Digitalisierung im Mittelstand: Tipps & Tools von M2BC

Im Anschluss stellen wir die wichtigsten KI-Werkzeuge und ihre Einsatzgebiete vor, geben Kriterien an die Hand, um das passende Tool für den jeweiligen Zweck auszuwählen, und werfen einen kritischen Blick auf den aktuellen Hype um Mural AI. Vor allem aber liefern wir praxisnahe Tipps, wie Unternehmen die KI-Vielfalt managen und produktiv nutzen können – und warum es riskant ist, das Thema KI auf die lange Bank zu schieben.

ChatGPT – der generative Allrounder

ChatGPT von OpenAI hat Ende 2022 den aktuellen KI-Boom maßgeblich ausgelöst​. Als generatives Sprachmodell ist ChatGPT ein echter Allrounder: Es kann Texte jeder Art formulieren (von E-Mails über Berichte bis Marketingtexte), Fragen beantworten, beim Programmieren helfen und vieles mehr​. Viele Unternehmen experimentieren daher mit ChatGPT in unterschiedlichen Bereichen – von der Kundenkommunikation über den Backoffice-Support bis zur Code-Generierung​. Ein großer Vorteil von ChatGPT ist die einfache Bedienung: In natürlicher Sprache lässt sich nahezu jede Aufgabe in Auftrag geben. Durch Plugins und Schnittstellen kann ChatGPT inzwischen auch direkt in Geschäftsprozesse integriert werden, um z.B. unternehmensinterne Daten gezielt zu durchsuchen​. Allerdings stößt ChatGPT an Grenzen, wenn es um top-aktuelle oder sehr faktenbasierte Anfragen geht. Das Modell greift primär auf sein erlerntes Wissensspektrum zurück und kann – je nach Version – nur eingeschränkt live im Web recherchieren. Dies führt dazu, dass ChatGPT mitunter Antworten „halluziniert“, also plausible klingende, aber falsche Fakten erfindet​. Für die Unternehmenspraxis bedeutet das: ChatGPT ist hervorragend für kreative Entwürfe, Zusammenfassungen oder Prototypen geeignet, doch bei kritisch genauen Sachfragen muss man die Ausgaben stets überprüfen. Hier kommen spezialisierte Tools ins Spiel, die Faktenrecherche besser beherrschen.

Perplexity – KI-Suche mit Faktencheck

Perplexity funktioniert als eine Art KI-gestützte Suchmaschine, die auf Fragen direkte Antworten mit belegbaren Quellen liefert​. Anstatt nur Links aufzulisten wie eine klassische Websuche, durchsucht Perplexity das Internet und generiert daraus eine Zusammenfassung der relevantesten Informationen – inklusive Zitationen der verwendeten Webseiten​. Für Nutzer ergibt sich der Vorteil, Antworten schneller zu erhalten und diese sofort auf Richtigkeit prüfen zu können, indem die Quellenangaben einsehbar sind​. Dadurch wird die Gefahr von Fehlinformationen deutlich reduziert.

Perplexity ist speziell auf aktuelle Wissensfragen und Recherche ausgelegt. Das Tool nutzt verschiedene KI-Modelle im Hintergrund und ist darauf trainiert, präzise und neutral zu formulieren. Kürzlich führte Perplexity sogar einen Deep-Research-Modus ein, der Informationen aus Hunderten von Quellen zusammenträgt, um autonom einen ausführlichen Report zu einer komplexen Fragestellung zu erstellen. Innerhalb von wenigen Minuten kann so ein PDF-Bericht generiert werden – ein Anwendungsfall, der etwa für Marktanalysen, Wettbewerbsrecherchen oder technische Whitepaper interessant ist. Perplexity eignet sich somit überall dort, wo schnelle, fundierte Faktenantworten gefragt sind (z.B. im strategischen Marketing, Wissensmanagement oder Research-Abteilungen). In Bereichen, in denen es mehr auf kreative Ideen oder unternehmensinterne Daten ankommt, greifen Unternehmen hingegen eher zu Tools wie ChatGPT oder eigenen KI-Lösungen.

DeepSeek – aufstrebendes Open-Source-Modell

DeepSeek (manchmal auch DeepSeed geschrieben) ist ein relativ neuer Player im KI-Feld und steht für ein großes Sprachmodell aus China. Anfang 2025 wurde mit DeepSeek-R1 ein Modell veröffentlicht, das in Fachkreisen für Aufsehen sorgte: DeepSeek bietet Antworten in einer Qualität, die mit denen von OpenAIs GPT-4 vergleichbar sind​– und das bei deutlich geringeren Entwicklungs- und Betriebskosten​. Das Unternehmen hinter DeepSeek gibt an, seine neueste Modellgeneration für nur rund 6 Millionen US-Dollar trainiert zu haben (zum Vergleich: OpenAI soll für GPT-4 etwa 100 Millionen benötigt haben)​. Bemerkenswert für Unternehmen: DeepSeek hat seine Modelle unter einer offenen Lizenz verfügbar gemacht​. Das bedeutet, zumindest in der Theorie könnten Firmen die KI auf eigenen Servern betreiben und anpassen, ohne auf die Cloud-Angebote amerikanischer Anbieter angewiesen zu sein​. Dieser Open-Source-Charakter macht DeepSeek attraktiv, gerade mit Blick auf Datenschutz und Kostenkontrolle. Tatsächlich haben bereits namhafte Anbieter reagiert: Microsoft hat DeepSeek-R1 in seine Azure AI Plattform aufgenommen​, und auch der Suchdienst Perplexity nutzt eine angepasste Version des Modells​. Allerdings gab es anfangs Bedenken, ob ein in China entwickeltes Modell den Datenschutzanforderungen westlicher Unternehmen genügt und keine politisch zensierten Antworten liefert​. Microsoft und Perplexity betonen, sie hätten diese Privacy- und Censorship-Themen im Griff, u.a. indem die DeepSeek-Modelle in ihrer Umgebung nicht mit den chinesischen Servern kommunizieren und keine inhaltlichen Filter der Entwickler aktiv sind​.

DeepSeek steht exemplarisch für die rasante Weiterentwicklung der KI-Landschaft. Neue Modelle und Anbieter tauchen in kurzer Zeit auf und konkurrieren mit etablierten Lösungen – was die Auswahl für Unternehmen noch komplexer macht​. Für Entscheider heißt das: Neben den bekannten US-Tools könnten bald auch Open-Source-Modelle à la DeepSeek eine Rolle spielen, vor allem wenn es um unabhängigen KI-Einsatz (ohne Cloud-Abhängigkeit) geht. Noch ist DeepSeek im westlichen Markt wenig erprobt, doch es lohnt sich, solche Entwicklungen im Auge zu behalten.

Mural AI – KI auf dem digitalen Whiteboard

Mural AI ist ein in die digitale Whiteboard- und Kollaborations-Plattform Mural integrierter Assistent, der Team-Workshops und Brainstormings unterstützt. Die KI-Funktionen sind direkt in die vorhandenen Workshop-Templates und Tools von Mural eingebettet​ und helfen z.B. dabei, schneller zu Ideen zu kommen: Auf Knopfdruck kann Mural AI Vorschläge generieren, etwa um einen ersten Entwurf für eine Problemformulierung oder Strategie zu liefern​. Anschließend vermag die KI, diese Ideen als digitale Haftnotizen (Sticky Notes) auf dem Board zu platzieren und nach Themen zu sortieren. Dieses automatische Clustern spart den Moderatoren viel Zeit – die KI gruppiert ähnliche Notizen und schlägt Überschriften für die Kategorien vor​. Auch das Zusammenfassen einer Flut von Notizen in einer prägnanten Zusammenfassung beherrscht Mural AI​. So lässt sich am Ende eines Workshops mit einem Klick ein Memo der wichtigsten Erkenntnisse erstellen, ohne dass ein Teammitglied alles manuell sichten muss. All das soll Teams helfen, schneller zu den „Aha!“-Momenten zu kommen und sich mehr auf die inhaltliche Diskussion statt auf organisatorische Fleißarbeit zu konzentrieren​. Mural AI zielt bewusst auf Gruppen-Kreativprozesse ab, weniger auf die individuelle Produktivität​. Typische Einsatzgebiete sind Innovationsworkshops, Sprint-Retrospektiven, Strategiemeetings oder generell Meetings, in denen gemeinsam Ideen entwickelt und sortiert werden. Hier kann die KI als Co-Facilitator dienen – sie strukturiert Input, während die Teilnehmer sich auf die Ideen konzentrieren. Wichtig zu beachten: Mural AI entfaltet vor allem dann Nutzen, wenn ein Unternehmen bereits digitale Whiteboards wie Mural in der Zusammenarbeit einsetzt. Für ein Team, das noch analog oder in PowerPoint brainstormt, wäre der Umstieg auf Mural + KI natürlich ein größerer Schritt.

Angesichts der Vielzahl von Tools stellt sich die Frage: Welches KI-Werkzeug sollte ein Unternehmen wann einsetzen? Pauschal lässt sich das nicht beantworten – es kommt auf den Anwendungsfall und das Umfeld an. Doch es gibt einige Kriterien, nach denen Entscheider die Eignung von KI-Tools bewerten können:

• Einsatzziel und Nutzen – Startpunkt sollte immer die Frage sein: Welches Problem wollen wir mit KI lösen? Nur wenn ein klarer Use-Case definiert ist (z.B. „Kundenanfragen automatisch beantworten“ oder „Marketingtexte schneller erstellen“), lässt sich das passende Tool auswählen. KI-Tools sollten Business-Zielen dienen und nicht Selbstzweck sein​. Empfehlenswert ist ein systematischer Abgleich der KI-Fähigkeiten mit den Anforderungen im Unternehmen – eine Art Matrix, welche AI-Funktion (Textgenerierung, Wissenssuche, Bilderkennung etc.) welchem Geschäftsbedarf zugeordnet ist​. So stellt man sicher, dass man nicht einem Hype folgt, sondern den tatsächlichen Mehrwert im Blick behält.

• Daten & Sicherheit – Jedes Unternehmen muss prüfen, welche Daten ein KI-Tool benötigt und wohin diese fließen. Werden personenbezogene oder vertrauliche Unternehmensdaten in die Cloud eines Anbieters geschickt? Ist der Dienst DSGVO-konform und erfüllt er interne Compliance-Vorgaben​? Dies ist ein zentraler Punkt bei der Tool-Wahl. Gegebenenfalls kommen nur Lösungen in Frage, die on-premise oder in einer Private Cloud laufen, auch wenn dies mit höherem Aufwand verbunden ist​. Wichtig ist auch, Schatten-IT zu vermeiden: Wenn Mitarbeiter mangels offizieller Freigaben eigenmächtig Tools wie ChatGPT nutzen und z.B. Kundendaten eingeben, entsteht ein hohes Risiko. ​Klare Regeln und datenschutzkonforme Alternativen (z.B. ein firmeneigenes KI-Portal) helfen, Sicherheit und Nutzen in Einklang zu bringen.​

• Integration in die IT-Landschaft – Ein praktisches Kriterium ist, wie gut sich ein KI-Tool in die bestehenden Systeme und Workflows einfügt. Nutzt das Unternehmen bereits Microsoft 365 intensiv, könnten die Copilot-Funktionen oder Mural AI mit Teams-Integration besonders attraktiv sein. Setzt man auf Google Workspace, spielen ggf. andere Tools ihre Stärke aus. Auch die Verfügbarkeit von Schnittstellen (APIs) oder Plugins bestimmt, ob ein KI-Dienst nahtlos in z.B. ein CRM, Intranet oder die eigene Produkt-Website eingebunden werden kann​. Ein Tool, das isoliert genutzt werden muss, hat womöglich weniger Mehrwert als eines, das direkt dort verfügbar ist, wo die Mitarbeiter ihre täglichen Aufgaben erledigen. Entscheider sollten also die Systemkompatibilität und nötigen Integrationsaufwände berücksichtigen, um einen reibungslosen Einsatz sicherzustellen.

• Kompetenzen & Akzeptanz – Die Einführung eines KI-Tools ist nicht nur eine technische, sondern auch eine organisatorische Herausforderung. Man sollte einschätzen, wie hoch die Lernkurve für die Mitarbeiter ist und welche Schulungen nötig sind​. Ein hochkomplexes Developer-Tool bringt wenig, wenn die Belegschaft überwiegend Nicht-Techniker sind, die davor zurückschrecken. Hier kann es sinnvoll sein, zunächst mit bekannten Tools (viele nutzen privat schon ChatGPT) zu starten und Erfolge zu erzielen, bevor man exotischere KI-Anwendungen ausrollt. Gleichzeitig muss frühzeitig kommuniziert werden, wozu das Tool dienen soll und was nicht von den Mitarbeitern erwartet wird. Die Angst mancher Mitarbeiter, KI könnte sie ersetzen, sollte man proaktiv adressieren – etwa indem man klarstellt, dass das Tool lästige Routinearbeiten abnimmt, damit die Menschen mehr Zeit für anspruchsvolle Aufgaben haben​. Insgesamt gilt: Ohne Akzeptanz kein Erfolg. Deshalb sollten Mitarbeiter von Anfang an eingebunden, trainiert und eventuell mittels Pilotprojekten an die KI-Nutzung herangeführt werden​.

• Kosten und Ressourcen – Last but not least spielen natürlich die wirtschaftlichen Aspekte eine Rolle. Neben Lizenz- oder Nutzungsgebühren der Tools (viele laufen als Abo-Modell) ist der interne Aufwand zu beachten. Braucht es spezielle Hardware? Müssen Daten aufbereitet werden? Ist dauerhaft Experten-Know-how (Data Scientists, MLOps) nötig, um das Tool zu betreiben? Eine ehrliche Kosten-Nutzen-Abwägung ist wichtig, damit das KI-Projekt langfristig tragfähig ist. So mag etwa eine On-Premise-Lösung maximale Kontrolle bieten, erfordert aber erhebliche Investitionen in Infrastruktur und Know-how – ein Aufwand, der oft unterschätzt wird.​Günstigere Cloud-Tools sind schnell zugänglich, werfen dafür möglicherweise Datenschutzkosten „hintenrum“ auf. Unternehmen sollten hier realistisch planen, Pilotrechnungen durchführen und auch versteckte Kosten (z.B. für nötige Datenaufbereitung oder späteres Skalieren) einbeziehen, um fundiert zu entscheiden.

Anhand dieser Kriterien lässt sich meist eingrenzen, welche KI-Tools für eine gegebene Aufgabe in Frage kommen. Es zeigt sich auch: Nicht immer ist das mächtigste oder „hypigste“ Tool die beste Wahl – entscheidend ist der Fit zur eigenen Organisation und Strategie.

Unsere Managementperspektive auf die KI-Vielfalt

 „Künstliche Intelligenz ist nur so gut wie der Mensch, der sie nutzt“

In der täglichen Arbeit mit großen Unternehmen und dem gehobenen Mittelstand erleben wir bei M2BC immer wieder ein zentrales Muster: Die Technologie ist da – doch der Mut, sie sinnvoll einzusetzen, fehlt oft. Nicht aus mangelndem Interesse, sondern weil der Einstieg schwer fällt.

Gerade bei KI wird häufig unterschätzt, wie wichtig der Mensch als Impulsgeber ist. Kein Tool ersetzt Kreativität, Neugier und Mut zur Lücke – im Gegenteil: Nur durch diese menschlichen Eigenschaften entstehen die besten Anwendungsfälle.

Unsere Haltung bei M2BC: KI muss in den Arbeitsalltag integriert werden wie ein Kollege – mit klarer Rolle, Aufgaben und einem Verständnis für seine Stärken und Grenzen. Wer glaubt, einfach ein Tool „draufzuschalten“, ohne die Organisation mitzunehmen, wird scheitern.

Wir glauben: Unternehmen brauchen mehr Klarheit statt Vielfalt. Weniger Tool-Hopping, mehr Fokus. Und sie brauchen Räume, in denen ausprobiert werden darf. In denen Fehler erlaubt sind. Dort entstehen die produktivsten Lösungen – nicht im stillen Kämmerlein, sondern im echten Doing.

Unser Rat: Starten Sie klein, kommunizieren Sie offen – und vergessen Sie nie: Die besten KI-Ideen kommen selten von der Technikabteilung. Sondern oft von einer Kollegin, die eine lästige Aufgabe einfach nicht mehr machen möchte und sagt: „Kann das nicht auch eine KI übernehmen?“

Wie können Unternehmen nun ganz praktisch mit der unüberschaubaren KI-Vielfalt umgehen, ohne in Entscheidungsstarre zu verfallen?

Die folgenden Tipps helfen, Struktur in das KI-Thema zu bringen und die Einführung Schritt für Schritt zu meistern:

Risiko: Die KI-Revolution verschlafen?

Abschließend muss betont werden: Das wohl größte Risiko besteht darin, gar nichts zu tun.

Fazit: Ja, die aktuelle KI-Vielfalt kann überwältigend sein. Aber mit einem planvollen, menschzentrierten Ansatz lässt sie sich bändigen. Entscheider sollten die momentane Überforderung als normale Begleiterscheinung einer technologischen Revolution sehen – und sie proaktiv angehen, statt in Prokrastination zu verfallen. Fangen Sie in kleinen Schritten an, schaffen Sie Erfolge und lernen Sie daraus. Unterstützen Sie Ihre Teams auf dem Weg und entwickeln Sie eine offene, aber gesteuerte KI-Kultur. Dann wird aus der Flut an KI-Tools kein Stolperstein, sondern ein Reservoir an Möglichkeiten. Die digitale Zukunft gehört denen, die Chancen erkennen und nutzen.

In diesem Sinne: Packen wir’s an – die Erfahrung zeigt, dass mutige erste Schritte oft den entscheidenden Vorsprung bringen. Die Chancen durch KI sind riesig, und wer sie beherzt ergreift, wird die Zukunft seines Unternehmens aktiv mitgestalten können​.