Kinact – KI als Werkzeug, nicht als Schlagwort

Viele KI-Projekte im Unternehmen scheitern nicht an den Tools, sondern mangelnder Expertise. Genau jene KI-Expertinnen und KI-Experten sind am Markt derzeit schwer zu finden. Das Startup Kinact bietet suchenden Unternehmen nun Zugang zu einem Pool geprüfter Expert:innen zum Einsatz in Organisationen. Vom kleinen Projekt bis zum längerfristigen Einsatz unterstützt die Plattform mit ihren Services, wie mir Co-Founder Colin Dorenbusch im Startup-Interview verrät.

Mit KI-Expert:innen connecten

Hallo Colin, magst Du Dich und Kinact bitte kurz vorstellen?

Gerne. Ich bin Colin, Co-Founder von Kinact. Wir verbinden deutsche mittelständische Unternehmen mit geprüften KI-Spezialist:innen und KI-Berater:innen. Je nachdem, ob schon ein konkretes Umsetzungsprojekt existiert oder zunächst die richtigen Anwendungsfälle gefunden werden müssen.

Wichtig ist mir dabei ein Gedanke, der Kinact von einer reinen Vermittlung unterscheidet: KI ist für ein Unternehmen kein Selbstzweck. Sie ist ein Werkzeug. Entweder sie macht einen Prozess effizienter und günstiger, oder sie verändert auf längere Sicht das Geschäftsmodell selbst. Beides ist wertvoll. Aber beides passiert nur, wenn die richtigen Menschen es umsetzen. Kinact ist die Oberfläche, über die der Mittelstand genau diese Menschen findet und das schnell, geprüft und mit einem sauberen rechtlichen Rahmen.

Künstliche Intelligenz

Viele HR-Verantwortliche in mittelständischen Unternehmen gehen immer noch davon aus, dass KI ein vorübergehender Trend ist und keine Zeitenwende. Wie begegnest Du dieser Haltung?

Mit einer Zahl: Rund die Hälfte der kleinen und mittleren Unternehmen in Deutschland nutzt KI heute praktisch gar nicht. Das ist keine Trendfrage mehr. Das ist eine Lücke, die sich gerade still in einen Wettbewerbsnachteil verwandelt.

Frühere Technologietrends haben oft einzelne Tools verändert. KI verändert etwas Grundlegenderes: wie Wissen verarbeitet, wie Entscheidungen vorbereitet und wie Prozesse organisiert werden. Gerade HR ist davon betroffen, weil HR mit sehr viel Text, Kommunikation, Dokumentation und Matching arbeitet, z.B. bei Stellenanzeigen, Bewerberkommunikation, Onboarding, interne HR-Services, Skill-Analysen, Wissensmanagement. Das sind Felder, in denen KI heute schon spürbar entlastet.

Wer abwartet, wartet also nicht ab. Er fällt zurück. Und der Abstand zu denen, die früher angefangen haben, wird nicht kleiner, sondern größer.

Use Cases für KI im HR

Es gibt eine Vielzahl spannender und relevanter Use Cases für den KI-Einsatz im HR, nur mangelt es oft an der Umsetzung. Woran liegt das?

Die meisten HR-Teams wissen sehr genau, wo KI ihnen helfen würde. Es scheitert selten an der Idee. Es scheitert an der Umsetzung. Dafür gibt es zwei konkrete Gründe.

Der erste ist eine Kompetenzlücke. KI-Projekte sind interdisziplinär. Man braucht HR-Verständnis, Prozesswissen, Daten- und IT-Know-how, rechtliches Bewusstsein und praktische Umsetzungserfahrung gleichzeitig. In einem mittelständischen HR-Team ist diese Kombination intern fast nie vollständig vorhanden. Dann bleibt es bei Workshops, Folien und Pilotprojekten, die nie produktiv gehen.

Der zweite Grund ist Unsicherheit. Welche Daten dürfen wir nutzen? Welche Tools sind sicher? Brauchen wir On-Premise? Was bedeutet der EU AI Act? Diese Fragen sind berechtigt, aber sie dürfen nicht dazu führen, dass am Ende gar nichts passiert. Genau hier braucht es Menschen, die nicht über KI reden, sondern eine konkrete, verantwortbare Lösung bauen.

Mein Rat ist deshalb immer derselbe: nicht mit dem größten, sichtbarsten Projekt anfangen. Mit einem kleinen, klar abgegrenzten Anwendungsfall starten, bei dem der Nutzen schnell sichtbar wird, etwa Bewerberkommunikation oder die Vorbereitung von Stellenausschreibungen. Wenn der erste Schritt sich beweist, entsteht fast von selbst die Frage: Was geht als Nächstes? Genau diese Frage ist der eigentliche Anfang einer KI-Strategie.

Was Kinect anders macht

Es gibt bereits Freelancer-Portale und Vermittlungen. Was unterscheidet Kinact davon?

Klassische Portale verstehen sich als Marktplatz für Profile. Man sucht, klickt sich durch fünfzig Lebensläufe und hofft, den Richtigen zu erwischen. Das ist anstrengend, und es verlagert das ganze Risiko auf das Unternehmen.

Kinact denkt anders. Wir verstehen uns nicht als Personalvermittler für KI-Leute, sondern als die Oberfläche, über die ein Mittelständler seine KI-Schritte überhaupt erst geordnet angeht. Das Unternehmen beschreibt sein Vorhaben, wir prüfen und schlagen eine kleine, passende Auswahl vor, keine fünfzig Profile, sondern wenige geprüfte. Der erste Use Case ist bewusst klein gewählt, damit er sich beweisen kann. Und weil er sich beweist, wächst der Appetit auf den nächsten, größeren Schritt.

Wir sind dabei der Enabler, nicht der Umsetzer. Die eigentliche Arbeit machen die Spezialist:innen direkt mit dem Unternehmen. Unsere Aufgabe ist, diesen Zugang reibungslos, geprüft und rechtlich sauber zu machen. Und natürlich dafür zu sorgen, dass aus einem ersten kleinen Schritt eine echte Entwicklung wird, statt eines einmaligen Experiments.

Qualitätssicherheit entscheidend

Wenn KI an Kernprozesse angebunden wird und Zugriff auf interne Systeme erhält, ist höchste Professionalität gefordert. Wie sichert Ihr ab, dass die Expert:innen auf Kinact diesen Ansprüchen genügen?

Qualitätssicherung beginnt bei uns vor dem Matching. Wir wollen nicht möglichst viele Profile listen, sondern die richtigen. Deshalb prüfen wir nicht nach Schlagworten im Profil, sondern nach tatsächlicher Projekterfahrung, technischer Tiefe und Passung zu konkreten Anforderungen mit technischem Interview und Referenz-Checks.

Zentral ist die Unterscheidung zwischen Beratung und Umsetzung. Manche HR-Abteilungen brauchen zuerst jemanden, der Use Cases priorisiert, Risiken bewertet und eine Roadmap erstellt. Andere brauchen Spezialist:innen für konkrete Aufgaben – etwa einen HR-Chatbot, eine RAG-Lösung auf den eigenen Dokumenten oder eine Automatisierung im Recruiting. Ein guter Strategieberater ist nicht automatisch der richtige Implementierer, und umgekehrt. Diese Trennung sauber zu treffen, ist Teil unserer Arbeit.

Und bei sensiblen Projekten achten wir darauf, dass Datenschutz, IT-Sicherheit und Zugriffskonzepte von Anfang an mitgedacht werden. KI darf nicht als Experiment in einen produktiven Kernprozess hineingebastelt werden. Professionelle Umsetzung heißt: klares Briefing, definierte Verantwortlichkeiten, Dokumentation, vertragliche Absicherung und ein realistischer Blick auf Risiken.

Risikofaktor Scheinselbstständigkeit

Wie geht Ihr mit dem Risiko der Scheinselbstständigkeit um, wenn Unternehmen über Kinact externe Expertise einkaufen?

Ehrlich gesagt: Niemand kann dieses Risiko pauschal und vollständig wegnehmen. Und wer das verspricht, sollte misstrauisch machen. Scheinselbstständigkeit entscheidet sich immer an der konkreten Ausgestaltung der Zusammenarbeit, nicht an einem Plattformnamen. Unser Anspruch ist deshalb nicht, das Risiko zu übernehmen, sondern es spürbar zu minimieren.

Das fängt bei der Struktur an: klare Leistungsbeschreibungen, definierte Projektziele und eine bewusste Trennung von interner Linienorganisation und externer Expertise. Genau dafür liefern wir den Rahmen und die passenden Vorlagen, damit ein Projekt von Beginn an sauber aufgesetzt ist.

Ganz entscheidend ist die tatsächliche Durchführung. Wer Externe faktisch wie Arbeitnehmende einsetzt – weisungsgebunden, voll eingegliedert – schafft Risiken, egal was auf dem Papier steht. Deshalb sensibilisieren wir Unternehmen aktiv dafür, projektbezogen zu arbeiten und Verantwortlichkeiten klar zu dokumentieren. Wir nehmen den Kunden die Verantwortung nicht ab, aber wir sorgen dafür, dass sie gut vorbereitet in die Zusammenarbeit gehen – und das ist in der Praxis der entscheidende Unterschied.

Weiterentwicklung von Kinact

Wie sehen Eure mittel- und langfristigen Ziele aus?

Mittelfristig wollen wir, dass ein mittelständisches Unternehmen mit KI-Bedarf gar nicht lange überlegt, wo es anfängt, sondern weiß: Über Kinact finde ich in Tagen jemanden, der mein Problem versteht, sauber bewertet und professionell umsetzt.

Langfristig geht es um etwas Größeres. Heute fängt fast jedes Unternehmen bei jedem KI-Vorhaben wieder bei null an. Wir wollen die Oberfläche sein, auf der das nicht mehr nötig ist – auf der KI-Schritte aufeinander aufbauen, vom ersten kleinen Automatisierungsfall im HR bis zu der Frage, ob KI das Geschäftsmodell selbst verändert. Und gleichzeitig soll Kinact für die besten KI-Expert:innen der Ort sein, an dem sie auf anspruchsvolle Projekte und faire Rahmenbedingungen treffen, ohne sich gegen dreißig andere bewerben zu müssen.

Vereinfacht gesagt: Wir wollen nicht der Marktplatz sein, auf dem man einmal sucht. Wir wollen die Infrastruktur sein, mit der der Mittelstand KI dauerhaft nutzt.

Vielen Dank für Deine Antworten, Colin. Für Kinact wünsche ich weiterhin viel Erfolg und bin gespannt, wie Eure Kampagne mit mir zusammen dabei unterstützt:

Über den Interviewten

Colin Dorenbusch ist Co-Founder von Kinact und verantwortet dort Vertrieb und Go-to-Market. Zuvor sammelte er Erfahrung als leitender Angestellter in einer Marketing-Agentur in Hamburg, bevor er seine eigene Agentur gründete.

Mit Kinact verfolgt er das Ziel, mittelständischen Unternehmen einen geprüften, rechtlich sauberen Zugang zu KI-Expertise zu ermöglichen und KI vom abstrakten Schlagwort zu konkreten Projekten zu machen.

>> LinkedIn Profil von Colin Dorenbusch

>> Website von Kinact