Künstliche Intelligenz ist im deutschen Mittelstand angekommen. Zumindest in den PowerPoint-Präsentationen. In der Realität scheitern viele Projekte, noch bevor sie den ersten echten Nutzen bringen – nicht, weil die Technologie versagt, sondern weil das Fundament fehlt. Daten liegen in Silos, Compliance wird reaktiv behandelt, und die ersten Piloten laufen isoliert neben dem Tagesgeschäft.
Das Ergebnis: Kosten, Frust und ein „AI ist nichts für uns“-Stempel, der für Jahre Innovation bremst.
Warum jetzt der Moment ist
Der Handlungsdruck war noch nie so hoch:
- Regulatorik: Mit dem EU AI Act und dem Data Act gibt es erstmals klare, verbindliche Leitplanken. Wer heute sauber aufsetzt, integriert „Compliance by Design“ – und spart sich später teure Nachdokumentationen.
- Technologie: Microsoft Copilot, Azure OpenAI und AI Agents sind einsatzbereit – aber nur so gut wie die Daten und Prozesse, die dahinterstehen.
- Wettbewerb: Laut KPMG erwarten 67 % der Unternehmen Umsatzsteigerungen durch KI. Nur 8 % haben aber ein Governance-Modell implementiert. Wer wartet, riskiert, dass die Konkurrenz den Vorsprung aufbaut – und behält.
FRAID – das Gerüst, das AI im Mittelstand tragfähig macht
Bei 365 Heroes haben wir in Dutzenden Projekten gesehen: AI-Einführung funktioniert nur, wenn es einen strukturierten Rahmen gibt. Genau dafür steht FRAID – fünf Säulen, die den Unterschied zwischen Experiment und Wertschöpfung ausmachen:
- Foundations of Data – Ohne saubere, zugängliche und klassifizierte Daten bleibt KI eine schöne Theorie.
- Regulatory & Risk Alignment – AI ohne Compliance ist wie Autofahren ohne Bremsen.
- AI Capability Deployment – Tools wie Copilot oder Azure OpenAI müssen in die Organisation passen – fachlich, technisch und kulturell.
- Integration into Operations – KI bringt erst dann echten ROI, wenn sie im täglichen Workflow steckt.
- Differentiation Potential – Echte Marktunterschiede entstehen durch neue Services, personalisierte Angebote oder neue Geschäftsmodelle.
Von der Theorie zur Praxis: Die FRAID Readiness App
Um Unternehmen den Einstieg so einfach wie möglich zu machen, haben wir die FRAID Readiness App entwickelt. Sie funktioniert wie ein AI-TÜV für den Mittelstand: ein strukturiertes Self-Assessment, das in wenigen Minuten eine klare Standortbestimmung liefert.
Das Besondere: Ergebnisse werden sofort visuell aufbereitet – als Heatmap über die fünf FRAID-Säulen. So erkennen Entscheider auf einen Blick, wo sie bereits stark sind und wo Nachholbedarf besteht.
Ein Beispiel: Bei der CENTA GmbH zeigte das Assessment deutliche Stärken in der Integration von AI-Piloten, aber auch Lücken in der Datenbasis und bei Governance-Strukturen. Das Ergebnis im Detail ansehen →
So wird aus einem abstrakten Buzzword „AI Readiness“ ein greifbarer, messbarer Status – und eine Grundlage für konkrete nächste Schritte.
Der Mittelstands-Kontext: FRAID ist kein Einzelformat
FRAID wirkt am besten im Zusammenspiel mit zwei weiteren Bausteinen:
- FRAIM – unser Reifegradmodell, das in fünf Stufen den Status quo messbar macht: von „Unaware“ bis „Strategic“.
- Simplify 365 – Ordnung in Microsoft 365 als Fundament, damit AI nicht auf Datenwildwuchs trifft.
Erst wenn diese Basis steht, wird AI skalierbar, sicher und strategisch nutzbar.
Was Entscheider jetzt tun sollten
- Status messen – Mit der FRAID Readiness App in wenigen Minuten den eigenen AI-Reifegrad ermitteln.
- Quick Wins umsetzen – Beispiele: Datenklassifikation mit Purview, Copilot-Pilot für einen definierten Use Case, Aufbau eines AI-Governance-Boards.
- Langfristig denken – AI ist kein Tool, das man „einführt“, sondern eine Fähigkeit, die man entwickelt. Strukturen, Verantwortlichkeiten und KPIs gehören von Anfang an dazu.
Fazit: AI-Readiness ist kein Luxus, sondern Überlebensfrage
Die Technologie ist da. Die Regeln sind klar. Der Wettbewerb schläft nicht.
Die Frage ist nicht, ob der Mittelstand AI nutzen sollte – sondern, ob er es strukturiert genug tut, um den Mehrwert auch wirklich zu realisieren. FRAID ist dabei nicht nur ein Framework, sondern ein Sicherheitsgurt: Er verhindert teure Fehlstarts und sorgt dafür, dass AI im Unternehmen nicht nur fährt, sondern ans Ziel kommt.
