Agentic AI im Mittelstand
Key Insights aus unserem Event mit dem BVMW „KI in der Praxis“:
- Agentic AI im Mittelstand gelingt dort, wo die Basis für KI (AI Foundation), Wirkungsmessung und People Enablement von Anfang an mitgedacht werden.
- Sechs Themenräume lieferten Praxis-Einblicke zu Semantic Layer, KI-Kompetenz, Marketing Mix Modeling, AI Search Visibility, Dashboards und Agentic AI.
- Mit strukturiertem Geschäftskontext beobachten wir in unseren Projekten einen Sprung der Antwortgenauigkeit von KI-Systemen von rund 21 auf über 95 Prozent.
- Agentic AI ist im Mittelstand bereits operativ im Einsatz, von der Baustelle bis zum Einkauf.
Was den Unterschied zwischen KI-Experimenten und echtem Business-Mehrwert im Mittelstand ausmacht: Geschäftskontext, klare Verantwortung und laufende Erfolgsmessung, von Anfang an mitgedacht. Das ist die zentrale Erkenntnis aus sechs parallelen Themenräumen, die wir am 28. Juli 2026 gemeinsam mit dem Bundesverband der Mittelständischen Wirtschaft e.V. (BVMW) bei unserem Event „KI in der Praxis“ im Münchner Büro geleitet haben. Statt eines Frontalvortrags haben wir das Format bewusst im „Barcamp-Stil“ aufgesetzt, um mit Marketing-, Sales- und IT-Verantwortlichen direkt an ihren offenen Fragen zu Semantic Layer, KI-Kompetenz, Marketing Mix Modeling, AI Search Visibility, Dashboards und Agentic AI zu arbeiten.
Die Erkenntnisse aus diesen sechs Räumen bündeln wir hier als einen Einblick, wo der deutsche Mittelstand beim Thema KI 2026 steht und wo die größten Chancen liegen.
Worum ging es beim Event?
„KI in der Praxis“ war unsere zweite gemeinsame Präsenzveranstaltung mit dem BVMW, in dem wir ein offizielles Mitglied sind. Nach einem kurzen Impulsvortrag wählten die Teilnehmenden zwei von sechs Themenräumen, bevor alle Erkenntnisse in einer gemeinsamen Abschlussrunde zusammengeführt wurden. So entstand ein gutes Bild davon, was mittelständische Entscheider beim Thema KI aktuell wirklich bewegt.
Warum Wirkungsmessung über Erfolg oder Marge entscheidet
Jörg Hopmann
Susanne Hopmann
Keynote, Teil 1 · Jörg Hopmann, Geschäftsführer, Hopmann Marketing Analytics
Jörg eröffnete den Abend mit drei Adoptionsmustern, die sich über nahezu jedes Unternehmen im Mittelstand legen lassen:
- Die Vorsichtigen: KI wird im Hintergrund längst genutzt, offizielle Leitplanken fehlen jedoch noch.
- Die Vollgas-Fraktion: viel Energie fließt in KI, ohne dass mehr Volumen automatisch mehr Wirkung bedeutet.
- Die Suchenden: gehen strukturiert vor, bauen KI-Wissen aber noch ohne ausreichenden Geschäftskontext auf.
Anhand einer Zwölf-Monats-Modellrechnung machte Jörg sichtbar, wie schnell steigende KI-Kosten ohne Wirkungsmessung das Ergebnis belasten können.
Keynote, Teil 2 · Susanne Hopmann, Geschäftsführerin, Hopmann Marketing Analytics
Susanne übernahm im zweiten Teil und stellte die Hopmann AI Foundation vor, unser fünfstufiges Modell von der Datenqualität über Semantic Layer und Context Layer bis zur Agentic Marketing Intelligence. Anhand des Modells zeigte sie, an welcher Stelle viele Unternehmen heute stehen und wie die einzelnen Schritte im Zusammenspiel den größten Hebel bringen.
Kernthese: Wirkungsvolle KI-Nutzung beginnt nicht mit möglichst viel KI, sondern mit gezielt priorisierten Anwendungsfällen, laufender Erfolgsmessung und einer soliden Datengrundlage.
Der Sprung von 21 auf 95 Prozent Antwortgenauigkeit
Tobias Lanzl
Raum 1 · Manager Data Analytics, Hopmann Marketing Analytics
Tobias zeigte in seinem Themenraum, warum KI zwingend Kontext braucht, um präzise zu arbeiten: Das nötige Fachwissen steckt zwar in den Köpfen der Teams, ist in den meisten Systemen aber nicht strukturiert dokumentiert. Mit einem strukturierten Semantic Layer, also einheitlich definierten Kennzahlen und Berechnungslogiken, beobachten wir in unseren Projekten einen Sprung der Antwortgenauigkeit von rund 21 auf über 95 Prozent. Macht die KI Fehler, dürfen diese nicht einfach ignoriert werden: Korrekturen und Erkenntnisse müssen konsequent zurück in diesen Kontext fließen, damit sie sich nicht wiederholen. Damit das gelingt, reicht es nicht, Wissen einmalig aufzuschreiben, das Pflegen des Semantic Layers muss fester Bestandteil des täglichen Workflows im Team werden.
Kernthese: Der Return eines KI-Projekts entscheidet sich nicht am Modell, sondern daran, ob Wissen strukturiert dokumentiert wird und Fehler-Korrekturen konsequent zurück in den Semantic Layer und Context Layer fließen.
Warum Tool-Zugang noch keine KI-Kompetenz ist
Dr. Özgün Köksal
Raum 2 · Senior Data Analytics Specialist, Hopmann Marketing Analytics
Was in Özgüns Raum schnell klar wurde: Viele Mitarbeitende sind grundsätzlich offen für KI, es fehlt jedoch häufig an klarer Anleitung, praktischem Training und dedizierter Lernzeit. Reiner Tool-Zugang allein reicht nicht aus. Die zentrale Herausforderung liegt darin, wirklich nützliche KI-Anwendungsfälle zu identifizieren, ausgehend von echten, wiederkehrenden Aufgaben und konkreten Pain Points, nicht von der Technologie selbst. Am wirkungsvollsten gelingt das, wenn Fachexpertise und KI-Wissen gemeinsam in praxisnahen Workshops zusammenkommen, um Anwendungsfälle zu entwickeln und zu priorisieren. Als nächste Schritte empfiehlt Özgün rollenspezifisches Training, klare Guidelines, Lernzeit und regelmäßige Formate zum Wissensaustausch im Team. Diesen Ansatz vertiefen wir auch in unserem Beitrag zum Thema KI-Kompetenz im Team.
Kernthese: KI-Kompetenz ist ein Führungsthema. Der Hebel liegt nicht im Tool-Zugang, sondern darin, die richtigen Anwendungsfälle aus echten Aufgaben heraus zu identifizieren.
Wann sich Marketing Mix Modeling wirklich lohnt
Dr. Simon Hannemann
Raum 3 · Manager Marketing Science, Hopmann Marketing Analytics
Simons Themenraum zu Marketing Mix Modeling (MMM) gab eine gute Einführung in das Thema und dazu, wie man mit MMM Wirkung effektiver messen und Budgets datengetrieben besser verteilen kann. Simon machte anhand konkreter Beispiele greifbar, wofür sich die Methode eignet: bei ausreichendem Transaktionsvolumen und kurzen bis mittleren Kaufzyklen. Bei langen B2B-Verkaufszyklen von mehreren Jahren führen andere Messmethoden oft schneller zum Ziel. Das muss jedoch von Fall zu Fall individuell bewertet werden. Einig war sich die Runde darin, dass die Messbarkeit von Marketingaktivitäten für fundierte Budgetentscheidungen immer wichtiger wird.
Kernthese: MMM erlebt gerade ein regelrechtes Comeback als Marketing Analytics Methode. Die richtige Frage vor dem Einsatz von MMM ist nicht „Wollen wir das?“, sondern „Passt unser Geschäftsmodell dazu?“.
Wie sichtbar ist Ihre Marke in ChatGPT & Co.?
Constanze Bogner
Raum 4 · Manager Marketing Technology, Hopmann Marketing Analytics
Constanzes Themenraum, besonders vielseitig besetzt mit Teilnehmenden aus B2B, B2C und Startups, drehte sich um Generative Engine Optimization (GEO): die Disziplin, die Sichtbarkeit dort sichert, wo Kundinnen und Kunden zunehmend ChatGPT, Perplexity und andere LLMs statt einer klassischen Suche nach Empfehlungen fragen. Im Fokus standen die Bewertung geeigneter AI-Visibility-Tools, der Aufbau aussagekräftiger Prompt-Sets zur Analyse der eigenen Sichtbarkeit und die Erfahrung aus einem Projekt, in dem wir bewusst eine eigene Audit-Pipeline statt eines Standard-Tools entwickelt haben. Diskutiert wurde unter anderem, ob gutes klassisches SEO GEO überflüssig macht, wie Sprache und Standort eines Prompts das Ergebnis beeinflussen und welche weiteren Quellen wie LinkedIn, YouTube etc. sich auf das Ergebnis auswirken.
Kernthese: Gutes SEO ist kein Ersatz für GEO: KI-Suchsysteme folgen eigenen Bewertungslogiken, und wer dort sichtbar sein will, braucht eigene Kriterien und eigenes Monitoring.
Dashboard oder KI: Wem vertrauen wir die Zahl an?
Dr. Ioanna Kakoulidou
Raum 5 · Senior Data Analytics Specialist, Hopmann Marketing Analytics
Vertrauen war das große Thema in Ioannas Raum: KI macht die Arbeit mit Daten schneller und komfortabler, aber eine überzeugend formulierte Antwort kann trotzdem falsch sein. Deshalb bleiben Datenqualität, kritisches Denken und ein Mensch im Loop die tragenden Säulen. Technologie ist dabei nur ein Teil der Aufgabe: Unternehmen müssen klären, was Kunden tatsächlich erlauben, ob sich die Kosten von KI durch den geschaffenen Mehrwert rechtfertigen lassen und welches Wissen und welchen Kontext KI braucht, um verlässliche Antworten zu liefern. Auf die Frage, ob Dashboards noch gebraucht werden, fand die Runde eine klare Antwort: Zahlen bereitzustellen ist der einfache Teil, die eigentliche Chance liegt darin, neu zu denken, wie Menschen künftig auf Informationen zugreifen, sie verstehen und danach handeln.
Kernthese: Dashboards verschwinden nicht, ihre Rolle wächst zu einem von mehreren vertrauenswürdigen Zugängen zu KI-gestützten Erkenntnissen.
Von der Baustelle bis zum Einkauf: Agentic AI in der Praxis
Jörg Hopmann
Raum 6 · Geschäftsführer, Hopmann Marketing Analytics
In Jörgs Themenraum wurde zunächst gemeinsam definiert, wofür Agentic AI eigentlich steht, bevor der Austausch in konkrete Beispiele überging: aus dem Handwerk automatische Angebots- und Rechnungserstellung sowie automatisiertes Projektmanagement direkt auf der Baustelle, aus der Industrie agentische Spezifikationserstellung und Anbietersuche zur Einkaufsoptimierung, und aus dem Marketing Conversational AI direkt auf Marketingdaten. Außerdem kam der Unterschied in der KI-Adoption zwischen China und Deutschland zur Sprache, was sehr interessant war. Die Teilnehmenden tauschten eigene Tipps aus der Praxis aus. Besonders wertvoll war dabei die Mischung aus KI-versierten Fachleuten und Führungskräften aus dem Management.
Kernthese: Agentic AI ist im Mittelstand längst operativ, der Vorsprung entsteht dort, wo Fachwissen und KI-Kompetenz gemeinsam am Tisch sitzen.
Welches Event kommt als Nächstes?
Nach dem Event ist vor dem Event. Deshalb laden wir bereits jetzt gemeinsam mit dem BVMW zum nächsten Termin ein: Von KI-Investitionen zu messbarer Wertschöpfung. Hier finden Sie in einem Panel sowie weiteren interaktiven Sessions zusätzliche frische Impulse zu KI im Marketing. Alle kommenden Termine finden sich laufend aktualisiert auf unserer Eventseite.
Danke an alle Teilnehmenden für die offenen Fragen und die aktive Mitwirkung in sechs Themenräumen, an Ingrid Janssen vom BVMW für die reibungslose Organisation. Ein besonderes Dankeschön geht auch an unsere sechs Themenraum-Verantwortlichen für ihre spannenden Sessions, und an das gesamte Hopmann-Team, das im Hintergrund tatkräftig mit unterstützt hat.
Head of Marketing, Hopmann Marketing Analytics
Kümmert sich um das Marketing bei Hopmann, mit einem Background als Wirtschafts-Ingenieurin und Erfahrung aus fast 20 Jahren im Marketing in internationalen B2B- und B2C-Unternehmen.
Was unsere Kunden häufig wissen möchten.
FAQ zu Agentic AI im Mittelstand
Was ist Agentic AI und warum ist das Thema für den Mittelstand jetzt geschäftsrelevant?
Agentic AI bezeichnet KI-Systeme, die eigenständig mehrstufige Aufgaben planen und ausführen, statt nur auf einzelne Eingaben zu reagieren. Für den Mittelstand entsteht der wirtschaftliche Hebel dort, wo sich repetitive Prozesse automatisieren lassen, ohne ein eigenes KI-Team aufzubauen.
Was bewirkt ein gut gepflegter Geschäftskontext für die Antwortgenauigkeit von KI?
Mit einem strukturierten Semantic Layer und Context Layer steigt die Antwortgenauigkeit in der Praxis von rund 21 auf über 95 Prozent. Wird der Kontext aktiv gepflegt, bleibt dieses Niveau stabil.
Ab wann lohnt sich Marketing Mix Modeling für ein Unternehmen wirtschaftlich?
MMM eignet sich vor allem bei ausreichendem Transaktionsvolumen und kurzen bis mittleren Kaufzyklen. Bei langen B2B-Verkaufszyklen führen andere Messmethoden oft zu schnelleren, belastbaren Ergebnissen.
Was unterscheidet GEO (Generative Engine Optimization) von klassischem SEO?
Klassisches SEO optimiert für eine Rangliste von Links, GEO optimiert dafür, in einer einzigen KI-generierten Antwort zitiert zu werden. Beide Disziplinen folgen eigenen Bewertungslogiken und Messansätzen.
Wie profitiert der Mittelstand konkret von Wirkungsmessung bei KI-Projekten?
Wirkungsmessung macht sichtbar, welche KI-Anwendungsfälle tatsächlich zu Umsatz oder Effizienz beitragen. So lässt sich Budget gezielt dort einsetzen, wo der Hebel am größten ist, statt breit zu investieren.
Wann findet das nächste KI-Event von Hopmann und dem BVMW statt?
Der nächste gemeinsame Termin ist der KI-Abend für Marketing Manager im Oktober. Alle weiteren Termine sind laufend aktuell auf unserer Event-Seite zu finden.