KI im KMU: Was heute realistisch geht – und was nicht

Wer heute eine Fachzeitschrift aufschlägt, liest, dass KI Betriebe umkrempelt. Wer dann im eigenen Betrieb ChatGPT ausprobiert, bekommt einen brauchbaren Brief und einen erfundenen Lieferanten. Beides stimmt. Dieser Artikel sortiert, was Sprachmodelle in einem KMU heute zuverlässig leisten, wo sie an ihre Grenzen stossen und woran Sie einen Einsatz erkennen, der sich lohnt.

Was ein Sprachmodell eigentlich kann

Ein Sprachmodell liest Text und erzeugt Text. Das klingt bescheiden, umfasst aber einen grossen Teil der Büroarbeit: Dokumente verstehen, Informationen herausziehen, zusammenfassen, übersetzen, umformulieren, einordnen. Neuere Modelle lesen auch Bilder und gescannte Seiten. Was ein Modell nicht hat, ist Wissen über Ihren Betrieb und eine Verbindung zu Ihren Systemen. Beides muss man ihm geben. Genau das ist der Unterschied zwischen «ChatGPT ausprobieren» und «KI im Betrieb einsetzen».

Im Betrieb bekommt das Modell Ihre Dokumente, Ihre Preislisten, Ihre Regeln und eine klar umrissene Aufgabe. Es arbeitet in einer Anwendung, die seine Antwort prüft, mit Ihren Daten abgleicht und einem Menschen vorlegt. Das Modell ist dann kein Gesprächspartner mehr, sondern ein Baustein in einem Ablauf.

Was heute zuverlässig funktioniert

1. 01
   Dokumente einlesen und strukturieren

   Ausschreibungen, Anfragen, Lieferscheine, Rechnungen in jeder Form: PDF, Scan, Mail, Foto. Das Modell zieht Positionen, Mengen, Termine und Ansprechpartner heraus und legt sie in Ihre Struktur. Fehler sind möglich, aber selten, und ein Mensch sieht jede Position vor der Übernahme. Das ist unser Modul 02.

2. 02
   Vorschläge aus eigenen Daten

   Welche Kalkulationsposition passt zu dieser Ausschreibungsposition? Welcher Artikel ist gemeint, wenn der Kunde «das Übliche» schreibt? Das Modell schlägt vor, mit Fundstelle und Begründung, und lernt aus dem, was Ihre Leute bestätigen oder korrigieren.

3. 03
   Fragen zu Firmenwissen beantworten

   Handbücher, Normen, interne Richtlinien, alte Projektunterlagen: Das Modell findet die Stelle und antwortet mit Verweis darauf. Ohne Fundstelle in Ihren Unterlagen sagt es «weiss ich nicht», statt etwas zu erfinden. Das muss man so bauen, geht aber zuverlässig.

4. 04
   Eingehende Nachrichten einordnen

   Ist das eine Reklamation, eine Bestellung, eine Terminanfrage? An wen gehört sie, wie dringend ist sie, was ist der Entwurf einer Antwort? Das Modell sortiert vor, der Mensch schickt ab.

5. 05
   Texte erzeugen aus Struktur

   Aus Auftragsdaten eine Bestätigung, aus einer Störungsmeldung einen Bericht, aus Produktdaten eine Beschreibung in drei Sprachen. Die Daten sind geprüft, das Modell formuliert. Das spart Zeit, ohne dass etwas erfunden wird.

Wo es scheitert

• Rechnen und Entscheiden ohne Regeln: Ein Modell darf keine Preise bestimmen. Es darf Positionen erkennen und zuordnen; gerechnet wird mit Ihrer Preislogik in geprüftem Code.
• Aufgaben ohne klare Richtig-falsch-Grenze bei hohem Schaden: Verträge selbständig abschliessen, Zahlungen auslösen, Kunden ohne Freigabe antworten. Technisch möglich, betrieblich falsch.
• Wissen, das nirgends steht: Wenn die Regel nur im Kopf des Chefs existiert, kann das Modell sie nicht anwenden. Erst aufschreiben, dann automatisieren.
• Hundert Prozent: Jedes Modell macht Fehler. Ein Ablauf, der keinen Fehler verträgt und keinen Menschen zur Prüfung hat, ist kein Fall für KI.
• Schlechte Grundlagen: Doppelte Artikel, veraltete Preislisten, widersprüchliche Dokumente. Das Modell macht daraus keine Ordnung, es macht die Unordnung schneller.

Was es kostet

Zwei Posten: der Bau der Anwendung, die das Modell mit Ihren Daten und Ihrem Ablauf verbindet, und die laufende Nutzung des Modells. Die Nutzung rechnen die Anbieter nach Textmenge ab, also nach gelesenen und geschriebenen Zeichen. Für das Einlesen von Dokumenten liegt das pro Dokument im Rappenbereich und ist gegenüber der gesparten Arbeitszeit vernachlässigbar. Teuer wird es nur, wenn eine Anwendung ohne Not sehr grosse Textmengen bei jeder Anfrage mitschickt. Das ist eine Frage des Entwurfs, nicht des Modells.

Der Bau folgt denselben Regeln wie jede eigene Software: Festpreis pro Phase, ein Ablauf zuerst. Ein erster KI-Einsatz für einen klar umrissenen Ablauf ist in der Regel ein Projekt von zwölf Wochen.

Datenschutz und Hosting

Die erste Frage in jedem Gespräch, und zu Recht. Die Antwort hat drei Teile. Erstens: Welche Daten sieht das Modell? Oft reichen Dokumente ohne Personendaten, oder die Personendaten werden vorher entfernt. Zweitens: Wo läuft das Modell? Es gibt Anbieter mit Rechenzentren in der Schweiz und der EU, und es gibt Verträge, die die Nutzung Ihrer Daten zum Training ausschliessen. Drittens: Was steht in Ihrer Datenschutzerklärung und in Ihren Kundenverträgen? Mehr dazu im Artikel Datenschutz bei eigener Software.

Wie Sie den ersten Einsatz finden

Der beste erste Fall ist nicht der spektakulärste, sondern der mit der klarsten Rechnung. Suchen Sie nach einer Aufgabe mit diesen Merkmalen:

1. Sie passiert oft: täglich oder wöchentlich, nicht zweimal im Jahr.
2. Sie besteht aus Lesen und Übertragen: Dokumente, Mails, Formulare in ein System.
3. Jemand prüft heute schon das Ergebnis, oder könnte es in einer Minute prüfen.
4. Ein Fehler ist ärgerlich, aber nicht teuer, weil er vor der Freigabe auffällt.
5. Die Grundlagen sind brauchbar: Die Preisliste stimmt, die Artikel sind eindeutig.

In vielen Betrieben ist das die Offerte, die aus einer Anfrage entsteht. Wie das konkret aussieht, zeigt der Artikel Offerten schneller erstellen. Wenn Sie einen anderen Ablauf im Kopf haben, prüfen wir ihn im Erstgespräch nach denselben fünf Merkmalen.