Die meisten KI-Vorträge für den Mittelstand werden von Menschen gehalten, die Mittelständler beraten. Jonas Rashedi ist Chief Digital Officer bei FALKE, einem Familienunternehmen, und verantwortet dort IT, Daten und KI in der Geschäftsleitung. Er hält den Vortrag also nicht über die Situation, sondern aus ihr heraus — mit dem Budget, den Altsystemen und den Widerständen, die dazugehören.
Warum der Mittelstand kein kleiner Konzern ist
Die Zahlen zeigen ein Gefälle, das in jeder Beratungspräsentation als Rückstand erscheint — und das im Alltag eine ganz andere Ursache hat.
41 Prozent der deutschen Unternehmen setzen KI inzwischen aktiv ein, eine Verdopplung gegenüber 17 Prozent zwölf Monate zuvor. Bei Unternehmen über 500 Beschäftigten liegt die Quote über 60 Prozent — der klassische Mittelstand zwischen 20 und 500 Beschäftigten zieht nach, aber nicht auf Augenhöhe. Gleichzeitig findet ein Drittel der Unternehmen mit KI-Einsatz die Technologie teurer als erwartet. (Bitkom, KI-Studie 2026, 604 Unternehmen ab 20 Beschäftigten, Erhebung Anfang 2026 · Auswertung)
Der Vortrag erklärt dieses Gefälle nicht mit fehlender Innovationsbereitschaft. Sondern mit drei Dingen, die im Mittelstand strukturell anders sind: Es gibt keine Stabsabteilung, die ein Zielbild schreibt. Es gibt keinen Puffer für ein Projekt, das anderthalb Jahre nichts liefert. Und es gibt niemanden, der ausschließlich für Daten zuständig ist — die Person, die das Thema treibt, hat noch drei andere Jobs.
Wer daraus folgert, der Mittelstand müsse eben aufholen, hat die Aufgabe nicht verstanden. Er muss es anders machen.
Der Kern: Es ist nicht der Wagen, es ist die Crew
Der Vortrag arbeitet mit einer Analogie aus der Formel 1, die den Unterschied zwischen Technik und Fähigkeit greifbar macht.
In den frühen Fünfzigern dauerte ein Boxenstopp weit über eine Minute: Wagenheber per Hand, Reifen mit dem Hammer, Tank über die Schulter, vier Mann pro Stopp. Der aktuelle Weltrekord liegt bei 1,82 Sekunden — bei etwa 20 Personen, 300 Sensoren und über einer Million Datenpunkten pro Sekunde. Und seit 2013 hat sich der Boxenstopp nur noch um etwa eine Zehntelsekunde verbessert.
Das ist der Punkt: Der Sprung kam nicht durch bessere Maschinen. Er kam durch Telemetrie, Drill und Synchronisation einer Crew. Genau die Disziplin, die in den meisten Unternehmen fehlt — und die man nicht kaufen, sondern nur einführen kann.
Übersetzt in den Mittelstand heißt das: Die Frage ist nicht, welches KI-Tool eingekauft wird. Die Frage ist, ob es einen Prozess gibt, in dem das Ergebnis eines Modells überhaupt zu einer Entscheidung führt. Der Vortrag nennt das den Customizing-Reflex — die Gewohnheit, jedes Problem durch eine Sonderanpassung zu lösen statt durch einen wiederholbaren Ablauf. Das ist der eigentliche Gegner, nicht die Technologie.
Vier Fälle aus dem Podcast
Jonas Rashedi führt seit 2020 wöchentlich Gespräche mit Data- und KI-Verantwortlichen — inzwischen über 330 Folgen. Der Vortrag greift auf Fälle zurück, die zeigen, dass der Weg im Mittelstand funktioniert, wenn er anders zugeschnitten wird:
- Ein 140 Jahre altes Handelshaus, das den strategisch klügsten Zug machte, den Jonas bei Traditionsunternehmen gesehen hat: Es baute zuerst still eine Datenplattform, bevor überhaupt jemand von Use Cases sprach. Als der erste Data Scientist anfing, waren die Quellen schon angebunden. (Folge 85)
- Ein Münchner Fahrradhändler, der zum AI-nativen Mittelständler wurde — ohne Konzernbudget und ohne Datenabteilung. (Folge 325)
- Ein Vertreter der IHK, der die Lage in einem Satz zusammenfasste, den Jonas seither zitiert: KI ist nicht euer erstes Problem. (Folge 329)
- Ein Start-up, in dem der siebte Mitarbeiter mit der Ansage antrat, sehr schnell etwas liefern zu müssen, weil die Gründer nicht glaubten, dass Datenarbeit etwas bringt. Was folgte, war ein MVP in zwei Monaten und eine Einsparung, die sich gegen sein eigenes Jahresgehalt rechnen ließ. (Folge 271)
Die Fälle sind bewusst klein gewählt. Ein Vortrag, der einem Mittelständler erklärt, wie ein DAX-Konzern seine Data-Mesh-Architektur aufbaut, hilft niemandem im Saal.
Was Teilnehmende mitnehmen
- Die drei Dinge, die im Mittelstand vor jedem KI-Projekt geklärt sein müssen — und warum keines davon eine Technologiefrage ist.
- Wie ein KI-Vorhaben aussieht, das in acht Wochen ein Ergebnis zeigt statt in achtzehn Monaten eine Architektur. Inklusive der Frage, wie man es gegenüber einer skeptischen Geschäftsführung rechnet.
- Woran man erkennt, dass man dem Customizing-Reflex folgt — und welche Frage im Meeting genügt, um ihn sichtbar zu machen.
Format und Zuschnitt
Die Keynote läuft in 20, 30 oder 45 Minuten. Für Jahrestagungen, Kundenveranstaltungen und Führungskräftetagungen ist die 30-Minuten-Fassung die empfohlene Variante; als Impulsvortrag zum Auftakt funktionieren 20 Minuten.
Der Zuschnitt richtet sich nach dem Publikum. Vor Geschäftsführungen und Inhabern steht die Frage nach Reihenfolge und Rechnung im Zentrum. Vor gemischten Runden aus IT und Fachbereich geht es stärker um den Prozess, in dem aus einem Modellergebnis eine Entscheidung wird.
Gehalten unter anderem auf Kundentagen von Technologieanbietern, bei regionalen Digitalinitiativen und auf Konferenzen wie der K5 Future Retail Conference. Auf Wunsch kombinierbar mit einer Live-Aufnahme des Podcasts vor Publikum.
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