Wo sind die Hebel, um durch KI nachhaltig Kosten zu senken?

Die Frage nach den konkreten Kostenhebeln durch künstliche Intelligenz beschäftigt derzeit nahezu jede Geschäftsführung im deutschsprachigen Mittelstand.

Mit 4–6 Milliarden täglichen KI-Anfragen weltweit (Stand November 2025) ist die Technologie längst aus der Experimentierphase herausgewachsen. Dennoch zeigen Analysen, dass rund 70 Prozent aller KI-Projekte nicht die erhofften Ergebnisse liefern. Die zentrale Ursache: Unternehmen identifizieren nicht die richtigen Hebel für ihren spezifischen Kontext.

Dieser Leitfaden zeigt Ihnen, basierend auf der Beratungspraxis von Dreher Consulting, wo die realen Potenziale liegen – und wie Sie diese methodisch erschließen.

Das Kostensenkungspotenzial: 12–28 % Fixkosten bis 2026

Aktuelle Marktanalysen und unsere Projekterfahrung zeigen: Mittelständische Unternehmen können durch systematischen KI-Einsatz ihre Fixkosten um 12 bis 28 Prozent reduzieren. Diese Bandbreite ergibt sich aus Unterschieden in Branche, Digitalisierungsreifegrad und gewähltem Implementierungsansatz.

Entscheidend ist dabei das Verständnis, dass KI keine monolithische Lösung darstellt, sondern ein Portfolio an Technologien, die gezielt auf spezifische Prozessschwachstellen angewendet werden müssen. Der First-Principle-Ansatz – also die Rückführung komplexer Probleme auf ihre Grundbestandteile – bildet die methodische Grundlage für die Hebelidentifikation.

Die drei primären Hebelbereiche im operativen Geschäft

Unsere Prozessanalysen in über 120 Mittelstandsprojekten zeigen konsistent drei Bereiche mit dem höchsten ROI-Potenzial für KI-gestützte Optimierung:

1. Einkauf und Beschaffung

Der Einkauf bietet regelmäßig die schnellsten Quick Wins bei gleichzeitig hohem Skalierungspotenzial. Die Hebel verteilen sich auf folgende Funktionsbereiche:

Bedarfsermittlung und Disposition

Klassische MRP-Systeme (Material Requirements Planning) generieren häufig eine Flut an Ausnahmemeldungen, die manuell bearbeitet werden müssen. KI-basierte Demand-Sensing-Algorithmen reduzieren diese Exception-Quote um 40–60 Prozent, indem sie Saison- und Promotion-Korrekturen automatisch einbeziehen und terminierbare MRP-Läufe intelligent priorisieren.

Bestellabwicklung und Freigabeworkflows

Der Automatisierungsgrad bei Purchase Orders (PO) und EDI-Abwicklung liegt in vielen Unternehmen unter 50 Prozent. Durch KI-gestützte Touchless-Order-Prozesse, automatische BST-Generierung und intelligente Abrufbestellungen lässt sich dieser Wert auf über 85 Prozent steigern – mit entsprechenden Einsparungen bei Personalkapazitäten.

Lieferantenmanagement

KI-basierte Lieferantenbewertung und automatische Qualifikations-Scores ermöglichen eine objektivere und schnellere Lieferantenauswahl. Besonders in regulierten Branchen wie der Medizintechnik beschleunigt die automatische Prüfung im Sanktionsmonitor die Compliance-Prozesse erheblich.

2. Lager und Bestandsmanagement

Die Intralogistik bietet durch KI-Optimierung erhebliche Effizienzpotenziale, die sich direkt auf Working Capital und Personalkosten auswirken:

Dock-to-Stock-Optimierung

Die Zeit vom Wareneingang bis zur Einlagerung (Dock-to-Stock Cycle Time) beträgt in vielen Unternehmen 12 Stunden oder mehr. Durch KI-gestützte ASN-Verarbeitung (Advanced Shipping Notice), automatische Put-Away-Logik und regelbasierte Stichprobenprüfung lässt sich dieser Wert auf 4 Stunden reduzieren – DACH-Benchmark-Unternehmen erreichen sogar 2 Stunden.

Kommissionierung und Pick-Strategien

Multi-Order-Picking, mobile Pick-Listen und Pick-and-Pack-Prüfung durch Vision-KI reduzieren Fehlerquoten und erhöhen den Durchsatz pro Mitarbeiterstunde. Die Integration von Bestandsabgängen bei Versand in Echtzeit minimiert zudem Bestandsdiskrepanzen.

Inventur und Bestandskorrektur

Zyklische Inventurplanung mit KI-basierten Toleranzgrenzen und mobiler Zählung reduziert den Aufwand für Vollzählungen erheblich. RFID- oder kamerabasierte Inventurlösungen (Vision AI) können Varianzen innerhalb von 24 Stunden reconcilen.

3. Filialbetrieb und Point of Sale

Für Unternehmen mit Filialgeschäft oder stationärem Handel bieten sich zusätzliche Hebel:

• Kassiervorgänge: Automatische Barcode-/PLU-Erfassung, Preis- und MwSt.-Prüfung sowie Mischzahlungsfähigkeit reduzieren Transaktionszeiten und Fehlerquoten.

• Preis- und Rabattmanagement: KI-gesteuerte Preissynchronisation, automatische Aktionszeiträume und dynamische Mix-and-Match-Rabatte erhöhen die Marge bei gleichzeitiger Kundenbindung.

• Retourenmanagement: Intelligente Retouren am POS mit automatischer Bestandsbuchung und Fraud-Detection durch Musteranalyse.

Methodik: Wie identifizieren Sie Ihre spezifischen Hebel?

Die systematische Identifikation der richtigen Hebel folgt einem strukturierten Vorgehen, das wir bei Dreher Consulting als 'Atomic Intelligence'-Ansatz bezeichnen:

Schritt 1: Prozesslandkarte erstellen

Zunächst wird eine vollständige Übersicht aller operativen Prozesse erstellt – von der Bedarfsermittlung über die Lagerhaltung bis zum Point of Sale. Diese Landkarte bildet die Grundlage für die weitere Analyse.

Schritt 2: KI-Readiness-Bewertung

Jeder Prozess wird hinsichtlich seiner Automatisierbarkeit bewertet. Kriterien sind unter anderem Datenqualität, Prozessstandardisierung, Integrationsaufwand und erwarteter Business Impact. Das Ergebnis ist eine farbcodierte Matrix (rot = Handlungsbedarf, gelb = Optimierungspotenzial, grün = bereits optimiert).

Schritt 3: KPI-basierte Priorisierung

Für jeden identifizierten Hebel werden konkrete Zielwerte definiert. Beispiel: Reduktion der Dock-to-Stock Cycle Time von 12 auf 4 Stunden (erreichbar) bzw. 2 Stunden (DACH-Best-Practice). Diese KPIs ermöglichen eine objektive Priorisierung nach ROI-Potenzial.

Schritt 4: Roadmap entwickeln

Die Umsetzung erfolgt in definierten Zeithorizonten: Quick Wins innerhalb von 6 Monaten, mittelfristige Hebel in 1–2 Jahren und strategische Transformationen in einem 5-Jahres-Horizont. Diese gestaffelte Vorgehensweise sichert frühe Erfolgserlebnisse bei gleichzeitigem Aufbau nachhaltiger Wettbewerbsvorteile.

“70 % der KI-Projekte scheitern. Die anderen 30 % haben ihre Hebel richtig identifiziert.”

Erfolgsfaktoren für die Umsetzung

Die erfolgreiche Realisierung der identifizierten Potenziale hängt von mehreren Faktoren ab:

• Datenqualität: KI-Modelle sind nur so gut wie ihre Trainingsdaten. Eine Bereinigung und Standardisierung der Stammdaten ist häufig Voraussetzung.

• Change Management: Die Akzeptanz der Mitarbeiter entscheidet über Erfolg oder Misserfolg. Frühzeitige Einbindung und Qualifizierung sind essentiell.

• ERP-Integration: Insellösungen erzeugen neue Silos. Die Integration in bestehende ERP-Systeme (SAP, Microsoft Dynamics, proALPHA etc.) ist entscheidend für die Skalierbarkeit.

• Governance und Compliance: Insbesondere in regulierten Branchen (Medizintechnik, Lebensmittel) müssen KI-Lösungen Normen wie ISO 27001, ISO 9001 oder branchenspezifische Anforderungen erfüllen.

Fazit: Der richtige Zeitpunkt ist jetzt

Die Frage 'Wo sind die Hebel?' lässt sich nicht pauschal beantworten. Sie erfordert eine systematische Analyse der eigenen Prozesslandschaft, eine ehrliche Bewertung des Status quo und eine klare Priorisierung nach Business Impact.

Die Unternehmen, die diese Analyse jetzt durchführen, werden 2026 zu den 30 Prozent gehören, deren KI-Projekte die erwarteten Ergebnisse liefern.

Der Vorsprung entsteht nicht durch Warten auf die 'perfekte' Lösung, sondern durch strukturiertes Handeln mit den heute verfügbaren Mitteln. Die Innovationskurve ist exponentiell – wer heute startet, vergrößert seinen Abstand zu Wettbewerbern, die noch zögern.