Künstliche Intelligenz – insbesondere generative KI – hat in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht und Einzug in viele Unternehmensbereiche gehalten. Auch kleine und mittlere Unternehmen (KMUs) stehen vor der Frage: Lohnt sich die Investition in KI-Technologien? Gerade Generative KI, also KI-Systeme, die Texte, Bilder, Videos oder Code selbstständig erstellen, bietet die Chance, manuelle Aufgaben zu automatisieren und kreative Prozesse zu beschleunigen.
Eine aktuelle Studie zeigt, dass bereits ein Drittel der mittelständischen Unternehmen KI einsetzt – und davon nutzen 72,6 % generative KI (z. B. Chatbots, Text- oder Codegeneratoren). Die Hauptgründe liegen auf der Hand: Effizienzsteigerung interner Abläufe, Kosteneinsparungen und höhere Produktivität gehören zu den meistgenannten Erwartungen an KI.
Doch wie schlägt sich dieses Potenzial in konkreten Zahlen nieder? Und worauf sollten Entscheider:innen aus Geschäftsführung, Controlling und IT achten, um einen echten Return on Investment (ROI) zu erzielen? Im Folgenden beleuchten wir anhand praxisnaher Beispiele – u. a. aus Immobilienbranche und Produktion – wie generative KI in Kombination mit Automatisierung reale Effizienzgewinne und Mehrwert bringen kann.
KI und Automatisierung: Mehr als nur Hype
Worin liegt konkret der strategische Vorteil generativer KI für KMUs? Ein Schlüssel liegt in der Kombination von KI mit Prozessautomatisierung. Generative KI kann heutzutage unstrukturierte oder kreative Einsatzgebiete abdecken, die früher Menschen vorbehalten waren – etwa das Verfassen von Texten, das Beantworten von E-Mails oder sogar das Schreiben von Code.
Robotic-Process-Automation (RPA)-Tools wie n8n oder Microsoft Power Automate lassen sich bereits mit KI-Modellen integrieren, sodass ganze Workflows vom Input bis zum Output automatisiert ablaufen. Ein Beispiel: Eingehende Kundenanfragen per E-Mail können automatisch analysiert und vom KI-Modell beantwortet werden, während das RPA-Tool den Versand der Antwort übernimmt.
Solche KI-Agenten sind kein Zukunftsszenario mehr – rund 10 % der Mittelständler experimentieren schon heute mit KI-Assistenten, die autonom E-Mails beantworten, Formulare ausfüllen oder mit Kunden kommunizieren. Die Vorteile liegen auf der Hand: Routineaufgaben werden schneller erledigt, Mitarbeitende werden entlastet und können sich komplexeren Tätigkeiten widmen. Laut einer Umfrage berichten 85 % der Nutzer:innen von generativer KI, dass sich ihr Arbeitsaufwand für Aufgaben reduziert, und 70 % fühlen sich insgesamt produktiver.
Wichtig für die Praxis ist jedoch, anbieterneutral zu bleiben und die passenden Tools je nach Anwendungsfall zu wählen. Es geht nicht darum, jedem Trend hinterherzulaufen, sondern gezielt dort KI-gestützte Automatisierung einzusetzen, wo sie den größten Hebel hat – sei es in der Dokumentation, im Kundenservice oder in administrativen Prozessen.
ROI von KI in der Immobilienbranche: Schneller zum Exposé und besseren Kundenservice
Die Immobilienwirtschaft steht exemplarisch für eine Branche, in der generative KI unmittelbaren Nutzen stiften kann. Viele Maklerbüros und Immobilienverwalter haben mit begrenzten personellen Ressourcen zu kämpfen und einen hohen Druck, effizient zu vermarkten. Hier kann KI an mehreren Stellen ansetzen:
Automatisierte Exposé-Erstellung
- Das Formulieren ansprechender Immobilienanzeigen und Exposés kostet normalerweise viel Zeit. Generative KI kann diese Texte in Sekunden erstellen, basierend auf den Objektdaten (Lage, Größe, Ausstattung). Ein:e Makler:in muss nur Stichpunkte eingeben – den Rest erledigt die KI. Die Folge: Makler:innen sparen erheblich Zeit und Geld, da sie nicht mehr jedes Exposé manuell schreiben müssen.
- Statt Stunden pro Inserat benötigt man vielleicht nur noch wenige Minuten für Kontrolle und Feinschliff. Die Texte sind konsistent und können an den Geschmack der Zielgruppe angepasst werden, was wiederum die Vermarktungschancen erhöht.
Personalisierte Vermarktung & Bilderzeugung
- Neben Texten kann generative KI auch Bilder oder Videos für Marketingzwecke generieren. Immo-Portale berichten etwa von virtuellem Home-Staging – KI generiert fotorealistische Einrichtungsvorschläge für leere Wohnungen, ohne dass teure Möblierungen vor Ort nötig sind. Routineaufgaben wie das Einstellen von Inseraten oder Bildbearbeitung lassen sich automatisieren, was direkte Personalkosteneinsparungen bedeutet.
- Gleichzeitig ermöglichen KI-Analysetools, zielgruppengenaues Marketing zu fahren: Aus großen Datenmengen zu Interessenten können automatisch personalisierte Exposé-Versionen oder Anzeigen erstellt werden, die besser konvertieren.
24/7-Kundenservice durch Chatbots
- In Immobilienbüros fallen täglich viele wiederkehrende Anfragen an – z. B. zu Besichtigungsterminen, Mietbedingungen oder Objektverfügbarkeiten. KI-basierte Chatbots und virtuelle Assistenten können solche Anfragen rund um die Uhr beantworten und häufig 70–80 % der Standardfragen abdecken, bevor überhaupt ein Mensch eingreifen muss.
- Für die Interessenten bedeutet das schnellere Antworten (bessere Customer Experience), für das Unternehmen sinkt der Aufwand im Backoffice. Ein weiterer Vorteil: Der Chatbot kann gleichzeitig Daten sammeln – etwa welche Fragen oder Objekte besonders interessieren – und so Vertrieb und Marketing wertvolle Insights liefern.
Praxisbeispiel aus der Immobilienbranche
Ein deutsches Maklernetzwerk berichtet, dass seit der Einbindung eines KI-Textgenerators zur Exposé-Erstellung pro Objekt im Schnitt mehrere Stunden Arbeitszeit eingespart werden. Die Mitarbeitenden nutzen diese Zeit nun, um aktiv auf potenzielle Käufer zuzugehen. KI kann also die Vermarktung beschleunigen, ohne die inhaltliche Qualität zu beeinträchtigen, und gleichzeitig die Reichweite erhöhen.
Wichtig ist, dass Datenschutz und Transparenz gewahrt bleiben – insbesondere bei automatisierten Entscheidungen (z. B. wenn die KI Vorhersagen über Kaufwahrscheinlichkeiten trifft). Doch richtig eingesetzt, entfaltet generative KI hier einen erheblichen ROI: Schnellere Abschlüsse, reduzierte Kosten pro Vermittlung und zufriedenere Kund:innen.
ROI von KI in der Produktion: Effizienzsprung auf dem Shopfloor und in der IT
Auch im produzierenden Gewerbe zeigen sich konkrete Effizienzgewinne durch generative KI. Produktionsunternehmen – vom Maschinenbauer bis zur Lebensmittelproduzentin – profitieren in mehrfacher Hinsicht:
Wartung und Qualitätssicherung
- Moderne Maschinen liefern Unmengen an Daten. Generative KI kann diese Daten nicht nur auswerten (analytische KI), sondern auch aktiv Handlungsvorschläge generieren.
- Ein Beispiel ist die vorausschauende Wartung: KI-Modelle erkennen Anomalien in Sensordaten und erstellen automatisch Wartungspläne oder Fehlermeldungen in Klarsprache. So hat etwa CNH Industrial (Landmaschinenhersteller) KI im Einsatz, um Maschinendaten zu überwachen und Hinweise auf mögliche Wartungsprobleme zu geben.
- Gleichzeitig entwickelte CNH einen KI-Chatbot für Servicetechniker, der auf Zuruf die passenden Reparaturanleitungen und Gerätehandbücher liefert. Anstatt lange in PDF-Dokumentationen zu suchen, sagt der Techniker z. B. „Wie wechsle ich den Ölfilter bei Modell X?“ – und der KI-Assistent zeigt umgehend die entsprechende bebilderte Anleitung an.
- Die Auswirkungen: weniger Stillstandszeit der Maschinen, schnellere Reparaturen und eine höhere first-time-fix Rate. CNH misst den Erfolg u.a. über die Kundenzufriedenheit (Net Promoter Score) ihrer Händler – und erste Nutzer:innen des KI-Tools gaben einen sehr hohen NPS-Wert an. Hier zeigt sich der ROI von KI in Form von Zeitersparnis und besserem Service, auch wenn solche Qualitätsgewinne nicht immer direkt in Euro beziffert werden.
Software- und Prozessautomatisierung
- Generative KI kann auch als Co-Pilot für Entwickler:innen und Ingenieur:innen dienen. Mit Tools wie GitHub Copilot lassen sich Code-Fragmente oder sogar ganze Programme per KI generieren, was die Entwicklungszeit drastisch verkürzt. Der Effekt ist deutlich: Routine-Codieraufgaben erledigt die KI in Sekunden, während sich die Fachkräfte anspruchsvolleren Problemen widmen.
- Studien unter Entwickler:innen bestätigen diesen Produktivitätsschub – rund 70 % fühlen sich durch KI-Codetools produktiver und 75 % finden Informationen oder Lösungen schneller. Für ein mittelständisches Produktionsunternehmen bedeutet das z. B., dass interne IT-Anpassungen oder Auswertungen, die früher Tage dauerten, in wenigen Stunden umgesetzt werden können.
- Das Controlling profitiert ebenfalls: Berichte lassen sich per KI automatisch generieren und aktualisieren, wodurch Monatsabschlüsse schneller vorliegen.
Optimierung von Produktion und Supply-Chain
- Die wahre Stärke generativer KI zeigt sich, wenn sie komplexe Systeme optimiert. In Pilotprojekten konnte KI in Fabriken z. B. optimale Produktionspläne erstellen – und dabei Schichtpläne, Lieferengpässe und Energieverbrauch simultan berücksichtigen, was kein Mensch in der gleichen Zeit schaffen könnte. Ein Branchenreport nennt Effizienzsteigerungen von bis zu 40 % in der Produktion, die Early Adopters durch KI erzielen.
- Dabei spielen mehrere Effekte zusammen: Ungeplante Ausfälle können um 30–45 % reduziert werden, weil KI-Auswertungen frühzeitig auf Wartungsbedarf hinweisen. Ausschuss und Nacharbeit sanken in Fällen um etwa 40 %, da KI-gestützte Qualitätsprüfung Fehler sofort erkennt und korrigiert. Solche Verbesserungen bedeuten nicht nur Kostenersparnis bei Material und Betrieb, sondern erhöhen auch die Lieferfähigkeit und Kundenzufriedenheit (Stichwort: termingerechte Lieferungen, weniger Reklamationen).
- Ein praxisnahes Rechenbeispiel liefert das Berliner KI-Startup Data Spree: In einem mittelständischen Werk konnte ein visuelles KI-Qualitätssystem die Fehlerquote von 5 % auf 2 % senken, was bei 500.000 produzierten Einheiten jährlich 150.000 € geringere Ausschusskosten entspricht. Gleichzeitig wurden durch Automatisierung der Sichtprüfung zwei Vollzeitstellen eingespart (ca. 100.000 € Personalkosten). Über fünf Jahre ergab sich so ein ROI von über 600 % auf die KI-Investition – ein eindrucksvolles Beispiel, wie sich KI finanziell rechnet, wenn sie gut implementiert wird.
Natürlich hängen die erzielbaren Werte vom Einzelfall ab. Nicht jedes KMU wird sofort 40 % Produktivitätsplus erzielen oder 600 % ROI verbuchen. Aber die Beispiele zeigen die Richtung: Generative KI kann gemeinsam mit Automatisierung dort für Sprünge sorgen, wo bislang Optimierungsgrenzen waren. Wichtig ist, die richtigen Prozesse auszuwählen – idealerweise solche, die hohen manuellen Aufwand, viele repetitive Schritte oder häufige Fehlerquellen haben. Hier zahlt sich KI-gestützte Automatisierung am schnellsten aus.
Erfolgsfaktoren: So wird die KI-Investition zum Gewinn
Die genannten Anwendungsfälle machen deutlich, dass generative KI ein enormes ROI-Potenzial für KMUs birgt. Allerdings kommt der Erfolg nicht von allein. Entscheider:innen sollten einige strategische Punkte beachten, damit aus der KI-Vision auch messbarer Mehrwert wird:
- Klarer Anwendungsfall statt KI um der KI willen: Eine häufige Falle ist, KI-Technologie einzuführen, ohne ein konkretes Problem zu adressieren. Experten raten, zuerst den Pain Point zu identifizieren und dann zu prüfen, ob generative KI hier die passende Lösung bietet. Ob es um die Beschleunigung des Vertriebs oder die Fehlerreduzierung in der Fertigung geht – der Use-Case muss den Ton angeben, nicht der Hype. Unternehmen, die ziellos „mit KI spielen“, sehen kaum ROI.
- Pilotprojekte und Erfolgsmessung: Starten Sie im Kleinen und legen Sie Messkriterien (KPIs) fest. Gartner empfiehlt, zunächst mit Pilotprojekten und definierten Metriken den Wertbeitrag zu prüfen, bevor man großflächig ausrollt. Zeitersparnis, Kostensenkung, Fehlerquote oder Kundenzufriedenheit – je nach Anwendung sollten solche KPIs von Anfang an getrackt werden. Ein Beispiel: Das Entwickler-Team von CNH notiert manuell, wie viele Minuten durch KI-Assistenten eingespart wurden. Diese disziplinierte Erfolgsmessung stellt sicher, dass die Zeiteinsparungen nicht „im Äther verloren gehen“. Nur was messbar ist, lässt sich auch intern vertreten und weiter optimieren.
- Kosten im Blick behalten: Generative KI kann – gerade bei cloudbasierten Modellen – laufende Kosten pro Nutzung verursachen (z. B. API-Aufrufe). Einige Unternehmen waren überrascht von den steigenden Kosten, als immer mehr Nutzer:innen KI-Tools verwendeten. Hier ist Controlling gefragt, um Kostentransparenz herzustellen. Möglich sind z. B. Limits oder ein Monitoring der Nutzung. Zudem sollte man den Aufwand für Training, Datenaufbereitung und Integration realistisch einkalkulieren – anfängliche Investitionen zahlen sich oft erst über Monate aus.
- Mitarbeiter:innen einbinden und schulen: Ein Tool ist nur so gut wie seine Anwendung. Schulen Sie Ihr Team im Umgang mit KI und bauen Sie Ängste ab. In vielen KMUs sehen Mitarbeitende den Nutzen generativer KI zunächst nicht – etwa weil unklar ist, wie ein KI-Schreibassistent beim Newsletter wirklich hilft. Hier lohnt es sich, Leuchtturm-Projekte zu schaffen und die Belegschaft aktiv einzubeziehen. Wenn erste Erfolge sichtbar werden (z. B. ein vom KI-Assistenten erstellter Report, der allen Zeit spart), steigt die Akzeptanz. Mitarbeiter:innen sollten KI als Werkzeug begreifen, das ihnen monotonen Aufwand abnimmt.
- Daten und Governance beachten: Generative KI ist nur so gut wie die Daten, auf denen sie basiert. Achten Sie darauf, qualitativ hochwertige, relevante Daten bereitzustellen – seien es Produktdaten fürs Marketing oder Maschinenhistorien fürs KI-Modell. Gleichzeitig müssen Datenschutz und ethische Richtlinien beachtet werden, gerade bei Kundendaten. Anbieterneutrale Lösungen (Open-Source-Modelle oder sichere Cloud-Angebote) können für KMUs sinnvoll sein, um Datenhoheit zu wahren.
- Ebenfalls wichtig: Transparenz gegenüber Kund:innen und Partner:innen, wo KI im Einsatz ist (Stichwort: gekennzeichnete KI-Texte, nachvollziehbare Entscheidungen).
Fazit: Mit Augenmaß zum nachhaltigen KI-ROI
Generative KI bietet für kleine und mittlere Unternehmen eine spannende Chance, aus begrenzten Ressourcen mehr Output zu holen. Die Beispiele aus Immobilienwirtschaft und Fertigung haben gezeigt, dass sowohl in Büroprozessen als auch auf dem Shopfloor konkrete Effizienzgewinne möglich sind – von schnelleren Vertriebsprozessen über automatisierte Dokumentation bis hin zu smarter Produktionsoptimierung.
Entscheidend ist, dass KI nicht als Selbstzweck eingeführt wird, sondern als strategisches Werkzeug, um Geschäftsziele zu erreichen. Dann nämlich kann der ROI überzeugend ausfallen: sei es durch zweistellige Prozentverbesserungen bei Umsatz, Kosten und Produktivität, oder durch die Entlastung der Mitarbeiter:innen, die sich wertschöpfenderen Aufgaben widmen können.
Für Entscheider:innen in KMUs bedeutet das: Jetzt ist der Zeitpunkt, sich mit generativer KI auseinanderzusetzen – pragmatisch, praxisnah und mit klarem Blick auf den Mehrwert. Die Technologie ist reif genug, um in vielen Bereichen sofort eingesetzt zu werden, sei es via KI-Text- und Codegeneratoren oder mittels KI-Integration in bestehende Workflows.
Gleichzeitig bleibt ein vorausschauender Kurs wichtig: klein anfangen, Erfolge messen, Mitarbeiter:innen mitnehmen und aus den Erkenntnissen lernen. Dann wird aus dem Hype um ChatGPT & Co. ein echter Wettbewerbsvorteil im Mittelstand. Generative KI ist kein Allheilmittel, aber richtig angewandt kann sie zu einem echten ROI-Treiber werden – und damit zum Motor für Innovation und Wachstum in Ihrem Unternehmen.
Letztlich gilt: Der Wert von KI zeigt sich in der Praxis – packen wir es an!
FAQ: ROI von KI für KMUs
1. Lohnt sich der Einsatz generativer KI für kleine und mittlere Unternehmen?
Ja. Generative KI hilft KMUs, Prozesse zu automatisieren und kreative Aufgaben wie Texterstellung oder Kundenkommunikation schneller zu erledigen. Das spart Kosten, steigert die Produktivität und verbessert den Service – messbar etwa durch schnellere Abläufe oder höhere Kundenzufriedenheit.
2. Welche konkreten Anwendungen bringen den höchsten ROI?
Besonders lohnend sind Bereiche mit viel manuellem Aufwand. Dazu zählen etwa die Exposé-Erstellung in der Immobilienbranche, Chatbots im Kundenservice oder KI-gestützte Wartung in der Produktion. Auch automatisierte Berichte, Marketing-Texte oder Code-Generierung zeigen schnell messbare Effekte.
3. Wie können KMUs den Erfolg von KI-Projekten messen?
Durch klare KPIs. Zeitersparnis, Fehlerreduktion, Produktivitätssteigerung oder Kostensenkung sind typische Kennzahlen. Entscheidend ist, Pilotprojekte mit messbaren Zielen zu starten und regelmäßig zu evaluieren. Nur so wird der Mehrwert auch intern sichtbar und steuerbar.
4. Was sollten Entscheider:innen beim KI-Einsatz beachten?
Wichtig sind ein klarer Anwendungsfall, eine kontrollierte Einführung über Pilotprojekte, die Schulung der Mitarbeitenden und eine datenschutzkonforme Umsetzung. Nicht der Hype zählt, sondern der strategische Nutzen. Wenn KI ein konkretes Problem löst, zeigt sich der ROI in kurzer Zeit.
