Wie gelingt eine Datenstrategie im Mittelstand? Tim spricht mit Stephan Hausberg über fehlende Datenkultur, Priorisierung, Agentic AI und den Weg vom Use Case zum Business Case.

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Einführung und Thema der Folge

Tim eröffnet das Gespräch mit Stephan über den „Endgegner Mittelstand“ und geht dabei der Frage nach, warum Datenstrategien dort oft schwer umzusetzen sind und wie es dennoch gelingt.

Vorstellung von Stephan Hausberg

Stephan ist bei 1&1 Versatel vom Analysten bis zum Head of Data aufgestiegen und berät heute mit onemoreoption.ai Unternehmen zu Datenstrategie und -anwendung. Privat ist er Familienmensch und begeisterter Sportler, beruflich ein Problemlöser mit Leidenschaft für Daten.

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Warum Data im Mittelstand so schwierig ist

Im Mittelstand fehlen oft Daten-Teams und eine etablierte Datenkultur. Viele Geschäftsführer treffen Entscheidungen aus Erfahrung, meist ohne eine datenbasierte Grundlage zu haben.

Bauchgefühl vs. Datenorientierung

Stephan betont, dass die Einstellung „Das haben wir schon immer so gemacht“ nicht immer falsch ist. Wichtig sei es, zu erkennen, wann Erfahrung trägt und wann sich die Rahmenbedingungen verändert haben.

Fehlende Teams, Ziele und Priorisierung

Tim beschreibt ein Beispiel aus dem Marketing eines mittelständischen Unternehmens, in dem eine einzelne Person für alles zuständig ist. Ohne klare Ziele und Prioritäten verpufft der Raum für Datenanalysen.

Führungskultur und Arbeitsrealität im Mittelstand

Überforderung, Reizüberflutung und Fachkräftemangel erschweren datenorientiertes Arbeiten. Führung sollte klare Prioritäten setzen und Überlastung vermeiden.

Fokus auf Kerngeschäft und Zukunftsrisiken

Unternehmen, die sich ausschließlich auf ihr Kerngeschäft konzentrieren und dabei Daten vernachlässigen, riskieren langfristig Wettbewerbsnachteile.

Wie man Daten im Mittelstand zum Fliegen bringt

Laut Stephan beginnt es mit Wissenstransfer in Geschäftsführung, Aufsichtsräten und Teams. Denn oft fehlt das grundlegende Verständnis dafür, wie Daten Mehrwert erzeugen.

Beispiel: KI-Modell und fehlende Abstimmung

Ein Praxisbeispiel zeigt, wie ein KI-Projekt wegen mangelnder Abstimmung scheiterte, obwohl das Modell funktionierte. Fehlende Kommunikation führte dazu, dass der Nutzen nicht erkannt wurde.

Datenkultur durch kleine Erfolge und Experimente

Kleine Proofs of Concept helfen dabei, Neugier und Vertrauen aufzubauen. Fehler sind dabei unvermeidlich, entscheidend ist jedoch die Bereitschaft, aus ihnen zu lernen und zu experimentieren.

Use Cases vs. Plattformdenken

Stephan betrachtet Use Cases als Einstieg und nicht als Endziel. Während sich Plattformansätze für Konzerne lohnen, sollte man im Mittelstand mit überschaubaren Projekten starten und später skalieren.

Agentic AI im Mittelstand: Chancen und Grenzen

Agentic AI kann die Entwicklungszeit von Proofs of Concept zwar stark verkürzen, eine produktionsreife Umsetzung ersetzt es jedoch nicht. Der Gewinn liegt in der Experimentiergeschwindigkeit und nicht in fertigen Lösungen.

Schatten-KI und Risiken im Alltag

Viele Mitarbeitende nutzen KI bereits, obwohl es noch keine offiziellen Richtlinien gibt. Stephan warnt vor den damit verbundenen Datenschutzrisiken und fordert klare Regeln, Schulungen und Transparenz im Umgang mit KI-Systemen.

Prompt Engineering und Sicherheit

Prompt Injection, Datensicherheit und ethische Grenzen: Stephan erläutert auf humorvolle Weise, wie sich versteckte Befehle in Social Media Texte einschleusen lassen und welche Risiken damit verbunden sind.

Vom Use Case zum Business Case

Letztendlich geht es um die Übersetzung technischer Ideen in wirtschaftliche Argumente. Nur wenn Projekte messbare Effekte – etwa in Zeitersparnis – belegen können, überzeugen sie im Mittelstand. Vertrauen und Verständlichkeit sind dafür der Schlüssel.

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