Ein Beitrag von Ruprecht Bauer

1. Einstieg

Humanoide Roboter und KI (K = Künstliche, I = Intelligenz) verlassen gerade die Experimentier-Ecke und werden betriebswirtschaftlich relevant – zuerst in Logistik und Fertigung, dann in Service, Administration und perspektivisch auch in Teilen des Handwerks. Für KMU ist das eine Doppelbewegung: Produktivität kann steigen, gleichzeitig verändert sich das, was Arbeit im Unternehmen bedeutet. Das Unangenehme daran: Diese Veränderung kommt nicht in zehn Jahren, sondern in Wellen, die sich in Monaten messen lassen. Wer jetzt nur auf einzelne Tools schaut, bekommt später ein Strategieproblem – und zwar bei Prozessen, Personal, Risiken und Finanzierung. Die entscheidende Frage lautet daher nicht, ob Automatisierung kommt, sondern wie KMU sie so einsetzen, dass Wertschöpfung steigt und Beschäftigungsfähigkeit erhalten bleibt. Und weil Deutschland soziale Systeme stark an Arbeitseinkommen koppelt, wirkt die Entwicklung über den Betrieb hinaus: Wenn Wertschöpfung und Lohnsumme auseinanderlaufen, braucht es eine neue, faire Logik.

2. Warum das wichtig ist

Markt und Wettbewerb: Roboterdichte und Automatisierungsgrad steigen weltweit. Die International Federation of Robotics (I = International, F = Federation, R = of Robotics) berichtet, dass die globale Roboterdichte in Fabriken binnen sieben Jahren mehr als verdoppelt hat. Deutschland gehört in Europa zu den führenden Robotik-Standorten.

Mitarbeitende und Arbeitsmarkt: Studien zeigen nicht nur Jobverlust, sondern vor allem Aufgabenwandel. Das IAB (I = Institut, A = für, B = Arbeitsmarkt- und Berufsforschung weist auf unterschiedliche Betroffenheit von Tätigkeiten durch KI und Software hin – und macht damit sichtbar, wo Qualifizierung vorrangig ansetzen muss.

Regulierung und Verantwortung: Mit wachsender Nutzung steigt der Druck, vertrauenswürdige KI im Betrieb umzusetzen – Datenschutz, Nachvollziehbarkeit und Zuständigkeiten inklusive. Die OECD hat dafür konkrete Befunde aus Arbeitgeber- und Beschäftigtenbefragungen veröffentlicht.

Finanzierung und gesellschaftlicher Rahmen: Wenn Lohnarbeit relativ weniger wird, geraten umlagefinanzierte Systeme unter Druck. Der IWF betont, dass KI einen großen Teil der Jobs beeinflussen kann und politische Balance nötig ist, damit Produktivität nicht in Ungleichheit kippt.

3. Die 3 häufigsten Fehler, die KMU machen

1. Tool-Sammeln statt Strategie: Einzelne KI-Tools werden eingeführt, ohne Prozesslandkarte, Rollen und Qualitätskriterien. Ergebnis: Inseln, Schatten-IT und Frust.
2. Automatisierung ohne Personalpfad: Tätigkeiten werden wegrationalisiert, aber es gibt keinen Plan, welche Menschen in welche neuen Rollen wachsen sollen. Ergebnis: Know-how-Verlust und Arbeitgeberrisiko.
3. Kein Governance-Minimum: Es fehlen einfache Regeln zu Daten, Freigaben, Verantwortlichkeiten und Dokumentation. Ergebnis: unnötige Rechts- und Reputationsrisiken.

4. Die 5 wichtigsten Handlungsempfehlungen

1. Mit einer Tätigkeitsmatrix starten: Nicht ganze Jobs, sondern Tätigkeiten bewerten (hoch repetitiv, regelbasiert, textlastig, körperlich standardisiert). Dann erst entscheiden, was KI, was Robotik, was Mensch bleibt.
2. Ein Zielbild 18 Monate definieren: Welche 5 Prozesse sollen messbar besser werden (Zeit, Fehlerquote, Durchlauf, Qualität, Servicelevel)? Ohne Zielbild wird Automatisierung zum Selbstzweck.
3. Rollen und Qualifizierung festlegen: Für jede Automatisierung braucht es einen Lernpfad – plus klare Verantwortliche im Betrieb.
4. Ein Governance-Minimum einführen: Datenklassifizierung, Freigaberegeln, Protokollierung (Logging), sowie eine einfache KI-Richtlinie für Mitarbeitende.
5. Finanzierungs- und Sozialperspektive mitdenken: Automatisierungserfolge sollten teilweise in Qualifizierung und Übergänge zurückfließen. Das ist betriebswirtschaftlich sinnvoll und gesellschaftlich stabilisierend.

5. Praxisbeispiel: So sieht es in einem typischen KMU aus

Ein familiengeführtes Produktions- und Serviceunternehmen mit 80 Mitarbeitenden spürt zwei Engpässe: zu lange Durchlaufzeiten in der Fertigung und zu viele Rückfragen im Innendienst. Die Geschäftsführung testet ein KI-Tool für Angebotsentwürfe und ein weiteres für Support-Antworten. Parallel kommt eine Automatisierungsidee aus der Produktion: Pick-and-Place und innerbetriebliche Transporte könnten stärker robotisiert werden.

Nach drei Monaten zeigt sich: Die Tools funktionieren, aber die Wirkung bleibt unter den Erwartungen. Warum? Erstens: Es gibt keine gemeinsame Prozesssicht – jeder optimiert lokal. Zweitens: Mitarbeitende sind unsicher, was sie mit KI dürfen, und speichern Inhalte in privaten Accounts. Drittens: Es fehlen Kennzahlen, die Qualität und Zeitersparnis wirklich messen.

Der Wendepunkt kommt, als das Unternehmen drei Dinge nachholt: eine Tätigkeitsmatrix je Bereich, ein kleines Regelwerk (Daten, Freigaben, Verantwortung) und ein Qualifizierungsplan für fünf Schlüsselrollen (Arbeitsvorbereitung, Einkauf, Vertrieb, Service, Instandhaltung). Erst dadurch entstehen echte Produktivitätsgewinne – und weniger Widerstand, weil klar ist, wohin die Reise geht.

6. Werkzeugkasten: 3 Tools/Checks für die Umsetzung

Tool 1: Tätigkeitsmatrix und Substituierbarkeit-Check

Liste pro Bereich die 20 wichtigsten Tätigkeiten auf. Bewerte je Tätigkeit: Wiederholgrad, Standardisierbarkeit, Datenverfügbarkeit, Risiko (Fehlerfolgen), und ob Kundenkontakt oder Handwerkserfahrung zwingend ist. Als externes Orientierungstool kann der IAB-Job-Futuromat  helfen, den Veränderungsdruck je Beruf zu verstehen.

Tool 2: 30-Minuten Governance-Routine pro Monat

Einmal im Monat, 30 Minuten, drei Fragen:

1. Welche KI- oder Automatisierungsfälle sind neu dazugekommen?

2. Gab es Vorfälle (falsche Auskünfte, Datenabfluss, Qualitätsprobleme)?

3. Was ändern wir an Regeln, Schulung, Freigaben? Das Ziel ist kein Bürokratie-Monster, sondern ein stabiler Betrieb mit klarer Verantwortung.

Tool 3: KPI-Dreieck für Automatisierung

Führe für jede Maßnahme drei Kennzahlen (KPI: K = Key, P = Performance, I = Indicator) ein: Zeitgewinn (Stunden pro Monat), Qualitätsgewinn (Fehlerquote, Reklamationen), und Kompetenzgewinn (Anteil Mitarbeitende, die die neue Arbeitsweise beherrschen). Die OECD berichtet, dass viele Beschäftigte KI als Leistungsverbesserung wahrnehmen – aber nur, wenn Risiken aktiv gemanagt werden.

Einsatzfelder und Reifegrad (kompakte Übersicht)

Einsatzfeld	Heute realistisch	Nächste 12-24 Monate	Hinweis für KMU
Büro und Administration	Texte, Zusammenfassungen, Entwürfe	Prozessketten (Angebot bis Auftrag)	Mit Freigaben und Datenregeln starten
Produktion/Logistik	Teilautomatisierung, Cobots, Transporte	Mehr Autonomie, mehr Schichtabdeckung	Sicherheit und Schnittstellen früh klären
Service/Kundenkontakt	Wissensdatenbank, Ticket-Triage	Assistenz im Live-Service	Qualitätssicherung und Eskalation definieren
Handwerknahe Tätigkeiten	Dokumentation, Planung, Materialfluss	erste Robotik-Piloten in standardisierten Umgebungen	Nicht auf Roboter warten, Prozesse digitalisieren

7. Mini-FAQ

Ersetzen humanoide Roboter in zwei Jahren massenhaft Jobs im Mittelstand?

Flächendeckend eher nicht. Wahrscheinlicher ist eine schnelle Zunahme in klaren, standardisierten Umgebungen. Entscheidend ist, dass Tätigkeiten schrittweise automatisiert werden und sich Rollen verändern.

Ist KI im Unternehmen eher Chance oder Risiko?

Beides. Produktivität ist real, aber ohne Regeln zu Daten, Freigaben und Verantwortung entstehen neue Fehlerquellen. Eine leichte Governance schützt ohne zu bremsen.

Wie erkenne ich, welche Bereiche zuerst profitieren?

Über die Tätigkeitsmatrix: Wo viel Wiederholung, klare Regeln und gute Daten vorliegen, sind schnelle Effekte möglich. Wo hohe Haftung oder viel Improvisation nötig ist, braucht es mehr Absicherung.

Brauchen wir eine Robotersteuer?

Die Debatte ist legitim. Für Unternehmen ist pragmatisch wichtiger: Automatisierungsgewinne teilweise in Qualifizierung und Übergänge reinvestieren. Auf staatlicher Ebene werden Modelle diskutiert, die Wertschöpfung breiter als Lohnarbeit erfassen.

Was ist der erste Schritt, wenn ich morgen anfangen will?

Ein 90-Minuten Workshop mit Führungsteam: Ziele, Top-5-Prozesse, erste Tätigkeitsmatrix, Regeln für KI-Nutzung, und ein kleines Piloten-Portfolio für 90 Tage.

8. Kurzprofil Autor

Autor	Ruprecht Bauer (Fachautor bei Alchimedus®)
Fokus	Strategie und Umsetzung in KMU, Nachfolge, Produktivität durch KI und Automatisierung
Kontakt	info@businesscoach.bayern | +49 175 9500388
Web	www.businesscoach.bayern

9. Call-to-Action

Wenn du das Thema in deinem KMU strukturiert angehen willst, ist ein kurzer, pragmatischer Einstieg am wirksamsten: ein Erstgespräch (30 Minuten) oder den Alchimedus®-KI-Check für mittelständische Unternehmen: Dieser Check ist ein hilfreiches Instrument zur Analyse der potenziellen Einsatzmöglichkeiten von Künstlicher Intelligenz (KI) im Betrieb. Durch die Beantwortung gezielter Fragen erhalten Unternehmen Einblicke in konkrete Anwendungsszenarien der KI. Diese Analyse ermöglicht es, fundierte Handlungsempfehlungen abzuleiten, um das maximale Potenzial der KI auszuschöpfen. Der Nutzen für das Unternehmen ist vielfältig: Es können innovative Produkte oder Dienstleistungen entwickelt werden, die Geschäftsprozesse optimiert und die Markterschließung sowie der Kundenservice verbessert werden. Zudem unterstützt der KI-Check den Aufbau von internem KI-Know-how, indem Mitarbeiter gezielt weitergebildet werden. Das stärkt die Wettbewerbsfähigkeit und Zukunftsfähigkeit des Unternehmens nachhaltig.

Schreib mir eine kurze Nachricht mit Branche, Mitarbeitendenzahl und den zwei Prozessen, die dir heute am meisten Zeit fressen.

Quellen und weiterführende Hinweise (Auswahl)

• Humanoid.guide: Branchenübersicht und Datenbank humanoider Robotik. https://humanoid.guide
• IFR (International Federation of Robotics): Global robot density doubled in seven years (20.11.2024). https://ifr.org/ifr-press-releases/news/global-robot-density-in-factories-doubled-in-seven-years
• GTAI (Germany Trade and Invest): Germany is Europe’s leading robotics nation (29.09.2025). https://www.gtai.de/en/meta/press/germany-is-europe-s-leading-robotics-nation–1933322
• IWF/IMF (International Monetary Fund): AI Will Transform the Global Economy. Let’s Make Sure It Benefits Humanity (14.01.2024). https://www.imf.org/en/blogs/articles/2024/01/14/ai-will-transform-the-global-economy-lets-make-sure-it-benefits-humanity
• IAB-Kurzbericht 21/2023: Automatisierungspotenziale von beruflichen Tätigkeiten: Künstliche Intelligenz und Software – Beschäftigte sind unterschiedlich betroffen.
• PDF: https://doku.iab.de/kurzber/2023/kb2023-21.pdf IAB Job-Futuromat: https://job-futuromat.iab.de/
• OECD: Using AI in the workplace (15.03.2024). PDF: https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/publications/reports/2024/03/using-ai-in-the-workplace_02d6890a/73d417f9-en.pdf
• OECD Employment Outlook 2023 (Kapitel zu AI und Jobs). https://www.oecd.org/en/publications/oecd-employment-outlook-2023_08785bba-en.html