Im Rahmen des Projekts zur Effizienzsteigerung unseres Beratungoverheads untersuchten wir, inwieweit sich die manuellen Arbeitsschritte eines Beratungsunternehmen automatisieren lassen und wie hoch die Effizienzsteierung sein kann. Die Analyse zeigt, dass durch gezielte Automatisierung eine bis zu vierfache Steigerung der operativen Leistung möglich ist – bei gleichbleibender personeller Besetzung. Grundlage dieser Erkenntnis war die systematische Erhebung von Arbeitsabläufen in zehn Beratungsunternehmen sowie die prototypische Umsetzung eines digitalen Workflows. Dieser Bericht dokumentiert das methodische Vorgehen, die beobachteten Effekte und die daraus abgeleiteten Empfehlungen für die Praxis.

Beratungsleistungen, die einst in tagelanger Handarbeit erbracht wurden – Statusberichte, Projektpläne, KPI-Dashboards oder Rechnungen – lassen sich zunehmend durch digitale Werkzeuge automatisieren. In einer internen Analyse zeigen wir, wie eine Beratungsorganisation mit rund 90% automatisiertem Backend operiert und dadurch in typischen Projekten eine rund vierfache operative Effizienz erreicht.

Analyse eines Systemwechsels

In den vergangenen Jahren wurde ein Großteil unserer Backofficeprozesse systematisch identifiziert, katalogisiert und durch eine Kombination aus Scripting, Machine Learning und Sprachmodellen automatisiert. Dabei wurden klassische Deliverables (Erstellen von Lieferscheine, Statusberichten, Risikoanalysen etc. – s.u.) durch automatisierte Varianten ersetzt:

• Statusberichte: Echtzeitdaten werden direkt aus Projektsystemen gezogen
• Projektpläne: Synchronisation mit Ressourcenverwaltung statt Excel-Pflege
• Strategie-Folien: generiert aus Simulationen, unterschiedliche Ausgänge simulierbar
• Risikoanalysen: datengetrieben, aus historischen Mustern extrahiert, auch mittels predictive AI z.B. bei der Aufwandsschätzung
• Forecasts & Szenarien: auf Knopfdruck modellierbar
• Rechnungsstellung: automatisiert bei Meilenstein-Erreichung

Alle Prozesse unterliegen dabei einem systemischen Monitoring.

Beacon: Ein Werkzeug zur Automatisierungsdiagnose

Zur Messung wurde ein internes Tool entwickelt, das Prozessdurchlaufzeiten analysiert – vom Trigger (z. B. Nutzerinteraktion oder Systemereignis) bis zum Sink (z. B. Datenbankeintrag oder Output). Es protokolliert:

• welche Prozesse existieren
• welche davon automatisierbar sind
• welche bereits automatisiert wurden
• ob und wie zuverlässig sie funktionieren
• wie lange die Prozesse im Schnitt benötigen

Dieses Tool dient nicht nur der internen Prozessoptimierung, sondern wird ab sofort auch in externen Transformationsprojekten zur Diagnostik eingesetzt. Damit können Unternehmen erstmals systematisch beurteilen, wie digital ihre operativen Prozesse tatsächlich sind.

Technologischer Unterbau

Die eingesetzte Technologie umfasst mehrere Schichten. Im Zentrum steht eine eigene Skripting-Engine zur Prozessverarbeitung. Für Mustererkennung in historischen Datenbeständen kommen klassische Machine-Learning-Modelle zum Einsatz. Sprachmodelle (LLMs) ergänzen das Setup, vor allem bei textlastigen Aufgaben wie der automatisierten Erstellung von Entscheidungsvorlagen, der Extraktion von Aussagen aus Dokumenten oder dem Erkennen und Bewerten von Feedback z.B. im Change Management bei der Einführung neuer Technologie, als Mittel um die Akzeptanz der neuen Lösung im Unternehmen zu messen.

Die Kombination dieser Technologien erlaubt es, repetitive Arbeitsschritte nicht nur zu beschleunigen, sondern vollständig zu eliminieren. Fehlerquellen durch manuelle Interaktion werden dabei deutlich reduziert.

Auswirkungen auf Effizienz und Organisation

Die quantitativen Auswirkungen sind erheblich: In Projekten mit ähnlichem Umfang konnten bei nahezu identischem Scope die Bearbeitungszeiten um den Faktor 3 bis 5 reduziert werden. Der Schlüssel liegt dabei nicht in der Einzelbeschleunigung, sondern in der Eliminierung ganzer und mehrerer Arbeitsschritte.

Die qualitative Wirkung betrifft vor allem die Arbeitskultur. Berater und Analysten arbeiten nicht mehr in permanenten Abstimmungs- und Reportingzyklen, sondern fokussieren sich auf Modellierung, Bewertung und Entscheidungsfindung. Die Automatisierung verschiebt die Wertschöpfung von administrativen zu gestalterischen Tätigkeiten.

Veränderte Skaleneffekte

Ein hoher Automatisierungsgrad verändert nicht nur die interne Arbeitsteilung, sondern auch die betriebswirtschaftliche Struktur von Beratung. Wo früher jeder neue Auftrag neue Personalkapazitäten erforderte, entstehen heute skalierende Systeme. Die operative Marge verbessert sich – gleichzeitig sinken die Einstiegskosten für Kunden.

Dieser Wandel wirkt sich letztlich auch auf das Marktdesign aus: Kleinere Beratungseinheiten mit technologischer Spezialisierung sind in der Lage, komplexe Projekte zu übernehmen, für die früher ganze Großorganisationen notwendig waren.

Fazit

Die konsequente Digitalisierung interner Prozesse verändert die Beratungsarbeit tiefgreifend. Automatisierung ist kein ergänzendes Werkzeug, sondern ein struktureller Hebel, der Geschwindigkeit, Präzision und Skalierbarkeit zugleich ermöglicht. Beratungen, die sich darauf ausrichten, agieren effizienter, transparenter und in kürzeren Zyklen – mit spürbarem Nutzen für Mitarbeiter, Kunden und Projektökonomie.

Quellen

1. McKinsey Global Institute: Harnessing Automation for a Future That Works¹
2. Gartner: Top Strategic Technology Trends for 2021: Hyperautomation²
3. Statistisches Bundesamt (Destatis): Volkswirtschaftliche Gesamtrechnungen 2023³
4. William J. Baumol: The Cost Disease, Yale University Press 2012⁴

In vielen Unternehmen sind es nicht die kreativen Sonderprojekte, die langfristig laufen, sondern die scheinbar langweiligen Routinen. Prozesse, deren Abläufe seit Jahren feststehen, werden von denselben Mitarbeitenden mit bemerkenswerter Stabilität ausgeführt. Die Fluktuation ist niedrig, die Effizienz hoch. Irritierend nur: Warum scheint es für viele ein Vorteil zu sein, wenn sich möglichst wenig verändert?

Problem: Innovationsdruck trifft auf Widerstand

Gerade im Kontext von Change Management, Digitalisierung und zunehmender Automatisierung erleben Organisationen, dass Teile der Belegschaft sich bewusst gegen Veränderung stellen. Nicht aus Trägheit, sondern aus Überzeugung. Während Innovationsabteilungen neue Tools einführen oder Gamification für neue Arbeitsformen erproben wollen, verteidigen Teams in Verwaltung, Buchhaltung oder Bestands-IT ihre etablierten Vorgehensweisen mit Nachdruck. Innovation wird als Risiko gelesen, nicht als Chance. Dies erschwert nicht nur Modernisierungsprojekte, sondern fördert auch verdeckte Demotivation.

Zweifel an Maslow – Sicherheit als Trugschluss?

Nach der Bedürfnispyramide von Maslow suchen viele Menschen primär nach Stabilität. Repetitive Aufgaben geben Sicherheit, Vorhersehbarkeit und Kontrolle – gerade in Lebensphasen mit hoher externer Belastung. Doch diese Sicherheit ist nicht immer intrinsisch gewollt. Vielmehr lässt sich beobachten, dass Menschen sich mit dem zufrieden geben, was ihnen die Umstände als machbar erscheinen lassen. Nicht aus Zufriedenheit, sondern aus einem Mangel an Mut.

Die Annahme, dass Stabilität ein grundlegendes Bedürfnis sei, lässt sich hinterfragen. Moderne Gesellschaften zeigen wenig kollektiven Mut: Innovation wird skeptisch beäugt, Risikobereitschaft sanktioniert. Die stabile Popularität konservativer Parteien in demokratischen Gesellschaften deutet strukturell auf diese kulturelle Präferenz für Sicherheit hin – auch wenn das kein kausaler Beleg ist. Es bleibt Raum für die These: Es sind nicht die Menschen, die grundsätzlich nach Sicherheit streben, sondern Gesellschaften, die Sicherheit zum höchsten Gut erklären – und dadurch Mut entwerten.

Ready statt ruhig

Eine alternative Perspektive wäre: Sicherheit bedeutet nicht Ruhe, sondern Bereitschaft. Wer „ready“ ist – vorbereitet, kompetent, beweglich –, erlebt Veränderung nicht als Gefahr, sondern als Bestandteil des Normalen. In einer solchen Kultur würde Innovation nicht stören, sondern implizit dazugehören. Das könnte erklären, warum in Kontexten mit starkem psychologischen Sicherheitsgefühl (etwa in resilienten Teams) auch komplexe Veränderungsprozesse produktiv verlaufen. Ein solches Mindset zu fördern – auch im Hinblick auf Automatisierung, digitale Transformation und neue Führungsmodelle – ist zentral für zukunftsfähige Organisationen im Mittelstand.

Flow ohne Innovation

Csikszentmihalyi (1990) beschreibt Flow als Zustand zwischen Unter- und Überforderung. Auch repetitive Aufgaben können Flow erzeugen – etwa wenn sie mit hoher Kompetenz ausgeführt werden. Menschen mit geringem Autonomiebedürfnis erleben Routinejobs häufig als befriedigend, solange die sozialen und strukturellen Bedingungen stimmen (Warr, 2002).

Boreout als Grenzfall

Die Forschung zu Boreout (Stock-Homburg & Werder, 2017) zeigt jedoch: Wird Routine zur Dauerunterforderung, entstehen psychosomatische Beschwerden, Zynismus und innerer Rückzug. Die Grenze ist individuell: Was für den einen stabilisierend wirkt, kann für andere zur psychischen Belastung werden.

Sozialisierung und Organisation

Organisationen sind oft auf Reproduktion ausgelegt. Karl Weick (1995) beschreibt sie als Systeme, die Unsicherheit reduzieren. Kreative Abweichung wird schnell als Störung codiert. Über Jahre gewachsene Routinen erhalten Status und Schutzmechanismen. Wer sie infrage stellt, riskiert soziale Sanktion. Innovation wird dadurch nicht nur strukturell, sondern auch kulturell ausgebremst – insbesondere dort, wo kein wirksames Tooling für gute Arbeit und keine Strategien zur Begleitung digitaler Transformation etabliert sind.

Exploitation vs. Exploration

Benner & Tushman (2003) zeigen in ihrer Arbeit zur Ambidextrie, dass viele Organisationen ihre Ressourcen auf „Exploitation“ konzentrieren – also auf die Optimierung bestehender Prozesse. „Exploration“ – das Ausprobieren neuer Ideen – wird dagegen als ineffizient und risikobehaftet bewertet. Mitarbeitende internalisieren diese Bewertung. Wer sich in Schema-F-Aufgaben sicher fühlt, riskiert durch Innovation den eigenen Status.

Einsichten für die Praxis

• Nicht jeder will Innovation. Stabilität ist für viele ein funktionales Arbeitsmotiv, kein Defizit.
• Routine ist nicht gleich Langeweile. Für manche Menschen ist sie Voraussetzung für Konzentration, Flow und Selbstwirksamkeit.
• Organisationen verstärken diese Muster. Über Belohnungssysteme, implizite Normen und Mikropolitik wird Kontinuität oft stärker gefördert als Innovation.
• Mut ist kein Persönlichkeitsmerkmal, sondern ein Systemphänomen. Organisationen müssen nicht nur Räume für Innovation schaffen, sondern auch den Mut ermöglichen, sie zu betreten.
• Kulturwandel und Automation gehören zusammen gedacht. Ohne kulturelle Arbeit verpufft technologische Erneuerung – gerade in Transformationsprozessen in der Führung und Digitalisierung.

Wer kulturelle Veränderung will, muss diese Systemeffekte berücksichtigen. Es reicht nicht, Innovationsfreude zu postulieren – man muss auch Sicherheit für die mitnehmen, die sich in der Stabilität eingerichtet haben.

Ausblick: Anschlussfragen

Wie lassen sich Routinen erhalten, ohne Innovation zu blockieren? Welche Rolle können partizipative Formate spielen, um Risiken für Veränderung sozial abzufedern? Und: Was wäre eigentlich eine Organisation, die beides kann – kontinuierliche Exploitation und selektive Exploration? Die Antworten darauf liegen nicht in neuen Tools, sondern im Design organisationaler Bedingungen.

Quellen:

• Benner, M. J., & Tushman, M. L. (2003). Exploitation, exploration, and process management.
• Csikszentmihalyi, M. (1990). Flow: The Psychology of Optimal Experience.
• Demerouti, E., Bakker, A. B., Nachreiner, F., & Schaufeli, W. B. (2001). The Job Demands-Resources Model.
• Stock-Homburg, R., & Werder, S. (2017). Boreout. Ursachen und Konsequenzen von Unterforderung.
• Warr, P. (2002). Psychology at work.
• Weick, K. E. (1995). Sensemaking in Organizations.

In vielen IT-Projekten beobachten wir eine wiederkehrende Erwartung: Die Cloud soll nicht nur Kosten senken, sondern auch Flexibilität, Sicherheit und Zukunftsfähigkeit garantieren. Doch diese Annahme ist häufig zu pauschal. Die Entscheidung für oder gegen Cloud-Dienste muss differenziert getroffen werden, insbesondere im Kontext europäischer Anforderungen an Datenschutz, Betriebssicherheit und wirtschaftliche Unabhängigkeit.

Fehlannahmen in der Entscheidungsfindung

Für Entscheider:innen im Mittelstand stellt sich zunehmend die Frage, ob der eigene Unternehmensserver durch eine Cloud-Lösung ersetzt werden sollte. Während Anbieter und Beratungen häufig ein klares „Pro Cloud“ vertreten, bleiben wichtige Differenzierungen aus. Die Folge sind Fehlentscheidungen: Überhöhte Betriebskosten, Abhängigkeiten von Dritten (Vendor Lock), regulatorische Unsicherheit oder unzureichende Performance.

Was ist Cloud, was ist On-Premise?

Auch wenn es sich mittlerweile herumgesprochen hat: Unter dem Begriff „Cloud“ versteht man IT-Dienste, die über das Internet bereitgestellt werden – meist durch spezialisierte Anbieter mit Rechenzentren an verschiedenen Standorten. Andere erklären es seit Jahren (IBM – Was ist Cloud Computing?). Typische Beispiele sind Microsoft Azure, Amazon Web Services (AWS) oder europäische Anbieter wie IONOS oder Scaleway. Statt eigene Server zu betreiben, mietet das Unternehmen Rechenleistung, Speicherplatz oder Software flexibel dazu. Der große Vorteil: Skalierung ist innerhalb von Minuten möglich. Auch die Wartung der Systeme liegt beim Anbieter.

On-Premise (kurz: On-Prem) beschreibt dagegen eine IT-Architektur, bei der Server und Software im eigenen Unternehmen betrieben werden. Das Unternehmen ist selbst für Betrieb, Wartung, Updates und Sicherheit verantwortlich – behält aber auch die volle Kontrolle über seine Daten und Infrastruktur. Investitionen erfolgen vorab und sind planbarer. Die Daten verlassen das Unternehmensgelände nicht, was in sicherheitskritischen Szenarien ein entscheidender Vorteil sein kann.

Wann Cloud die bessere Wahl ist

Cloud-Lösungen sind sinnvoll, wenn der Bedarf an Rechenleistung stark schwankt, beispielsweise bei datenintensiven Kampagnen oder in der Entwicklung von Softwareprodukten. Auch für international verteilte Teams, die auf eine gemeinsame Infrastruktur zugreifen, bietet die Cloud klare Vorteile. Ebenso können Unternehmen profitieren, die standardisierte Anwendungen nutzen möchten, etwa für E-Mail, CRM oder Kollaboration. Besonders relevant ist dies, wenn IT-Ressourcen im Unternehmen knapp sind oder Infrastruktur nicht zum Kerngeschäft zählt. In diesen Fällen reduziert die Cloud Komplexität.

Wann On-Premise notwendig oder sinnvoll bleibt

On-Premise bleibt jedoch relevant, wenn besonders sensible Daten verarbeitet werden, etwa im Gesundheitswesen, in Forschungseinrichtungen oder im Finanzsektor. Auch gesetzliche Auflagen können eine vollständige Datenhoheit verlangen, beispielsweise bei Vergabeverfahren oder kritischer Infrastruktur. Bei industriellen Maschinensteuerungen oder Anwendungen mit niedrigen Latenzanforderungen ist eine lokale Datenverarbeitung oft unabdingbar. Ebenso kann es aus ökonomischer Sicht sinnvoll sein, langfristig auf On-Premise zu setzen, wenn dadurch Kosten planbarer bleiben und Abhängigkeiten reduziert werden.

Rechtliche Rahmenbedingungen in Europa

Besonders in Europa ist der regulatorische Rahmen ein zentrales Entscheidungskriterium. Die Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) verlangt, dass personenbezogene Daten sicher und rechtskonform verarbeitet werden. Für viele US-basierte Cloudanbieter gilt der sogenannte „Cloud Act“, der im Zweifel US-Behörden Zugriff auf Daten ermöglicht – auch wenn diese auf europäischen Servern gespeichert sind. Das führt zu juristischer Unsicherheit. Europäische Anbieter wie IONOS, Cleura oder Hetzner bieten hier eine Alternative, wenn auch mit zum Teil eingeschränktem Funktionsumfang gegenüber den US-Plattformen.

Hybride Modelle als strategische Option

Die Entscheidung zwischen Cloud und On-Premise ist keine ideologische, sondern eine strategische. Wer Prozesse differenziert betrachtet, erkennt: Es geht nicht um ein „entweder–oder“, sondern oft um ein „sowohl–als auch“. Hybride Modelle – also die Kombination aus Cloud und On-Premise – können spezifische Vorteile vereinen, erfordern aber eine durchdachte Architektur und klare Zuständigkeiten.

Fazit: Einzelfallbewertung statt Trendfolge

Für Unternehmen im Mittelstand ist entscheidend, nicht blind dem Trend zu folgen. Besser ist es, den tatsächlichen Nutzen je Anwendungsfall zu bewerten – und bewusst zu entscheiden, wo Kontrolle, wo Skalierbarkeit und wo Regulierung den Ausschlag geben.

Wir sind gerade dabei, für unsere Kunden ein System zu entwickeln, mit dem sie ihre eigene KI aufbauen können – ohne Spezialwissen, ohne Cloud-Verpflichtung. Was wir dabei in unserer kleinen Forschung lernen, teilen wir hier.

Mit einfachen Mitteln zur eigenen KI

Selbst mit wenig Mitteln lassen sich eigene intelligente Assistenten entwickeln. Das ermöglicht also selbst Kleinstunternehmen mächtige KI-System zu nutzen, die auf ihre Usecases und Prozesse zugeschnitten sind. Also eine künstliche Intelligenz, wie sie auch in ChatGPT steckt. Ein sogenanntes LLM – Large Language Model. Es gibt offene Modelle, sie heißen LLaMA, Mistral (Mistral: Europas Antwort auf die KI-Frage?) oder Phi. Sie sind nur Nuancen anders als ChatGPT. Mit sogenannten „Retrieval-Technologien“ und einer sauber strukturierten Wissensdatenbank, lassen sich innerhalb weniger Wochen Assistenten realisieren, die verstehen, antworten, lernen – und das alles ohne Daten in unsichere Cloudsysteme zu laden. Keine Abhängigkeit zu Amazon, Google, Microsoft und Co. Keine Abhängigkeit zu Donald Trump und die USA. Auch nicht zu China. Direkt auf deutschen oder europäischen, heimischen Servern.

Ob auf eigenem Server, in europäischer Cloud oder eingebettet in bestehende Software: Es geht. Und es geht jetzt. Wir haben es ausprobiert: Wir können so ein offenes LLM mit einer speziell vorbereiteten Wissensdatenbank so weitertrainieren, dass es zum Experte für ganz bestimmte Wissensdomänen wird. Es weiß dann nicht, wie man einen A320 landet, aber wie man das Sortiment aus Sauerteigbroten des Bäcker Hansen backt als Beispiel und kann Rückfragen dazu beantworten. Der Bäckermeister muss seine geheimen Hausrezepte nicht rausgeben und trotzdem seinen Lehrlingen das Wissen vermitteln ohne es selbst zu tun. Wertvolle Fachkraftkapazität wird freigesetzt. Viele wissen das nur noch nicht. Wir forschen selbst daran und arbeiten mit Unternehmen zusammen, die es ausprobieren – oft schneller, als sie selbst geglaubt hätten.

DSGVO-konform vom ersten Byte an

Die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) stellt klare Anforderungen an Systeme, die mit personenbezogenen Daten arbeiten – dazu gehören KI-Anwendungen genauso wie klassische Software. Insbesondere relevant sind: Nur die Daten verarbeiten, die unbedingt nötig sind (Datenminimierung). Daten dürfen nur für festgelegte Zwecke genutzt werden (Zweckbindung). Nutzende müssen wissen, wie ihre Daten verarbeitet werden (Transparenz). Es muss möglich sein, Auskunft zu erhalten und Daten löschen zu lassen (Zugriffs- und Löschrechte). Daten dürfen nicht ohne weiteres in Drittstaaten (z. B. USA oder China) übertragen werden (Speicherortkontrolle).

Mit einem sogenannten Retrieval-Augmented-Generation-System (RAG) lässt sich genau das umsetzen: Die zugrunde liegenden Sprachmodelle verarbeiten keine personenbezogenen Daten direkt, sondern greifen gezielt auf interne, strukturierte Wissensquellen zu. Dadurch bleibt die Kontrolle über die Daten beim Unternehmen. Es werden keine sensiblen Informationen dauerhaft in einem Modell gespeichert, sondern temporär „herangezogen“ – und zwar innerhalb klar definierter Systeme.

Das Ganze funktioniert – wie gesagt – ohne US- oder China-Clouds. Alle Komponenten können auf europäischen, auch deutschen Servern betrieben werden. Selbst eine Installation im eigenen Hausnetz (On-Premise-Installation) ist möglich und sogar sinnvoller als die Cloud. So behalten Unternehmen jederzeit die volle Kontrolle über ihre Informationen. Kein Datenabfluss, keine rechtlichen Grauzonen. Und vor allem: keine Abstriche bei der Funktionalität.

Kehrwasser Research: Assistenten zur Selbstbedienung

Wir bei Kehrwasser Research entwickeln derzeit eine Lösung, mit der Unternehmen jeder Größe ihre Wissensbestände selbst hochladen, strukturieren und trainieren können. Innerhalb weniger Stunden entsteht daraus ein einsatzfähiger Assistent oder sogar ein Agent – eingebettet in die eigene Infrastruktur, ohne dass man ein Data Scientist sein muss.

Unsere Erfahrung: Der größte Hebel liegt nicht im „Trainieren“ der KI, sondern darin, das Wissen zugänglich zu machen. Wenn die Struktur einmal stimmt, fügt sich der Rest erstaunlich leicht zusammen.

Ein Buchladen ohne Fragen zur Verfügbarkeit

Ein Beispiel: Eine Buchhandlung, deren Mitarbeiter\:innen täglich auf dieselbe Frage antworten müssen: „Haben Sie den Titel XY da?“ Ein KI-Assistent, angebunden an das Warenwirtschaftssystem, gibt diese Auskunft 24/7 per Website oder Terminal – inklusive Standort im Laden. Warum fällt diese Aufgabe noch immer auf Menschen? Warum nutzt man qualifiziertes Personal nicht dort, wo echte Beratung gefragt ist?

Es ist schlicht eine Frage der Prioritäten. Der Fachkräftemangel ist real. Wer noch immer Menschen für Routinen einsetzt, hat den Markt falsch verstanden. Andere nutzen die Vorteile, legen Kapazität frei und verschaffen sich damit einen Vorsprung. Das ist kein Risiko, das ist eine Notwendigkeit.

Agenten für Gastronomie, Einzelhandel, Mittelstand

Gleiches gilt für Restaurants, Friseure, Apotheken, Filialketten. Ein Agent, der Termine entgegen nimmt, Bestellungen abgleicht, Personalpläne erstellt oder Urlaub verteilt, ist keine Science Fiction. Es ist Alltag – zumindest bei jenen, die sich trauen, damit zu beginnen.

Ein solcher Assistent nutzt vorhandenes Wissen (z. B. Tarifregelungen, Öffnungszeiten, Raumplanung, rechtliche Grenzen) strukturiert, um im Sinne aller Beteiligten Vorschläge zu machen. Konflikte reduzieren sich, Entscheidungen werden nachvollziehbarer, Routine schrumpft.

Wissensmanagement und Sprachschnittstelle

Viele KMU haben einen enormen Schatz an implizitem Wissen: Wie werden spezielle Dinge gemacht, was ist zu beachten, wo steht was? Ein KI-Expertensystem, der diese Informationen zugänglich macht – per Sprache, Chat oder eingebettet ins bestehende Tool – . Die Daten müssen nicht öffentlich sein, die Antworten sind es auch nicht. Aber sie sind intern abrufbar, im richtigen Moment.

Was fehlt?

Nicht das Geld. Nicht die Technologie. Und ganz sicher nicht die Fähigkeit. Was fehlt, ist der Mut zur Entscheidung. Der Wille, das eigene Unternehmen nicht mehr nach dem Gewohnten zu organisieren, sondern nach dem Wirklichen: Wo liegen heute die Pain Points? Was muss nicht mehr von Menschen gemacht werden? Wo würde ein Assistent, der nichts kostet, keine Krankheit kennt und immer da ist, echte Entlastung bringen?

Wir arbeiten mit Unternehmen, die keine Schlagzeilen brauchen – sondern Entlastung. Und wir wissen, wie man Systeme datenschutzkonform, pragmatisch und wirtschaftlich einsetzt. Wer jetzt wartet, läuft Gefahr, in wenigen Jahren erklären zu müssen, warum er es nicht früher getan hat.

Wer sagt eigentlich, dass die besten KI-Modelle nur aus dem Silicon Valley kommen dürfen? In Frankreich sitzt mit Mistral ein junger Anbieter, der gerade zeigt, dass die leistungsstärksten Sprachmodelle auch aus Europa kommen. Und das sogar als Open Source.

Was ist Mistral?

Mistral AI ist ein französisches Unternehmen, gegründet 2023 von ehemaligen KI-Forschern von Meta und Google DeepMind. Ihr Ziel: die Entwicklung leistungsfähiger, effizienter Sprachmodelle, die in puncto Qualität mit GPT-3.5 und teilweise GPT-4 mithalten können – aber unter einer offenen Lizenz.

Das Unternehmen hat mit Mistral 7B und Mixtral zwei Modelle veröffentlicht, die in der Open-Source-Community enorme Aufmerksamkeit erhalten haben. Sie sind kleiner als GPT-4, aber überraschend leistungsstark, gerade im Hinblick auf europäische Sprachen, auf Effizienz und auf lokale Einsatzmöglichkeiten.

Warum ist das für Unternehmen interessant?

Mistral-Modelle können auf europäischen Servern betrieben werden, ohne Anbindung an US-Clouds oder proprietäre APIs. Für Unternehmen, die Wert auf Datenschutz, Souveränität und Kostenkontrolle legen, ist das ein Gamechanger.

Man kann diese Modelle lokal trainieren, fine-tunen oder per Retrieval-Augmentation mit dem eigenen Wissen anreichern. Damit eignen sie sich hervorragend für interne Assistenten, Wissensdatenbanken, Dokumentenanalyse oder sogar für mehrsprachige Chatbots, ohne dass Daten nach Kalifornien abfließen müssen.

Mixtral: Das MoE-Prinzip

Besonders spannend ist Mixtral, ein sogenanntes Mixture-of-Experts-Modell. Das bedeutet: Statt bei jeder Anfrage das gesamte Netz zu aktivieren, werden gezielt nur einige „Expertenpfade“ genutzt. Das spart Rechenleistung und beschleunigt die Antwortzeiten, ohne auf Genauigkeit zu verzichten.

Dieses Prinzip ist vergleichbar mit GPT-4 Mixture-of-Experts von OpenAI, allerdings ist Mixtral frei verfügbar und kann von jeder Organisation heruntergeladen und betrieben werden. Für viele Anwendungsfälle ist Mixtral damit nicht nur wirtschaftlicher, sondern auch auditierbarer.

Wie schneidet Mistral im Vergleich ab?

Was bedeutet das konkret?

Wer heute eine DSGVO-konforme, flexible KI-Strategie aufbauen will, kommt an Mistral kaum vorbei. Die Modelle sind leistungsstark, nachvollziehbar, datenschutzfreundlich und frei nutzbar. Vor allem Unternehmen, die eigene Sprachassistenten, interne Suche oder Agenten aufbauen wollen, können damit deutlich unabhängiger arbeiten.

Fazit

Mistral zeigt, dass europäische KI keine Wunschvorstellung ist, sondern Realität. Es braucht keine Milliardenbudgets und keine amerikanischen Serverparks, um leistungsfähige, flexible und faire KI-Systeme zu betreiben. Man muss es nur machen.

Und ja: Wir selbst arbeiten mit Mistral. Nicht weil es europäisch ist, sondern weil es gut ist.