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Könnten Sie kritische Prozesse auch bei Preis- oder Vertragsänderungen, einem Ausfall oder einem Systemwechsel weiterführen?
Wenn sich Preise, Schnittstellen oder Vertragsbedingungen ändern, können aus kleinen Anpassungen schnell geschäftskritische Risiken entstehen. Unternehmen, die Daten, Prozesse oder KI-Anwendungen nicht selbst steuern, verlagern oder weiterbetreiben können, verlieren im Ernstfall Handlungsfähigkeit, etwa bei Ausfällen, neuen regulatorischen Vorgaben oder einem Anbieterwechsel.
Zwischen einem KI-Pilotprojekt und dem produktiven Einsatz klafft in vielen mittelständischen Unternehmen eine Lücke. Ein naheliegender Gedanke sind mehr Piloten, aber sie schließen diese Lücke selten. Digitale Souveränität geht mit der methodischen Nutzung von Daten und Prozesswissen aus den eigenen Fachbereichen einen konsequenteren Weg.
Was ist digitale Souveränität?
Digitale Souveränität (engl. Digital Sovereignty) bezeichnet die Fähigkeit von Unternehmen, KI-Anwendungen auf Basis eigener Prozesse, Daten und Fachwissen selbstständig einzusetzen. Sie entsteht durch das Zusammenspiel aus Datenzugriff, Prozesskompetenz in den Fachabteilungen und praxistauglichen Anwendungen. In kleinen und mittelständischen Unternehmen zeigt sie sich konkret darin, ob Bestände, Produktion und Service KI-Ergebnisse selbst nutzen und verstehen.
Digitale Souveränität im Unternehmen beinhaltet die Gestaltungshoheit über die Nutzung digitaler Technologien und IT-Infrastrukturen sowie die Kontrolle über die eigenen Daten und die anvertrauten Daten Dritter. Eine digital souveräne Entität behält zu jedem Zeitpunkt die vollständige Handlungsfreiheit und Entscheidungsgewalt über ihre digitalen Ressourcen und Systeme.
Digitale Souveränität beginnt in den Fachabteilungen
Einkauf oder Service wissen aus eigener Erfahrung, wo Engpässe entstehen und welche Entscheidungen von besseren Daten profitieren. IT und Management kennen diese Zusammenhänge häufig nicht in derselben Tiefe, weil sie zwar Systeme und Strategie steuern, jedoch nicht unmittelbar in die tägliche operative Arbeit eingebunden sind.
Fachbereiche brauchen Anwendungen, die zu ihren Prozessen passen. Maximaler Nutzen entsteht, wenn im bestehenden Arbeitssystem zum richtigen Zeitpunkt eine konkrete KI-gestützte Entscheidung getroffen wird. Zum Beispiel dann, wenn AI Bestellvorschläge priorisiert, Produktionsparameter anpasst, Auffälligkeiten vor dem Ausschuss meldet oder Wartungseinsätze vor einem drohenden Ausfall auslöst.
Künstliche Intelligenz wird dann besonders wirksam, wenn sie operative Daten auswertet, Muster aufdeckt und daraus nachvollziehbare Handlungsempfehlungen für den jeweiligen Fachbereich ableitet. Die operative Nutzung von KI sollte daher nicht allein bei IT und Management verbleiben.
Auch dürfen die Anwendungen nicht jedes Mal zum mehrjährigen Entwicklungsprojekt werden. Damit KI ihr Potenzial tatsächlich entfalten kann, müssen Fachbereiche Anwendungen eigenständig und ohne lange Implementierungsphasen einsetzen und weiterentwickeln können.
Die folgenden weiteren Beispiele zeigen typische Anwendungsfelder, in denen Unternehmen bereits heute von KI profitieren können:
- Bestände und Dispositionsparameter optimieren
- Produktionspläne auf Basis realer Daten verbessern
- CO₂-Tracking für die ESG-Berichtspflicht unterstützen
- Qualitätsabweichungen mit KI in der Fertigung frühzeitig erkennen
- Angebots- und Preiskalkulation beschleunigen
- Wartungsbedarfe frühzeitig erkennen
Datensouveränität im ERP: Wie unterscheiden sich offene und geschlossene Systeme?
Der Unterschied liegt in der Kontrolle: Bei offenen Systemen behalten Unternehmen mehr Wahlfreiheit bei Anpassungen, Betrieb und Anbieterwechsel. Bei geschlossenen Systemen bestimmt der Hersteller diese Rahmenbedingungen stärker. Damit wird die ERP-Strategie zugleich zu einer Entscheidung über die Datensouveränität und den Grad der technologischen Unabhängigkeit des Unternehmens.
Die ERP-Auswahl zwischen offenen und geschlossenen Systemen hängt von der Branche, der Unternehmensgröße sowie weiteren individuellen Faktoren ab. Für viele mittelständische Unternehmen ist ein geschlossenes Standard-ERP empfehlenswerter, wenn schnelle Einführung, verlässlicher Herstellersupport, regelmäßige Updates und klar kalkulierbare Verantwortung im Fokus stehen sollen.
Ein offenes bzw. Open-Source-ERP ist häufig die bessere Entscheidung, wenn Prozesse stark individuell sind, eigene IT-Kompetenz oder ein guter Implementierungspartner vorhanden ist und Unabhängigkeit zählt.
KI im Mittelstand erfolgreich einführen
Wie gelingt der Einstieg in KI, ohne in typische Umsetzungsfehler oder unnötige Umwege zu geraten? Unser Leitfaden zeigt Ihnen, wie Sie KI praxisnah integrieren und strukturiert in bestehende Prozesse überführen.
Warum bleibt die KI-Integration bei fehlender Datensouveränität häufig in der Testphase?
Die KI-Integration bleibt bei fehlender Datensouveränität oft in der Testphase, weil Unternehmen die technischen, organisatorischen und menschlichen Hürden unterschätzen. Ohne verlässliche, zugängliche und qualitativ ausreichende Daten fehlt die Grundlage, um KI-Anwendungen über einzelne Tests hinaus produktiv zu betreiben. Zusätzlich binden viele Unternehmen die Fachbereiche zu spät ein, wodurch Entscheidungen noch zu zentral getroffen werden.
Der Cisco AI Readiness Index 2025 beziffert das Problem: Nur 12 Prozent der deutschen Unternehmen sind optimal auf den KI-Einsatz vorbereitet.1 Im Bereich Daten, also bei genau der Datensouveränität, die produktive KI-Nutzung voraussetzt, sind es sogar nur 32 Prozent.2 Eine Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Wirtschaft und Klimaschutz zeigt dieselbe Lücke aus anderer Richtung: 52 Prozent der KMU stecken noch in der Experimentierphase. Erst 12 Prozent haben mit der systematischen Implementierung begonnen.3
In der Praxis blockieren insbesondere folgende Faktoren den Sprung aus der Testphase:
- Aufwendige Custom-Entwicklungen ohne Weg in den Produktivbetrieb
- Legacy-IT, fehlendes KI-Know-how und hohe Entwicklungskosten
- Unzureichende Datenqualität
- Fehlende Verbindung zwischen Führungsebene, IT und operativen Fachbereichen
Wie schafft Datensouveränität operative Wertschöpfung?
Datensouveränität schafft operative Wertschöpfung, wenn Unternehmen Daten kontrolliert nutzen und direkt in Entscheidungen für Produktion, Einkauf, Logistik und Service einbeziehen.
Die dafür relevanten Informationen liegen selten zentral vor. Sie verteilen sich häufig über Produktionsabläufe, Qualitätsmerkmale, Kundenanforderungen, Wartungshistorien und die Lieferkette. Industrielle KI-Plattformen verarbeiten strukturierte Daten wie Einkaufstabellen ebenso wie unstrukturierte Informationen aus Dokumenten, Notizen und Servicewissen.
Datensouveränität zeigt sich darin, Informationen Schritt für Schritt in den eigenen Prozessen zu verwerten. Unternehmen können dadurch Bestandsparameter optimieren, die Liefertreue verbessern oder Wartungen vorausschauend planen.
Warum braucht digitale Souveränität im Unternehmen nachvollziehbare KI und Akzeptanz?
Digitale Souveränität im Unternehmen braucht nachvollziehbare KI und Akzeptanz, weil Fachbereiche Anwendungen nur dann dauerhaft nutzen, wenn Ergebnisse verständlich sind und Vertrauen schaffen. Fachabteilungen akzeptieren KI vor allem dann, wenn sie frühzeitig eingebunden werden.
Die Zahlen zeigen, warum Vertrauen kein Nebenschauplatz ist. Laut einer Zety-Studie befürchten 89 Prozent der Befragten, durch KI ihren Arbeitsplatz zu verlieren.4 47 Prozent der von McKinsey befragten Unternehmen berichteten über negative Folgen durch generative KI. Anfang 2024 lag dieser Wert noch bei 44 Prozent.5
1.000 optimierte Teile und 10 Prozentpunkte mehr Liefertreue: Diese Ergebnisse zur Datensouveränität zeigen die Praxisbeispiele
emz Hanauer, INOTEC und weitere KI-Use-Cases zeigen, dass AI dann konkrete operative Verbesserungen liefert, wenn sie auf klar abgegrenzte Prozesse zielt. Daher empfiehlt es sich nicht, alle Prozesse in der gesamten Organisation auf einmal zu verändern.
emz Hanauer: KI-gestützte Bestandsplanung
Der Spezialist für elektromechanische und elektronische Komponenten optimierte mit der Proalpha AI Platform mehr als 1.000 Teile. Das System analysiert fortlaufend Verbrauchsmuster, Lieferzeiten und saisonale Schwankungen. Es passt Dispositionsparameter automatisch an. Die Lagerkosten sanken deutlich. Die Lieferfähigkeit stieg gleichzeitig.
INOTEC: Liefertreue und Servicewissen verbessern
INOTEC Sicherheitstechnik kämpfte mit ungenauen Zeitvorgaben und fehlerhaften Arbeitsplänen im ERP-System. Die auf NEMO-Technologie basierende Proalpha AI Platform gleicht Ist- mit Sollzeiten ab. Sie erkennt Muster und Anomalien. Auf dieser Basis optimierte INOTEC die Arbeitspläne gezielt. Die Liefertreue stieg von 86 auf 96 Prozent.
Parallel führte das Unternehmen ein zentrales Wissensportal mit KI-gestützter Suche ein. Es basiert auf der AI-Technologie von Empolis. Das Portal bündelt dezentral vorhandenes Servicewissen und stellt es bereit. Das hilft besonders dann, wenn Wissen durch Fluktuation verloren geht. Es hilft auch, wenn Servicetechniker ältere Produkte ohne aktuelle Handbücher warten müssen.
Podcast
Connected AI, was ist das überhaupt? Im exklusiven Interview sprechen Daniel Jost von Proalpha und Andreas Maring von Nemo AI über die Integration von AI in moderne ERP-Systeme.
Was unterscheidet KI-Vorreiter von Nachzüglern?
KI-Vorreiter zeichnen sich durch eine höhere Datensouveränität aus: Sie integrieren Daten, Prozesse und Fachwissen in den Arbeitsalltag. Laut Cisco überführen Vorreiter Pilotprojekte viermal häufiger in die Produktion. Sie erzielen 50 Prozent häufiger Mehrwert.6
Wer auf praxistaugliche statt perfekte KI-Anwendungen setzt, schafft die Voraussetzung für den produktiven Einsatz. Isolierte Tests und schwer skalierbare Eigenentwicklungen bergen das umgekehrte Risiko. Der Anschluss an eine systematische KI-Nutzung geht dann dauerhaft verloren.
Wie zeigt sich digitale Souveränität im operativen Ernstfall?
Digitale Souveränität zeigt sich darin, ob Fachbereiche Anwendungen im Arbeitsalltag verstehen, nutzen und weiterentwickeln können. Unternehmen sollten Daten, Prozesse und Systemabhängigkeiten deshalb schrittweise transparent machen, statt auf ein umfassendes Transformationsprogramm zu warten. Anhand folgender Fragen lässt sich der eigene Stand besser einordnen:
- Gibt es einen klar abgegrenzten Fachprozess, für den sich Datenbasis, Zugriffsrechte und Nutzenpotenzial konkret prüfen lassen (etwa Bestandsplanung, Wartung oder Servicewissen)?
- Sind die Daten aus ERP, Produktion, Service oder Einkauf konsistent, ausreichend aktuell und für berechtigte Mitarbeitende verfügbar?
- Lassen sich ERP-, Cloud- und KI-Anwendungen über dokumentierte Schnittstellen integrieren und Daten in nutzbaren Formaten exportieren?
- Kann das Unternehmen einen kritischen Prozess bei Preisänderungen, Vertragsänderungen, einem Ausfall oder einem Anbieterwechsel weiterführen?
- Sind Fachbereiche von Beginn an eingebunden und gibt es eindeutige Verantwortliche für Datenqualität, Prozesswissen und die fachliche Bewertung von KI-Ergebnissen?
- Sind Zugriffsrechte, Backups, Sicherheitsmaßnahmen und Notfallprozesse für geschäftskritische Daten und Anwendungen dokumentiert und regelmäßig überprüft?
Sie haben Fragen rund um das Thema KI im Unternehmen?
Wir beraten Sie gerne!
Quellen:
[1] Cisco: AI Readiness Index 2025 – Realizing the Value of AI. Online verfügbar unter: https://www.cisco.com/c/dam/m/en_us/solutions/ai/readiness-index/2025-m10/documents/cisco-ai-readiness-index-2025-realizing-the-value-of-ai.pdf.
[2] Computerwoche: KI-Lücke: Nur zwölf Prozent fit – verliert Deutschland den Anschluss: https://www.computerwoche.de/article/4075526/ki-lucke-nur-zwolf-prozent-fit-verliert-deutschland-den-anschluss.html.
[3] Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz: KI-Studie 2023: https://www.mittelstand-digital.de/MD/Redaktion/DE/Publikationen/ki-Studie-2023.pdf.
[4] Zety: KI am Arbeitsplatz: https://zety.de/blog/ki-am-arbeitsplatz.
[5] McKinsey: The State of AI: https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai.
[6] Cisco: AI Readiness Index 2025 – Realizing the Value of AI. Online verfügbar unter: https://www.cisco.com/c/dam/m/en_us/solutions/ai/readiness-index/2025-m10/documents/cisco-ai-readiness-index-2025-realizing-the-value-of-ai.pdf.
