Digitalisierung mit KI — ohne dass KI im Produkt steckt

Wie ich als Einzelner ein internes Portal gebaut habe, das bei uns Excel-Listen, Ablageordner und drei halbgare Tools ablöst — und warum das Ergebnis nichts mit „KI-Features“ zu tun hat.

Wenn aktuell jemand „KI“ und „Digitalisierung“ in einem Satz unterbringt, erwartet man fast automatisch ein Produkt mit Chatbot, automatischer Ticket-Klassifizierung und einem Dashboard, das einem in Echtzeit erklärt, warum man eigentlich nichts mehr selbst entscheiden muss.

Mein erster Blog-Post geht in die andere Richtung.

Ich zeige hier ein internes Portal, das ich über wenige Wochen nebenbei selbst gebaut habe. Es bildet bei uns vom Ticketsystem über Zeiterfassung, Reisekosten, Serviceprotokolle, Mandantenverwaltung, Ausgabenliste bis hin zu Angeboten alles ab, was vorher in Excel-Listen, Ordnern und Spezialtools verteilt war. Im Produkt selbst ist keine KI aktiv. Kein LLM-Call, keine Vektordatenbank, keine „intelligente“ Klassifizierung. Klassische Webanwendung. Datenbank, Formulare, Listen, Reports.

Der Punkt ist: ohne KI wäre das nicht entstanden. Nicht so schnell, nicht in dieser Tiefe, und definitiv nicht von einer Person nebenher. KI war hier kein Feature, sondern ein Produktivitätshebel — und das ist aus meiner Sicht die ehrlichere und im Mittelstand deutlich relevantere Geschichte.

Was vorher war

Wir sind ein kleines IT-Haus mit Schwerpunkt Mittelstand und Vereine. Vier Personen, eine überschaubare, aber sehr bewusst gepflegte Mandantenstruktur. Die typische Ausprägung in dieser Größenordnung: jedes Thema hat irgendwo seine eigene Lösung.

• Tickets in einem klassischen Helpdesk-Tool.
• Zeiterfassung in einer Excel-Mappe pro Monat.
• Reisekosten als PDF-Formular plus Excel-Sammelliste.
• Serviceprotokolle als Word-Vorlage, ausgedruckt, unterschrieben, eingescannt.
• Ausgaben für Material und Hardware in einer dritten Liste, die nie ganz aktuell war.
• Mandantenstammdaten in einem Tool, Stundensätze in einem anderen.

Funktioniert. Hat ja immer funktioniert. Aber jeder, der so arbeitet, kennt die Reibung. Zwei Stunden Monatsabschluss, weil drei Quellen abgeglichen werden müssen. Eine Reisekostenabrechnung, die niemand wirklich gerne anfasst. Zeiten die nicht erfasst werden, weil zwischen Tür und Angel mal kurz was erledigt wird.

Klassisches mittelständisches Problem. Zu klein für eine echte Suite, zu gewachsen für einen kompletten Wechsel.

Was es jetzt ist

Ein internes Portal. Eine Anwendung, ein Login, eine Datenbank. Alle relevanten operativen und kaufmännischen Prozesse laufen darin zusammen:

• Ticketsystem mit Mandantenzuordnung, Prioritäten, Zeiterfassung pro Ticket.
• Mandantenverwaltung mit Stundensätzen, Adressen, Ansprechpartnern und Teams.
• Zeiterfassung mit automatischer Verknüpfung zu Tickets und Mandanten, abrechenbar/nicht abrechenbar, Excel-Export für die Buchhaltung.
• Reisekosten monatsweise, mit Vorlagen für wiederkehrende Strecken, Vorschuss-Logik und Excel-Export.
• Serviceprotokolle digital erfasst und unterschrieben, mit fortlaufender Nummer und PDF-Generierung.
• Ausgabenliste für Hardware und Lizenzen, sauber pro Mandant zugeordnet, mit Anhängen für Rechnungen und Angebote.
• Angebotsverwaltung mit Mandanten-Zuordnung.
• Operative Bausteine wie PC-Übergaben, Datensicherungs-Checks und Ein-/Austritte als eigene strukturierte Module.
• Eigener Bereich für automatisch erkannte Fehler aus angebundenen Systemen — inklusive direkter Ticket-Erzeugung.

Ein Tool. Eine Quelle der Wahrheit. Keine doppelten Stammdaten, keine Excel-Versionskonflikte, kein „wer hat denn die aktuelle Liste“.

Und die KI?

Im Portal selbst: nicht vorhanden. Bewusst nicht.

Ich habe das Portal nicht von einem Dienstleister entwickeln lassen, nicht in ein Standardprodukt gepresst und auch nicht im Team als Projekt aufgesetzt. Ich habe es selbst geschrieben, mit Hilfe von Sprachmodellen als Sparringspartner für Architektur und als ausführendes Werkzeug für den eigentlichen Code.

Mein Workflow ist relativ unspektakulär: Architektur und Modellierung bespreche ich mit einem Modell wie an einem Whiteboard — Datenmodell, Flows, Edge Cases, Kompromisse. Den daraus abgeleiteten Code generiere und iteriere ich mit einem zweiten, stärker auf Dateisystem-Operationen ausgerichteten Modell. Ich bin dabei nicht Beobachter, sondern Architekt und Reviewer.

Wichtig dabei ist KI hat hier nichts „autonom“ gebaut. Jedes Modul hat eine bewusste Entscheidung dahinter — welches Datenmodell, welche Status, welche Rollen, welche Auswertungen überhaupt sinnvoll sind. Das lässt sich nicht delegieren, weil die Antworten aus dem Geschäft kommen, nicht aus dem Tool.

Was KI übernommen hat, ist die Umsetzungslast. Boilerplate, Frontend-Komponenten, Refactorings, Tests, kleinere Migrationen — also genau die Dinge, die einen normalerweise davon abhalten, ein internes Tool wirklich zu Ende zu bauen, weil neben Tagesgeschäft die Energie nicht reicht. Diese Energiebremse fällt weg.

Warum das ein Modell für Mittelständler ist

Im Mittelstand, mit dem wir täglich arbeiten, ist die Lage selten anders als bei uns. Gewachsene Tool-Landschaft, viele Excel-Inseln, jedes Spezialthema hat seine eigene Insellösung. Die typische Reaktion auf diesen Zustand sind zwei Extreme.

Extrem eins: ein großes ERP- oder Suite-Projekt aufsetzen, das auf dem Papier alles abbildet. In der Realität bindet das Monate Beratung, Lizenzkosten und interne Kapazität. Am Ende ist der Prozess oft an das Tool angepasst, nicht umgekehrt.

Extrem zwei: ein KI-Tool obendrauf, das die bestehende Datenchaos-Lage „intelligent“ lesbar machen soll. Funktioniert auf Demos beeindruckend, im Alltag eher mäßig, weil das Grundproblem, verteilte und inkonsistente Daten, nicht gelöst sondern nur kaschiert wird.

Der dritte Weg ist unspektakulärer: das eigene Haus aufräumen, eigene Daten konsolidieren, eigene Prozesse sauber abbilden. Klassisches IT-Handwerk. Die Neuigkeit ist nicht das Ergebnis, sondern der Aufwand, der dafür noch nötig ist.

Vor zwei Jahren wäre dieses Portal für ein Unternehmen unserer Größe schlicht nicht realistisch gewesen. zu viel Code, zu viele Module, zu wenig Personentage, extern zu teuer. Heute ist es das, weil KI als Werkzeug die Umsetzungsarbeit so weit beschleunigt, dass eine einzelne Person mit klarem Bild vom Geschäft eine ernstzunehmende interne Software bauen kann.

Was ich daraus für unsere Branche mitnehme

1. KI-Wert entsteht nicht zwingend im Produkt. Oft entsteht er in der Entstehung des Produkts. Wer den Hebel nur auf Endanwender-Features sucht, übersieht die viel größere Hebelwirkung in der Wertschöpfungskette davor.

2. Konsolidierung schlägt Magie. Ein einziges, sauberes internes System, in dem Stammdaten genau einmal existieren, ist dem Unternehmen mittelfristig mehr wert als drei beeindruckende KI-Demos auf einer chaotischen Datenbasis.

3. Domain-Wissen ist die Engstelle, nicht Technik. Was sich nicht abkürzen lässt, ist die fachliche Klarheit darüber, wie das Geschäft tatsächlich läuft. Wer das hat, kann mit KI heute Dinge bauen, die früher nur Teams gestemmt haben.

4. Kleine Unternehmen sind im Vorteil, wenn sie es nutzen. Genau die Fähigkeit, die früher Konzernen und großen Mittelständlern vorbehalten war. maßgeschneiderte Software auf den eigenen Prozess, wird hier für Vier-Personen-Buden technisch wie wirtschaftlich erreichbar.

Fazit

Das Portal, das hier entstanden ist, sieht von außen aus wie ein ganz normales internes Tool. Dashboard, Listen, Filter, Exporte. Genau das soll es auch sein. Es schreit nicht „KI“, weil das gar nicht der Punkt ist.

Der Punkt ist, dass es überhaupt existiert in dieser Tiefe, in dieser Geschwindigkeit, von einer Person nebenher gebaut. Und das ist die Form von Digitalisierung, die ich in den nächsten Monaten gerne auch weiter umsetzen möchte. Bei uns, aber auch bei anderen.

Tobias Malirsch — ITTS GmbH, Düsseldorf. IT, KI und Digitalisierung für den Mittelstand