Kickoff
Motivation, Ziele, Hürden und offene Entscheidungen.
Motivation
Vorhandene Product-Owner-Erfahrung (Anforderungen, Priorisierung, Stakeholder) plus praktische KI-Erfahrung nutzen, um KMU bei der KI-Einführung zu begleiten. Nebenberuflicher Aufbau parallel zur Anstellung — Risiko begrenzt, Lernen am realen Kunden möglich.
Ziele
- Leistungsbild: Strategie/Readiness, Schulung/Enablement und technische Umsetzung.
- Aufbaumodus: nebenberuflich, Orientierung < 20 h/Woche.
- Erste Etappe: belastbare Selbsteinschätzung gegen das Soll-Profil (siehe Kompetenzlandkarte).
Abgrenzung
- Keine Konkurrenz zum Hauptarbeitgeber — Zielgruppe und Themen gegen Nebentätigkeitsregelung prüfen.
- Kein Wettbewerb um Enterprise-Großprojekte; Fokus KMU-Größenklasse.
Eigene Hürden
| Hürde | Wirkung |
|---|---|
| Zeitbudget neben Vollzeitstelle | Begrenzt Projektgröße und Reaktionszeit |
| Fehlende Referenzen zum Start | Erschwert Akquise und Preisdurchsetzung |
| Nebentätigkeitsgenehmigung / Wettbewerbsverbot | Kann Zielgruppe oder Themen einschränken |
| Breite des Soll-Profils | Strategie + Technik + Didaktik allein kaum abdeckbar → Fokus nötig |
| Haftung bei Umsetzungsprojekten | Erfordert Vertragsgestaltung und Versicherung |
Offene Entscheidungen
- Nebentätigkeit arbeitsrechtlich prüfen (Arbeitsvertrag, Genehmigung, Wettbewerbsverbot)
- Branchen-/Nischenfokus festlegen
- Angebotsstufen definieren (Einstieg, Umsetzung, Schulung)
- Preismodell wählen (Tagessatz vs. Festpreis)
- Rechtsform-Einordnung mit Steuerberater klären
- Berufshaftpflicht / Vermögensschadenhaftpflicht prüfen
Marktbild
Datenstand 2026-07-31, Web-Recherche. Vor geschäftlicher Verwendung gegen Primärquellen (Bitkom, KfW, BDU, BAFA) prüfen.
41 %
Unternehmen in D mit aktivem KI-Einsatz (Bitkom, 2026)
20 %
Klassischer Mittelstand mit KI-Einsatz (KfW)
~2×
Zuwachs der KI-Nutzung binnen eines Jahres
Lesart: Die Lücke zwischen Gesamtwirtschaft (41 %) und Mittelstand (20 %) ist der adressierbare Markt. Der Engpass liegt nicht bei der Technologie, sondern beim Wissen.
Hemmnisse der Zielgruppe
| Hemmnis | Anteil | Beratungsrelevanz |
|---|---|---|
| Mangelnde Datenqualität (KMU) | 76 % | Datenvorbereitung, Prozessanalyse |
| Fehlendes Wissen | 72 % | Enablement, Schulung |
| Kulturelle Widerstände | 67 % | Change-Begleitung |
| Rechtliche Unsicherheit | 62 % | Governance, AI-Act-Einordnung |
| Datenschutzbedenken | 60 % | DSGVO, Hosting-/Modellwahl |
| Fehlende KI-Strategie | 43 % | Readiness, Roadmap |
| Fehlendes Know-how / Fachkräfte (Expertensicht) | 100 % | Grundtreiber der Nachfrage |
Honorare & Förderung
| Segment | Spanne | Quelle |
|---|---|---|
| Freiberufliche KI-Beratung, Stundensatz | 120–180 € alt. 80–150 € | st-automatisierung / Jagata |
| Mittleres Segment für Mittelstand | 140–220 €/Std | Jagata |
| Freiberuflicher Tagessatz (abgeleitet) | 960–1.440 € | st-automatisierung |
| Consulting-Tagessatz Ø Deutschland | ~1.300 € | BDU Honorarstudie 2025 |
| Strategieberatung Tagessatz | ~1.600 € | BDU |
| Verbreitetes Einstiegs-Festpreispaket | ~3.500 € netto | st-automatisierung |
Förderung
| Programm | Konditionen | Frist |
|---|---|---|
| BAFA-Beratungsförderung | 50 % (alte BL, max. 1.750 €) bzw. 80 % (neue BL, max. 2.800 €); Bemessungsgrundlage max. 3.500 € je Beratung | bis 31.12.2026 |
| Mittelstand-Digital-Zentren | ca. 30 Zentren mit kostenloser Beratung | laufend |
| Weitere KI-Projektförderung | teilweise bis 50 % der Kosten | laufend |
Konsequenz: Die BAFA-Bemessungsgrundlage von 3.500 € erklärt das verbreitete Einstiegs-Festpreispaket in exakt dieser Höhe. Zugleich sind die kostenlosen Mittelstand-Digital-Zentren ein Preisanker nach unten — Differenzierung muss über Umsetzungstiefe erfolgen.
Recht & Rechtsform
EU AI Act, Art. 4 — KI-Kompetenz
- Verpflichtet Anbieter und Betreiber von KI-Systemen zu ausreichender KI-Kompetenz des Personals — ohne Ausnahme für KMU.
- Gilt seit 02.02.2025; Sanktionsrahmen seit 02.08.2025 anwendbar.
- Bußgeldrahmen: bis 35 Mio. € / 7 % Weltumsatz (verbotene Praktiken), bis 15 Mio. € / 3 % (sonstige Pflichten).
⚠ Im Fluss: Eine politische Einigung vom 07.05.2026 verschiebt Hochrisiko-Pflichten auf Dezember 2027 und formuliert Art. 4 so um, dass die Förderung von KI-Kompetenz Aufgabe von Kommission und Mitgliedstaaten wird. Vor Nutzung als Verkaufsargument aktuellen Stand prüfen.
Rechtsform & Nebenberuflichkeit
| Aspekt | Sachstand |
|---|---|
| Einordnung Beratung | i. d. R. freiberuflich nach § 18 EStG → keine Gewerbesteuer, keine Gewerbeanmeldung |
| Kipppunkt zum Gewerbe | Stark standardisierte Produkte (Online-Kurse, Lizenzprodukte) können die Einstufung ändern |
| Anmeldung | Fragebogen zur steuerlichen Erfassung über ELSTER beim Finanzamt |
| Sozialversicherung nebenberuflich | Bei < 20 h/Woche und Hauptberuf als Lebensunterhalt i. d. R. weiter über den Hauptjob versichert |
| Grundfreibetrag 2026 | 12.348 €/Jahr |
Keine Rechts- oder Steuerberatung — Einordnung im Einzelfall mit Steuerberater bzw. Anwalt klären.
Kompetenzlandkarte
Soll-Profil an Fähigkeiten und Fachwissen. Spalte „Ist“ mit Stufe 0–4 füllen.
Bewertungsskala
| Stufe | Bedeutung |
|---|---|
| 0 | Kein Wissen |
| 1 | Grundverständnis — kann mitreden |
| 2 | Anwendungssicher — kann es für mich selbst tun |
| 3 | Beratungsfähig — kann es beim Kunden verantworten |
| 4 | Lehrfähig — kann andere darin ausbilden |
A Stufe 3–4 nötig
B Stufe 2–3 nötig
C Stufe 1–2 genügt
K1 — Fachliches KI-Wissen
| Kompetenz | Prio | Ist | Notiz |
|---|---|---|---|
| LLM-Grundlagen (Tokens, Kontext, Halluzination, Bias, Grenzen) | A | ||
| Prompt-Engineering & systematische Promptgestaltung | A | ||
| RAG: Wissensanbindung, Chunking, Embeddings, Evaluation | A | ||
| Agenten & Tool-Use (MCP, Function Calling, Orchestrierung) | B | ||
| Modell-/Anbieterlandschaft & Auswahlkriterien | A | Kosten, Hosting, Datenschutz | |
| Klassisches ML vs. GenAI — wann ist KI nicht die Antwort | A | ||
| Evaluation & Qualitätssicherung von KI-Output | A | ||
| Multimodalität (Bild, Sprache, Dokument) | C |
K2 — Technische Umsetzung
| Kompetenz | Prio | Ist | Notiz |
|---|---|---|---|
| Workflow-Automatisierung (n8n, Make, Power Automate) | A | ||
| API-Integration & Scripting (Python, REST, Webhooks) | A | ||
| Datenaufbereitung & -qualität | A | Größtes Kundenhemmnis | |
| Dokumentenverarbeitung (OCR, PDF, Office-Formate) | B | ||
| Hosting & Betrieb (Cloud vs. On-Prem, lokale Modelle) | B | ||
| Anbindung typischer KMU-Systeme (ERP, CRM, DMS, Ticketing) | B | ||
| Sicherheit (Zugriffsrechte, Secrets, Prompt Injection) | A | ||
| Kosten- & Token-Controlling | B |
K3 — Beratung & Methodik
| Kompetenz | Prio | Ist | Notiz |
|---|---|---|---|
| Prozessanalyse & Use-Case-Identifikation | A | ||
| Wirtschaftlichkeitsrechnung (ROI, Business Case, Priorisierung) | A | ||
| Readiness-/Reifegrad-Assessment | A | ||
| Roadmap & Pilotierung (PoC → Produktion) | A | PO-Erfahrung übertragbar | |
| Anforderungsmanagement & Backlog | B | PO-Erfahrung übertragbar | |
| Change-Management & Widerstandsarbeit | A | ||
| Workshop-Moderation | A | ||
| Stakeholder- & Erwartungsmanagement | A | PO-Erfahrung übertragbar |
K4 — Recht, Governance & Compliance
| Kompetenz | Prio | Ist | Notiz |
|---|---|---|---|
| EU AI Act: Risikoklassen, Betreiberpflichten, Art. 4 | A | Rechtslage in Bewegung | |
| DSGVO im KI-Kontext (AVV, Drittlandtransfer, Zweckbindung) | A | ||
| Urheberrecht & Trainingsdaten, Output-Rechte | B | ||
| Betriebsrat & Mitbestimmung bei KI-Einsatz | B | ||
| Interne KI-Richtlinien & Governance-Modelle | A | ||
| Branchenspezifik (Regulierung je Zielbranche) | C | Abhängig vom Nischenfokus | |
| Abgrenzung zur Rechtsberatung (RDG) | A | Haftungsrelevant |
K5 — Didaktik & Enablement
| Kompetenz | Prio | Ist | Notiz |
|---|---|---|---|
| Schulungskonzeption für gemischte Vorkenntnisse | A | ||
| Rollenspezifische Curricula (GF, Fachbereich, IT) | A | ||
| Übungs-/Materialentwicklung, wiederverwendbare Formate | B | ||
| Lernerfolgsmessung & Nachweisführung | B | Dokumentationspflicht | |
| Komplexitätsreduktion — Fachsprache in Kundensprache | A |
K6 — Unternehmerische Basis
| Kompetenz | Prio | Ist | Notiz |
|---|---|---|---|
| Positionierung & Nischenwahl | A | ||
| Angebots- & Preisgestaltung | A | ||
| Akquise & Netzwerk (Verbände, IHK, Kammern, Multiplikatoren) | A | ||
| Sichtbarkeit & Content (Vorträge, Publikationen, Referenzen) | B | ||
| Angebots-/Vertragsgestaltung, Haftungsbegrenzung | A | ||
| Buchhaltung, Steuern, Versicherung | B | Delegierbar | |
| Zeit- & Kapazitätsmanagement neben dem Hauptberuf | A | ||
| Förderlogik nutzen (Antragsbegleitung als Verkaufsargument) | B |
Realismus-Hinweis: K1–K6 vollständig auf Stufe 3 abzudecken ist für eine Person unrealistisch. Zweck der Landkarte ist die bewusste Wahl, was abgedeckt, was zugekauft (Partnernetzwerk) und was ausgeschlossen wird.
Nächste Schritte
- Spalte „Ist“ mit Stufe 0–4 füllen — ehrlich, ohne Aufrundung.
- Alle A-Zeilen unter Stufe 3 und B-Zeilen unter Stufe 2 markieren → Lückenliste.
- Lücken gegen den gewählten Nischenfokus filtern — nicht alles muss geschlossen werden.
- Verbleibende Lücken priorisieren: erst die, die ein bezahltes Erstangebot blockieren.
- Ergebnis in die offenen Entscheidungen des Kickoffs überführen.
Ableitungen für die Positionierung
- Enablement ist der größte Einzelhebel — fehlendes Wissen (72 %) und Fachkräftemangel sind die stärksten Hemmnisse.
- Datenqualität vor Modellwahl — 76 % Datenqualitätsprobleme heißt: viele Projekte scheitern vor dem KI-Teil.
- Einstieg über gefördertes Festpreispaket, Umsetzung als Folgeauftrag zum Tagessatz.
- Regulatorik als Türöffner, nicht als Drohkulisse — Rechtslage ist in Bewegung, Panikargumentation ist angreifbar.