LONDON (IT BOLTWISE) – Eine neue Untersuchung zur Ressourcenallokation im Mittelstand beschreibt, warum viele KMU betriebliche Kapazitäten ineffizient nutzen. Im Zentrum steht eine Priorisierung: Erst Aufgaben und Verantwortlichkeiten sauber definieren, dann erst Technologie einsetzen. Die Analyse verweist auf Zeitverluste durch Reibungsverluste in Organisationen, die sich über Abteilungen hinweg ziehen. Besonders unter Fachkräftemangel und steigenden Betriebskosten wird diese Reihenfolge zur Effizienzfrage.
Die Debatte um Technologieeinführung im Mittelstand klingt oft nach einem einfachen Fahrplan: erst kaufen, dann integrieren, anschließend versprechen „Automatisierungseffekte“. Die im August 2026 veröffentlichte Untersuchung zur Ressourcenallokation in kleinen und mittleren Unternehmen dreht diesen Reflex bewusst um. Im Kern geht es um die Beobachtung, dass viele Betriebe wertvolle Kapazitäten im operativen Alltag ungenutzt lassen und damit laufend Produktivzeit verlieren. Der Befund wird von Marc Wehning untermauert, der laut Analyse auf 20 Jahre Erfahrung in der E-Commerce-Branche zurückblickt und zuvor ein Unternehmen mit rund 50 Mitarbeitern sowie etwa 40 Millionen Euro Jahresumsatz geführt hat.
Technisch betrachtet ist „Zeitverlust“ in KMU selten nur ein Kalenderproblem; er entsteht häufig als Folge schlecht definierter Workflows, unklarer Zuständigkeiten und fehlender Schnittstellen zwischen Rollen. Genau diese strukturellen Defizite verortet die Analyse nicht isoliert in einzelnen Abteilungen, sondern als wiederkehrendes Muster in der gesamten Unternehmensorganisation. Wenn etwa ein Vorgang nicht eindeutig geklärt ist, wer ihn fachlich verantwortet, dann wandert die Entscheidung über Nachfragen, Abstimmungen und Korrekturschleifen durch mehrere Teams. Im Ergebnis sinkt der Output, während der Aufwand sichtbar bleibt – und bei knappen personellen Kapazitäten ist dieser Hebel besonders teuer. Für die Wettbewerbsfähigkeit kleiner Marktakteure kann das schnell zum echten Engpass werden, weil es die Reaktionsgeschwindigkeit auf Kundenanfragen und Marktänderungen reduziert.
Der Druck, der solche Ineffizienzen verstärkt, kommt dabei nicht nur „aus dem Unternehmen“, sondern auch aus dem Umfeld. Die Untersuchung nennt steigende Kosten in Beschaffung und Betrieb sowie einen fortschreitenden Fachkräfemangel als Faktoren, die den Spielraum für KMU verengen. Damit steigt der Zeitdruck auf die bestehende Belegschaft und auch das Management muss Prioritäten ständig neu verhandeln. In dieser Lage wirken versteckte Zeitdiebe besonders nachhaltig: Nicht eine einzelne Fehlentscheidung, sondern die Summe vieler kleiner Reibungsverluste über Wochen und Monate führt zu einem kontinuierlichen Abfluss produktiver Arbeitszeit. Gerade deshalb ist der in der Analyse betonte Fokus auf Ressourcenallokation mehr als eine Management-Übung; er entscheidet darüber, welche Arbeit bei gleicher Teamgröße überhaupt erledigt werden kann.
Aus der Methodik der Optimierung ergibt sich dann der entscheidende Gegensatz: Aufgabenfokus vor Technologieeinsatz. Die Analyse empfiehlt, Optimierungsprozesse mit einer Identifikation und Analyse konkreter Aufgaben zu beginnen – erst danach soll über den Einsatz neuer Technologien entschieden werden. Wehning argumentiert in dieser Logik, dass technologische Hilfsmittel nur dann einen messbaren Mehrwert liefern, wenn die zugrunde liegenden Arbeitsabläufe und Verantwortlichkeiten klar definiert sind. Ohne diese Struktur besteht laut Untersuchung das Risiko, bestehende Ineffizienzen lediglich zu digitalisieren: Aus manueller Verzögerung wird dann eine digitale Schleife, aus „jemand muss nachfragen“ wird „ein System muss erneut anstoßen“, aber der Kern der Unklarheit bleibt erhalten.
Für die KI-Entwicklung und die spätere Automatisierung in KMU heißt das praktisch: Eine KI-gestützte Lösung ist nicht automatisch eine Optimierung, sondern zunächst eine zusätzliche technische Komponente im Prozess. Wenn die Aufgabenbeschreibung vage bleibt, braucht das System oft mehr Kontext, mehr Iterationen oder es liefert Ergebnisse, die erst durch menschliche Nacharbeit „zurechtgerückt“ werden. Die Untersuchung stellt deshalb die strukturelle Klärung in den Vordergrund, um tagesaktuelle Zeitverluste wirksam zu reduzieren, bevor man in Automatisierungslogik, Datenflüsse oder Integrationen investiert. So entsteht ein realistischer Pfad: Zuerst Prozessklarheit schaffen, dann die passenden Technologien auswählen – statt umgekehrt.
Damit rückt auch die Frage nach der richtigen Reihenfolge in Investitionsentscheidungen: Ein Unternehmen sollte nicht primär nach „neuen Tools“ suchen, sondern nach klaren Engpässen und wiederkehrenden Aufgaben, bei denen sich Durchlaufzeiten verkürzen lassen. In einer Umgebung mit Fachkräftemangel kann ein solcher Ansatz besonders wirtschaftlich sein, weil er die knappen Kapazitäten auf wertschöpfende Tätigkeiten lenkt statt auf Abstimmungsaufwand. Daneben wirkt er oft kulturstiftend: Teams sehen schneller, was sich konkret verbessert, weil die Definition der Aufgaben und Verantwortlichkeiten sichtbar gemacht wird. Dass die Untersuchung diesen Zusammenhang betont, passt zu einer breiteren Entwicklung in der Branche, bei der „Prozess“ wieder stärker als Grundlage von Digitalisierungsprojekten verstanden wird.
Für Entscheider in KMU bedeutet das schließlich auch, die Erwartungshaltung zu kalibrieren. Die Analyse schließt mit einem allgemeinen Hinweis, dass keine Anlageberatung und keine Kauf- oder Verkaufsempfehlung gegeben wird; relevant ist vor allem die operative Lesart: Technologie ist ein Hebel, aber nur dann, wenn die interne Arbeitsteilung und die Ablauflogik belastbar beschrieben sind. Wer diesen Schritt überspringt, investiert zwar möglicherweise in neue Systeme, senkt aber nicht automatisch die Reibungsverluste. Wer dagegen Aufgaben, Schnittstellen und Verantwortlichkeiten sauber strukturiert, schafft die Grundlage, auf der KI-gestützte Automatisierung tatsächlich messbar Zeit zurückgewinnt – genau dort, wo im Mittelstand aktuell der größte Kostendruck entsteht.
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