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KI in KMU: Anwendungsfälle finden, umsetzen und bewerten
Nils Knäpper5.11.2026
Vom passenden Anwendungsfall über den Pilot bis zur messbaren Entlastung: So gelingt der KI-Einstieg für kleine und mittlere Unternehmen
Inhalt
- KI in KMU: Wie KI den Arbeitsalltag erleichtert
- KI-Anwendungsfälle in KMU nach Bereichen
- Schritt für Schritt KI-Anwendungsfälle in KMU umsetzen
- Erfolg bewerten: Mit diesen Kennzahlen zeigt sich der Effekt
- Grenzen und Risiken von KI in KMU
- Service-Tipp: Fiverr
- Fazit: Klein starten, messbar umsetzen
- Häufige Fragen zu KI in KMU
„Etwas mit KI machen“ steht in vielen kleinen und mittleren Unternehmen längst auf der To-do-Liste. Zuständig ist dafür aber meist niemand: Es fehlen IT-Leitung, Budget und Zeit zum Testen. Dazu kommen Fragen zum Datenschutz und eine kaum überschaubare Zahl an Tools. Deshalb bleibt es oft bei einzelnen Versuchen mit ChatGPT, aus denen weder ein fester Ablauf noch ein messbarer Effekt entsteht. Dieser Artikel zeigt, welche KI-Anwendungsfälle sich für KMU lohnen, wie du sie Schritt für Schritt umsetzt und wie du den Erfolg misst.
Das Wichtigste in Kürze
- Für den Einstieg in KI in KMU eignet sich ein konkreter Anwendungsfall mit viel Routine, etwa Antworten auf wiederkehrende Kundenanfragen oder das Erfassen von Belegen.
- Laut Statistischem Bundesamt nutzen 23 Prozent der Unternehmen mit 10 bis 49 Beschäftigten KI, bei Unternehmen ab 250 Beschäftigten sind es 57 Prozent.
- Ein Pilot mit festem Zeitraum und Ausgangswert zeigt, ob ein Anwendungsfall tatsächlich Zeit spart, wobei gesparte Stunden pro Woche für kleine Unternehmen die einfachste Kennzahl sind.
- Für die Umsetzung kommen das eigene Team, eine Agentur oder freiberufliche Fachkräfte infrage, und bei jedem Weg sollte das Wissen nach dem Projekt im Unternehmen bleiben.
- Datenschutz, KI-Verordnung und menschliche Kontrolle setzen die Grenzen, besonders bei KI-Agenten, die selbst handeln und deshalb nur begrenzte Berechtigungen bekommen sollten.
KI in KMU: Wie KI den Arbeitsalltag erleichtert
Künstliche Intelligenz muss im Arbeitsalltag nicht gleich ganze Geschäftsprozesse übernehmen. In KMU entlastet sie vor allem bei Aufgaben, die regelmäßig wiederkehren oder viel Zeit kosten. Dazu gehören Entwürfe für Angebote und Stellenanzeigen, Antworten auf häufige Kundenanfragen per E-Mail und das Sortieren von Belegen für die Buchhaltung. Bei Bewerbungen sortiert KI die Unterlagen vor, sodass im Unternehmen nur noch die passenden Profile genau gelesen werden.
Wie weit Unternehmen damit bereits sind, hängt stark von ihrer Größe ab:
KI-Nutzung nach Unternehmensgröße 2025
10 bis 49 Beschäftigte
23 %
50 bis 249 Beschäftigte
36 %
ab 250 Beschäftigten
57 %
Anteil der Unternehmen, die KI nutzen. Unternehmen mit weniger als zehn Beschäftigten werden nicht erfasst. Quelle: Statistisches Bundesamt
Die Zahlen zeigen: Die Mehrheit der kleinen und mittleren Unternehmen unter 250 Beschäftigten steht bei der KI-Nutzung noch am Anfang. In den Teams ist KI dagegen oft schon weiter verbreitet. Viele Beschäftigte nutzen ChatGPT, Claude oder Gemini privat zum Schreiben, Recherchieren oder Zusammenfassen, dürfen im Unternehmen aber offiziell keine Tools einsetzen. Oft fehlen klare Regeln zum Datenschutz, zur Prüfung von Ergebnissen und zum Umgang mit vertraulichen Informationen. Dadurch geraten im schlimmsten Fall Kunden- und Geschäftsdaten in Tools, die niemand geprüft hat, und gute Erfahrungen einzelner Mitarbeitender kommen dem übrigen Team nicht zugute.
Dabei haben kleine und mittlere Unternehmen einen strukturellen Vorteil gegenüber Großunternehmen, wenn es um die Einführung von KI geht: Kurze Entscheidungswege erleichtern es, einzelne Anwendungsfälle schnell zu testen und bei positiven Ergebnissen schrittweise auszubauen.
Wichtig ist dabei ein klar abgegrenzter Start. Ein Unternehmen kann beispielsweise zunächst prüfen, ob ein KI-Tool E-Mail-Entwürfe erstellt, Supportanfragen vorsortiert oder Rechnungsdaten zuverlässig erkennt. Für jeden Anwendungsfall sollten Verantwortliche festlegen, welche Daten verarbeitet werden dürfen, wer die Ergebnisse kontrolliert und wann ein Mensch die endgültige Entscheidung trifft.
KI-Chat, Chatbot und KI-Agent im Vergleich
KI-Chat wie ChatGPT, Claude oder Gemini
Beantwortet Fragen und erstellt Texte, Tabellen oder Zusammenfassungen, sobald eine Person eine Anfrage eingibt. Jedes Ergebnis hängt von dieser Eingabe ab, die Weiterverarbeitung in anderen Programmen übernimmt die Person selbst.
Chatbot im Kundenservice
Beantwortet Anfragen von Kundinnen und Kunden auf der Website oder im Messenger. Ältere Chatbots folgen festen Gesprächspfaden, neuere nutzen ein Sprachmodell und greifen auf hinterlegte Inhalte wie FAQ oder Produktdaten zurück.
KI-Agent
Erledigt eine Aufgabe in mehreren Schritten selbstständig. Dafür greift er auf freigegebene Programme wie Postfach, Kalender oder Bewerbermanagement zu, entscheidet über den nächsten Schritt und meldet das Ergebnis zurück. Welche Berechtigungen er bekommt, legt das Unternehmen fest.
KI-Anwendungsfälle in KMU nach Bereichen
Welche Anwendungsfälle sich lohnen, hängt davon ab, wo im Unternehmen die meiste Routinearbeit anfällt. In vielen KMU sind das fünf Bereiche, in denen KI-Chats und zunehmend auch KI-Agenten Aufgaben übernehmen können.
1. Kundenservice
Im Kundenservice kann KI häufige Fragen beantworten, Anfragen vorsortieren und passende Informationen aus einer Wissensdatenbank heraussuchen. Ein KI-Agent geht hier sogar einen Schritt weiter: Er erkennt das Anliegen, prüft beispielsweise den Bestellstatus in einem System und erstellt bei Bedarf direkt eine Antwort oder leitet den Vorgang an die zuständige Person weiter.
Voraussetzung dafür sind aktuelle Kundendaten, eine gepflegte Wissensbasis und klare Regeln für die Übergabe an die Mitarbeitenden. Sensible Fälle, Beschwerden oder Entscheidungen mit finanziellen Folgen sollten weiterhin von Menschen geprüft werden.
2. Buchhaltung und Verwaltung
Eingangsrechnungen und Quittungen kosten in der Verwaltung viel Zeit, wenn Daten von Hand übertragen werden. Mit der E-Rechnung ändert sich das gerade: Seit dem 1. Januar 2025 müssen Unternehmen in Deutschland E-Rechnungen von anderen Unternehmen empfangen können. Ab 2027 müssen Unternehmen mit mehr als 800.000 EUR Vorjahresumsatz sie auch ausstellen, ab 2028 gilt das für alle (IHK Frankfurt am Main). Weil E-Rechnungen in Formaten wie XRechnung oder ZUGFeRD maschinenlesbar sind, müssen die Daten nicht mehr ausgelesen werden.
KI setzt deshalb einen Schritt später an: Sie ordnet Rechnungen Konten und Kostenstellen zu, gleicht sie mit Bestellungen und Lieferscheinen ab und markiert Abweichungen. Ein Agent kann zum Beispiel neue E-Rechnungen aus dem Postfach abrufen, fehlende Pflichtangaben erkennen und die Rechnung zur Freigabe an die zuständige Person weiterleiten. Für Quittungen, Belege auf Papier und Rechnungen aus dem Ausland bleibt das Auslesen per KI weiterhin nützlich.
Dafür braucht das Unternehmen eine Buchhaltungssoftware, die E-Rechnungen verarbeiten kann, eindeutige Abläufe und Schnittstellen zu Buchhaltungs- oder ERP-Systemen. Bei steuerlich relevanten Entscheidungen und Zahlungen sollten Beschäftigte die Ergebnisse kontrollieren.
3. Personalbereich
Stellenanzeigen, Antworten an Bewerberinnen und Bewerber und Einarbeitungspläne folgen in den meisten Unternehmen einem ähnlichen Muster. Ein KI-Chat erstellt dafür Entwürfe, die das Team an das eigene Unternehmen anpasst. Ein Agent kann eingehende Bewerbungen nach festgelegten Kriterien vorsortieren, Rückfragen beantworten und Termine für Vorstellungsgespräche vorschlagen. Weil die KI-Verordnung der EU KI-Systeme in der Personalauswahl als Hochrisiko einstuft, sollte die Entscheidung über Einladungen und Absagen immer bei einem Menschen liegen.
4. Marketing und Content
Social-Media-Beiträge, Newsletter und Produktbeschreibungen binden in kleinen Teams oft mehr Zeit als geplant. Ein KI-Chat liefert dafür erste Entwürfe und Varianten, die das Team anschließend prüft und in den eigenen Ton bringt. Bildgeneratoren und Video-Tools erstellen zusätzlich Produktbilder, Grafiken oder kurze Clips für Social Media. Ein Agent kann einen Redaktionsplan abarbeiten, Beiträge samt Bildern vorbereiten und zur Freigabe in ein Planungstool stellen. Bei Fakten, Preisen und rechtlichen Aussagen ist die Prüfung durch eine Person erforderlich, weil KI-Tools hier Fehler machen können.
5. IT, Software und Daten
Viele KMU nutzen mehrere Programme parallel, etwa für Angebote, Kundenverwaltung und Zeiterfassung, und übertragen Daten zwischen ihnen von Hand. KI-Funktionen in Automatisierungstools verbinden solche Programme und werten Daten aus, zum Beispiel offene Angebote oder Umsätze nach Kundschaft. Ein Agent kann wiederkehrende Berichte erstellen oder einfache Anfragen im Team beantworten, etwa zum Zurücksetzen eines Passworts. Für diesen Bereich braucht es häufiger technisches Wissen, deshalb holen sich KMU dafür oft externe Unterstützung.
Anwendungsfälle im Überblick
Bereich | Anwendungsfall | Voraussetzung |
|---|---|---|
Kundenservice | Fragen beantworten, Tickets vorsortieren | Wissensdatenbank, Kundendaten |
Buchhaltung | E-Rechnungen zuordnen, Belege auslesen | Buchhaltungssoftware mit E-Rechnung |
Personal | Bewerbungen vorsortieren, Termine koordinieren | Klare Kriterien, menschliche Prüfung |
Onboarding | Fragen beantworten, Aufgaben zuweisen | Interne Dokumentation, Rechtekonzept |
Marketing | Texte und Social-Media-Beiträge vorbereiten | Markenrichtlinien, Freigabeprozess |
IT und Daten | Tickets analysieren, Berichte erstellen | Dokumentation, Schnittstellen, Datenzugriff |
Schritt für Schritt KI-Anwendungsfälle in KMU umsetzen
Gerade in kleineren Unternehmen stellt sich häufig die Frage, wo man mit der Implementierung von KI im Arbeitsalltag starten soll. Die folgenden sieben Schritte helfen dabei, einen geeigneten Anwendungsfall umzusetzen:
1
Anwendungsfall auswählen
Starte mit einer Aufgabe, die regelmäßig anfällt und spürbar Zeit kostet.
Antworten auf wiederkehrende Kundenanfragen oder das Zuordnen von Eingangsrechnungen eignen sich gut. Bei mehreren Ideen solltest du mit der beginnen, bei der ein Fehler den geringsten Schaden anrichtet.
2
Voraussetzungen prüfen
Kläre Daten, Zuständigkeit und Zeit, bevor du ein Tool auswählst.
Die Daten müssen digital vorliegen, und eine Person braucht Zeit für Tests und Rückfragen. Ein festes KI-Budget ist keine Voraussetzung, oft zeigt erst ein konkretes Angebot die Kosten.
3
Werkzeug wählen
Wähle das Tool nach Anwendungsfall und Datenschutz.
Für Texte reichen oft die Business-Versionen von ChatGPT, Claude oder Gemini, europäische Alternativen sind etwa Le Chat oder Langdock. Viele Buchhaltungs-, CRM- und Shopsysteme bringen eigene KI-Funktionen mit.
4
Umsetzung klären
Entscheide, ob das Team, eine Agentur oder Freelancer*innen den Anwendungsfall einrichten.
Intern bleibt das Wissen im Unternehmen, eine Agentur übernimmt größere Vorhaben, Freelancer*innen lassen sich für einzelne Aufgaben buchen. Viele KMU kombinieren die Optionen.
5
Pilot planen
Teste den Anwendungsfall mit festem Zeitraum und Ausgangswert.
Miss vor dem Start zum Beispiel, wie lange die Bearbeitung einer Kundenanfrage bisher dauert und vergleiche am Ende denselben Wert. Erst dieser Vergleich zeigt, ob tatsächlich Zeit eingespart wird.
6
Team einbinden
Lege Regeln fest und schule das Team im Umgang mit den Tools.
Kläre, welche Tools freigegeben sind, welche Daten eingegeben werden dürfen und wer die Ergebnisse prüft. Art. 4 der KI-Verordnung verpflichtet Unternehmen, die KI einsetzen, den Aufbau von KI-Kompetenz im Team zu unterstützen.
7
Skalieren
Weite den Anwendungsfall erst nach einem geprüften Pilot aus.
Zeigt der Pilot einen messbaren Effekt, kommen weitere Beschäftigte oder ähnliche Aufgaben dazu. Bleibt er aus, solltest du zuerst Ausschnitt, Daten und Begleitung nachbessern.
Wer setzt das KI-Projekt in einem KMU um?
Grundsätzlich haben KMU unterschiedliche Möglichkeiten, um ihre KI-Projekte umzusetzen. Jede davon hat eigene Vor- und Nachteile:
- Intern: Eigene Beschäftigte kennen die Abläufe am besten und behalten das Wissen im Unternehmen. Dafür brauchen sie Zeit und oft Einarbeitung, die im Tagesgeschäft fehlt.
- Mit einer Agentur: Eine Agentur bringt Erfahrung aus vielen Projekten mit und übernimmt auch größere Vorhaben mit mehreren Beteiligten. Abstimmungsaufwand und Kosten sind dafür meist höher, und kleine Aufträge passen nicht immer in ihr Angebot.
- Mit Freelancer*innen: Sie lassen sich für einzelne Aufgaben buchen, etwa für das Einrichten eines Agenten oder die Anbindung an ein bestehendes Programm. Dafür muss das Unternehmen Auftrag und Ergebnis klar beschreiben und die Übergabe so planen, dass das Wissen nach dem Projekt im Team bleibt.
💡 Tipp: Viele KMU kombinieren die Wege, etwa indem Freelancer*innen die Agenten einrichten und das Team diese danach selbst betreut.
Erfolg bewerten: Mit diesen Kennzahlen zeigt sich der Effekt
Ob sich ein Anwendungsfall lohnt, zeigt sich erst im Vergleich mit dem Zustand vorher. Deshalb gehört die Messung von Anfang an zu jedem KI-Projekt dazu. Welche Kennzahl im Einzelnen passt, hängt vom jeweiligen Anwendungsfall ab. Folgende KPIs lassen sich auf viele KI-Projekte übertragen:
- Bearbeitungszeit: Sie zeigt, wie lange ein einzelner Vorgang dauert. Dafür wird die Zeit für eine Stichprobe von Vorgängen vor und nach dem Start erfasst.
- Fehlerquote: Sie zeigt, wie oft Ergebnisse korrigiert oder nachbearbeitet werden müssen, und lässt sich über die Zahl der Korrekturen in einer festen Stichprobe messen.
- Kosten pro Vorgang: Sie zeigen, was ein Vorgang einschließlich der Tool-Kosten kostet. Die Rechnung ergibt sich aus Arbeitszeit mal Stundensatz plus anteiligen Lizenzkosten. Viele KI-Tools rechnen zusätzlich nach Token-Verbrauch ab, also nach den Texteinheiten, die ein Sprachmodell verarbeitet. Vor allem KI-Agenten, die viele Schritte selbst ausführen, können so mehr kosten als geplant. Ein monatliches Kostenlimit im Tool hält das Budget planbar.
- Durchlaufzeit: Sie zeigt, wie lange es vom Eingang einer Anfrage bis zum Abschluss dauert. Messen lässt sie sich über die Zeitstempel in Postfach, Ticket- oder Buchhaltungssystem.
- Nutzungsquote im Team: Sie zeigt, wie viele Beschäftigte das Tool tatsächlich verwenden. Die Werte liefern die Nutzungsstatistik des Tools oder eine kurze Abfrage im Team.
- Kundenzufriedenheit: Sie zeigt, wie Kundinnen und Kunden die Antworten oder Ergebnisse bewerten, etwa über eine kurze Bewertung nach dem Kontakt oder die Auswertung von Rückmeldungen.
Für kleine Unternehmen ist die Zeiteinsparung pro Woche die einfachste Kennzahl. Dafür schätzen die Beteiligten vor dem Pilot, wie viele Stunden die Aufgabe pro Woche kostet, und notieren während des Pilots die tatsächlich benötigte Zeit. Die Zahl ist weniger genau als eine Messung pro Vorgang, lässt sich aber ohne zusätzliche Software erheben und im Team leicht nachvollziehen. Ergänzend lohnt ein Blick auf die Qualität, weil gesparte Zeit wenig bringt, wenn Ergebnisse häufiger nachgebessert werden müssen.
Beispiel für einen Pilot: Ein Onlinehandel mit 15 Beschäftigten beantwortet jede Woche rund 200 Kundenanfragen per E-Mail, die meisten zu Lieferzeiten und Rücksendungen. Vor dem Start erfasst das Team eine Woche lang, wie lange eine Antwort im Schnitt dauert. Danach erstellt ein KI-Tool vier Wochen lang Antwortentwürfe, die eine Person aus dem Team prüft und abschickt. Am Ende vergleicht das Team drei Werte: die Bearbeitungszeit pro Anfrage, die Zahl der Entwürfe, die stark korrigiert werden mussten, und die Tool-Kosten. Auf dieser Grundlage entscheidet die Geschäftsführung, ob der Anwendungsfall ausgebaut, angepasst oder beendet wird.
⚠️ Wichtig: Den Ausgangswert solltest du vor dem Start erheben, sonst fehlt später der Vergleich. Läuft der Pilot schon, hilft eine Schätzung auf Basis vergangener Wochen, etwa anhand von Kalendereinträgen oder der Zahl bearbeiteter Anfragen. Eine solche Schätzung ist ungenauer, aber besser als gar kein Vergleichswert.
Grenzen und Risiken von KI in KMU
KI kann KMU im Arbeitsalltag entlasten, aber nur, wenn ihre Grenzen bekannt sind. Für kleine und mittlere Unternehmen sind vor allem diese fünf Risiken relevant:
1. Datenschutz und Geschäftsgeheimnisse brauchen klare Regeln
Sobald personenbezogene Daten in ein KI-Tool gelangen, gilt die DSGVO. Das kann beispielsweise bei Kundenanfragen, Bewerbungen oder E-Mails der Fall sein. Viele KI-Tools verarbeiten Daten in der Cloud und möglicherweise auf Servern außerhalb der EU.
Vor dem Einsatz solltest du deshalb prüfen, welche Daten verarbeitet werden, wo die Verarbeitung stattfindet und ob ein Vertrag zur Auftragsverarbeitung erforderlich ist. Auch für Geschäftsgeheimnisse wie Kalkulationen, Zugangsdaten oder Vertragsdetails gilt besondere Vorsicht, selbst wenn sie keine personenbezogenen Daten enthalten.
Eine interne Regel schafft hier Abhilfe: Dazu solltest du festlegen, welche Informationen in welches Tool eingegeben werden dürfen und welche Daten dort nichts zu suchen haben.
2. Die KI-Verordnung stellt je nach Anwendung unterschiedliche Pflichten auf
Die europäische KI-Verordnung ordnet KI-Systeme abhängig von ihrem Risiko ein. Für viele typische Anwendungen in KMU, etwa Textentwürfe, Übersetzungen oder Zusammenfassungen, gelten in der Regel keine zusätzlichen Hochrisiko-Pflichten. Trotzdem bleiben Datenschutz, Urheberrecht und die Prüfung der Ergebnisse wichtig.
Ein KI-Chatbot im Kundenservice muss grundsätzlich erkennbar machen, dass Personen mit einer künstlichen Intelligenz kommunizieren. Diese Transparenzpflicht nach Artikel 50 gilt seit dem 2. August 2026.
KI-Systeme für die Personalauswahl, etwa zur Analyse, Filterung oder Bewertung von Bewerbungen, können als Hochrisiko-Systeme eingestuft werden. Für Hochrisiko-Anwendungen in sensiblen Bereichen wie Beschäftigung gelten die entsprechenden Pflichten nach dem Digital Omnibus ab dem 2. Dezember 2027. Dazu gehören unter anderem Anforderungen an Risikomanagement, Datenqualität, Protokollierung, Dokumentation, menschliche Kontrolle und Genauigkeit.
Die spätere Frist bedeutet jedoch nicht, dass Unternehmen bis dahin nichts tun müssen. Du solltest bereits vorher klären, ob ein eingesetztes System unter die Hochrisiko-Regeln fällt, welche Daten verarbeitet werden und wie die menschliche Kontrolle in deinem Unternehmen gewährleistet wird.
3. Fehlerhafte Ergebnisse erfordern menschliche Kontrolle
KI-Modelle können überzeugende, aber falsche Antworten erzeugen. Sie erfinden mitunter Fakten, Zahlen oder Quellen. Fachleute sprechen in diesem Zusammenhang von Halluzinationen.
Weil solche Ergebnisse oft plausibel klingen, bleiben Fehler leicht unbemerkt. Deshalb sollte eine zuständige Person das KI-Ergebnis prüfen, bevor es an die Kundschaft, Behörden oder Geschäftspartner geht. Wie gründlich die Prüfung ausfallen muss, hängt vom möglichen Schaden ab: Ein interner Entwurf braucht weniger Kontrolle als eine rechtliche Auskunft, eine Bewerbungseinschätzung oder eine veröffentlichte Produktinformation.
4. Abhängigkeit von einzelnen Tools und Dienstleistungen
Richtet ein Unternehmen zentrale Abläufe auf ein einzelnes KI-Tool aus, wird es abhängig von dessen Preisen, Funktionen, Schnittstellen und Verfügbarkeit. Ähnliches gilt für externe Dienstleistungen, wenn nur eine Agentur oder ein*e Freelancer*in den Prozess betreut.
Dagegen hilft, Prompts, Einstellungen und Abläufe zu dokumentieren. Bei der Auswahl sollten Unternehmen außerdem auf Exportmöglichkeiten, offene Schnittstellen und möglichst standardisierte Datenformate achten. Die Übergabe an das eigene Team sollte fester Bestandteil jedes externen Projekts sein.
So bleibt nachvollziehbar, wie ein Prozess funktioniert, und ein Wechsel des Tools oder der betreuenden Person wird einfacher.
5. KI-Agenten brauchen begrenzte Berechtigungen und Kontrolle
Ein KI-Agent führt Aufgaben weitgehend selbstständig aus. Das macht ihn nützlich, erhöht aber auch das Fehlerrisiko: Er könnte beispielsweise eine falsche E-Mail versenden, versehentlich einen Datensatz ändern oder einen Vorgang zu Unrecht abschließen.
Deshalb sollte ein Agent zunächst nur die Berechtigungen erhalten, die er für seine Aufgabe tatsächlich braucht. Lesen sollte beispielsweise Vorrang vor Bearbeiten oder Löschen haben. Kritische Schritte, etwa Zahlungen, Vertragsänderungen oder Absagen an Bewerberinnen und Bewerber, sollten eine Freigabe durch eine Person erfordern.
Ein Protokoll der ausgeführten Aktionen macht außerdem nachvollziehbar, was der Agent getan hat, welche Daten er verwendet und an welcher Stelle eine Person eingegriffen hat.
Service-Tipp: Fiverr
Fehlen im Unternehmen die Zeit oder das Wissen, um einen Anwendungsfall selbst umzusetzen, kommen wie oben beschrieben externe Fachkräfte für KI infrage. Eine Möglichkeit, sie zu finden, sind Dienstleistungs-Plattformen wie Fiverr.
Fiverr ist ein Online-Marktplatz, auf dem Unternehmen in mehr als 700 Kategorien Dienstleistungen buchen, von KI und Programmierung über Design und Video bis zur Architektur. Neben Freelancerinnen und Freelancern finden sich dort auch Agenturen und Teams, die umfangreichere KI-Projekte mit mehreren Beteiligten übernehmen. Das Unternehmen wurde 2010 in Tel Aviv gegründet und ist an der New Yorker Börse notiert. Zur Kundschaft gehören viele kleine und mittlere Unternehmen aus Deutschland, das laut Fiverr der stärkste Markt in der EU ist.
Wie hilft Fiverr KMU beim Einstieg in KI?
Für KI-Projekte hat Fiverr einen eigenen Bereich. Laut Fiverr bieten dort über 10.000 KI-Expertinnen und -Experten mehr als 20 KI-bezogene Dienstleistungen an, und mehr als 50.000 Einzelunternehmen und KMU haben darüber bereits KI-Aufträge vergeben. Für KMU sind vor allem diese Services relevant:
Bereich | KI-Services (Auswahl) | Wofür KMU sie nutzen können |
|---|---|---|
Business | KI-Beratung, KI-Strategie | Anwendungsfälle finden, priorisieren und einen Pilot planen |
Business | KI-Kurse, individuelle Prompts | Das Team schulen und wiederkehrende Aufgaben mit passenden Prompts vereinfachen |
Tech | KI-Chatbots | Einen Chatbot für Website oder Messenger im Kundenservice einrichten |
Tech | KI-Integration, KI-Anwendungen | KI an CRM, Shop, Buchhaltungs- oder Ticketsystem anbinden |
KI-Agenten | Agenten für konkrete Aufgaben | Bewerbungen vorsortieren, Produktbeschreibungen erstellen oder Beiträge für Social Media vorbereiten lassen |
Daten | Datenanalyse, Datenvisualisierung | Kennzahlen aus dem Pilot auswerten und Berichte aufbereiten |
Daneben gibt es KI-Services für Design, Video und Stimme, etwa KI-generierte UGC-Videos, also Clips im Stil von Kundenvideos, sowie Sprechervideos oder Text-to-Speech. Sie kommen vor allem für Marketing-Inhalte infrage. Abgerechnet wird nach Stunden oder pro Projekt. Laut Fiverr arbeiten tausende Freelancerinnen und Freelancer auf der Plattform auf Deutsch, was Briefing und Abstimmung erleichtert. Die Registrierung ist kostenlos, die Zahlung läuft über die Plattform, und der Support ist rund um die Uhr erreichbar.
Die Plattform ersetzt die eigene Vorarbeit nicht. Anwendungsfall, Ziel und verfügbare Daten sollte das Unternehmen vor der Auftragserteilung klären, damit die Freelancerinnen und Freelancer ein klares Briefing bekommen und das Ergebnis messbar bleibt.
Fazit: Klein starten, messbar umsetzen
KI lohnt sich für KMU, wenn am Anfang ein konkreter Anwendungsfall mit klarer Umsetzung und messbarem Ziel steht. Für den Start reichen eine Aufgabe mit viel Routine, ein Pilot mit Ausgangswert und klare Regeln im Team. Ob das Unternehmen den Anwendungsfall intern, mit einer Agentur oder mit Freelancer*innen umsetzt, hängt von Zeit und Wissen im Team ab. Wichtig ist bei jeder Option, dass das Wissen nach dem Projekt im Unternehmen bleibt.
Viele Unternehmen starten mit KI-Chats wie ChatGPT, bei denen jedes Ergebnis von einer Eingabe abhängt. KI-Agenten sind der nächste Schritt nach dem Chatbot: Sie erledigen Aufgaben in mehreren Schritten selbstständig. Das reicht von der Vorauswahl von Bewerbungen über die Recherche für ein Angebot bis zur Kampagne, für die ein Agent Texte, Bilder und Varianten für mehrere Kanäle vorbereitet. Deshalb lohnt es sich, die Grundlagen früh zu legen, also Daten zu ordnen, Berechtigungen zu klären und erste Erfahrungen im Team zu sammeln.
Wenn du für die Umsetzung externe Unterstützung suchst, kannst du dir auf OMR Reviews ansehen, welche Erfahrungen andere Unternehmen mit Fiverr gemacht haben.
Häufige Fragen zu KI in KMU
Häufige Fragen zu KI in KMU
Braucht ein KMU für KI eine eigene IT-Abteilung?
Nein. Viele Anwendungsfälle starten mit fertigen Tools wie KI-Chats oder KI-Funktionen in bereits genutzter Software, die sich ohne Programmierkenntnisse einrichten lassen. Wichtiger ist eine Person im Unternehmen, die den Anwendungsfall verantwortet und Zeit für Tests hat. Für Anbindungen an bestehende Systeme oder für KI-Agenten kann externe Unterstützung durch eine Agentur oder freiberufliche Fachkräfte sinnvoll sein.
Was kostet der Einstieg?
Die Kosten hängen vom Anwendungsfall ab. Für den Start reichen oft Lizenzen für ein KI-Tool pro Arbeitsplatz oder KI-Funktionen, die in bereits genutzter Software enthalten sind. Teurer wird es bei individuellen Anbindungen oder Agenten, die extern eingerichtet werden. Bei Tools, die nach Verbrauch abrechnen, kommen Token-Kosten hinzu, die mit der Nutzung steigen. Ein Pilot mit festem Zeitraum hält das Risiko überschaubar, weil sich danach zeigt, ob sich der Einsatz lohnt.
Welcher Anwendungsfall eignet sich für den Start?
Am besten eignen sich Aufgaben, die regelmäßig anfallen, nach einem ähnlichen Muster ablaufen und spürbar Zeit kosten. Typische Beispiele sind Antworten auf wiederkehrende Kundenanfragen, Entwürfe für Angebote und Stellenanzeigen oder das Erfassen von Belegen. Wenn du mehrere Ideen hast, solltest du mit der beginnen, bei der ein Fehler den geringsten Schaden anrichtet.
Wie nutzt ein KMU KI-Tools DSGVO-konform?
Sobald personenbezogene Daten verarbeitet werden, braucht es eine Rechtsgrundlage und in der Regel einen Vertrag zur Auftragsverarbeitung mit dem Unternehmen hinter dem Tool. Business-Versionen verwenden Unternehmensdaten laut Herstellerangaben standardmäßig nicht zum Training und bieten teils eine Speicherung in der EU. Zusätzlich solltest du intern festlegen, welche Daten in welches Tool eingegeben werden dürfen, und im Zweifel die Datenschutzbeauftragten einbeziehen.
Gibt es europäische KI-Anbieter?
Ja. Mistral AI aus Frankreich bietet mit Le Chat einen eigenen KI-Chat an, und Langdock aus Deutschland bündelt verschiedene Sprachmodelle in einer Oberfläche. Auch bei europäischen Tools lohnt ein genauer Blick, weil einige von ihnen Modelle aus den USA nutzen. Für den Datenschutz zählt deshalb, wo die Daten verarbeitet werden, und nicht allein der Firmensitz.
Was unterscheidet einen KI-Agenten von einem KI-Chat wie ChatGPT?
Ein KI-Chat beantwortet eine Anfrage, sobald eine Person sie eingibt, und die Weiterverarbeitung übernimmt die Person selbst. Ein KI-Agent erledigt dagegen eine Aufgabe in mehreren Schritten selbstständig und greift dafür auf freigegebene Programme wie Postfach oder Kalender zu. Deshalb sollte ein Agent nur die Berechtigungen bekommen, die er für seine Aufgabe braucht, und kritische Schritte sollten eine Freigabe durch eine Person erfordern.
Autor*In
Nils Knäpper
Nils ist Senior SEO-Texter bei OMR Reviews und im Content-Team die erste Adresse für KI-Themen. Er testet, wo sich Recherche, Analyse und Textproduktion automatisieren lassen, und baut die Workflows dafür selbst. Programmieren hat er nie gelernt. Das hält ihn nicht davon ab: Dank Vibe-Coding entsteht das meiste in Eigenbau. Abschalten geht trotzdem ohne KI, dann produziert er nämlich in Ableton Live Techno.
Dieser Artikel erscheint auf OMR Reviews – der führenden DACH-Plattform für B2B-Software-Bewertungen, Software-Vergleiche, Agenturen, Business Services und B2B-Tech-Content. Mit mehr als 80.000 verifizierten Bewertungen und 12.000+ gelisteten Tools hilft OMR Reviews Unternehmen dabei, passende Software-Lösungen und Dienstleister fundiert zu recherchieren, zu vergleichen und bessere Entscheidungen zu treffen.
