So sparen Mittelständler 6 Monate Implementierungszeit

KI und Low-Code gehen gut zusammen – und können Mittelständler entscheidend voranbringen, wenn die Voraussetzungen stimmen.dotshock | shutterstock.com



Es würde mich nicht wundern, wenn Ihnen dieses Szenario bekannt vorkommt. Denn Situationen wie diese sind keine Ausnahme. Laut der Trovarit-Studie „ERP in der Praxis 2024/25“, für die über 1.700 DACH-Unternehmen befragt wurden, nimmt eine typische ERP-Einführung im Mittelstand zwischen zehn und dreizehn Monaten in Anspruch. Parallel werden in mehr als der Hälfte der Projekte Zeit- oder Budgetziele nicht eingehalten. Die Implementierungskosten pro Nutzer liegen demnach bei durchschnittlich 5.917 Euro, wobei Schulung, Datenmigration und Anpassung 50 bis 70 Prozent der Gesamtkosten ausmachen – nicht die Lizenz.



Für einen Konzern mit 800 Mitarbeitern, SAP-Legacy und drei Produktionsstandorten sind das keine Schreckenszahlen. Für einen Immobilienmakler mit 40 Mitarbeitern, der seine Angebote automatisiert versenden will oder einen Steuerberater, der Mandantenpost automatisch klassifizieren möchte, durchaus. Diese Mittelständler brauchen kein ERP-Projekt, sondern im Wesentlichen drei funktionierende Workflows.



Das Low-Code-Versprechen – und die KMU-Praxis



Low-Code– und KI-Automatisierungsplattformen wie n8n oder Make.com versprechen, die Lücke zwischen ERP-Großprojekt und Stillstand aufzulösen. Dabei ist anzumerken, dass beide Plattformen keinen Ersatz für ein ERP darstellen: Sie substituieren keine Stücklisten-Verwaltung, keine mehrstufige Fertigungsplanung und keine IFRS-Konsolidierung. Dafür ist weiterhin ein ERP nötig.



Aber Plattformen wie die beiden genannten stellen Verbindungen zwischen Systemen her, die keine native Schnittstelle haben. Entscheidungen automatisieren, die nach klaren Regeln getroffen werden und Workflows bauen, die bisher über E-Mail, Excel-Export und Telefonanruf abgewickelt werden – das sind für den deutschen Mittelstand oft genau die Prozesse, die täglich die meiste Zeit kosten und zugleich selten im ERP verortet sind. Vielmehr sitzen diese in Outlook-Ordnern, in freigegebenen Tabellenblättern und in den Routinen von Mitarbeitern, die „das schon immer so machen”.



Das KfW-Mittelstandspanel vom Februar 2026 (PDF) stellt fest, dass 20 Prozent der mittelständischen Unternehmen in Deutschland KI einsetzen – fünfmal mehr als noch im Jahr 2018. Bei Unternehmen mit über 50 Mitarbeitern liegt die Quote bereits bei 36 Prozent. KI ist im Mittelstand also angekommen. Die Frage ist nur, in welcher Form. Hier hilft ein Blick auf die KPMG-Studie „Digitalisierung im Rechnungswesen 2025/2026“. Demnach:




setzen 53 Prozent der Befragten KI in der Buchhaltung ein oder befinden sich gerade in der Einführungsphase.



berichten 37 Prozent dadurch von sofortigen Zeiteinsparungen bei transaktionalen Prozessen.




Was diese Studien allerdings nicht zeigen, ist der Implementierungsaufwand. Und genau hier liegt der große Unterschied zwischen dem KI-Einsatz per Low-Code und einem ERP-Einführungsprojekt. Das verdeutlichen die folgenden drei Anwendungsfälle für KMU im Bereich KI und Low-Code. Diese sind dazu geeignet, innerhalb von Wochen (statt Monaten oder Jahren) Ergebnisse zu liefern:




Rechnungseingang: PDF-Rechnungen oder XRechnung-Dokumente entgegennehmen, relevante Felder per KI extrahieren und gegen ERP-Stammdaten prüfen oder vorkontierte Buchungsvorschläge generieren – was früher ein Buchhalter täglich in Stunden manuell erledigte, kann heute als Hintergrundprozess laufen. Dabei werden Fehler weiterhin von Menschen überprüft, statt automatisch in die Buchung zu laufen. Die typische Implementierungszeit hierfür liegt (in überschaubaren Setups) bei zwei bis vier Wochen.



Angebotsmanagement: Eine Kundenanfrage geht per E-Mail ein, KI extrahiert den Leistungsumfang, prüft gegen Preislisten, generiert einen Angebotsentwurf und leitet ihn zur Freigabe an einen Sachbearbeiter weiter. Der Kunde bekommt sein Angebot schneller, die Bearbeitung kostet weniger Zeit. Dabei ist kein ERP-Modul beteiligt – und es fällt keine siebenstellige Projektsumme an.



Mandantenpost bei Steuerberatern: Eingehende Dokumente werden nach Typ und Dringlichkeit klassifiziert und Zuständigkeiten zugewiesen. Was in Kanzleien mit hohem Postaufkommen täglich zu Engpässen führt, lässt sich so als regelbasierter Workflow abbilden – ganz ohne großes DATEV-Einführungsprojekt.




Woran Low-Code und KI scheitern – und wie Sie das verhindern



Das größte operative Risiko bei Low-Code-Projekten ist Schatten-IT, beziehungsweise -KI. So hat der Digitalverband Bitkom in einer Befragung vom Oktober 2025 herausgefunden, dass 17 Prozent der Umfrageteilnehmer davon ausgehen, dass ihre Mitarbeiter KI-Tools über private Accounts dienstlich nutzen. Bei weiteren 17 Prozent gab es diesbezüglich vereinzelte Fälle – und bei acht Prozent ist dieses Gebaren weit verbreitet. Sind in einem solchen Fall Kundendaten im Spiel, handelt es sich um einen DSGVO-Verstoß ohne Auftragsverarbeitungsvertrag als Grundlage. Insofern braucht eine Low-Code-Strategie klare Nutzungsrichtlinien – ansonsten tauscht man ein ERP-Risiko gegen ein Compliance-Risiko, was eher kein Fortschritt wäre.



Darüber hinaus können Low-Code-Plattformen bei hochspezialisierten Logikstrukturen (mehrstufige Produktionsplanung, Konzernkonsolidierung, ISO-zertifizierte Auditpfade) an strukturelle Grenzen stoßen. Und: Der Vendor Lock-in ist real – proprietäre Plattformen lassen sich schlecht migrieren. Hier haben Open-Source- und Self-Hosting-Lösungen einen strukturellen Vorteil. Allerdings ist auch das kein Garant dafür, dass Abhängigkeiten künftig ausbleiben.



Vor diesem Hintergrund empfehle ich Mittelständlern, sich an den folgenden drei Schritten zu orientieren, um ihre Low-Code-KI-Ambitionen nachhaltig zu verwirklichen.




Pilotprozess nach harten Kriterien wählen: Der erste Kandidat sollte vier Kriterien gleichzeitig erfüllen: hohes Volumen, klare fachliche Regeln, keinen schreibenden Zugriff auf das ERP in der ersten Ausbaustufe, und einen Verantwortlichen, der den Prozess heute schon im Detail kennt. Die Bereiche Rechnungseingang und Angebotsvorbereitungerfüllen diese Voraussetzungen fast immer. Ein Prozess, der gleichzeitig produktionskritisch und schlecht dokumentiert ist, hingegen fast nie. Wer an dieser Stelle den falschen Piloten wählt, muss damit rechnen, dass die Akzeptanz bei einem zweiten Versuch deutlich geringer ist.



Datenschutz vor dem ersten Workflow klären: Ein Auftragsverarbeitungsvertrag mit dem Modellanbieter ist eine Sache, die vor dem Produktivstart stehen sollte, nicht in der Nachbereitung. Diese Prüfung muss auch mit Blick auf die Low-Code-Plattform selbst erfolgen, nicht nur das Sprachmodell dahinter. Wer hier sauber arbeitet, nimmt der eingangs beschriebenen Schatten-IT-Problematik die Grundlage: Wenn die offizielle Lösung schneller einsatzbereit ist als die inoffizielle, greifen Mitarbeiter auch seltener auf private KI-Accounts zurück.



Skalierungsgrenze vorab definieren: Legen Sie fest, ab welchem Komplexitätsgrad ein Prozess zurück auf die ERP-Roadmap wandert, bevor Sie ihn brauchen. Diese Grenze nachträglich einzuziehen, kostet – inmitten eines gewachsenen Workflows mit zwölf Verzweigungen – mehr Zeit als die ursprüngliche ERP-Entscheidung eingespart hat. Ein einfaches Signal funktioniert in der Praxis gut: Sobald ein Workflow mehr als drei verschachtelte Bedingungen benötigt, um eine einzelne Entscheidung abzubilden, sollte die Logik überprüft – nicht erweitert – werden.




Der eigentliche Nutzwert für KMU



Sechs Monate weniger Implementierungszeit bedeutet nicht nur sechs Monate früher produktiv sein zu können. Es bedeutet:




Ergebnisse demonstrieren zu können, bevor das ERP-Budget freigegeben ist.



Prozesse testen zu können, bevor sie skaliert werden.



Scheitern zu können, weil es um einen Workflow für 4.000 Euro und nicht um ein Projekt für 200.000 Euro geht.




Ihr ERP-Projekt darf ruhig auf der Roadmap bleiben. Aber für die nächsten zwölf Monate gibt es meistens einen schnelleren Weg. (fm)



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