Warum KI für KMU jetzt relevant ist
Lange galten KI-Systeme als etwas für Konzerne mit Millionenetats. Das hat sich gedreht: Moderne Sprachmodelle, Bildgenerierung und automatisierte Textverarbeitung sind heute für wenige Euro im Monat nutzbar — oder laufen auf eigener Hardware direkt im Betrieb. Entscheidend ist nicht die Technik an sich, sondern die richtige Stelle im Arbeitsalltag.
KI-Themen für den Alltag
Vom Bewertungsmanagement über Buchhaltung bis Kundenservice: die wichtigsten KI-Einsatzfelder für KMU verständlich erklärt.
Alle Themen ansehen →Beispiel-Projekte
Elf konkrete KI-Projekte mit Nutzen, Aufwand und Kosten — vom Chatbot auf der Homepage bis zur Rechnungsautomatisierung.
Projekte ansehen →KI-Hardware-Guide
Grafikkarte, Workstation oder Nvidia DGX Spark? Was KMU wirklich brauchen — mit Kaufempfehlungen für jedes Budget.
Hardware vergleichen →Studien & Forschung
Bitkom, IBM, Stanford AI Index, KfW, Fraunhofer, DFKI und appliedAI: Zahlen und Forschung zum KI-Einsatz im Mittelstand.
Studien ansehen →Fachhändler & Tools
Bechtle, CANCOM, Insight & ALSO für Hardware; OpenAI, Anthropic, DeepL, n8n & Co. für Software — wer liefert was.
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Unsere Projekte
Diese Seite wird von uns praktisch betrieben — hinter den beiden folgenden Projekten steht dieselbe Technik, über die wir hier schreiben.
Bewertungsautomat.de
Mehr Online-Bewertungen für lokale Unternehmen: Der Bewertungsautomat holt Feedback von zufriedenen Kunden systematisch ein — per QR-Karte am Point of Sale, automatisch und DSGVO-konform. KI klassifiziert dabei eingehende Rückmeldungen und unterstützt die Auswertung.
bewertungsautomat.de besuchenNeuritheon GmbH i. G.
Neuritheon entwickelt KI-Lösungen für den Mittelstand: von der Automatisierung von Geschäftsprozessen über lokale Sprachmodelle bis zur kompletten Infrastruktur — Beratung, Umsetzung und Betrieb aus einer Hand.
neuritheon.de besuchenDirekt starten: drei Schritte zum ersten KI-Einsatz
- Prozess auswählen: Wo fällt regelmäßig repetitive Arbeit an? (Mails, Angebote, Bewertungen, Rechnungen)
- Klein anfangen: Ein Workflow, ein Werkzeug, vier Wochen Testlauf — dann messen.
- Datenhoheit klären: Cloud-Dienste oder lokales Modell auf eigener Hardware? Unser Hardware-Guide hilft bei der Entscheidung.