Wenn aus Webdesignern plötzlich KI-Experten werden: Eine Bestandsaufnahme

Wenn aus Webdesignern plötzlich KI-Experten werden: Eine Bestandsaufnahme

TL;DR: 85 % aller KI-Projekte scheitern, weil viele Digitalagenturen ohne echte Expertise auf den KI-Hype aufspringen. Der Unterschied zwischen Tool-Bedienung und Systemkompetenz entscheidet über Erfolg oder Misserfolg. Drei Warnsignale helfen, oberflächliche Anbieter zu erkennen.

• Tool-Bedienung ≠ Expertise: YouTube-Tutorials und Make.com-Kenntnisse ersetzen kein tiefes Systemverständnis.
• Die Outsourcing-Falle: Agenturen ohne Kompetenz kaufen Freelancer ein, die den Kunden nicht kennen: oft ohne Auftragsverarbeitungsvertrag.
• Datenschutz-Risiko: Fehlende DSGVO-Compliance kann Millionenbußen nach sich ziehen (Beispiel: H&M, 35,3 Mio. €).
• Drei Warnsignale: Kein Call mit Entwicklern möglich, keine benannten Experten auf der Webseite, kein AVV vorhanden.
• Echte Expertise bedeutet: Das gesamte Unternehmen analysieren, Auswirkungen hinterfragen, langfristige Ziele verstehen.

Auf der Gitex, auf dem Websummit und eigentlich überall, wo ich in den letzten Monaten mit Digitaldienstleistern zu tun hatte, ist mir etwas aufgefallen.

Plötzlich sprechen alle von KI und Automatisierung.

Agenturen, die vor einem Jahr noch Webseiten gebaut haben, positionieren sich heute als KI-Spezialisten, LinkedIn ist voll davon, die Visitenkarten wurden neu gedruckt und die Webseiten umgeschrieben.

Das Problem: In den meisten Fällen steckt dahinter keine echte Expertise, sondern ein Hype, auf den aufgesprungen wird.

Wo steht der KI-Hype aktuell?

Laut Gartners Hype Cycle hat generative KI den "Peak of Inflated Expectations" bereits überschritten. Wir befinden uns jetzt im "Trough of Disillusionment", dort, wo die eigentliche Arbeit beginnt und die Zahlen sprechen eine klare Sprache:

85 % aller KI-Projekte liefern nicht die gewünschten Ergebnisse. Nur 53 % schaffen es vom Prototyp bis zur Produktion. Das ist keine Randnotiz, das ist ein systemisches Problem.

Und trotzdem: 90 Prozent der Digitalagenturen im BVDW-Ranking meinen, dass KI die Wirtschaft tiefgreifend verändern wird. Die Frage ist nicht, ob KI die Wirtschaft verändert. Die Frage ist: Haben diese Agenturen die Kompetenz, diese Veränderung zu begleiten?

Kernpunkt: Der KI-Hype hat seinen Höhepunkt überschritten. Jetzt trennt sich Tool-Bedienung von echter Systemkompetenz.

Warum fehlt mittelständischen Unternehmen KI-Know-how?

Fast drei Viertel aller mittelständischen Unternehmen nennen fehlendes Expertenwissen als größte Herausforderung bei der KI-Einführung und nur knapp 15 Prozent nutzen bereits KI-Anwendungen.

Das ist die Ausgangslage.

Genau in diese Lücke stoßen jetzt Anbieter, die selbst nicht über die notwendige Tiefe verfügen, sie haben YouTube-Tutorials geschaut, sie können Tools wie N8N oder Make.com bedienen und sie wissen, wie man zwei APIs miteinander verbindet.

Aber das ist nicht Expertise: das ist Tool-Bedienung.

Kernpunkt: 75 % der mittelständischen Unternehmen fehlt KI-Expertise, deshalb können Anbieter ohne echte Kompetenz in diese Lücke vorstoßen.

Was ist der Unterschied zwischen Tool-Bedienung und Systemkompetenz?

Ich stelle in Gesprächen oft tiefgehende Fragen:

• Welches Large Language Model wird genutzt?
• Wo wird es gehostet?
• Wie funktioniert das Fehlerhandling?
• Was passiert, wenn andere Abteilungen dieselben Datenbanken nutzen?

In den meisten Fällen merke ich schnell: Ich spreche mit jemandem, der ein Tool bedienen kann. Nicht mit jemandem, der Systeme versteht.

Der Unterschied in der Praxis

Tool-Bedienung:

• Setzt die Idee des Kunden 1:1 um
• Verbindet APIs ohne Gesamtkonzept
• Denkt nicht an Auswirkungen auf andere Abteilungen

Systemkompetenz:

• Hinterfragt die Idee des Kunden
• Analysiert das gesamte Unternehmen
• Prüft, welche Abteilungen betroffen sind
• Fragt nach mittel- bis langfristigen Zielen

Praxisbeispiel: Wenn Analyse Tausende Euro spart

Für einen Kunden sollten wir einen Prozess automatisieren, zuvor haben wir uns, wie immer, die Zeit genommen, seine Systemlandschaft zu prüfen. Ergebnis: Er gab monatlich mehrere tausend Euro für Tools aus, die er nicht benötigte, die geplante Änderung hätte keinen Effekt erzielt, weil das gesamte Ökosystem diese Änderung zunichte gemacht hätte.

Das ist der Unterschied zwischen Tool-Bedienung und Systemkompetenz.

Kernpunkt: Echte Expertise zeigt sich nicht in der Fähigkeit, Tools zu bedienen, sondern Systeme ganzheitlich zu verstehen und die richtigen Fragen zu stellen.

Warum ist Outsourcing an Freelancer problematisch?

Viele Agenturen lösen ihr Kompetenzproblem durch Outsourcing, sie kaufen sich irgendeinen Freelancer ein, oft aus Niedriglohnländern und ohne Auftragsverarbeitungsvertrag.

Das Problem ist nicht der Freelancer an sich. Das Problem ist die Konstellation.

Die drei kritischen Fragen beim Outsourcing

• Briefing: Wenn die Agentur nicht weiß, wie die Dinge umzusetzen sind, wie soll sie dann einen Freelancer ordentlich briefen?
• Qualität: Wie soll sie die Qualität prüfen?
• Passgenauigkeit: Wie soll sie sicherstellen, dass die Lösung zum Unternehmen passt?

Dazu kommt: Der Freelancer kennt den Kunden nicht, er kennt die Prozesse nicht, die Kultur nicht und schon dreimal langfristigen Ziele nicht.

Und dann gibt es noch die rechtliche Dimension.

Kernpunkt: Outsourcing ohne eigene Kompetenz führt zu Briefing-Problemen, Qualitätsmängeln und fehlendem Verständnis für die Kundensituation.

Welche Datenschutz-Risiken entstehen beim IT-Outsourcing?

2019 verhängte die deutsche Bundesbehörde BfDI gegen H&M eine Geldbuße von 35,3 Millionen Euro. Der Grund: mangelnde Sicherung von Systemen eines IT-Outsourcing-Anbieters.

Was die DSGVO beim Outsourcing verlangt

Beim IT-Outsourcing in Länder außerhalb der EU muss die DSGVO eingehalten werden, das bedeutet: Auch bei der Übermittlung von Daten in Drittländer muss Datenschutz sichergestellt sein.

Was ich in der Praxis sehe

• Es gibt keine Auftragsverarbeitungsverträge (AVV)
• Freelancer aus dem außereuropäischen Ausland werden eingesetzt
• Der Kunde weiß nicht einmal, dass seine Daten über die halbe Welt verteilt sind

Das ist kein theoretisches Risiko. Das ist eine reale Gefahr.

Kernpunkt: Fehlende DSGVO-Compliance beim Outsourcing kann zu Millionenbußen führen, wie im Fall H&M mit 35,3 Millionen Euro Strafe.

Woran erkenne ich oberflächliche KI-Anbieter?

Wenn du als mittelständisches Unternehmen einen Partner für KI und Automatisierung suchst, achte auf diese drei Warnsignale:

Warnsignal 1: Kein direkter Kontakt zum Entwickler möglich

Wenn du mit dem Menschen sprechen willst, der deine Lösung entwickelt, sollte das möglich sein. Wenn die Agentur ausweicht, ist das ein Zeichen dafür, dass sie selbst nicht weiß, wer die Arbeit macht.

Warnsignal 2: Entwickler werden nicht benannt

Schau auf die Webseite der Agentur:

• Sind die Entwickler dort aufgeführt?
• Haben sie Profile?
• Sind sie auf LinkedIn zu finden?

Festangestellte Experten sind ein Qualitätsmerkmal. Wenn sie versteckt werden, gibt es einen Grund dafür.

Warnsignal 3: Kein Auftragsverarbeitungsvertrag vorhanden

Ein Auftragsverarbeitungsvertrag (AVV) ist Pflicht, wenn personenbezogene Daten verarbeitet werden.

Wenn die Agentur keinen vorlegen kann oder in diesem Vertrag andere Unternehmen auftauchen, weißt du: Die Arbeit wird weitergereicht. An wen? Das bleibt oft unklar.

Kernpunkt: Drei klare Warnsignale helfen, Anbieter ohne echte Expertise zu identifizieren: fehlender Entwickler-Kontakt, anonyme Teams und fehlende AVV.

Warum machen das nicht alle so?

Die Frage ist berechtigt, warum gehen so viele Anbieter den einfacheren Weg und setzen einfach um, was der Kunde sagt, statt eine Tiefenanalyse zu machen?

Erstens: Der Kunde muss verstehen, warum eine Tiefenanalyse notwendig ist. Das erfordert Aufklärung und Zeit. Viele Agenturen scheuen diesen Aufwand.

Zweitens: Man muss das Fachwissen besitzen, um zu wissen, dass eine Tiefenanalyse notwendig ist aber genau dieses Wissen fehlt bei einem Großteil der modernen “Hypeagenturen”.

Das Thema Automatisierung und künstliche Intelligenz hat aktuell einen sehr großen Hype, es wollen möglichst viele aufspringen, um möglichst viel Geld abzuschöpfen.

Das Problem wird dann damit versucht zu lösen, dass man sich irgendeinen billigen Freelancer einkauft und der hat noch mehr Probleme, das Gesamtkonzept zu verstehen, weil er nicht einmal den Kunden kennt.

Was echte Expertise bedeutet

Echte Expertise zeigt sich nicht in der Fähigkeit, Tools zu bedienen - Sie zeigt sich in der Fähigkeit, die richtigen Fragen zu stellen.

Wir analysieren grundsätzlich das gesamte Unternehmen, hinterfragen auch bei einfachen Wünschen die Auswirkungen dieser Anpassungen. Wir versuchen sicherzustellen, dass keine anderen Abteilungen betroffen sind.

Und wir fragen nach dem mittel- bis langfristigen Ziel, denn das ist enorm wichtig, um zu verstehen, wie man etwas entwickelt.

Das ist aufwendiger. Das dauert länger. Das kostet mehr: Aber es funktioniert.

Laut Studien scheitern 85 Prozent aller KI-Projekte, dass bedeutet im Umkehrschluss: 15 Prozent funktionieren. Der Unterschied liegt nicht in den Tools, der Unterschied liegt in der Herangehensweise.

Die Zukunft gehört denen, die verstehen statt bedienen

Der KI-Hype wird sich legen, das Tal der Ernüchterung wird durchschritten und dann bleiben die übrig, die echte Werte schaffen.

Für mittelständische Unternehmen bedeutet das:

• Wählt eure Partner sorgfältig
• Fragt nach den Menschen, die die Arbeit machen
• Prüft, ob Auftragsverarbeitungsverträge existieren
• Achtet darauf, ob jemand eure Idee hinterfragt oder einfach nur umsetzt.

Denn Digitalisierung ist kein Privileg, aber sie erfordert Partner, die wissen, was sie tun und nicht solche, die nur wissen, wie man ein Tool bedient.

‍