Artikel und wissenschaftliche Arbeiten

Aithoria Research Center

Wir untersuchen, wie Unternehmen den Übergang von ersten KI-Experimenten zu produktivem Einsatz gestalten.

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Aktuelle Studien

Forschung zu Governance, Kompetenz und Mensch-KI-Kollaboration im Mittelstand

Anwendungsfelder generativer KI

  • KI-Agenten: Autonome Softwareeinheiten, die definierte Aufgaben in Unternehmensprozessen übernehmen.
  • KI-Avatare: Visuelle Interfaces für Kundenkommunikation, Schulung und interne Wissensvermittlung.
  • Enterprise Chatbots: In Unternehmenssysteme eingebundene Dialog-Interfaces auf Basis von Sprachmodellen.
  • Intelligenter Posteingang: KI-gestützte Priorisierung und Bearbeitung eingehender E-Mail-Kommunikation.

Aktuelle Herausforderung

Generative KI kommt im deutschen Mittelstand bislang überwiegend in isolierten Pilotprojekten zum Einsatz. Die Hürden sind selten technologisch, sondern organisatorisch, kulturell und regulatorisch. Über den Erfolg entscheidet Governance-Klarheit, nicht die Leistungsfähigkeit der Modelle.

Ein Beispiel: Generative KI erreicht im deutschen Mittelstand 38 Prozent aller KMU mindestens einmal pro Woche, aber nur 9 Prozent verfügen über eine dokumentierte Governance.

aithoria Speaker-Auftritt beim M365 Summit 2025

Generative KI aus Sicht mittelständischer Unternehmen: Zwischen Aufbruch und Kontrollverlust

Die Studie untersucht, wie deutsche KMU generative KI wahrnehmen, einsetzen und steuern. Sie verbindet eine systematische Literaturrecherche, eine quantitative Befragung von 134 mittelständischen Unternehmen und qualitative Expert:innen-Interviews.

Die Ergebnisse zeigen, dass GenAI bislang überwiegend in Pilotprojekten zum Einsatz kommt, während eine hohe Verbreitung informeller Nutzung auf bestehende Governance-Lücken verweist. Der Erfolg hängt im Mittelstand primär von Governance-Klarheit und nutzennahen Anwendungsfällen ab, erst sekundär von der Leistungsfähigkeit der Technologie.

Studie jetzt herunterladen
Über das Research Center

Forschung an der Schnittstelle zur Praxis

Maja Willimowski leitet das Aithoria Research Center und erforscht Mensch-KI-Kollaboration als sozio-technisches Gestaltungsfeld. Ihr fachlicher Ursprung liegt in der Digital-Maturity-Forschung, mit Fokus auf die kulturelle Kontextabhängigkeit etablierter Reifegradmodelle.
Diese Arbeit zeigt, dass digitale Reife nicht universell übertragbar ist, sondern von lokalen Rahmenbedingungen und organisationalen Strukturen geprägt wird. Im Research Center untersucht sie, wie KI als Erweiterung menschlicher Entscheidungskompetenz gedacht werden kann, nicht als deren Ersatz.
Ihre Schwerpunkte sind digitale Kompetenzentwicklung, kollaborative Arbeitsmodelle und Enablement-Strategien, die Mitarbeiter:innen aktiv einbinden.
Blog Author Image

Maja C. Willimowski

Consultant Microsoft AI

Interdisziplinäre Forschungsbereiche

Unsere Forschung bewegt sich zwischen empirischer Analyse und betrieblicher Anwendung.
Die folgenden Schwerpunkte ziehen sich durch unsere Studien und prägen die Fragen, die wir gemeinsam mit Unternehmen untersuchen.

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Generative KI

Wir untersuchen, wie generative KI-Systeme im Unternehmenskontext strategisch eingebettet werden.

Einsatzmuster im deutschen Mittelstand

Governance-Strukturen und Kontrollmechanismen

Umgang mit Schatten-KI in Organisationen

Regulatorische Anforderungen nach EU AI Act

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Human-AI Collaboration

Wir erforschen, wie Mensch und KI in Arbeitsprozessen auf Augenhöhe zusammenwirken.

Rollenverteilung zwischen Mensch und System

Balance aus Vertrauen, Verantwortung und Autonomie

Kompetenzentwicklung für Mensch-KI-Teams

Sozio-technische Gestaltungsmuster

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AI-Driven Decision Support Systems

Wir analysieren, wie KI-gestützte Systeme Entscheidungsprozesse in Unternehmen unterstützen.

Transparenz und Erklärbarkeit von Modellen

Integration in bestehende Entscheidungslogiken

Umgang mit Unsicherheit in Prognosen

Verantwortungsteilung zwischen Mensch und System

Unsere KI-Schulungen im Überblick

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Publikation 1

Beschreibung
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Publikation 2

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Publikation 3

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Perceptions and Trust in AI-Driven Decision Support Systems in Supply Chain Management

Das Paper untersucht, wie Führungskräfte KI-gestützte Entscheidungssysteme (AI-DSS) im Supply Chain Management wahrnehmen, und rückt dabei insbesondere die Herausforderungen rund um Vertrauen, Transparenz und Nachvollziehbarkeit bei der Einführung solcher Tools in den Fokus.

Auf Basis einer explorativen multiplen Fallstudie mit halbstrukturierten Interviews auf Management-Ebene sowie einem eigens entwickelten ML-Modell zur Vorhersage vorzeitiger Vertragsauflösungen erfasst die Arbeit die sozio-technischen Dynamiken der KI-Adoption im realen Unternehmenskontext.

Die Ergebnisse zeigen ein Zusammenspiel aus rationaler Analyse und intuitiver Entscheidungsfindung: Während KI die Effizienz der Entscheidungsprozesse steigert, erschwert ihre intransparente Natur die Akzeptanz – woraus sich ein sozio-technischer Rahmen für eine erfolgreiche KI-Einführung in Organisationen ableiten lässt.

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Führungskräfte besprechen KI-Strategie am Arbeitsplatz
Veröffentlicht im  Conference Paper: Advances in Production Management Systems. Cyber-Physical-Human Production Systems: Human-AI Collaboration and Beyond

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Kein Spam, nur echtes KI-Wissen: Insights aus aktuellen Studien und KI-Projekten.
aithoria Referent bei Fachvortrag zu KI-Strategien
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