Für viele Unternehmen zeigt sich das in rückläufigen Margen, schwindenden Liquiditätsreserven und deutlich geringeren Fehlertoleranzen. Unter verschärften Finanzierungs- und Marktbedingungen können bereits wenige Monate mit Planabweichungen neue Krisensituationen auslösen.
In dieser Lage reichen klassische Effizienzprogramme nicht mehr aus. Unternehmen müssen ihr Operating Model (OM) grundlegend neu ausrichten und den Fokus konsequent auf Produktivität und Stückkosten legen – datenbasiert, KI-gestützt und operativ verankert. Der Einsatz künstlicher Intelligenz ist dabei keine Zukunftsvision, sondern ein unmittelbar nutzbarer Hebel: zur Stabilisierung des Geschäfts, zur Beschleunigung der Transformation und zur Reduktion struktureller Engpässe.
Produktivität als zentrales Element eines KI-fähigen Operating Models
Im Krisenmodus verbleibt kaum Zeit für langwierige Strategiedebatten. Stattdessen gilt es, die Kernkomponenten des zukünftigen OMs – Organisation, Prozesse, Fähigkeiten und Technologie – klar zu definieren und den Ist- und Soll-Zustand systematisch zu mappen. Dieses Transparenzniveau bildet die Basis für gezielte Automatisierungen und nachhaltige Produktivitätssteigerungen.
Ein KI-fähiges OM mit produkt- oder kostenzentrierten Delivery-Strukturen erfordert die enge Einbindung von Data Engineering und Data Science – der Weg dorthin ist bereits Teil der Transformation. Diese Teams nutzen digitale Services wie Process Mining und Virtual Twins, um Verschwendung sichtbar zu machen und konkrete Gegenmaßnahmen zur Realisierung von Produktivitätsgewinnen abzuleiten. Sie nutzen fragmentierte und aggregierte Datenplattformen in Verbindung mit Large Language Models zum Aufdecken versteckter Kausalitäten und ersetzen damit aufwendige Six Sigma-Projekte. Die Umsetzungsgeschwindigkeit von Effizienzprojekten steigt dadurch erheblich – ein entscheidender Faktor für Stabilisierung und nachhaltigen Sanierungserfolg.
Dezentrale Teams als Herzstück der Transformation
Die derzeit größte Hürde vieler Mittelständler ist nicht fehlende Technologie, sondern das Fehlen einer geeigneten Governance-Struktur sowie eine unzureichende Datenqualität.
- Der Fokus auf das zukünftige OM und den damit verbundenen Wertstrom kollidiert häufig mit klassischem Abteilungsdenken sowie dem Sanierungsreflex zentralisierter Entscheidungsstrukturen. Nachhaltige Produktivitätsvorteile werden nur von jeweils lokalen interdisziplinären Teams (z. B. Supply Chain, Produktion und Vertrieb) am Ursprung der Wertschöpfung mit direkter C-Level Berichtslinie erarbeitet. In vielen Unternehmen sind die notwendigen Data-Engineering-Strukturen bislang noch nicht etabliert.
- KI entfaltet ihre Wirkung nur dann, wenn Daten in ausreichender Qualität, Geschwindigkeit und Konsistenz verfügbar sind. Da dies in der Praxis selten vollständig gegeben ist, können zunächst nur die genannten kleinen Teams im Kontext von Datenambiguität ausreichend valide Entscheidungen treffen. Parallel dazu müssen die Themen Datenbereinigung und -integrität zentral priorisiert werden. Durch die Anbindung zusätzlicher Datenquellen – etwa Maschinendaten, Oberflächenanalyse, Wetter-/Energiepreis- oder Verkehrsprognosen – lassen sich Entscheidungen iterativ validieren und Maßnahmen kontinuierlich nachschärfen.
- Ziel ist ein Data Hub mit harmonisierten Daten, der mehreren Teams gleichzeitig zur Verfügung steht und die Wiederverwendung von Modellen ermöglicht. Der Weg dorthin verläuft dezentral, abteilungsübergreifend und iterativ – gesteuert durch eine klare Daten-Roadmap.
KI-Automatisierung als Antwort auf strukturelle Engpässe
Der Mittelstand leidet derzeit nicht nur unter schwacher Nachfrage, sondern auch unter begrenzten Kapazitäten – insbesondere in technischen und administrativen Funktionen. KI-gestützte Prozessautomatisierung schafft hier unmittelbar spürbare Entlastung und kann eine krisenbedingte personelle Fluktuation kompensieren.
Dabei geht es längst nicht mehr um isolierte RPA-Bots, sondern um die End-to-End-Standardisierung von Kernprozessen: KI-gestützte Absatz- und Bedarfsprognosen, automatisierte Servicebearbeitung, Reklamationsmanagement sowie intelligente Dokumentenverarbeitung. Solche Systeme ersetzen keine Teams, sie verschlanken Strukturen, erhöhen die Prozessstabilität und ermöglichen es Unternehmen, trotz Fachkräftemangel produktiv zu investieren.
Fazit: KI wird elementarer Bestandteil der Restrukturierung
Wer KI konsequent in ein professionelles Operating Model einbettet – mit leistungsfähiger Datenplattform, produkt- oder kostenzentrierter Delivery-Struktur und klarer Governance – kann Krisendruck trotz demografischer Gegenwinde und knapper Kapitalressourcen in dauerhafte Produktivitätsvorteile transformieren. Damit entsteht genau das, was erfolgreiche Restrukturierung heute verlangt: Transparenz, Umsetzungsgeschwindigkeit und nachhaltige Wertsteigerung.