Die meisten KI-Angebote für den Mittelstand kreisen um Effizienz, Automatisierung und digitale Transformation. Dabei wird übersehen, was KI eigentlich leisten könnte: das Aufspüren strategischer Nutzenpotenziale, die im eigenen Betrieb bereits angelegt sind – aber niemand sieht. Cuno Pümpin hat dafür vor Jahrzehnten den Begriff geprägt. Es wird Zeit, ihn wiederzuentdecken.
Das falsche Versprechen der Effizienz
Wer heute KI-Beratung für den Mittelstand anbietet, verspricht meistens dasselbe: schnellere Prozesse, weniger Aufwand, mehr Output mit weniger Ressourcen. Das ist nicht falsch – aber es ist erschreckend wenig. Denn Effizienzgewinne innerhalb bestehender Strukturen verändern die Grundbedingungen nicht. Sie machen ein Unternehmen schneller auf einem Weg, dessen Richtung nie hinterfragt wurde.
Der eigentliche Wert von KI liegt anderswo. Nicht in der Automatisierung des Bekannten, sondern in der Entdeckung des bisher Unerkannten.
Pümpin und die strategischen Erfolgspositionen
Der Schweizer Strategietheoretiker Cuno Pümpin entwickelte in den 1980er Jahren das Konzept der strategischen Erfolgspositionen (SEP) – Fähigkeiten und Ressourcen, die einem Unternehmen erlauben, langfristig überdurchschnittliche Leistungen zu erbringen. Sein Ansatz unterscheidet sich grundlegend von der damals dominierenden Portfolioplanung: Nicht Marktpositionen werden analysiert, sondern interne Stärkepotenziale. Die entscheidende Frage ist nicht „Wo stehen wir im Markt?”, sondern „Was können wir besser als andere – und wissen es möglicherweise selbst noch nicht?”
Dieser Perspektivwechsel ist für den Mittelstand unter KI-Bedingungen hochaktuell. Denn viele KMU verfügen über Kompetenzen, Daten und Erfahrungswissen, das in Jahrzehnten operativer Praxis akkumuliert wurde – aber nie systematisch ausgewertet, nie strategisch adressiert, nie als Potential begriffen wurde. Es schlummert in Reklamationshistorien, in Fertigungsparametern, in Kundenkorrespondenzen, in Materialtestprotokollen.
Die epistemische Falle
Das Problem ist nicht Unwilligkeit. Es ist strukturelle Unsichtbarkeit. Im Tagesgeschäft eines Kleinstunternehmens – wo eine Person Geschäftsführer, Vertrieb, Einkauf und Feuerwehr zugleich ist – gibt es keinen Standpunkt, von dem aus latente Potenziale sichtbar werden könnten. Man fährt auf Sicht, operativ, reaktiv. Das ist keine Schwäche, sondern die rationale Antwort auf permanente Ressourcenknappheit.
KI kann diese epistemische Schranke partiell überwinden – aber nur dann, wenn sie als Entdeckungsinstrument eingesetzt wird. Nicht als Assistent für Routineaufgaben, sondern als analytisches Werkzeug, das Datenmuster sichtbar macht, die dem menschlichen Blick im Alltag entgehen.
Was sind die Produkte, die trotz niedriger Marge immer nachgefragt werden – und warum? Welche Materialkombinationen erzeugen systematisch weniger Ausschuss, ohne dass das je ausgewertet wurde? Welche Kunden reklamieren nie – und was sagt das über die Passgenauigkeit bestimmter Leistungen aus? Welche Fertigungsparameter korrelieren mit überdurchschnittlicher Produktlebensdauer?
Das sind keine abstrakten Strategiefragen. Das sind operative Datenfragen – und genau deshalb sind sie mit KI angehbar.
Nutzenpotenziale statt Transformationsversprechen
Pümpin sprach von Nutzenpotenzialen als dem rohen Material strategischer Entwicklung: Ressourcen und Fähigkeiten, die noch nicht vollständig erschlossen sind. Im Kontext von Produkt- und Prozessinnovation bedeutet das konkret: Durch KI-gestützte Analyse kann ein Unternehmen herausfinden, an welchen Stellen Materialsubstitutionen die Belastbarkeit von Produkten erhöhen würden, ohne die Kosten zu steigern. Oder wo Prozessparameter so justiert werden könnten, dass Energieverbrauch und Ausschuss gleichzeitig sinken. Oder welche bisher vernachlässigten Produkteigenschaften bei bestimmten Kundensegmenten den höchsten Wert erzeugen.
Das ist keine Transformation. Das ist gezielte Nutzenentdeckung – innerhalb der vorhandenen Produkt- und Kundenstruktur, ohne strategischen Neustart, ohne Marktrepositionierung. Es setzt keine neuen Optionen voraus. Es erschließt, was bereits vorhanden ist.
Was Beratung und Netzwerke leisten müssten
Daraus folgt eine unbequeme Konsequenz für Beratungsangebote und Förderformate: Die meisten setzen an der falschen Stelle an. Sie erklären KI-Technologien, vermitteln Anwendungswissen, organisieren Workshops zu Prompting und Automatisierung. Das ist nicht wertlos – aber es ist die suboptimale Reihenfolge.
Wer Pümpin ernst nimmt, muss mit Diagnostik beginnen. Nicht mit Technologie. Die erste Leistung wäre: ein Unternehmen analytisch durchleuchten, seinen Kompetenz- und Datenbestand kartieren, latente Stärken identifizieren – und erst dann fragen, wo KI als Werkzeug zur Nutzenentdeckung ansetzt. Diagnostik vor Technologie. Entdeckung vor Implementierung.
Das erfordert Tiefenanalyse, Kontextwissen und Zeit. Es lässt sich nicht standardisieren und nicht in einem halbtägigen Workshop abbilden. Genau deshalb ist es kommerziell unattraktiv – und genau deshalb wird es kaum angeboten.
Ein überfälliger Perspektivwechsel
Pümpin hat sein Konzept in einer Zeit entwickelt, in der Datenanalyse noch ein exklusives Instrument großer Unternehmen war. Heute ist die analytische Kapazität, die für SEP-Analyse nötig wäre, prinzipiell auch für KMU zugänglich – durch KI-gestützte Auswertung betrieblicher Daten, durch sprachbasierte Analyse von Kundenfeedback und Qualitätsdokumentation, durch Mustererkennung in Fertigungsdaten.
Die Frage ist nicht, ob die Technologie vorhanden ist. Die Frage ist, ob die Akteure beginnen, die richtigen Fragen zu stellen. Nicht: „Wie können wir KI einführen?” Sondern: „Was wissen wir über uns selbst noch nicht – und was würde es bedeuten, wenn wir es wüssten?”
Ralf Keuper