Ein Praxisbeispiel für partnerschaftliches Lernen und Innovation im Netzwerk
Die MedienPrintPartner eG (MPP eG) vereint 16 mittelständische Druckunternehmen, die ihre Kräfte in Einkauf, Wissenstransfer und Innovation bündeln. Als Zusammenschluss mit jahrzehntelanger Erfahrung in Produktion, Service und Vertrieb verfolgt das Netzwerk das Ziel, Zukunftstechnologien frühzeitig zu verstehen und sinnvoll in die eigene Praxis zu integrieren.
„Wir haben alle das gleiche Ziel: mit neuen Technologien effizienter arbeiten – aber immer auf Augenhöhe mit unseren Werten und Mitarbeitenden.“ — Jens Wahren, Vorstand der MPP eG
Mit Unterstützung des Mittelstand-Digital Zentrums Zukunftskultur startete die MPP eG 2025 ein Mitgliedsunternehmen-übergreifendes Lernprojekt für den Einsatz von KI in der Druckbranche. Ziel war es, praxisnah auszuloten, welche KI-Anwendungen für die Druck- und Medienbranche realistisch, nützlich und datenschutzkonform sind, besonders vor dem Hintergrund unterschiedlicher Unternehmen sowohl was die Größe, als auch was das Produkt- und Serviceangebot anbelangt.
Die Mitgliedsbetriebe des Netzwerks sind unterschiedlich aufgestellt – von digitalisierten Produktionsstätten bis zu handwerklich geprägten Druckereien. Genau diese Vielfalt wurde zur Stärke: Sie ermöglichte, KI nicht theoretisch, sondern aus verschiedenen Perspektiven zu betrachten.
„KI ist ein breites Feld. Uns war wichtig, Themen zu identifizieren, die für alle greifbar sind – vom Familienbetrieb bis zur größeren Druckerei.“
— Jens Wahren
Nach einem Austausch zu dreizehn möglichen Themen kristallisierten sich drei Schwerpunkte heraus:
1. Vertrieb und Marketing mit KI unterstützen
2. Wissensmanagement im Unternehmen verbessern
3. Prozess- und Angebotsautomatisierung prüfen
Workshop 1 – Kund*innen-Kickstart für Druckprofis (April 2025)
Im ersten Workshop mit dem Mittelstand-Digital Zentrum Spreeland stand der Einsatz von KI im Marketing und Vertrieb im Mittelpunkt.
„Datenschutz bitte von Anfang an klären – denn bei uns gilt die DSGVO.“
— Svetlana Meissner, Mittelstand-Digital Zentrum Spreeland
Anhand praxisnaher Beispiele wurden verschiedene KI-Tools wie vorgestellt und ihre Potenziale für die Lead-Generierung und Angebotsoptimierung diskutiert. Wichtig war dabei die Frage, wie KI den Menschen im Prozess entlastet – nicht ersetzt.
„Ich habe verstanden, dass KI Freiräume schafft, damit wir uns auf das konzentrieren können, was uns auszeichnet.“
— Stimme aus dem Workshop
Workshop 2 – Wissensmanagement mit KI: Daten als Ressource (Mai 2025)
Im zweiten Workshop stand das Thema internes Wissen im Fokus. Viele Unternehmen verfügen über wertvolle Erfahrungsdaten, die bisher schwer zugänglich waren.
„Fragt euer Wissen!“ — dieser Satz wurde zum Leitmotiv.
Die Teilnehmenden erprobten verschiedene Tools wie NotebookLM und AnythingLLM, um Dokumente und Fachwissen intern abfragbar zu machen. Außerdem lernten sie Open-Source-Offline-Alternativen für den Umgang mit großen und schützenswerten Daten kennen. So konnten einige der teilnehmenden Unternehmen im Nachgang erste Experimente mit kleinen Prototypen erstellen, mit denen sie selbst Informationen gezielt abrufen konnten.
„Wir haben gesehen, dass KI helfen kann, Wissen zu sichern und zugänglich zu machen – ein echter Mehrwert für unser Tagesgeschäft.“
— Stimme aus dem Workshop
Workshop 3 – Prozesse und Angebote automatisieren mit KI (November 2025)
Der dritte Workshop brachte die Ergebnisse zusammen. Mit dem Mittelstand-Digital Zentrum Handwerk wurden Grundlagen und Praxisbeispiele zur Automatisierung von Abläufen vorgestellt.
„Man kann nichts optimieren, was man nicht kennt.“
— Patrick Amato, Mittelstand-Digital Zentrum Handwerk
Im Workshop wurde gezeigt, wie KI-Angebotsvorlagen und PDF-Dokumente automatisiert erstellt werden können. Außerdem wurden Tools wie beispielsweise Make, n8n und Copilot Studio angeschaut. Mit diesen können auch kleine Betriebe Routineprozesse visualisieren und automatisieren.
„Unsere Aufträge werden immer kleinteiliger – da sind Automatisierungsschritte eine echte Entlastung.“
— Stimme aus dem Workshop
Durch das gemeinsame Anwendungsprojekt entstand im Netzwerk MPP eG eine neue Lernkultur: Erfahrungsaustausch, Transparenz und gemeinsames Testen standen im Mittelpunkt.
Die wichtigsten Ergebnisse:
- KI-Readiness stärken: Verständnis für Datenqualität, Prozesslogik und Machbarkeit
- Praxisbezug statt Theorie: Alle Tools wurden konkret in Anwendungskontexten ausprobiert
- Datenschutz als Leitlinie: DSGVO-konforme, EU-basierte Tools erhielten Vorrang
„Die MPP eG zeigt, dass gemeinsames Lernen in Netzwerken die nachhaltigste Form des digitalen Wandels ist.“
— Kristina Bodrožić-Brnić, Mittelstand-Digital Zentrum Zukunftskultur
Das Netzwerk hat mit dem unternehmensübergreifenden KI-Anwendungsprojekt gezeigt, dass mittelständische Unternehmen in der Druckbranche technologisch vorausschauend agieren können – ohne ihre Identität zu verlieren.
„Wir haben in kurzer Zeit nicht nur viel über KI gelernt, sondern auch darüber, wie wir als Gemeinschaft Zukunft gestalten können.“
— Jens Wahren
Das Netzwerk MPPeG nutzt heute das gewonnene Wissen, um nächste Schritte in Richtung KI-gestützter Services und interner Prozessoptimierung zu planen. Dabei geht zunächst jedes Unternehmen für sich vor. Zukünftig wird es dann auch wieder einen Austausch geben, um die automatisierte Angebotserstellung noch weiter zu optimieren. Das Projekt steht damit exemplarisch für eine Haltung: kompetent, kooperativ und zukunftsorientiert.
Learnings aus dem Projekt
| Learnings | Bedeutung für Unternehmen |
| Kooperation als Stärke sehen | Im Netzwerk lassen sich technologische Themen gemeinsam besser bewerten und umsetzen. |
| Kleine, realistische Schritte gehen | Ein klarer Use Case ist wertvoller als ein theoretischer Masterplan. |
| Wissen sichern – Daten nutzen | KI entfaltet ihr Potenzial erst, wenn Daten gepflegt und geteilt werden. |
| Datenschutz als Vertrauensbasis etablieren | Transparenz schafft Akzeptanz – besonders bei neuen Technologien. |
| Den Menschen in den Mittelpunkt stellen | KI unterstützt Fachwissen, ersetzt es aber nicht. |
