KI-Readiness für KMU: 90-Tage-Roadmap 2025

AI Marketing Strategist

27. November 2025

13 Min. Lesezeit

KI-Readiness für KMU: 90-Tage-Roadmap 2025

Meta-Description: KI-Readiness für KMU 2025: Strukturierte 90-Tage-Roadmap für Daten, Prozesse und Team. Von der Inventur bis zum ersten Piloten – realistisch, rechtssicher, umsetzbar.

KI-Readiness im Mittelstand: Warum die meisten KMU 2025 noch nicht „KI-fähig" sind – und wie Sie das in 90 Tagen ändern

Ende November 2025 steht der deutsche Mittelstand vor einem Paradox: Laut Bitkom nutzen nur 15 % der Unternehmen in Deutschland KI-Lösungen produktiv, gleichzeitig experimentieren in rund jedem dritten Unternehmen (34 %) Beschäftigte bereits mit generativer KI wie ChatGPT – allerdings über private Zugänge, ohne Governance, ohne Strategie, ohne Datenschutz-Prüfung. Das Problem ist nicht mangelndes Interesse. Das Problem ist fehlende KI-Readiness. Die meisten Geschäftsführer spüren intuitiv: „Unsere Daten liegen in zehn verschiedenen Systemen. Unsere Prozesse sind im Kopf von drei Leuten. Unsere IT-Landschaft ist historisch gewachsen, nicht strategisch geplant." Und genau deshalb scheitern KI-Projekte nicht an schlechten Algorithmen, sondern an unzureichender Vorbereitung. Dieser Artikel zeigt Ihnen eine praxiserprobte 90-Tage-Roadmap zur KI-Readiness – speziell für KMU und Selbstständige, die nicht nur verstehen wollen, sondern produktive Systeme bauen möchten. Von der Dateninventur über Governance-Light bis zum ersten förderfähigen Piloten.

Was bedeutet KI-Readiness im KMU – und was ist es nicht?

KI-Readiness bedeutet nicht, dass Sie die neuesten GPT-Modelle verstehen oder Machine-Learning-Paper lesen können. KI-Readiness bedeutet, dass Ihre Daten, Prozesse, Organisation und rechtliche Grundlage so aufgestellt sind, dass Sie KI-Projekte schnell pilotieren, sicher produktiv setzen und kontinuierlich skalieren können. Konkret:

Daten-Readiness: Sie wissen, welche Datenquellen Sie haben, wo sie liegen, wie sauber sie sind und wer Zugriff hat.
Prozess-Readiness: Ihre wichtigsten Abläufe sind dokumentiert (nicht perfekt, aber nachvollziehbar), und Sie wissen, wo Engpässe liegen.
Organisations-Readiness: Es gibt klare Zuständigkeiten für KI-Vorhaben, Datenschutz, IT-Sicherheit und Prozessverantwortung.
Governance-Readiness: Sie haben minimale, aber verbindliche Regeln für den Umgang mit KI-Tools, Daten und externen Dienstleistern (DSGVO, EU-AI-Act). Eine Mittelstand-Digital-Studie zu KI im Mittelstand (2023) zeigt: Die wesentlichen Hürden sind fehlendes Know-how, unzureichende Datenbasis und unklare Anwendungsfälle – nicht fehlende Technologie.

Typische Ausgangslage deutscher KMU Ende 2025: Daten-Silos, Tool-Wildwuchs und „Shadow-AI"

Wenn Sie ehrlich Ihre IT-Landschaft anschauen, sehen Sie vermutlich: 1. Daten-Silos: ERP, CRM, Excel-Listen, E-Mail-Ordner, lokale Laufwerke, Cloud-Tools wie Dropbox oder Google Drive – alles parallel, nichts vernetzt. Kundendaten im CRM, Produktionsdaten im ERP, Projektdaten in Excel. 2. Prozesslücken: Die wichtigsten Abläufe existieren im Kopf erfahrener Mitarbeitender. Dokumentation ist lückenhaft oder veraltet. Neue Kollegen brauchen Monate, um Prozesse zu verstehen. 3. Tool-Wildwuchs: Jeder Bereich hat seine eigenen Lieblings-Tools eingeführt. Marketing nutzt andere Systeme als Vertrieb. Die IT hat keinen Überblick mehr, wer welche Cloud-Dienste nutzt. 4. Shadow-AI: Mitarbeitende nutzen ChatGPT, Claude oder Perplexity für interne Aufgaben – ohne dass Geschäftsführung oder Datenschutzbeauftragte davon wissen. Bitkom berichtet, dass nur etwa jedes siebte Unternehmen interne Regeln für den Einsatz privater KI-Tools etabliert hat, obwohl bereits in einem Drittel der Unternehmen Shadow-AI stattfindet. Diese Ausgangslage ist nicht dramatisch – sie ist normal. Aber sie macht KI-Projekte ineffizient, teuer und riskant.

KI-Readiness-Reifegradmodell: Wo steht Ihr Unternehmen?

Das Fraunhofer IPK hat für Digital-Twin-Projekte ein Readiness-Assessment entwickelt, das sich auf KI-Vorhaben übertragen lässt. Vereinfacht ergibt sich ein 4-Stufen-Modell:

Stufe 1: Ad-hoc (typisch: 40-60 % der KMU)

Daten liegen verteilt, keine zentrale Übersicht
Prozesse sind personengebunden, wenig dokumentiert
Keine KI-Strategie, höchstens Einzelexperimente
Keine formalen Regelungen für KI-Nutzung

Stufe 2: Strukturiert (typisch: 25-35 % der KMU)

Wichtigste Datenquellen sind identifiziert
Kernprozesse sind grob dokumentiert
Es gibt erste Verantwortlichkeiten für Digitalisierung
DSGVO-Mindestanforderungen sind erfüllt (Verzeichnis der Verarbeitungstätigkeiten)

Stufe 3: Integriert (typisch: 10-15 % der KMU)

Daten aus mehreren Systemen können verknüpft werden
Prozesse sind standardisiert und optimiert
KI-Kernteam ist definiert, erste Piloten laufen
Governance-Rahmen ist etabliert (Policies, Schulungen, Compliance)

Stufe 4: Optimiert (typisch: < 5 % der KMU)

Datenplattform mit durchgängiger Qualität
Prozesse sind automatisiert und kontinuierlich verbessert
KI-Projekte werden systematisch skaliert
Lernende Organisation mit KI-Kompetenz auf allen Ebenen Wenn Sie in Stufe 1 oder früher Stufe 2 stehen, brauchen Sie keine Technologie-Auswahl – Sie brauchen eine 90-Tage-Readiness-Phase, um in Stufe 3 zu kommen.

Checkliste: 10 Voraussetzungen vor dem ersten KI-Projekt

Bevor Sie Zeit und Geld in KI-Tools, APIs oder Entwicklung investieren, sollten diese 10 Punkte geklärt sein: Daten & Infrastruktur:

Dateninventur durchgeführt: Liste aller Datenquellen, Formate, Zugriffsrechte, Aktualisierungsfrequenzen
Datenqualität beurteilt: Vollständigkeit, Konsistenz, Aktualität der relevanten Daten für Ihre Use Cases
Zentrale Zugriffsmöglichkeit geklärt: Können Sie Daten aus verschiedenen Quellen für ein KI-Projekt zusammenführen? Prozesse & Organisation:
Prozesslandkarte erstellt: Überblick über Kernprozesse, Schnittstellen, manuelle Schritte, Engpässe
KI-Kernteam definiert: Wer treibt KI-Projekte? Wer entscheidet? Wer setzt um? (1-3 Personen genügen)
Zeitbudget reserviert: Realistische Einschätzung, wie viele Stunden pro Woche für KI-Themen investiert werden können Rechtliches & Governance:
Verzeichnis der Verarbeitungstätigkeiten (Art. 30 DSGVO) vorhanden: Pflicht für alle Unternehmen; KI-Systeme müssen dort dokumentiert werden
Datenschutz-Verantwortung geklärt: Wer prüft DSGVO-Konformität? Wer schließt Auftragsverarbeitungsverträge (AVV) ab?
Shadow-AI-Policy definiert: Einfache, klare Regeln, welche KI-Tools Mitarbeitende nutzen dürfen (und für welche Zwecke)
Cloud vs. Self-Hosting entschieden: Grundsatzentscheidung, ob Sie auf EU-Cloud, US-Cloud oder eigene Server setzen Wenn mehr als fünf Punkte unklar oder unerfüllt sind, starten Sie nicht mit einem KI-Projekt – Sie würden auf Sand bauen.

Rechtliche Mindestvoraussetzungen: DSGVO, EU-AI-Act und Dokumentationspflichten

KI-Projekte sind Datenverarbeitungsprojekte – und damit DSGVO-pflichtig. Der EU-AI-Act fügt ab 2025/26 weitere Pflichten hinzu.

DSGVO-Basics für KI-Projekte:

Rechtsgrundlage prüfen: Verarbeiten Sie personenbezogene Daten? Dann brauchen Sie eine Rechtsgrundlage (z. B. berechtigtes Interesse, Einwilligung, Vertragserfüllung).
Verzeichnis der Verarbeitungstätigkeiten: KI-Systeme müssen dokumentiert werden – Zweck, Kategorien von Daten, Empfänger, Speicherdauer, Sicherheitsmaßnahmen.
Auftragsverarbeitungsverträge (AVV): Wenn Sie externe KI-Dienste (OpenAI, Google, Azure) nutzen, brauchen Sie AVV mit diesen Anbietern.
Betroffenenrechte sicherstellen: Auskunft, Löschung, Widerspruch müssen auch bei KI-Einsatz gewährleistet sein.

EU-AI-Act-Basics für KMU:

Der Bitkom-Leitfaden „Generative KI im Unternehmen" zeigt: Die meisten KMU-Anwendungen (interne Assistenten, Marketing-Content, Dokumentenverarbeitung) gelten als „minimales Risiko" oder „begrenztes Risiko" – nicht als Hochrisiko-KI. Ihre Pflichten:

Transparenz: Wenn KI mit Menschen interagiert (z. B. Chatbots), müssen Sie offenlegen, dass es sich um KI handelt.
Dokumentation: Zweck, Datenquellen, Trainingsverfahren, Risikobewertung.
Risikoklasse bestimmen: IHK München bietet Checklisten zur Einordnung Ihrer Anwendungsfälle. Achtung: Wenn Sie KI für Personalentscheidungen, Kreditprüfung oder kritische Infrastruktur einsetzen, gelten strengere Hochrisiko-Anforderungen. Das ist für die meisten KMU nicht relevant, aber Sie müssen es prüfen.

Förderprogramme für KI-Readiness- und Vorprojekte 2025/26

Gute Nachricht: Sie müssen Readiness-Projekte nicht allein finanzieren. Es gibt Bundes- und Landesprogramme, die genau solche Vorhaben unterstützen.

Mittelstand-Digital (Bundesebene)

Das BMWK-Programm „Mittelstand-Digital" bietet kostenfreie Beratung, Workshops und Readiness-Analysen für KMU. Über regionale Kompetenzzentren können Sie:

Prozessanalysen durchführen lassen
Datenqualitäts-Checks machen
Schulungen zu KI-Grundlagen und Anwendungsfällen erhalten

Wirtschaft Digital BW (Baden-Württemberg)

Die Plattform „Wirtschaft Digital BW" bündelt Landesprogramme, die KI- und Digitalisierungsvorhaben mit bis zu 50 % Zuschuss fördern – auch für Beratungs- und Implementierungskosten zur Prozess- und Datenmodernisierung.

Weitere Länder-Programme:

Bayern: Digitalbonus Bayern (bis 10.000 € Zuschuss)
Nordrhein-Westfalen: Digitalbonus.NRW (bis 12.000 €)
Hessen: Distr@l – Digitalisierung im Handwerk Tipp: Readiness-Projekte sind oft förderfähig, wenn Sie sie als „Digitalisierungsberatung" oder „Prozessoptimierungsprojekt" beantragen. Sprechen Sie mit einem Berater, bevor Sie starten.

In 90 Tagen KI-ready: Phasenplan für KMU

Jetzt wird es konkret. Hier ist die SYNCLARO-90-Tage-Roadmap, die Sie von „chaotisch" zu „pilotfähig" bringt.

Phase 1 (Tage 1–30): Inventur von Daten, Prozessen und Tool-Landschaft

Ziel: Vollständige Transparenz über Ihre Ausgangslage. Maßnahmen:

Dateninventur durchführen:
- Liste aller Datenquellen (ERP, CRM, Excel, Cloud-Tools, E-Mail, lokale Laufwerke)
- Dokumentieren: Welche Daten? Wo gespeichert? Wer hat Zugriff? Wie aktuell?
- Einfaches Tool: Excel oder Notion genügen. Perfektion ist nicht nötig – Vollständigkeit schon.
Prozesslandkarte erstellen:
- Identifizieren Sie Ihre 5-10 Kernprozesse (z. B. Angebotserstellung, Auftragsabwicklung, Rechnungsstellung, Kundenkommunikation)
- Skizzieren Sie jeden Prozess in 5-10 Schritten – reicht als erste Version
- Markieren Sie manuelle, zeitintensive oder fehleranfällige Schritte
Tool-Landschaft dokumentieren:
- Welche Software nutzen Sie? (lokal, Cloud, SaaS)
- Wer nutzt was? Gibt es Redundanzen?
- Welche Tools haben APIs? (wichtig für spätere Automatisierung) Deliverable: Dateninventar, Prozesslandkarte, Tool-Übersicht (jeweils 1-2 Seiten).

Phase 2 (Tage 31–60): Governance-Light, KI-Kernteam und erste Policies

Ziel: Minimale, aber verbindliche Struktur für KI-Projekte schaffen. Maßnahmen:

KI-Kernteam definieren:
- 1-3 Personen (z. B. Geschäftsführer, IT-Verantwortlicher, Prozessverantwortlicher)
- Klare Rollen: Wer entscheidet? Wer baut? Wer prüft Datenschutz?
Shadow-AI-Policy erstellen:
- Einfache Regel: „Welche KI-Tools dürfen genutzt werden? Für welche Zwecke?"
- Beispiel: „ChatGPT Plus und Claude Pro sind erlaubt für interne Texte, Code, Recherche – aber NICHT für Kundendaten, Finanzdaten oder personenbezogene Daten ohne AVV."
- Kommunizieren Sie die Policy im Team (15-Minuten-Meeting genügt)
DSGVO-Mindeststandards prüfen:
- Ist Ihr Verzeichnis der Verarbeitungstätigkeiten aktuell?
- Haben Sie AVV mit Cloud-Anbietern?
- Wissen Sie, wo personenbezogene Daten liegen?
Erste Schulung durchführen:
- Intern oder extern: Grundlagen KI, sichere Nutzung, Use-Case-Thinking
- Mittelstand-Digital betont, dass „gemeinsam bearbeitete, technologieunterstützte Projekte eine enorme Chance" für KMU bieten Deliverable: KI-Kernteam-Definition, Shadow-AI-Policy (1 Seite), DSGVO-Checkliste abgehakt, erste Schulung absolviert.

Phase 3 (Tage 61–90): Use-Case-Priorisierung, Datenaufbereitung und Pilot-Readiness

Ziel: Sie wissen, welchen Use Case Sie zuerst angehen – und Sie haben die Daten dafür vorbereitet. Maßnahmen:

Use-Case-Liste erstellen:
- Basierend auf Ihrer Prozesslandkarte: Wo liegen die größten Engpässe?
- Beispiele: Angebotserstellung beschleunigen, Rechnungen automatisch prüfen, FAQ-Chatbot für Kundenanfragen, Dokumentenklassifikation
- Priorisieren Sie nach Impact × Machbarkeit (2×2-Matrix genügt)
Daten für Top-Use-Case aufbereiten:
- Beispiel: Wenn Sie einen FAQ-Chatbot bauen wollen, sammeln Sie alle FAQ, Support-E-Mails, Produktdokumentationen
- Strukturieren Sie Daten in einheitlichem Format (z. B. CSV, JSON)
- Prüfen Sie Datenqualität: vollständig, aktuell, bereinigt?
Tech-Stack-Grundsatzentscheidung treffen:
- Welche Plattform? (n8n, Make, Zapier für Workflows; Supabase, Airtable für Datenbank; OpenAI, Claude für KI-Modelle)
- Self-Hosting oder Cloud? (Rechtliche und Budget-Frage)
- Tipp: Für KMU empfiehlt sich oft ein hybrider Stack – Cloud für KI-Modelle, Self-Hosting für sensible Daten
Business Case & Förderantrag vorbereiten:
- Rechnen Sie: Wie viel Zeit spart der Use Case? Was kostet die Umsetzung?
- Wenn förderfähig: Jetzt Antrag stellen (Vorlaufzeit beachten!) Deliverable: Priorisierte Use-Case-Liste, aufbereitete Daten für Pilot, Tech-Stack-Entscheidung dokumentiert, Business Case kalkuliert.

Nach 90 Tagen: Übergabe an Scoping-, Stack- und Automatisierungsphase

Glückwunsch – Sie sind jetzt KI-ready. Ihr Unternehmen hat:

Transparenz über Daten und Prozesse
Minimale, aber funktionale Governance
Ein Kernteam mit Zuständigkeiten
Einen priorisierten Use Case mit vorbereiteten Daten
Rechtliche Mindeststandards erfüllt Jetzt beginnt die eigentliche Implementierung:
Scoping: Detailliertes Lastenheft für Ihr erstes KI-Projekt
Stack-Auswahl: Konkrete Tools, APIs, Datenbanken
Automatisierung: n8n-Workflows, RAG-Systeme, native Apps Das ist der Punkt, an dem viele KMU merken: „Ich will das selbst können, nicht nur verstehen." Genau hier setzt SYNCLARO als Implementation-Bridge an.

Branchentypische Stolpersteine im Mittelstand

Je nach Branche unterscheiden sich die Readiness-Herausforderungen:

Produktion & Fertigung:

Problem: Maschinendaten liegen auf Altanlagen ohne digitale Schnittstellen
Lösung: Retrofit-Sensoren, IIoT-Gateways – aber erst nach Prozessanalyse

Dienstleistung & Beratung:

Problem: Kundendaten sind fragmentiert (CRM, E-Mail, Excel), Projekte laufen individuell
Lösung: Dateninventur zeigt oft: 80 % der Daten könnten mit einfachen ETL-Prozessen konsolidiert werden

Handwerk:

Problem: Papierprozesse, geringe IT-Ressourcen, wenig Zeit für Digitalisierung
Lösung: Start mit einem digitalisierten Prozess (z. B. Angebotserstellung), dann Schritt für Schritt erweitern

Solo-Selbstständige & Freiberufler:

Problem: Zeitmangel, fehlende Struktur, „Bauchladen"-Geschäftsmodell
Lösung: Readiness-Phase auf 30-45 Tage verkürzen, Fokus auf ein Kernproblem (z. B. Akquise-Automatisierung) Das Handelsblatt Research Institute weist darauf hin, dass kleine Unternehmen deutlich seltener E-Learning-Angebote nutzen – obwohl digitale Weiterbildung gerade hier den größten Hebel hat.

FAQ: Die wichtigsten Fragen zur KI-Readiness im KMU

Was muss ich vorbereiten, bevor ich KI einführe?

Vier Dinge: 1) Überblick über Ihre Daten (wo, wie sauber, wer hat Zugriff), 2) Dokumentierte Kernprozesse, 3) Klare Zuständigkeiten (KI-Kernteam), 4) DSGVO-Mindeststandards erfüllt (Verzeichnis der Verarbeitungstätigkeiten, AVV mit Cloud-Anbietern).

Wie lange dauert es realistisch, bis ein KI-Pilot produktiv läuft?

Nach 90 Tagen Readiness-Phase können Sie mit 4-8 Wochen für den ersten Piloten rechnen – wenn Sie selbst bauen oder mit einem Umsetzungspartner arbeiten. Bis zur produktiven Skalierung nochmal 2-3 Monate.

Welche Daten sind für KI-Projekte geeignet?

Strukturierte Daten (Datenbanken, CRM, ERP) sind am einfachsten. Unstrukturierte Daten (E-Mails, PDFs, Bilder) sind mit generativer KI heute auch gut nutzbar – aber Sie brauchen mehr Aufbereitung. Entscheidend: Qualität schlägt Quantität.

Wie schütze ich mich vor rechtlichen Risiken?

Drei Schritte: 1) KI-Systeme im Verzeichnis der Verarbeitungstätigkeiten dokumentieren, 2) AVV mit KI-Anbietern abschließen, 3) Transparenzpflicht einhalten (z. B. bei Chatbots offenlegen, dass es KI ist). Für die meisten KMU-Use-Cases genügen diese Basics.

Brauche ich externe Berater oder kann ich das intern machen?

Kommt auf Ihre Kapazitäten an. Die Inventur (Phase 1) können Sie intern machen. Governance und Tech-Stack-Entscheidungen (Phasen 2-3) profitieren von externer Expertise – aber nicht von klassischer Unternehmensberatung, sondern von Practitioner-Coaching, das Sie befähigt, selbst zu bauen.

Fazit: KI-Readiness als Implementation-Bridge – warum 90 Tage Vorbereitung die Erfolgswahrscheinlichkeit verdoppeln

Mittelstand-Digital zeigt in Fallstudien: KI-Projekte im Mittelstand scheitern selten an Technologie – sie scheitern an unklaren Anforderungen, schlechter Datenbasis und fehlenden Zuständigkeiten. Genau deshalb ist KI-Readiness die eigentliche Implementation-Bridge. Wenn Sie 90 Tage in Inventur, Governance und Vorbereitung investieren, sparen Sie später Monate an Projektlaufzeit – und vermeiden teure Sackgassen. SYNCLARO positioniert sich genau hier: Wir bringen Sie nicht nur zum Verstehen, sondern zum Können. Vom ChatGPT-Nutzer (Level 20) über strukturierte Prozesse und Daten (Level 40) bis zu production-ready Systemen mit Datenbanken, APIs und nativen Apps (Level 85). Die Frage ist nicht, ob Sie KI-ready werden – sondern wie schnell.

Ihre nächsten Schritte zur digitalen Autonomie

Sie haben jetzt die Roadmap. Sie wissen, dass KI-Readiness kein theoretisches Konzept ist, sondern ein strukturierter 90-Tage-Sprint mit klaren Deliverables. Jetzt stellt sich die Frage: Gehen Sie den Weg allein, mit Sparringspartner oder mit Umsetzungspartner? Option 1: Intensive persönliche Transformation In unserem Intensiv-Coaching arbeiten wir 100-150 Stunden gemeinsam daran, dass Sie zu den Top 1 % der Unternehmen gehören, die KI wirklich meistern. Wir begleiten Sie durch alle drei Readiness-Phasen – von der Dateninventur über Governance bis zum ersten produktiven System. 1:1 oder in Gruppen – Sie entscheiden. Option 2: Strategische Entscheidungskompetenz in 5 Tagen Das Mastermind Retreat vom 26. Februar bis 2. März 2026 bringt Geschäftsführer zusammen, die in kompakter Zeit das strategische Fundament für KI-Entscheidungen legen wollen. Am Ende haben Sie Ihre Use-Case-Priorisierung, Tech-Stack-Entscheidung und Ihren 90-Tage-Fahrplan – und ein Netzwerk von Gleichgesinnten. Option 3: Strukturiertes Selbstlernen Der Videokurs bietet 48 Stunden Content in 17 Kapiteln – von Prozessinventur und Datenqualität über n8n-Workflows bis zu RAG-Systemen und API-Integration. Sie lernen in Ihrem Tempo, mit Community-Support und Zugriff auf alle Updates. Option 4: Professionelle Umsetzung beauftragen Keine Zeit oder Nerven für die DIY-Readiness-Phase? Unser Done-For-You Service übernimmt die komplette 90-Tage-Roadmap für Sie – von Dateninventur über Governance-Setup bis zum ersten Piloten. Sie erhalten Transparenz, Struktur und ein produktives System. Der erste Schritt ist immer ein Gespräch. Vereinbaren Sie ein kostenloses Erstgespräch – wir finden gemeinsam heraus, welcher Weg für Ihre Situation der richtige ist. Denn KI-Readiness ist kein Standard-Programm – sie hängt von Ihrer Branche, Größe, Ausgangslage und Ambition ab. Eines ist sicher: Wer 2026 KI-fähig ist, wird nicht nur Kosten sparen und Prozesse beschleunigen – sondern digitale Autonomie aufbauen, die keine Agentur mehr wegnehmen kann.

Aktualisiert: November 2025 | Alle Quellenangaben verlinkt | SYNCLARO – Implementation-Bridge für KI-Befähigung im deutschen Mittelstand