KI für den Mittelstand · DSGVO-konform · Kostenloses KI-Audit
Aktualisiert: 12. Mai 2026KI für Mittelstand, die in Ihren Systemen läuft und in der EU bleibt.
Drei Themen, die wir gemeinsam mit Ihnen klären
DSGVO und EU-AI-Act
Ihre Daten sollen in der EU bleiben und vertraglich sauber geregelt sein.
Wir hosten in Frankfurt oder auf Ihren eigenen Servern, schließen AVV mit allen beteiligten Anbietern ab und sorgen dafür, dass Ihre Daten bei Ihnen bleiben und nirgends zum Training landen. Die Details gehen wir gern gemeinsam durch.
ERP- und System-Integration
KI spart Zeit, sobald sie in Ihren bestehenden Prozessen läuft.
Wir bauen die Anbindung an Ihr ERP, CRM oder Branchen-System selbst, über vorhandene APIs oder Export-Schnittstellen. Welche Wege Ihr System dafür hergibt, klären wir vorher gemeinsam mit Ihnen.
Ausbau und Modellwechsel
Modelle ändern sich, und Ihr System soll das ohne Umbau mitmachen.
Wir bauen Architekturen, bei denen das Modell hinter einer eigenen Schicht liegt, damit ein Wechsel ein Konfigurationsschritt bleibt. Code und Dokumentation gehören Ihnen, und Sie können jederzeit selbst weiterbauen.
Fragen zur KI im Mittelstand
Was Mittelständler uns am häufigsten fragen.
Wie ist KI DSGVO-konform für Mittelstandsunternehmen einsetzbar?
DSGVO-konformer KI-Einsatz im Mittelstand erfordert: EU-Hosting der Daten und Modelle, einen Auftragsverarbeitungsvertrag (AVV) mit dem KI-Anbieter, Verzeichnis der Verarbeitungstätigkeiten, und keine US-Cloud für sensible Personendaten. CODING 9 richtet all das für Sie ein - EU-Server in Frankfurt, AVV vorhanden, Betrieb On-Premises auf Wunsch.
Kann KI in bestehende ERP- und Warenwirtschaftssysteme integriert werden?
Ja - KI-Integration in bestehende Geschäftssysteme ist unser Kerngebiet. Voraussetzung sind brauchbare APIs oder Export-Schnittstellen. Wir analysieren Ihr System, entwickeln die Anbindung und hängen die KI an den vorhandenen Workflow. Typische Use-Cases: automatisierte Angebotsgenerierung, Rechnungsvalidierung, Bestandsoptimierung.
Was sind die häufigsten KI-Use-Cases im Mittelstand?
Die praxistauglichsten Use-Cases im Mittelstand: Dokumenten-Klassifizierung und Datenextraktion (z.B. aus Lieferscheinen), automatisierte Kundenkommunikation, interne Wissensbasis, Angebotsgenerierung, Übersetzung und Lokalisierung, und Qualitätskontrolle in der Produktion. Wir empfehlen immer den Use-Case mit dem höchsten ROI zuerst.
Lohnt sich KI für kleine Mittelstandsunternehmen (10–50 Mitarbeiter)?
Ja, oft lohnt es sich gerade dort am meisten - weil jede gesparte Arbeitsstunde relativ mehr Gewicht hat. Ein Use-Case mit 5h/Woche Einsparung bei einem 20-Personen-Unternehmen entspricht einer vollen Stelle pro Quartal. Wir rechnen das im kostenlosen Audit gemeinsam durch.
Welche Investition ist für KI im Mittelstand realistisch?
Der Einstieg ist der kostenlose KI-Audit. Danach folgt meist ein erster produktiver Use-Case als zweiwöchige Prozessoptimierung, später auf Wunsch eine Implementierungs-Begleitung über mehrere Use-Cases. Sobald der Scope klar ist, bekommen Sie einen Festpreis. Netto zzgl. USt., für Unternehmen. Der Amortisierungs-Horizont liegt typisch bei 6–18 Monaten.
Wie lange dauert eine KI-Implementierung für den Mittelstand?
Ein erster produktiver Use-Case ist in 2–6 Wochen realisierbar. Wir starten mit dem einfachsten Use-Case, der sofort etwas bringt, und bauen von dort aus weiter. So sehen Sie früh, was KI bei Ihnen bewirkt, und können die nächsten Schritte darauf aufbauen.
Müssen wir als Mittelständler selbst KI-Kompetenz aufbauen?
Nicht unbedingt sofort. Für Phase 1 genügt ein interner Ansprechpartner, der den Use-Case versteht und die KI-Outputs prüft. Wir schulen Ihr Team und bauen Schritt für Schritt interne Kompetenz auf, damit Sie mit der Zeit immer mehr selbst in der Hand haben.
Was passiert, wenn KI-Modelle veralten oder sich die Technologie ändert?
Wir bauen modulare Systeme, die einfach aktualisierbar sind. Liegt die Modell-Anbindung hinter einer eigenen API-Schicht, ist ein Modelltausch oft nur ein Konfigurationspatch statt ein komplettes Rebuild. Wir empfehlen, Modell-Abhängigkeiten von Business-Logik zu trennen - das ist unser Standard.
Noch Fragen? Wir nehmen uns gern Zeit dafür.