KI-Beratung und KI-Einführung im Mittelstand

Mit einem konkreten, messbaren Anwendungsfall statt mit einem Werkzeug. In der Praxis ist das ein Prozess, dessen Ist-Zustand bereits Daten erzeugt — Verbrauchs-, Anlagen- oder Belegdaten. Wo diese Daten fehlen, steht Messen vor Steuern: erst erfassen, dann plausibilisieren, dann automatisieren. Ein Werkzeug zu kaufen, bevor der Anwendungsfall benannt ist, führt regelmäßig zu Pilotprojekten ohne Anschluss.

Beides ist möglich. Sprachmodelle und RAG-Systeme lassen sich auf eigener Hardware betreiben, sodass Betriebsdaten das Unternehmen nicht verlassen. Stromfee betreibt dafür selbst einen NVIDIA-GB10-Server mit 128 GB für lokale LLM- und RAG-Inferenz. Ob On-Premise nötig ist, entscheidet die Sensibilität der Daten — nicht die Technik.

RAG (Retrieval Augmented Generation) heißt: Das Sprachmodell antwortet nicht aus dem Gedächtnis, sondern aus den eigenen Unterlagen — Plänen, Handbüchern, Messwerten — und nennt die Quelle. Für den Mittelstand ist das der entscheidende Unterschied, weil Antworten überprüfbar werden und ein Modell keine Betriebsdaten erfinden kann.

Ja. Die EU-KI-Verordnung verlangt von Betreibern und Anbietern KI-Kompetenz bei den Personen, die KI-Systeme einsetzen (Art. 4 KI-VO). Unabhängig von der Rechtspflicht scheitern Einführungen häufiger an fehlender Kompetenz im Team als an der Technik. Schulung gehört deshalb vor die Umsetzung, nicht dahinter.

Der Unterschied liegt in der Datenherkunft. HR Energiemanagement ist ein Ingenieurbüro mit Audit-Praxis nach DIN EN 16247-1 seit 2008 — die Arbeit beginnt bei Messstellen, Zählern und Anlagenplänen. KI wird an vorhandene technische Messdaten angeschlossen, statt Daten für die KI erst zu erzeugen.

KI-Systeme sind Betriebsgegenstände, keine einmaligen Installationen. Modelle veralten, Datenquellen ändern sich, Antwortqualität driftet. Deshalb gehört zum Betrieb eine laufende Überwachung von Datenzufluss und Modellgüte sowie ein definierter Weg, wie fehlerhafte Antworten korrigiert und in die Wissensbasis zurückgeführt werden.

In den beschriebenen Anwendungsfällen überwiegend nicht: Energie-, Anlagen- und Messwerte sind in der Regel keine personenbezogenen Daten im Sinne von Art. 4 Nr. 1 DSGVO, solange sie keinen Rückschluss auf einzelne Personen zulassen. Personenbezug entsteht durch Zusatzfunktionen wie Video, Zutritt oder Personaldaten; diese werden getrennt behandelt. Verantwortlich bleibt der Betreiber (Art. 4 Nr. 7 DSGVO). Das ist keine Rechtsberatung im Einzelfall.

Das hängt davon ab, wie weit die Datengrundlage schon steht. Liegen Messwerte und Unterlagen digital vor, ist der Weg kurz; fehlt die Messung, beginnt das Projekt mit Messtechnik. Eine seriöse Dauer lässt sich erst nach Sichtung der vorhandenen Daten nennen — pauschale Zeitangaben vor dieser Sichtung sind Schätzungen ohne Grundlage.