Künstliche Intelligenz verändert nicht nur Geschäftsprozesse, sondern bricht mit den Grundgesetzen traditioneller Industrielogik. Warum der 1.500-Euro-Thermomix zur Metapher für falsche KI-Strategien wird, was Warren Buffetts Kaufhaus-Rolltreppen mit Algorithmen zu tun haben und wo der eigentliche Unternehmenswert der Zukunft entsteht: Ein Weckruf von Prof. Dr. Stefan Stoll bei der KI-Night in Villingen-Schwenningen.

Wer am 12. Oktober 2026 den Saal der KI-Night in Villingen-Schwenningen betrat, erwartete womöglich die üblichen Tech-Phrasen von exponentiellen Kurven und grenzenlosem Wachstum. Stattdessen stellte Prof. Dr. Stefan Stoll, Studiengangsleiter für Wirtschaftsinformatik an der DHBW Villingen-Schwenningen, gleich zu Beginn klar, worum es ihm geht: pragmatische Klarheit für Unternehmerinnen und Unternehmer. Weder dystopische Panik noch euphorische Utopien helfen der heimischen Wirtschaft. Die Realität ist schlicht: Der globale Wettbewerb nutzt KI – und wer nicht mitzieht, verliert.

Doch wie der Mittelstand die Technologie derzeit anpackt, offenbart ein gefährliches Missverständnis.

Zur Person: Prof. Dr. Stefan Stoll
Prof. Dr. Stefan Stoll ist Studiengangsleiter für Wirtschaftsinformatik an der Dualen Hochschule Baden-Württemberg (DHBW) in Villingen-Schwenningen. Als profilierter Vordenker an der Schnittstelle von Technologie und Ökonomie („Techonomist“) forscht und lehrt er zu den Schwerpunkten Digital Thinking, IT-Innovationen, digitale Transformation und Geschäftsmodell-Logik. Mit seiner langjährigen Erfahrung versteht er sich als wissenschaftlicher Übersetzer für die betriebliche Praxis – fundiert, pointiert und stets mit Blick auf die Realität mittelständischer Unternehmen.

Das gefangene Denken in der „Industrielogik“

Baden-Württemberg und seine Tüftler wurden durch ein Prinzip weltberühmt: bestehende Produkte (Maschinen, Autos, Werkzeuge) Schritt für Schritt robuster, sparsamer und fehlerfreier zu machen. In der Innovationslehre nennt man das Sustaining Innovation. Begleitet wird dies von klassischer Effizienzinnovation – Prozesse optimieren, Kosten senken, Ausschuss minimieren, ganz nach der Schule des Toyota-Produktionssystems.

Das Problem: Dieselbe Denke wird nun eins zu eins auf Künstliche Intelligenz übertragen. KI wird als reiner Effizienzhebel betrachtet, genau wie die Einführung von ERP-Systemen in den 1990er-Jahren. Das ist zwar nützlich, greift aber dramatisch zu kurz.

Während die hiesige Industrie auf planbare Quartalsgewinne, Null-Fehler-Toleranz und Prozessstabilität setzt, agieren Technologiekonzerne im Silicon Valley nach einer völlig anderen Software-Logik: Schnelligkeit vor Effizienz, Fehler als Lernimpuls und radikales Reinvestieren in Wachstum.

Der „Thermomix-Moment“ – schnellere Suppe, gleiches Geschäftsmodell

Viele Unternehmen starten aktuell mit „Spray and Pray“: Hier ein Prompting-Workshop, dort eine automatisierte E-Mail-Beantwortung und drüben ein KI-Entwurf für die nächste PowerPoint-Präsentation.

Stoll veranschaulicht diesen Aktionismus mit einem Bild, das im Gedächtnis bleibt: dem klassischen Junggesellen, der sich für 1.500 € einen modernen Thermomix in die Küche stellt – nur um darin das Wasser für seine Fünf-Minuten-Terrine heiß zu machen.

„Das Wasser kocht schneller, aber das Geschäftsmodell bleibt Tütensuppe!“

Effizienzgewinne bei Routineaufgaben sind zwar real, verändern das Unternehmen strukturell jedoch um keinen Millimeter.

Das Kuckucksei und der Vendor-Lock-in

Noch brisanter wird es beim Blick auf die Wertschöpfung. Ein Mittelständler setzt ein gemietetes Cloud-KI-System eines US-Tech-Riesen ein, um Prozesse zu optimieren. Alle Beteiligten im Betrieb handeln nach bestem Wissen: Der CEO unterschreibt, der CFO sieht schwarze Zahlen im Business Case, der Einkauf verhandelt brav Verträge zum Datenschutz.

Und dennoch kann das Unternehmen langfristig verlieren. Stoll spricht hier vom Kuckucksei:
Während die Maschine vor Ort arbeitet, lernt das fremde KI-System kontinuierlich aus den Fehlern, Korrekturen und Interaktionen des Nutzers. Das System verbessert sich selbst. Die Lernergebnisse akkumulieren sich jedoch im System des Anbieters. Wer nach einigen Jahren den Anbieter wechseln will, stellt fest: Das mühsam aufgebaute Kontext- und Prozesswissen ist weg. Der Kunde sitzt im Vendor-Lock-in fest.

„Data is NOT the new oil.“

Dem gängigen Slogan „Daten sind das neue Öl“ erteilt Stoll eine klare Absage. Öl wird verbrannt und ist verbraucht. Daten hingegen werden nicht verbrannt; sie müssen im Kreislauf bleiben, vernetzt werden und zirkulieren.

Historische Datenbestände aus 20 oder 30 Jahren Maschinenbetrieb sind zwar ein wertvolles Pfund. Doch ein Wettbewerbsvorteil entsteht daraus nur dann, wenn das Unternehmen die Daten in ein Learning-Flywheel (Schwungrad) überführt:
Installierte Maschinen erzeugen reale Betriebsdaten → KI analysiert Nutzungsmuster → das Unternehmen lernt und setzt Erkenntnisse sofort um → Produkte und Services verbessern sich → Kunden nutzen mehr → das Schwungrad dreht sich schneller.

Nicht wer die meisten Daten im Archiv liegen hat, gewinnt die Zukunft, sondern wer die höchste Lerngeschwindigkeit besitzt.

Buffetts Rolltreppe – Wer behält den Wert?

Um das Dilemma wirtschaftlich greifbar zu machen, bedient sich Stoll einer Anekdote der Investorenlegende Warren Buffett: Als Buffett in den 1960er-Jahren Kaufhäuser besaß, rüstete er diese mit modernen Rolltreppen aus, um Kunden anzulocken. Wenig später zog die Konkurrenz nach. Das ernüchternde Fazit: Den Nutzen hatte der Kunde, der nun bequem nach oben fuhr; für das einzelne Kaufhaus verpuffte der Wettbewerbsvorteil komplett.

Buffett nannte dies eine defensive Investitionsentscheidung: Man muss investieren, um überhaupt im Spiel zu bleiben, erzielt dadurch aber keine echte Differenzierung mehr.

Genau das droht bei standardisierten KI‑Tools. Wenn jeder Wettbewerber auf Knopfdruck dieselben Modelle mieten kann, verschiebt sich die entscheidende Frage von der Werterzeugung (Value Creation) zur Wertaneignung (Value Capture): Wer behält den geschaffenen Wert am Ende tatsächlich im Unternehmen?

Glossar: Die wichtigsten Fachbegriffe kurz erklärt

• Coopetition: Ein Kunstwort aus Cooperation (Kooperation) und Competition (Wettbewerb). Es beschreibt die strategische Zusammenarbeit zwischen Parteien (z. B. Mittelständler und globale Cloud-Riesen), die gleichzeitig in Teilen um Wertschöpfungsanteile konkurrieren.
• Defensive Investition: Eine notwendige Investition, um im Markt konkurrenzfähig zu bleiben, die jedoch keine nachhaltige Differenzierung oder Überrendite ermöglicht, da der Wettbewerb dieselben Mittel nutzt (Metapher: Kaufhaus-Rolltreppe).
• Disruptive Innovation: Eine grundlegende Innovation, die bestehende Marktregeln, Technologien oder Geschäftsmodelle vollständig ablöst und oft durch Einfachheit, neue Preismodelle oder veränderten Kundenzugang Marktgefüge umwirft.
• Effizienzinnovation: Prozess- und Methodenverbesserung mit dem Ziel, bestehende Produkte schneller, ressourcenschonender oder kostengünstiger herzustellen (klassische Betriebswirtschaftslehre).
• Flywheel (Schwungrad-Modell): Ein Konzept für sich selbst verstärkende Wachstumskreisläufe. Ähnlich wie ein schweres Schwungrad anfangs viel Energie benötigt, erzeugt es bei kontinuierlicher Beschleunigung eigene Dynamik: Mehr Nutzung führt zu besseren Daten, besseren Modellen, besseren Produkten und dadurch wiederum zu mehr Nutzung.
• Foundation Model: Sehr große, universell vortrainierte Basis-KI-Modelle (wie GPT von OpenAI), die auf riesigen Datenmengen trainiert wurden und als Fundament für spezifische Anwendungsfälle dienen.
• Gegenwartsontologie: ein Begriff aus der Wissenschaftstheorie. Gemeint ist ein strukturiertes Begriffs- und Kategoriensystem, um die aktuellen Phänomene, Mechanismen und Realitäten der Gegenwart präzise zu beschreiben und einzuordnen.
• Sustaining Innovation: Kontinuierliche Weiterentwicklung bestehender Produkte in etablierten Märkten für bestehende Kundengruppen (z. B. der schrittweise optimierte Maschinenbau).
• Value Creation vs. Value Capture: Value Creation beschreibt den Nutzen oder Mehrwert, der durch eine Technologie für Kunden oder Partner erzeugt wird. Value Capture hinterfragt, wie viel von diesem geschaffenen Wert wirtschaftlich tatsächlich beim Unternehmen verbleibt, statt an Lieferanten, Plattformen oder Kunden abzufließen.
• Vendor Lock-in: die technologische und wirtschaftliche Bindung eines Kunden an einen bestimmten Software- oder Plattformanbieter. Ein Wechsel zu einem Konkurrenten wird durch extrem hohe Umstellungskosten, proprietäre Schnittstellen oder verlorenes Systemwissen massiv erschwert.

Wenn zwei gewaltige Transformationswellen gleichzeitig auf die Wirtschaft zurollen, geraten viele Betriebe ins Schlingern: Auf der einen Seite steht der Druck zur ökologischen Nachhaltigkeit, auf der anderen der rasante Umbruch durch Digitalisierung und Künstliche Intelligenz. Steffen Erath, Innovationschef der Hansgrohe Group, stellte bei der KI-Night am 12. Oktober 2026 in Villingen-Schwenningen jedoch eine ganz andere Diagnose: Statt beide Strömungen getrennt voneinander zu betrachten, liegt die eigentliche Hebelwirkung darin, KI als Beschleuniger zu nutzen, um die Versäumnisse der nachhaltigen Transformation der letzten Jahrzehnte aufzuholen. Entscheidend sei dabei, die Technologie nicht für Belanglosigkeiten wie Katzenvideos und unnötigen Energieverbrauch zu verfeuern, sondern messbare Mehrwerte im Betriebsalltag zu schaffen.

Zur Person: Steffen Erath
Leiter Innovation & Nachhaltigkeitstransformation, Hansgrohe Group
Erfahrung: Seit über zwei Jahrzehnten bei der Hansgrohe Group tätig, verantwortet Steffen Erath strategische Innovationsprozesse an der Schnittstelle von Forschung & Entwicklung, Produktmanagement und nachhaltiger Transformation.
Praxis & Netzwerk: Neben dem Aufbau interner Innovationslabore engagiert er sich in regionalen Ökosystemen (unter anderem im Rahmen von Initiativen wie MACHN) und arbeitet eng mit Mätch VC sowie wissenschaftlichen Instituten wie der Universität St. Gallen zusammen.
Schwerpunkt: Übersetzung radikaler Markt- und Technologietrends in praxistaugliche Geschäfts- und Prozessmodelle für den etablierten Mittelstand.

Der Denkfehler beim Tüfteln: Verliebt ins Problem, nicht in die Lösung

Die südwestdeutsche Wirtschaft hat das Erfinden im Blut – oft allerdings mit einem Haken. Während im Silicon Valley Ideen frühzeitig mit Partnern und sogar Wettbewerbern geteilt werden, um gemeinsam aus Feedback zu lernen, neigt der hiesige Mittelstand zum stillen Kämmerlein und zum „Not-invented-here-Syndrom“. Zudem begünstigt das hiesige Arbeitnehmererfinder- und Patentrecht das Bunkern von Wissen. In einer Ära rasanter Innovationszyklen zählt jedoch Geschwindigkeit oft mehr als langjähriger Patentschutz.

Noch grundlegender ist die Art, wie Projekte überhaupt gestartet werden. Das Sammeln von Ideen führt selten zum Ziel. Erfolgreiche Innovatoren fangen bei einem echten, tiefgreifenden Problem an. Wer disruptive Fortschritte erzielen will, muss sich bedingungslos in das Problem vertiefen. Erst wenn das Problem validiert ist, wird experimentiert – gerne mit schnellen Prototypen, für die man sich anfangs fast schämen muss, anstatt jahrelang an ungetesteten Konzepten zu feilen.

Die Bienen-Formel: Warum erfahrene Kräfte das Neuland erkunden sollten

Wie organisiert man Innovation in bestehenden Strukturen? Die Management-Theorie spricht hier von einer ambidextren Organisation – der Fähigkeit, das planbare Tagesgeschäft effizient zu steuern und parallel dazu radikal Neues zu erforschen.

Ein verblüffender Vergleich aus der Verhaltensbiologie verdeutlicht das Prinzip: Kehren Bienen von einem Nektarfeld zurück, zeigen sie dem Volk per „Schwänzeltanz“ den Weg. Doch nur etwa 80 Prozent der Bienen fliegen zu diesem bekannten Feld. Exakt 20 Prozent ignorieren das Signal und schwirren bewusst in unbekannte Richtungen ab. Genau diese Abweichler sichern das Überleben des Bienenvolks über Jahrmillionen hinweg, falls die bekannte Nahrungsquelle plötzlich versiegt.

In vielen Unternehmen läuft die Rollenverteilung allerdings paradox: Häufig werden junge Nachwuchskräfte in abgetrennte Labore gesteckt, während die erfahrenen Führungskräfte das Kerngeschäft verwalten. Im Bienenstaat ist es umgekehrt: Die älteren, erfahrenen Bienen erkunden das Unbekannte, weil sie Gefahren und Muster kennen, während die jüngeren den eingespielten Erntepfaden folgen. Unternehmen sollten daher bewusst erfahrene Kräfte mit Marktgespür in explorative Freiräume entsenden.

Venture Clienting: Die Brezel kaufen, nicht den Bäcker

Mittelständler müssen das Rad weder selbst erfinden noch Millionen in riskante Firmenbeteiligungen stecken. Das weltweite Wagniskapital übersteigt die gesamten F&E-Budgets etablierter Konzerne inzwischen deutlich. Anstatt eigene Entwicklungsabteilungen mit Spezialthemen zu überlasten, bietet sich das Modell des Venture Clienting an. Das Prinzip ist simpel: Wenn man Appetit hat, kauft man sich in der Fußgängerzone eine Brezel – und übernimmt nicht die ganze Bäckerei.

Genau so können Mittelständler als zahlende Erstkunden fertige Lösungen von Startups einkaufen und pilotieren. Die Hebelwirkung ist gewaltig, wie drei konkrete Einsatzbereiche aus der Praxis von Hansgrohe zeigen:

⚬ Akustische Bauteilprüfung via KI: Um kostspielige Wasserschäden durch unsichtbare Lunker oder Risse in Sanitär-Gussteilen zu verhindern, schlägt ein Werkzeug an das Metall. Ein KI-Modell analysiert das Klangmuster im Vergleich zu Referenzdaten. Das Ergebnis: deutlich höhere Prüfquoten, minimierte Schadensfälle und enorme Kosteneinsparungen – realisiert über externe Partner, ohne ein eigenes Entwicklerteam dafür aufbauen zu müssen.
⚬ Ausschreibungs-Scoring in Rekordzeit: Das manuelle Sichten komplexer Architektur-Ausschreibungen mit bis zu 2.000 Seiten und der Abgleich mit über 20.000 Produktvarianten dauerte früher rund 35 Minuten. Ein spezialisiertes KI-Werkzeug erledigt die Spezifikation heute in 5 Minuten. Das setzt Ressourcen frei, um ein Vielfaches an Ausschreibungen zu bearbeiten.
⚬ Bildgenerierung im Cent-Bereich: Produktbilder für 20.000 Artikelkataloge verschlangen früher in der analogen Studiofotografie rund 5.000 € pro Motiv. Über 3D-CAD-Renderings sanken die Kosten auf 500 €. Mit modernen Diffusionsmodellen (wie FLUX von Black Forest Labs) lassen sich fotorealistische Produktvisualisierungen heute für unter 5 Cent pro Bild generieren.

Die unterschätzte Goldgrube: Nachfolgebetriebe statt US-Hype

Während das globale Venture-Capital-Geschäft vor allem auf hochriskante Software-Startups und überbewertete „Einhörner“ starrt, droht Europa bei Spätphasen-Finanzierungen den Anschluss an die USA zu verlieren. Viele Startups wandern über rechtliche Konstruktionen nach Übersee ab, weil dort das nötige Wachstumskapital sitzt.

Für den regionalen Mittelstand liegt das größte Potenzial daher an ganz anderer Stelle: in der Unternehmensnachfolge. Allein in Baden-Württemberg stehen tausende gesunde Betriebe vor dem Generationenwechsel, da Familienübergaben zunehmend seltener werden. Allein im regionalen Umfeld stehen rund 4.400 Firmen zur Übergabe bereit – bei nur etwa 1.800 registrierten Interessenten.

Diese Unternehmen verfügen über funktionierende Geschäftsmodelle, etablierte Kundenbeziehungen und solide Substanz. Bringt man scheiternde Startup-Gründer oder wechselwillige Fachkräfte aus Konzernen mit diesen Betrieben zusammen und stattet sie mit KI-Werkzeugen und Gründergeist aus, entsteht eine völlig neue Dynamik. Nicht als schillernde Einhörner, sondern als widerstandsfähige, profitable „Zebras“ in einer starken Herde. Für kleine und mittlere Betriebe ergibt sich daraus die Chance zum Leapfrogging: Sie können überholte Zwischenschritte – wie schwerfällige Altsysteme – einfach überspringen und direkt auf agile, KI-gestützte Prozesse aufsetzen.

Was können wir daraus lernen?

1. Problemverständnis schlägt Ideensammlung: Nicht nach Lösungen suchen, die ein Problem herbeisehnen, sondern sich intensiv mit den Schmerzpunkten von Kunden und Prozessen auseinandersetzen.
2. Kunde werden statt selbst bauen („Build less, partner more“): als Erstanwender von Startups auftreten. Die externe Innovationskraft einkaufen, pilotieren und schnell im Alltag verankern.
3. Budgetierte Fehlertoleranz einplanen: Zwischen 5 und 10 Prozent des Betriebsergebnisses fest für Experimente reservieren und als lehrreichen Einsatz verbuchen.
4. Mut zum unperfekten Prototyp: „Do the right thing before doing it right“ – erst überprüfen, ob eine Lösung tatsächlich ankommt und bezahlt wird, bevor teure Perfektionierung betrieben wird.
5. Netzwerk statt Kämmerlein: Wissen mit regionalen Partnern, Kunden und Nachbarbetrieben teilen. Kollaboration sichert das Überleben des gesamten industriellen Ökosystems.

Glossar: Die wichtigsten Fachbegriffe

⚬ Ambidextre Organisation (Ambidextrie): Die Fähigkeit eines Unternehmens, zwei gegensätzliche Strategien gleichzeitig zu verfolgen: die effiziente Optimierung des bestehenden Kerngeschäfts (Exploitation) bei gleichzeitiger Erforschung völlig neuer Märkte und Technologien (Exploration).
⚬ Effectuation: Ein unternehmerischer Entscheidungsansatz für unvorhersehbare Situationen. Statt langfristiger Kausalpläne setzt man auf vorhandene Mittel, Partnerschaften und das Prinzip des leistbaren Verlusts (Affordable Loss).
⚬ Affordable Losses: Ein Budgetierungsprinzip, bei dem Unternehmen nur jene Ressourcen (z. B. 5 bis 10 % des EBIT) in riskante Innovationsprojekte investieren, deren Totalverlust das Kerngeschäft nicht gefährdet.
⚬ Venture Clienting: Ein Kooperationsmodell, bei dem ein etabliertes Unternehmen nicht Anteile an einem Startup kauft, sondern als zahlender Kunde dessen Produkt einkauft und im Pilotbetrieb erprobt.
⚬ Metered Funding: Eine schrittweise Finanzierung von Innovationsprojekten, ähnlich wie bei Wagniskapitalgebern: Teams erhalten zunächst kleine Budgets und Zeitfenster; erst nach dem Nachweis von Meilensteinen und Resonanz werden weitere Mittel freigegeben.
⚬ Unicorn (Einhorn): Ein privates Startup-Unternehmen, das mit mindestens einer Milliarde US-Dollar bewertet wird.
⚬ Zebra-Unternehmen: ein Gegenentwurf zum wachstumsgetriebenen „Einhorn“. Zebras streben nach nachhaltiger Profitabilität, gesellschaftlichem Mehrwert, Kooperation und langfristiger Stabilität statt nach reinem Bewertungs-Hyperwachstum.
⚬ Leapfrogging: Das Überspringen traditioneller technologischer Entwicklungsstufen (z. B. der direkte Schritt von manuellen Abläufen zu KI-gestützten Prozessen ohne jahrelange Einführung monolithischer Legacy-Software).
⚬ Delaware-Flip: Die gesellschaftsrechtliche Umstrukturierung eines europäischen Startups in eine US-amerikanische Holding (häufig im Bundesstaat Delaware), um Zugang zu großen internationalen Wagniskapitalrunden zu erhalten.
⚬ Suffizienz: Ein Nachhaltigkeitsansatz, der auf Genügsamkeit und Ressourcenschonung statt auf ständiges quantitatives Wachstum abzielt.