Während wir über KI diskutieren, suchen Unternehmen bereits nach dem Rettungsboot

Über künstliche Intelligenz wird gern im Grundsätzlichen gestritten: Wird sie Arbeitsplätze vernichten, ist sie überschätzt, kommt sie zu schnell? Währenddessen haben manche Unternehmen eine sehr viel praktischere Frage. Sie stehen unter Druck – durch eine Insolvenz, ein Geschäftsmodell, das nicht mehr trägt, oder Margen, die jedes Jahr dünner werden. Für sie ist KI kein Zukunftsthema, sondern ein mögliches Rettungsboot.

Das Bild passt besser, als es zunächst klingt. Ein Rettungsboot rettet niemanden, der nicht weiß, wohin er rudern will. Es braucht einen Kurs, eine Mannschaft und jemanden, der das Wasser kennt. Genau das zeigen vier Fälle aus ganz unterschiedlichen Branchen: eine Gurtweberei auf der Schwäbischen Alb, ein Lebensmittelversand aus New York, eine Bäckerei in Oberfranken und eine US-Klinikkette.

Carl Stahl: Neustart nach der Insolvenz – mit neuen Märkten und neuer Technik

Die Gurtbandweberei Carl Stahl in Herbrechtingen musste im November 2024 Insolvenz anmelden. Der Grund war eine Abhängigkeit, die viele Zulieferer kennen: Das Unternehmen hing zu stark am Geschäft mit Sicherheitsgurten für die Autoindustrie, einem Markt mit hohem Wettbewerbsdruck und schmalen Margen. Im Zuge der Sanierung gab es dieses Automotive-Gurtband auf.

Das Verfahren lief in Eigenverwaltung. Das Amtsgericht Aalen hob es mit Beschluss vom 23. Dezember 2025 zum Jahresende auf. Mehr als 70 Arbeitsplätze und der Standort blieben erhalten, berichtete die Schwäbische Post (öffnet in neuem Fenster). Seit dem 1. Januar 2026 firmiert das Unternehmen als Carl Stahl Technical Webbing GmbH, Geschäftsführer ist Andreas Oppermann, dazu kommt eine strategische Partnerschaft mit der Oppermann-Gruppe (sicht+sonnenschutz (öffnet in neuem Fenster)).

Interessant ist, wie der Neustart begründet wird. Das Unternehmen setzt auf neue Felder: Hebetechnik und Ladungssicherung, Personenrückhaltesysteme und Schutzausrüstung sowie Freizeit- und Spezialanwendungen. Die Gurte für Rollläden und Markisen bleiben im Programm. Ein Kernstück der neuen Strategie ist laut Schwäbischer Post (öffnet in neuem Fenster) eine „hochmoderne Laserschneidanlage mit KI-gestützter Qualitätsüberwachung“. Was das Unternehmen selbst zum Neustart schreibt, steht auf seiner Website (öffnet in neuem Fenster).

Bemerkenswert ist, dass die Anlage nicht allein steht. Sie gehört zu einer Neuausrichtung auf Märkte, in denen Sicherheit und gleichbleibende Qualität mehr zählen als der letzte Cent. Die KI soll dort die Qualität in der Fertigung überwachen – ein Argument gegenüber genau den Kunden, die das Unternehmen neu gewinnen will.

Hungryroot: Ein Lebensmittelversand mit KI im Kern

Hungryroot aus New York startete 2015 mit gerade einmal sechs Produkten, bis 2019 wuchs das Sortiment auf 60. In diesem Jahr entschied das Unternehmen, sein Geschäft auf eine KI-Plattform zu bauen. Heute lernt der Dienst nach eigener Darstellung Vorlieben, Budget und Ernährungsziele seiner Kunden kennen und schlägt ihnen Lebensmittel und einfache Rezepte vor. „So in 2019, when we decided to build a platform on AI, we didn't call it AI, because that wasn't the buzzword at the time“ – als man 2019 beschlossen habe, eine Plattform auf KI zu bauen, habe man das nicht KI genannt, weil es damals noch kein Schlagwort war. Das sagte Gründer Ben McKean 2023 auf der Branchenkonferenz Groceryshop, wie Supermarket News (öffnet in neuem Fenster) berichtet.

Die Zahlen, die das Unternehmen seither veröffentlicht, sind bemerkenswert. 2019 lag der Nettoumsatz nach eigenen Angaben bei rund 25 Millionen US-Dollar, 2022 bereits bei mehr als 237 Millionen (Pressemitteilung 2023 (öffnet in neuem Fenster)). Für 2025 meldet Hungryroot rund 700 Millionen US-Dollar Nettoumsatz, ein Plus von 55 Prozent, und ein weiteres profitables Jahr (Pressemitteilung vom 19. Februar 2026 (öffnet in neuem Fenster)). Das Unternehmen beliefert nach eigener Darstellung knapp 1,5 Millionen Menschen in mehr als 700.000 Haushalten.

Im Zentrum steht ein selbst entwickeltes System namens SmartCart, das den Warenkorb vorschlägt. Kundinnen und Kunden kaufen laut Hungryroot mehr als 60 Prozent dieser Empfehlungen. Knapp die Hälfte des Umsatzes stammt aus Eigenmarken – das alte Produktgeschäft ist also nicht verschwunden, es wird jetzt über die Empfehlungen verkauft.

Alle Zahlen sind Angaben des Unternehmens; wir konnten sie nicht unabhängig überprüfen. Die Richtung ist trotzdem lehrreich: Hungryroot hat KI früh zum Kern des Geschäfts gemacht und es um eine Frage herum gebaut, die Kunden tatsächlich haben – wie Essensplanung und Einkauf weniger Aufwand machen.

Fickenscher: Eine 400 Jahre alte Bäckerei rechnet mit Daten

Dass KI kein Thema nur für Konzerne und Start-ups ist, zeigt Fickenschers Backhaus in Münchberg in Oberfranken. Die Geschichte des Betriebs reicht bis 1625 zurück, heute wird er in elfter Generation geführt, mit rund 110 Mitarbeitenden und zehn Filialen (Deutsche Handwerks Zeitung (öffnet in neuem Fenster)). „Innovation gehört zu unserer DNA“, sagt Geschäftsführer Andreas Fickenscher dort.

Das Problem jeder Bäckerei ist bekannt: Wird zu viel gebacken, landet Ware im Müll. Wird zu wenig gebacken, stehen Kunden am Nachmittag vor leeren Regalen. Fickenscher hat dafür als erstes Pilotprojekt eine KI-gestützte Verkaufsprognose geplant, die auf den Abverkaufs- und Ausverkaufsdaten aus dem Kassensystem aufbaut. Künftig sollen die Filialen so konkrete Hinweise bekommen, etwa: „Bitte heute noch fünfzig Croissants backen.“ Entwickelt wurde das Projekt in einer Online-Digitalisierungswerkstatt des Mittelstand-Digital Zentrums Handwerk. Die Technik stammt von Google (Vertex AI); beschrieben wird das Projekt in einem Blogbeitrag des Anbieters (öffnet in neuem Fenster) – also einer Quelle mit eigenem Interesse.

Bemerkenswert ist die Begründung von Bäcker- und Konditormeister Andreas Fickenscher. „Ich habe gemerkt, dass wir effizienter werden müssen, wenn wir auch in zehn Jahren noch erfolgreich sein wollen“, wird er dort zitiert. Seine Ideenliste reicht vom Einkauf über das Backen bis zur Kundenkommunikation; vorstellen kann er sich etwa einen Chatbot, der im Onlineshop Kundenfragen beantwortet, und mehrsprachige Checklisten für Mitarbeitende. Sein Rat an andere Betriebe ist bodenständig: „Fangt bei euren dringendsten Problemen an – dort, wo Routinen viel Zeit kosten oder Fehler teuer werden.“

Fickenscher ist kein Krisenfall. Gerade deshalb passt der Betrieb in die Reihe: Er beginnt, bevor das Wasser bis zum Hals steht. Wie sehr das Handwerk insgesamt von Digitalisierung profitieren kann, hängt oft an genau solchen unspektakulären Anwendungen.

KI ersetzt keinen Sanierungsplan

So überzeugend diese Beispiele sind: Sie dürfen nicht zu dem Schluss verleiten, ein Unternehmen in Not müsse nur KI einführen, um gerettet zu werden. Das zeigt der vierte Fall.

Die US-Klinikkette Carbon Health beantragte am 2. Februar 2026 Gläubigerschutz nach Chapter 11 des US-Insolvenzrechts (Bloomberg Law (öffnet in neuem Fenster)). Ende Mai bestätigte das Gericht den Sanierungsplan. Er sieht nach Angaben von Bloomberg Law (öffnet in neuem Fenster) rund 33 Millionen US-Dollar neues Kapital und einen Tausch von 100 Millionen US-Dollar Schulden in Eigenkapital vor. Die Mehrheit übernimmt eine Gläubigergruppe um Future Solution Investments, die künstliche Intelligenz in das Geschäft integrieren will.

Die Reihenfolge ist hier lehrreich: Zuerst wurden Schulden umgewandelt, Kapital beschafft und Eigentumsverhältnisse neu geordnet. KI ist hier Teil des Plans für die Zeit nach der Sanierung, nicht ihr Ausgangspunkt. Auch bei Carl Stahl steht die neue Anlage nicht für sich, sondern gehört zu einem geordneten Verfahren und einer neuen Marktstrategie.

Wer KI als Rettungsboot versteht, muss also ehrlich bleiben: Sie kann Kosten senken, Ausschuss reduzieren, Prognosen verbessern und neue Angebote möglich machen. Ein Geschäftsmodell, das keine Kunden mehr hat, rettet sie nicht. Dass viele Projekte in Unternehmen ohnehin hinter den Erwartungen zurückbleiben, liegt oft genau daran: Die Technik wird eingeführt, bevor klar ist, welches Problem sie lösen soll.

Die Qualitätsfrage muss konkreter werden

Auffällig ist, wie oft in diesen Fällen von Qualität die Rede ist – bei Carl Stahl in der Fertigung, bei Hungryroot in den Empfehlungen, bei Fickenscher in der richtigen Menge. Gleichzeitig ist „Qualität“ in vielen KI-Debatten ein Wort, unter dem sich jeder etwas anderes vorstellt.

Für ein Unternehmen unter Druck reicht das nicht. Es muss messbar werden, woran man den Erfolg erkennt:

• In der Produktion: Wie hoch ist die Ausschussquote vorher und nachher? Wie viele Reklamationen gibt es?
• Im Verkauf: Wie viel Ware wird abgeschrieben, wie oft ist ein Produkt ausverkauft, obwohl Nachfrage besteht?
• Bei Empfehlungen: Welcher Anteil wird tatsächlich gekauft – und kommen die Kunden wieder?
• Bei der Verantwortung: Wer prüft, was die KI vorschlägt, und wer entscheidet, wenn sie danebenliegt?

Ohne solche Kennzahlen bleibt jedes KI-Projekt eine Behauptung. Mit ihnen wird es zu einer Entscheidung, die man nach einem halben Jahr überprüfen und notfalls korrigieren kann.

Wer erst in der Krise beginnt, hat weniger Spielraum

Der vielleicht wichtigste Unterschied zwischen den Fällen ist der Zeitpunkt. Hungryroot hat sein Geschäft ohne Insolvenzdruck auf KI gebaut, Fickenscher beginnt ohne akute Not. Carl Stahl und Carbon Health mussten unter dem Druck eines Insolvenzverfahrens umsteuern – mit Gerichten, Gläubigern und knappen Fristen im Nacken.

Wer in der Krise beginnt, hat weniger Geld, weniger Zeit und weniger Geduld für Versuche. Gerade kleinere Unternehmen zögern beim KI-Einsatz aber häufig so lange, bis die Lage sie zwingt. Das Rettungsboot sollte man ausprobieren, solange das Schiff noch schwimmt.

So starten Sie, bevor es eng wird

1. Das teuerste Problem benennen. Wo verliert der Betrieb heute Geld oder Zeit – Ausschuss, Retouren, Überproduktion, Leerlauf?
2. Die vorhandenen Daten prüfen. Kassensysteme, Maschinensteuerungen und Warenwirtschaft liefern oft schon, was eine Prognose braucht.
3. Klein anfangen und messen. Ein Pilot in einer Filiale oder an einer Maschine, mit einer Kennzahl vorher und nachher.
4. Die Mannschaft mitnehmen. Die Menschen, die mit den Vorschlägen arbeiten, müssen verstehen, warum sie kommen – und widersprechen dürfen.
5. Die Strategie zuerst klären. KI verstärkt ein Geschäftsmodell. Sie ersetzt nicht die Frage, für welche Kunden das Unternehmen in fünf Jahren da sein will.

Häufig gestellte Fragen

Kann KI ein Unternehmen vor der Insolvenz retten?

Allein nicht. In den hier beschriebenen Fällen standen am Anfang ein geordnetes Verfahren, neue Märkte oder frisches Kapital. KI kann danach helfen, Kosten zu senken und Qualität abzusichern, ersetzt aber keinen Sanierungsplan.

Lohnt sich KI auch für kleine Betriebe?

Ja, wenn sie an einem konkreten Problem ansetzt. Die Bäckerei Fickenscher erprobt, mit ihren Kassendaten die Backmengen der Filialen besser zu planen – eine Anwendung, die ohne eigene Entwicklungsabteilung auskommt.

Wie misst man, ob ein KI-Projekt funktioniert?

Mit Kennzahlen, die schon vor dem Start erhoben werden: etwa Ausschussquote, abgeschriebene Ware, Reklamationen oder der Anteil gekaufter Empfehlungen. Nur der Vergleich vorher und nachher zeigt, ob sich der Aufwand lohnt.

Wann sollte ein Unternehmen mit KI beginnen?

Am besten, bevor eine Krise den Spielraum einengt. Wer früh mit einem kleinen Pilotprojekt beginnt, kann Fehler machen und korrigieren, ohne dass gleich die Existenz davon abhängt.