Deloitte-Studie: Wann sich KI im Mittelstand wirklich auszahlt

Tanja Schmitt / Redakteurin

25. Aug.

2 Min. Lesezeit

Der deutsche Mittelstand tritt auf die Bremse, zumindest in Sachen Künstlicher Intelligenz. Viele Finanzchefs erwarten zwar einen großen Nutzen von KI, sehen ihn aber noch nicht schwarz auf weiß, sprich in ihren Zahlen. Das belegt der aktuelle CFO Survey Frühjahr 2026 von Deloitte. Deloitte zählt zu den größten Prüfungs- und Beratungshäusern weltweit und hat für die aktuelle Ausgabe 120 Finanzchefs mittelständischer Unternehmen befragt.

Nur 58 Prozent setzen auf KI, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Großunternehmen sind hier weitaus aufgeschlossener: 80 Prozent von ihnen setzen strategisch auf Künstliche Intelligenz. Das ist der Status quo. Wenn man in die Zukunft blickt, wird die KI-Lücke noch gravierender: Weniger als die Hälfte der Mittelständler plant in den nächsten 24 Monaten, Künstliche Intelligenz in der Finanzabteilung breiter einzusetzen (45 Prozent gegenüber 57 Prozent bei Großunternehmen).

Gleichzeitig steht das Sparen ganz oben auf der Prioritätenliste. 72 Prozent der Befragten nennen Kostensenkung als wichtigste Strategie für das kommende Jahr. Künstliche Intelligenz konkurriert demnach mit dem Rotstift.

Warum sich Insellösungen selten rechnen

Hier liegt auch der Kern des Problems. Nur 26 Prozent der befragten Finanzchefs glauben, dass sich einzelne KI-Tools auf Dauer lohnen, wenn sie für sich allein laufen.

KI zahlt sich vor allem dann aus, wenn sie in bestehende Prozesse eingebettet ist. Das heißt: Die KI ist mit den Programmen verbunden, die im Unternehmen ohnehin laufen – etwa der Buchhaltung, dem Warenwirtschaftssystem oder der Kundendatenbank – und greift auf deren Daten zu. Sie erkennt dann zum Beispiel Abweichungen im Zahlungsverhalten oder auffällige Kostenposten.

Das funktioniert jedoch nur, wenn die Datenqualität gut ist – und genau da hakt es oft. 87 Prozent der Mittelständler nennen zwei zentrale Hürden: eine schlechte Datenqualität und mangelnde Anbindung an bestehende ERP-Systeme. Wer KI ohne solide Datenbasis einführt, verschenkt ihr Potenzial.

So gelingt der Einstieg im Mittelstand

Fangen Sie lieber klein an. Aber durchdenken Sie den Prozess von Anfang bis Ende. Statt zehn Einzeltools auf einmal zu kaufen, testen Sie lieber einen Ablauf richtig durch.

Veranschaulichen wir das Ganze mal mit einem Beispiel: Ein mittelständischer Zulieferer will seine Monatsberichte schneller fertigstellen. So ein Monatsbericht besteht aus zwei Teilen – den Zahlen und dem geschriebenen Text, der sie erklärt und einordnet. Und gerade dieser Text kostet das Controlling normalerweise viel Zeit.

Künstliche Intelligenz bringt zusammen, was zusammengehört. Sie verbindet zum Beispiel die Daten aus der Buchhaltung mit denen aus dem Vertrieb, erkennt dabei auffällige Abweichungen und schreibt dazu gleich einen ersten Textentwurf. Der Mitarbeiter muss ihn nur noch prüfen und anpassen – statt bei null anzufangen. So ist der Bericht schneller fertig – Monat für Monat. Das summiert sich.

Drei Schritte helfen beim Start:

Datenbasis prüfen: Klären Sie, welche Zahlen sauber und verknüpfbar vorliegen.
Einen Prozess wählen: Suchen Sie eine wiederkehrende Aufgabe mit klarem Zeitaufwand.
Sicher arbeiten: Nutzen Sie DSGVO-konforme Werkzeuge, damit sensible Daten geschützt bleiben.

Wir von vAudience begleiten Mittelständler genau auf diesem Weg. Sie möchten wissen, welcher Prozess in Ihrem Unternehmen zuerst profitiert? Vereinbaren Sie ein kostenloses Erstgespräch mit unserem Team.

Glossar

DSGVO: Datenschutz-Grundverordnung – EU-Regelwerk dafür, wie Unternehmen personenbezogene Daten verarbeiten dürfen.
ERP-System: Software, die zentrale Unternehmensbereiche wie Buchhaltung, Einkauf und Vertrieb verbindet (Enterprise Resource Planning).