KI-Kompetenz im Mittelstand: eigenes Team, Berater oder Partner?

Weg 1: Eigenes KI-Team aufbauen

Ein Data Scientist plus ML Engineer kostet voll ausgestattet schnell 250.000 Euro im Jahr – wenn Sie sie überhaupt finden. Im Mittelstand konkurrieren Sie um dieselben Köpfe wie Konzerne und Tech-Firmen, ohne deren Marke. Der Aufbau lohnt sich erst, wenn KI dauerhaft zum Kern Ihres Geschäfts wird und Sie mehrere Anwendungsfälle parallel betreiben.

Weg 2: Klassische Beratung

Beratung liefert Strategie und oft einen Prototyp – aber selten den Betrieb danach. Das Wissen geht mit dem Berater. Sie zahlen Tagessätze für eine Folienlandschaft und stehen bei der Wartung des Modells allein da. Sinnvoll für eine einmalige Standortbestimmung, riskant als Umsetzungsweg.

Weg 3: Umsetzungspartner mit Plattform

Ein Partner, der eine erprobte Plattform mitbringt, verkürzt die Zeit bis zum Beweis auf Wochen und übernimmt Betrieb und Wartung. Sie behalten die Daten und die Entscheidung, geben aber Betrieb und Modellpflege ab. Für den Mittelstand ist das meist der schnellste und günstigste Weg zum belegten Ergebnis – solange der Partner an Ihren echten Daten arbeitet, nicht an Demos.

Die ehrliche Faustregel

• Ein bis zwei klar umrissene Anwendungsfälle: Partner mit Plattform, in Wochen zum Beweis.
• KI wird strategischer Kern, viele Fälle parallel: eigenes Team – aber erst nach dem ersten belegten Erfolg.
• Nur Orientierung gesucht: eine begrenzte Beratung, dann selbst weiterentscheiden.

Der teuerste Fehler ist, mit dem größten Weg zu beginnen. Fangen Sie mit einem gemessenen Beweis an einem echten Engpass an. Erst wenn die Zahl steht, entscheiden Sie über das Betriebsmodell – nicht umgekehrt.