Nach einer MIT-Untersuchung fließt der größte Teil der Budgets für generative KI in Vertrieb und Marketing, obwohl das Backoffice oft mehr abwirft. Der KI-Berater David C. Snaphaan sieht dieses Muster auch im deutschen Mittelstand. „In 9 von 10 Betrieben lag das rentabelste Vorhaben in Auftragsbearbeitung oder Rechnungseingang.“
Mittelständische Unternehmen setzen künstliche Intelligenz vor allem dort ein, wo sie sichtbar ist: in Vertrieb, Marketing und Kundenkommunikation. Den größten Ertrag bringt sie nach Beobachtung von David C. Snaphaan meist an unauffälliger Stelle – bei der Auftragserfassung, der Rechnungsprüfung und den Vorarbeiten für den Monatsabschluss. Snaphaan hat in den vergangenen Monaten zahlreiche Unternehmen bundesweit beim KI-Einsatz begleitet.
Die Beobachtung passt zu einer Untersuchung aus den USA. Der Report „The GenAI Divide“ des MIT-Projekts NANDA (Juli 2025) stellt fest, dass Unternehmen den größten Teil ihrer Budgets für generative KI in Vertrieb und Marketing lenken, obwohl die Automatisierung im Backoffice häufig den höheren Ertrag bringt. Die Autoren sehen den Grund in der Messbarkeit: Mehr Kundenkontakte oder schnellere Antwortzeiten lassen sich im Vorstand berichten, weniger Nacharbeit im Einkauf oder ein schnellerer Monatsabschluss kaum. Der Report beruht auf Interviews mit Vertretern von 52 Organisationen, einer Befragung von 153 Führungskräften und der Auswertung von über 300 öffentlich dokumentierten Vorhaben. Die Ergebnisse sind vorläufig, die Aufteilung nach Bereichen bezeichnen die Autoren selbst als Richtungswert.
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„Investiert wird in das, was man in der Geschäftsführungsrunde vorzeigen kann“, sagt Snaphaan, der seit 20 Jahren an der Schnittstelle von Wirtschaft und Digitalisierung arbeitet. „Die Entlastung liegt aber dort, wo jeden Tag dieselben Daten von einem System ins andere übertragen werden. Das ist unspektakulär, und genau deshalb wird es übersehen.“
Das Backoffice ist allerdings auch der Bereich mit den größten Datenproblemen. Stammdaten sind oft unvollständig, Artikelnummern uneinheitlich, Abläufe über Jahre gewachsen. „Ich sehe regelmäßig Vorhaben, die technisch möglich sind, aber an der Datenlage scheitern würden“, sagt Snaphaan. „Wer im Innendienst anfängt, muss zuerst prüfen, ob die Daten tragen. Sonst verlagert er das Problem nur.“
Nicht jedes Vorhaben im Innendienst rechnet sich. Bei geringen Stückzahlen, vielen Sonderfällen oder Abläufen, die ohnehin bald umgestellt werden, übersteigt der Aufwand für Einführung, Kontrolle und Pflege nach Snaphaans Erfahrung häufig die Entlastung. „Eine KI-gestützte Vorerfassung für zwanzig Bestellungen am Tag ist Spielerei“, sagt er. „Bei mehreren hundert, die jeden Tag gleich aufgebaut sind, sieht das anders aus. Diese Rechnung muss man für jeden Betrieb neu aufmachen.“
Snaphaan arbeitet deshalb mehrere Tage im Unternehmen, mit allen Fachbereichen gleichzeitig und entlang der eigenen Prozesse – vom Auftragseingang über das ERP-System bis zur Auslieferung, von der Eingangsrechnung bis zum Monatsabschluss. An jeder Stelle prüft er, ob die Aufgabe für KI geeignet ist, ob die Daten dafür taugen und ob die Entlastung den Aufwand für Einführung, Kontrolle und Pflege rechtfertigt. Die Geschäftsführung arbeitet als eigene Arbeitsgruppe mit dem Controlling mit. Auch Auszubildende sind beteiligt, weil sie die wiederkehrenden Aufgaben oft besser kennen als ihre Vorgesetzten.
Einen Teil des Messproblems können Unternehmen nach Snaphaans Einschätzung selbst lösen. Wer im Innendienst anfängt, sollte vor dem Start festhalten, wie lange ein Auftrag heute von der E-Mail bis zur Auftragsbestätigung braucht, wie viele Rechnungen nachbearbeitet werden müssen und wie viele Tage der Monatsabschluss dauert. „Dann lässt sich nach 90 Tagen zeigen, was sich verändert hat, und die Geschäftsführung hat eine Zahl, die sie berichten kann“, sagt Snaphaan. „Ohne Ausgangswert bleibt der Nutzen im Backoffice unsichtbar, und das nächste Budget geht wieder ins Marketing.“
Das Ergebnis sind zwei bis drei Vorhaben mit einem Fahrplan für 90 Tage – und eine Liste dessen, was bewusst nicht gemacht wird. „Ein Betrieb mittlerer Größe kann zwei oder drei Vorhaben ernsthaft umsetzen, nicht zwanzig“, sagt Snaphaan. „Zu sagen, was man lässt, gehört zum Ergebnis. Alles andere ist Aktionismus, der Geld kostet.“
Wissenschaft und Praxis bestätigen dieses Muster im deutschen Mittelstand. Analysen des Mittelstand-Digital Zentrums zeigen regelmäßig, dass die größte Hürde für KMU nicht der Mangel an Technologie ist, sondern die organisatorische Überforderung und eine fehlende klare Priorisierung. Experten der Initiative betonen, dass Betriebe, die zu viele Baustellen gleichzeitig eröffnen, Ressourcen verbrennen, ohne messbare Effizienzgewinne zu erzielen. Auch das IfM Bonn verweist in seinen Untersuchungen zur Digitalisierung darauf, dass der Projekterfolg maßgeblich von der internen Akzeptanz und der Prozessreife abhängt – nicht von der Komplexität der Software.
„Die Technik ist selten der Grund, warum ein Vorhaben scheitert“, sagt Snaphaan. „Es scheitert, weil an der falschen Stelle angefangen wurde oder weil die Buchhaltung dem Ergebnis nicht traut.“
Quellen
MIT NANDA: „The GenAI Divide – State of AI in Business 2025“, Juli 2025 (USA; vorläufige Ergebnisse auf Basis von Interviews mit Vertretern von 52 Organisationen, einer Befragung von 153 Führungskräften und der Auswertung von über 300 öffentlich dokumentierten KI-Vorhaben).
Über David C. Snaphaan
David C. Snaphaan, M.Sc., ist KI-Berater, Dozent und Speaker. Er studierte Wirtschaftswissenschaften (M.Sc.) sowie Informatik und Mathematik und forschte im Rahmen zweier Stipendien an der Maastricht University und der Luxembourg School of Finance zu Big Data und maschinellem Lernen.
Heute unterstützt er Unternehmen, Verbände und öffentliche Organisationen beim strategischen und verantwortungsvollen Einsatz künstlicher Intelligenz – von KI-Strategie und Anwendungsfällen über die Qualifizierung von Führungskräften bis zur Umsetzung von Daten- und KI-Governance, einschließlich der Anforderungen des EU AI Act.
Snaphaan verfügt über langjährige Projekterfahrung im Mittelstand, in der Lebensmittelindustrie, bei Finanzdienstleistern und Beratungsunternehmen, Verbänden, Hochschulen und im sicherheitsnahen Umfeld. Als Speaker spricht er über generative KI, KI-Governance und Sicherheit sowie der Verbindung von technologischer Innovation mit realen Organisationsprozessen.
Weitere Informationen: www.davidsnaphaan.com
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