Kollaboration mit KI:
Was Mittelständler jetzt konkret tun sollten
Der Industrieverband Büro und Arbeitswelt (IBA) legt mit dem Pre-Read zu „Kollaboration mit KI“ eine pointierte Wegskizze vor: Generative KI und autonome Agenten wandern von Einzellösungen in die Wertschöpfung. Für den Mittelstand heißt das: Prozesse, Rollen, Räume – und vor allem Führungsaufgaben – müssen neu gedacht werden. Diese Analyse destilliert die wesentlichen Befunde und übersetzt sie in einen praxistauglichen 90-Tage-Plan für KMU.
Die Kernthese: KI verändert nicht nur Tools, sondern Organisation
Laut Pre-Read verschiebt sich die Rolle der KI von der punktuellen Unterstützung zur Mitgestaltung ganzer Prozesse: Daten werden verknüpft, Entscheidungen vorbereitet, Wissenssilos geöffnet. Der Mensch bleibt dabei Impulsgeber – mit Urteilskraft, Kreativität und sozialer Resonanz als unverzichtbaren Ressourcen.
„KI verlangt Teams und Führungskräften nicht nur technisches Know-how ab, sondern fordert gerade die menschlichen Ressourcen: kritisches Hinterfragen, soziale Resonanz und kreative Kollaboration.“ – Birgit Gebhardt (Pre-Read)
Warum das für KMU jetzt relevant ist
- Produktivitätshebel: Copilots und Agenten verkürzen Recherche-, Entwurfs- und Abstimmungszeiten.
- Wissensmanagement: Vernetzte Datenräume ersetzen Insellösungen & E-Mail-Pingpong.
- Fachkräfteknappheit: KI stützt kleine Teams, ohne sofort neue Stellen zu schaffen.
- Wettbewerb: Kund:innen erwarten schneller personalisierte Services & Antworten.
Von „KI-gestützt“ zur „AI-driven Company“: Drei Reifestufen
- KI-gestützte Arbeitsumgebung – einzelne Tools (z. B. Text-/Bild-Assistenten) erhöhen die individuelle Produktivität.Signal: Erste Richtlinien, Nachschulungen, Pilot-Kanban.
- AI-enabled Prozesse – Teams verknüpfen Datenquellen, automatisieren Übergaben, definieren neue Rollen (Prompt-Owner, Data Steward).Signal: Qualitätsmetriken für KI-Outputs, Prozess-KPIs, Audit-Trail.
- AI-driven Company – KI ist Bestandteil von Kernprozessen, Strategie und Steuerung (z. B. Nachfrageprognosen, Service-Routinen, Co-Creation).Signal: Verantwortliche KI-Governance, Budgetlinien, kontinuierliches Upskilling.
Neue Rollen, klare Verantwortlichkeiten
- Product/Process Owner KI: verankert Use-Cases im Prozess, priorisiert Backlog.
- Data Steward: Datenqualität, Zugriffsrechte, DSGVO-Konformität.
- Prompt-Owner / Pattern-Librarian: kuratiert Prompts, Styleguides, Output-Standards.
- AI-Champion in Fachbereichen: Multiplikator, Quick-Wins, Coaching.
- KI-Ethik & Compliance: Bias-Checks, Transparenz, Dokumentation.
Räume und Kultur: Vom Desk zur „Resonanzfläche“
Kollaboration mit KI braucht variabel nutzbare Räume und Rituale: Leitzentrale für Monitoring,
Innovationslabor für Prototyping, Workshop-Zonen für Co-Creation und ruhige Fokusbereiche für Deep Work.
Entscheidend ist eine Lernkultur, die Experimente zulässt und Fehler dokumentiert – nicht sanktioniert.
Risiken handhaben – bevor sie dich handhaben
- Datenschutz & Vertraulichkeit: Klare Policies (was darf in welche KI), Pseudonymisierung, Logs.
- Qualität & Halluzinationen: Vier-Augen-Prinzip, Quellenpflicht, Messgrößen (z. B. Rework-Rate).
- Bias & Fairness: Testsets, Gegenbeispiele, dokumentierte Prompt-Muster.
- Abhängigkeiten: Open-Standards/Exportpfade, Anbieter-Mix, Exit-Klauseln.
Die 90-Tage-Roadmap für KMU
0–30 Tage: Sichtbarkeit & Guardrails
- Top-Down-Signal: „KI ist Chefsache“ – Zielbild und Leitplanken kommunizieren.
- Inventur: Wo entstehen heute Wartezeiten, Medienbrüche, Copy-Paste?
- Policy v1: Datenschutz, Vertraulichkeit, Quellenpflicht, Rollen.
- Quick-Wins wählen (2–3 Use-Cases, z. B. Angebotsentwürfe, Support-Antworten, Recherche).
31–60 Tage: Piloten & Messung
- Cross-funktionales Pilotteam mit Process Owner, Data Steward, Prompt-Owner.
- Messgrößen festlegen: Durchlaufzeit, Fehlerquote, Kundenzufriedenheit, Rework-Rate.
- Wissensbasis aufbauen: Prompt-Bibliothek, Styleguide, Do/Dont-Sammlung.
61–90 Tage: Skalierung & Verankerung
- Erfolgreiche Piloten in SOPs überführen, Schulungen für angrenzende Teams.
- Budget & Roadmap 12 Monate: Datenqualität, Automationsplattformen, Governance.
- Kontinuierliches Lernen: monatliche Retro, KPI-Review, Policy v2.
