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KI für Mittelstand

Vom dritten Pilot zur ersten echten Production.

Wir helfen österreichischen Mid-Market-Unternehmen, KI über die Pilot-Phase zu bringen — mit klarem Business Case und Change-Management, das die Belegschaft mitnimmt.

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Was bei Mid-Market 2026 auf dem Tisch liegt

Was 2026 bei CIOs und Geschäftsführern auf dem Tisch liegt.

„Pilot funktioniert, Skalierung ist ein Graben.“

— CIO, Industrie 240 MA, OÖ

„Internes Team ist schon ohne KI überlastet.“

— CTO, Bauträger 180 MA, Salzburg

„Geschäftsführung will ROI-Nachweis bevor wir investieren.“

— Leiter Operations, regionaler Dienstleister 95 MA

„Drei Abteilungen, drei KI-Lieblings-Tools, kein gemeinsamer Plan.“

— Head of Digital, Mid-Market 320 MA

Typische Mid-Market-Use-Cases

Was beim Mittelstand wirklich ROI bringt.

Customer-Service-Agent

Erstkontakt automatisiert, Eskalation an euer Team. Senkt Wartezeiten um 60–80%.

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Sales-Recherche & Outreach

Personalisierte Lead-Recherche und First-Touch. CRM-Anbindung mit Compliance-Filter.

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Document-Workflow-Automation

Bestellung, Lieferschein, Rechnung, Mahnung — KI orchestriert, Menschen entscheiden im Edge-Case.

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Internes Wissens-RAG

Confluence, Sharepoint, Dropbox und 17 Outlook-Postfächer — endlich durchsuchbar.

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Auftrags- & Anfrage-Triage

Eingehende Anfragen klassifiziert, priorisiert, an die richtige Person geroutet.

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Compliance-Monitor

Verträge, Logs und Kommunikation automatisch auf Compliance-Verletzungen geprüft.

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Empfohlener Einstieg für Mid-Market

Womit ihr starten solltet.

Schritt 1

Audit M

€9.500–18.000 · 2–3 Wochen. Cross-funktionale Analyse von 2–3 Abteilungen, Use-Case-Portfolio, Roadmap und Workshop mit der Geschäftsführung.

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Schritt 2

Mid-Complexity Sprint

€25.000–75.000 · 4–8 Wochen. Multi-Step-Workflow oder Customer-Service-Automation inkl. CRM-Integration.

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Schritt 3

AI Care Standard

€1.500/Monat. 8h aktive Arbeit, Slack-/Teams-Zugang, A/B-Tests, Quartals-Review mit der GF.

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So könnte ein typisches Mid-Market-Projekt aussehen.

Industriebetrieb mit 240 MitarbeiterInnen in Oberösterreich, Zulieferer für Automotive und Maschinenbau. Auf dem Tisch liegen drei KI-Pilots aus den letzten 18 Monaten: einer für Predictive Maintenance, einer für Auftrags-Triage im Vertrieb, einer als Chatbot für interne Wissensfragen. Keiner ist produktiv. Die Geschäftsführung verliert die Geduld.

Audit M, Woche 1–3: Wir analysieren die drei Pilots, sprechen mit Werksleiter, Vertriebsleitung und IT. Befund: Predictive Maintenance ist datenseitig nicht trag­fähig (zu wenig gelabelte Ausfall-Events), der Chatbot leidet an unstrukturierten Wissensquellen. Der echte Bottleneck liegt woanders: ein Document-Extraction-Workflow für eingehende Kunden-Spezifikationen, der heute 1,5 FTE bindet. Empfehlung: Pilots 1 und 3 stoppen, Pilot 2 stark eingeschränkt weiterführen, Document-Extraction als neuer Top-Use-Case.

Mid-Complexity Sprint, Woche 4–11: Wir bauen die Document-Extraction-Pipeline mit Anthropic + EU-Hosting, Anbindung an SAP und das interne Auftrags-System. Multi-Format- Inputs (PDF, Excel, E-Mail-Anhänge) werden klassifiziert, die relevanten Felder extrahiert und für die Sachbearbeiter vorbereitet. Edge Cases gehen in eine Review-Queue mit Human-in-the-Loop.

Ergebnis 12 Monate nach Go-Live: 1,2 FTE wieder verfügbar für Kundenkontakt, Durchlaufzeit für eingehende Spezifikationen von 4 Tagen auf 4 Stunden reduziert, Fehlerquote um 60% gesunken. AI Care Standard läuft seit Monat 13 weiter: monatliche Optimierung, Quartals-Review mit der GF, Erweiterung um den nächsten Workflow steht an.

Hypothetisches Beispiel — keine echten Kundendaten. Konkrete Cases im Abschnitt Cases.

Häufige Fragen aus dem Mid-Market-Segment

Was CIOs und GF vor dem ersten Termin klären wollen.

Wie geht ihr mit unseren existierenden Pilot-Projekten um?
Im Audit M nehmen wir die laufenden Pilots als erste Diagnose: was funktioniert, was hängt, warum hängt es. In etwa der Hälfte der Fälle wird ein bestehender Pilot weitergeführt und produktionsreif gemacht — in der anderen Hälfte zeigt sich, dass eine andere Architektur tragfähiger ist. Wir sind nicht ideologisch, sondern empfehlen entlang der ROI-Logik.
Wir haben schon einen Microsoft-Vertrag — bindet uns das?
Nein, aber wir nutzen ihn, wo er passt. Azure OpenAI, Microsoft Fabric oder Copilot Studio sind valide Bausteine, wenn die Lizenzen ohnehin vorhanden sind. Wir empfehlen vendor-agnostisch: oft ist Anthropic über AWS Frankfurt die bessere Wahl für regulierte Use Cases, weil Datenresidenz und Compliance-Posture sauberer dokumentierbar sind. Wir entscheiden Use-Case-spezifisch, nicht religiös.
Wie viele MitarbeiterInnen müssen wir im Sprint freistellen?
Realistisch: ein Product Owner mit 30–50% Auslastung über die Sprint-Dauer und 2–3 Fachexperten mit jeweils 4–6 Stunden pro Woche für Feedback und Tests. Die GF braucht zwei Termine: Kickoff und Mid-Sprint-Review. Wenn ihr niemand freistellen könnt, ist das Projekt zum Scheitern verurteilt — das sagen wir vorab.
Wie schnell sehen wir ROI im Mittelstand-Setup?
Customer-Service- und Document-Workflow-Sprints liefern in der Regel den Break-Even nach 6–12 Monaten. Bei Sales-Outreach-Automatisierung sind 3–6 Monate realistisch, wenn das Vertriebsteam aktiv mitarbeitet. Saubere ROI-Messung ist Teil des Sprint-Scopes — wir definieren KPIs vorab schriftlich, damit nach Go-Live keine Diskussion entsteht.
Macht ihr Change-Management oder nur Tech?
Beides — sonst landet die schönste Lösung im Schubladen-Friedhof. Pro Sprint sind mindestens zwei Halbtag-Sessions mit den späteren NutzerInnen eingeplant: einmal vor Build (Anforderungen, Bedenken), einmal vor Go-Live (Schulung, Übergabe). Bei größeren Roll-outs liefern wir Kommunikations-Templates für interne Ankündigungen, FAQs und Trainings-Material.
Wie geht das mit Betriebsrat und Personalvertretung?
Wir kennen die Themen, die in der österreichischen Arbeitsverfassung relevant sind: Leistungs- und Verhaltenskontrolle (§96a ArbVG), Mitwirkung bei Einführung automatisierter Systeme, Betriebsvereinbarungen für KI-Tools. Wir liefern eine technische Doku, die als Grundlage für die BV-Verhandlungen taugt, und sind auf Wunsch bei der Betriebsrats-Sitzung dabei. Den juristischen Teil übernimmt euer Arbeitsrechtler.
Was wenn unsere IT-Abteilung das selbst machen will?
Großartig — wir bauen dann gemeinsam. Häufige Konstellation: Wir liefern Audit und Sprint-Architektur, eure IT übernimmt einzelne Module und das langfristige Hosting. AI Care Standard wird dann zum Lightweight-Coaching: weniger aktive Arbeit, mehr Sparring und zweite Meinung. Wir haben kein Problem damit, uns überflüssig zu machen — das ist der Plan.

Pilot endlich zu Production bringen.

Wir hören uns 30 Minuten an, wo ihr steckt — und sagen ehrlich was zwischen ‚liefert ROI‘ und ‚PowerPoint‘ liegt.

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