Künstlicher Intelligenz kommt es immer stärker darauf an, KI-Agenten sinnvoll und effizient einzusetzen. Dabei geht es oft auch darum zu wissen, welche Token-Kosten bei der Nutzung von KI-Agenten anfallen.

Bei der Abrechnung auf Basis von Tokens geht es um die Menge verarbeiteter Textbausteine (Tokens), die sich Modelle wie GPT-4 oder Gemini gut bezahlen lassen. Dabei kommt es allerdings oftmals zu starken Schwankungen, und zu regelrechten Abrechnungsschocks.

In einer Studie haben Forscher nun untersucht, inwiefern KI-Agenten bei Codierungs-Aufgaben (coding tasks) in der Lage sind, vor Start des Tasks die Kosten für die benötigten Tokens vorherzusagen. Immerhin wäre eine gut abschätzbare, und somit im voraus gut planbare, Anzahl von Tokens für die wirtschaftliche Bewertung von coding tasks von großer Bedeutung. Eine aktuelle Studie belegt allerdings sehr ausführlich, dass KI-Agenten dazu nicht in der Lage sind:

“Agents are not capable of predicting their own token costs. This is the fundamental bottleneck for result-based pricing for agents.  You can’t really price the agent well unless you can figure out the cost, but now you only see the token costs after everything is done” (Bai, L. et al. (2026) https://arxiv.org/abs/2604.22750).

Man wird also erst nachdem alles erledigt ist wissen, was alles gekostet hat (in Token-Kosten). In dem genannten Paper sind noch viele weitere Detail zu finden.

Gerade Kleine und Mittlere Unternehmen (KMU), die stark auf ihre Kosten achten müssen, können die Ergebnisse der Studie eine gute Basis für die wirtschaftliche Nutzung von KI-Agenten sein.

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Kurzlehrbuch: Künstlicher Intelligenz für den Mittelstand

In mehreren Blogbeiträge habe ich verschiedene Aspekte aus einem Kurzlehrbuch thematisiert, das als Download zur Verfügung steht: Es freut mich besonders, dass darin herausgestellt wird, dass Open Source AI gerade für Kleine und Mittlere Unternehmen (KMU) geeignet ist, Digitale Souveränität im Unternehmen zu erzielen. Am Ende des Kurzlehrbuchs fassen die Autoren die fünf wichtigsten Punkte noch einmal zusammen:

Mittelstand Digital Fokus Mensch (2026): Digitale Souveränität als Basis für sichere KI-Anwendungen | PDF.

(1) Die Arbeitswelt verändert sich – wir müssen uns mit verändern.

(2) Generative KI kann schon bei kleinen Aufgaben große Wirkung entfalten.

(3) Die Entscheidung für KI ist individuell – ebenso die Wahl der passenden Anwendung.

(4) KI-Nutzung erfordert rechtliche Orientierung – insbesondere im Hinblick auf den EU AI Act.

(5) Menschen müssen Teil der Lösung sein – sowohl bei KI als auch bei Cybersicherheit

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Künstliche Intelligenz: Wie kann ein Unternehmen bei Kooperationen die Datenhoheit behalten?

Unternehmen sind oftmals in einem oder mehreren Netzwerken aktiv,. Solche Kooperationen setzen dabei auf den klassischen Datenaustausch. Modernere Versionen der Kooperationen im KI-Zeitalter, speisen ihre Daten in KI-Modelle ein. Dabei kommt es darauf an, die eigene Datenhoheit zu behalten.

„Um ihre Datenhoheit zu bewahren, setzen Unternehmen auf föderierte, dezentrale Trainingsansätze. Die Daten werden hier nicht zu einem zentralen Server gesendet, sondern lokal in eine Kopie des KI-Modells eingespeist. Statt der Daten werden dann nur abstrakte Parameter zwischen den Partnern ausgetauscht. Jeder Partner kann der KI Daten zur Verfügung stellen, ohne diese den anderen Unternehmen preisgeben zu müssen“ (Fraunhofer, Forschung kompakt, 01.04.2026).

Das Fraunhofer-Institut für Software- und Systemtechnik ISST in Dortmund hat gemeinsam mit dem Industriepartner Fujitsu Research sogar eine Lösung für das Unlearning für dezentrale, föderierte KI-Kollaborationen entwickelt.

Dabei geht es um die Frage, wie mit Daten umgegangen wird, wenn die KI-Kooperation verlässt – spannend. Wie das alles funktioniert, zeigt das Fraunhofer Institut auf der Hannover Messe 2026.

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Künstliche Intelligenz: Reasoning und die Chain of Thoughts

Mit Explainable AI (XAI) sollen KI-Systeme transparent, nachvollziehbar und überprüfbar gemacht werden. in dem Zusammenhang kommt dem Reasoning eine besondere Rolle zu:

„Unter Reasoning versteht man den Prozess, bei dem ein KI-System seine internen Schlussfolgerungen sichtbar macht, etwa in Form logisch strukturierter Argumentationsketten oder textuell formulierter Teilschritte (sogenannter Chains-of-Thought)“ (Mittelstand Digital Fokus Mensch (2026): Digitale Souveränität als Basis für sichere KI-Anwendungen).

XAI und Reasoning ermöglichen es gerade Kleinen und Mittleren Unternehmen die jeweiligen Prozessschritte zumindest teilweise nachzuvollziehen.

„Transparenz allein genügt nicht, wenn die Systeme nicht kontrolliert, erweiterbar und datensouverän betrieben werden können“ (ebd.).

Gerade KMU sollten darauf achten, wenn sie Künstliche Intelligenz in ihre Prozesse einbinden wollen. XAI, Reasoning, Open Data und Open Source AI bieten hier geeignete Möglichkeiten, einen unternehmensspezifischen Mix zu finden.

Open Data and Open Source AI – a perfect match – ganz im Sinne einer Digitalen Souveränität.

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Explainable AI (XAI): Was ist das nun schon wieder?

Wie die proprietären KI-Modelle wie ChatGPT, Gemini, Anthropic, Grok, Claude etc. funktionieren, ist oft nicht transparent, wodurch sich letztendlich auch kein wirkliches Vertrauen in diese Systeme aufbauen kann – it all starts with trust.

Es ist daher nur konsequent, wenn immer mehr Einzelpersonen, Unternehmen und Öffentliche Verwaltungen auf offene und transparente KI-Modelle setzen. In dem Zusammenhang gibt es auch ein Forschungsfeld, das sich mit den damit einhergehenden Fragestellungen befasst.

„Explainable AI (XAI) – Forschungs- und Anwendungsfeld der Künstlichen Intelligenz, das Methoden entwickelt, um Entscheidungen, Vorhersagen oder generierte Inhalte von KI-Systemen transparent, nachvollziehbar und überprüfbar zu machen. Ziel ist es, Vertrauen zu schaffen und Fehlentscheidungen zu vermeiden.“ (Mittelstand Digital Fokus Mensch (2026): Digitale Souveränität als Basis für sichere KI-Anwendungen).

Es stellt sich dabei natürlich gleich die Frage, was das z.B. für Kleine und Mittlere Unternehmen (KMU) in der Praxis bedeuten kann. „Gerade in geschäftskritischen Anwendungen ist Vertrauen in die Funktionsweise von KI-Systemen unerlässlich“ (ebd.). Solche Anwendungen sind ganz besonders Innovationsprozesse. Da sich gerade der deutsche Mittelstand innovativ ausrichtet, ja ausrichten muss, kommt Explainable AI (XAI) ein große Bedeutung zu.

Das Fraunhofer Institut hat dazu eine eXplainable Artificial Intelligence (XAI)-Toolbox entwickelt: „Das heißt, die Toolbox kann z. B. zur Datenanalyse, zum Debugging und zur Erklärung der Vorhersage eines beliebigen Black-Box-Modells eingesetzt werden“ (ebd.).

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Open Source LLM und Proprietäres LLM in einer vereinfachten Gegenüberstellung

Mittelstand Digital Fokus Mensch (2026)

Generative Künstliche Intelligenz (GenKI) ist gerade bei Kleinen und Mittleren Unternehmen (KMU) ein spezielles Thema, da KMU oftmals undermanaged und underfinanced sind. KMU müssen daher beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz darauf achten, dass nicht unnötig Ressourcen verschwendet werden. Dazu gehört auch, von Anfang an einen angemessenen Weg zur Nutzung Künstlicher Intelligenz einzuschlagen.

Damit meine ich nicht zu entscheiden, ob man ChatGPT, Gemini, Grok, Anthropic usw. einsetzen möchte, denn diese KI-Modelle (LLM: Large Language Models) sind eher proprietäre LLM, also herstellergebundene KI-Modelle mit Vor- und Nachteilen.

Die Abbildung zeigt dazu eine einfache Gegenüberstellung von Open Source LLM und proprietärer LLM. Es wird deutlich, dass die Einstiegshürden bei Open Source LLM zwar höher sind, doch die Open Source LLM bei Kosten, Datenschutz und Anpassung besser abschneiden. Was noch beobachtet werden muss, ist das jeweilige Leistungsniveau, das sich bei den Open Source LLM in den letzten Jahren stark verbessert hat.

Vor zwei Jahren dominierten proprietäre Modelle den Markt. Inzwischen hat sich viel getan. Beispiele sind Meta LLaMA 3, Mistral & Mixtral, Falcon, Gemma, OpenHermes und Ökosystem-Tools (Plattformen wie HuggingFace).

Kurz gesagt: Open-Source LLMs sind nicht mehr nur Forschungsprojekte, sondern in vielen Szenarien produktionsreif.

Quelle: vgl. Mittelstand Digital Fokus Mensch (2026): Digitale Souveränität als Basis für sichere KI-Anwendungen. EIN KURZLEHRBUCH | PDF

Gerade für Kleine und Mittlere Unternehmen (KMU) ist es an der Zeit, auf Basis von Open Source AI ihre eigene Digitale Souveränität aufzubauen. Mit dem genannte Handbuch können Sie sich ausführlicher darüber informieren und anfangen, entsprechende Kompetenzen aufzubauen.

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Das vernetzte Wissenssystem in Organisationen

Eigene Darstellung; vgl. Wissensbilanz 2.0 aus dem Jahr 2013

In Organisationen gibt es verschiedene Wissensbereiche, die miteinander vernetzt sind, und sinnvoll auf die zu erzielenden Ergebnisse abgestimmt werden sollten. Die Frage ist allerdings: Wie kann so ein Wissenssystem gesteuert werden, wenn alles mit allem zusammenhängt? Gerade in Kleinen und Mittleren Unternehmen (KMU) ist es Führungskräften oft nicht klar, wie sie mit so einem komplexen System umgehen können (es managen können).

Eine Lösung bietet hier die Wissensbilanz, mit einer von Fraunhofer Institut entwickelten Vorgehensweise, an, die dann zu verschiedenen Ergebnissen führen (Abbildung). Um dahin zu kommen, müssen Vorarbeiten geleistet werden.

In Workshops erstellt zunächst ein Team aus der Organisation eine Wirkungstabelle (Wirkungsnetz), in der alle Einflussfaktoren aus den Bereichen Humankapital (HK), Strukturkapital (SK) und Beziehungskapital (BK), Geschäftsprozesse (GP) und Geschäftsergebnisse (GE) zueinander in Beziehung gesetzt werden. Damit die Qualität der Ergebnisse gesichert ist, sollte der Prozess in der Organisation moderiert werden. Es handelt sich dabei also nicht um eine Beratung.

In der Abbildung sehen Sie ein visualisiertes Teilergebnis aus dem Wirkungsnetz, wobei die Abhängigkeiten auch noch mit ihren zeitlichen Wirkungen zu erkennen sind. Darüber hinaus ist auch deutlich zu sehen, dass es einen sich selbst verstärkenden Regelkreis (Generator) gibt. Solche Erkenntnisse sind wichtig, um das gesamte Wissenssystem sinnvoll zu steuern. Sinnvoll meint hier, in Abhängigkeit der in der Organisation vorhandenen Ressourcen.

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ProjectLibre – einfach, frei verfügbar

Screenshot: Beispiel-Projekt in ProjectLibre

In vielen Organisationen gibt es die klassische Unternehmenssoftware für kaufmännische und technische Prozesse. Diese ERP (Enterprise Resource Planning) Systeme haben manchmal keine Anwendungen für die Abbildung von Projekten. Da die Projektarbeit zunimmt, versuchen Mitarbeiter zunächst mit Hilfe von Exceldateien, die Projektarbeit zu unterstützen. Fortgeschrittene nutzen dabei Microsoft Project, da sie die entsprechenden Microsoft Lizenzen haben.

Bei Kleinen und Mittleren Unternehmen (KMU) ist das nicht immer der Fall, sodass man nach Alternativen sucht. In unserem Blog habe ich schon öfters dazu geschrieben, wie eine Kollaborationsplattform auf Open Source Basis aussehen kann, die eine Cloudanwendung, Videokonferenzen, Whiteboards, OpenProject und sogar LocalAI integriert. Wie gesagt: Alles Open Source, wobei alle Daten auf unseren Servern bleiben.

Zwischen den beiden Extremen (Exceldateien – Kollaborationsplattform) ist ProjectLibre anzusiedeln. Die frei verfügbare Software kann lokal installiert und relativ einfach genutzt werden. Die Abbildung zeigt einen Ausschnitt von einem Beispielprojekt, das ich in ProjektLibre angelegt habe. Es sind die Phasen, die Vorgänge (Arbeitspakete), Meilensteine und der Kritische Weg zu erkennen. Darüber hinaus können auch Ressourcen und Kosten etc. hinterlegt werden.