Die Daten bestätigen diesen Trend. Unternehmen, die künstliche Intelligenz (KI) einsetzen, erzielen laut einer Analyse der spanischen Zentralbank Produktivitätssteigerungen von bis zu 7 %, während internationale Beratungsunternehmen wie KPMG die Auswirkungen auf die betriebliche Effizienz auf 20 bis 45 % beziffern. Die Nutzung von KI ist im spanischen Wirtschaftssektor jedoch noch gering: Laut dem KI-Einführungsbarometer für spanische KMU 2025, das von IndesIA in Zusammenarbeit mit Acciona und Informa erstellt wurde, nutzen derzeit nur 2,9 % der industriellen KMU KI.
Diese Kombination aus hohem Potenzial und geringer Verbreitung verdeutlicht ein klares Bild: Unternehmen, die die Initiative ergreifen, bietet sich hier eine vielversprechende Chance. „Die Unternehmen, die in diesem Bereich die größten Fortschritte erzielen, weisen ein gemeinsames Muster auf. Zunächst beginnen sie mit einer realistischen Bestandsaufnahme ihrer Ausgangslage: Welche Daten sind vorhanden, wie werden sie genutzt und inwieweit sind sie mit den Geschäftszielen abgestimmt? Darauf aufbauend entwickeln sie eine Roadmap, die spezifische Anwendungsfälle – beispielsweise in den Bereichen Operations, Finanzen oder Marketing – priorisiert, die in kurzer Zeit einen spürbaren Mehrwert generieren können. Dieser progressive Ansatz vermeidet isolierte Projekte oder Pilotprogramme ohne Kontinuität und ermöglicht die nahtlose Integration von Analytik und KI in bestehende Prozesse“, so Javier Tejada, Co-Präsident und Leiter Technologie beim spanischen Beratungsunternehmen h&k, das über 1.100 Kunden umfassende Lösungen auf Basis von Microsoft-Technologien und künstlicher Intelligenz anbietet.
Von gespeicherten Daten zu datengetriebenen Entscheidungen:
Die Modernisierung von Datenplattformen ist ein weiterer Schlüsselfaktor für KMU, um konkrete Ergebnisse zu erzielen. Bis 2026 liegt der Fokus auf Architekturen, die in Echtzeit arbeiten, verschiedene Informationsquellen integrieren und flexibel skalieren können. Diese drei Faktoren sind entscheidend für den Einsatz von Analyse- und KI-Modellen mit echter Wirkung auf das Geschäft.
Fortschrittliche Analysen ermöglichen es Unternehmen, die Nachfrage vorherzusehen, Abläufe zu optimieren und Preise in Echtzeit anzupassen. Branchen wie Einzelhandel, Energie und Logistik nutzen bereits prädiktive Modelle, um Margen und Effizienz zu verbessern, während erweiterte Analysen – mit Abfragen in natürlicher Sprache und intelligenten Assistenten – den Datenzugriff innerhalb von Organisationen demokratisieren. „Der Sprung ist deutlich: Wir gehen von der Betrachtung von Daten in Berichten dazu über, dass Daten direkt auf das Geschäft einwirken, und das verändert die Spielregeln grundlegend“, betont Tejada.
Dieser Wandel erfordert auch ein tiefgreifendes technologisches Upgrade. Traditionelle Architekturen sind für Echtzeitreaktionen unzureichend gerüstet, was die Einführung moderner Plattformen vorantreibt, die Streaming Analytics, Edge Computing und in Prozesse eingebettete KI-Modelle integrieren können.
Für viele KMU ist dieser Schritt entscheidend: Versäumen sie die Modernisierung ihrer Datenplattformen, riskieren sie einen Verlust an Agilität und Reaktionsfähigkeit sowie einen Wettbewerbsnachteil gegenüber fortschrittlicheren Konkurrenten.
Die Transformation ist jedoch nicht nur technologisch, sondern auch organisatorisch. Die erfolgreichsten Unternehmen begleiten diese technischen Veränderungen mit neuen Arbeitsweisen: Daten-Governance, klare Kriterien für die Informationsqualität und eine stärkere Einbindung der Fachbereiche in die Nutzung und Interpretation von Daten.
In diesem neuen Szenario ist die Datenanalyse nicht mehr ausschließlich der IT-Abteilung vorbehalten, sondern wird in den täglichen Betrieb von Schlüsselbereichen wie Finanzen, Produktion und Marketing integriert. Dieser Wandel erfordert zudem neue Berufsbilder, die als Brücke zwischen Technologie und Wirtschaft fungieren, sowie einen Kulturwandel, der datenbasierte Entscheidungen auf allen Unternehmensebenen fördert.
Aus der Erfahrung mit der Unterstützung hunderter KMU bei der Umstellung auf KI-gestützte Datenmodelle weiß h&k, dass Unternehmen, die datenbasierte Entscheidungen treffen, ihre operative Effizienz steigern und ihre Wettbewerbsfähigkeit stärken. „Und sie sind nicht nur effizienter“, schlussfolgert Tejada, „sondern auch widerstandsfähiger, agiler und wettbewerbsfähiger. Es geht nicht mehr so sehr darum, wer zuerst digitalisiert, sondern darum, wer in der Lage ist, echten Mehrwert aus seinen Daten zu gewinnen und diesen in operative Entscheidungen umzusetzen.“
