{"id":471,"date":"2026-07-01T05:33:00","date_gmt":"2026-07-01T05:33:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.supralogic.ch\/uncategorized\/stop-treating-ai-as-the-strategy\/"},"modified":"2026-07-01T05:33:00","modified_gmt":"2026-07-01T05:33:00","slug":"hort-auf-ki-als-strategie-zu-betrachten","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.supralogic.ch\/de\/enterprise-ai\/enterprise-ai-tools\/stop-treating-ai-as-the-strategy\/","title":{"rendered":"H\u00f6rt auf, KI als Strategie zu betrachten"},"content":{"rendered":"

Ein Vorstandsvorsitzender fordert alle Gesch\u00e4ftsbereiche auf, einen Plan zum Einsatz k\u00fcnstlicher Intelligenz zu erstellen. Innerhalb weniger Wochen verf\u00fcgt das Unternehmen \u00fcber eine ganze Reihe vielversprechender Ideen: automatisierter Kundenservice, synthetische Marketinginhalte, schnellere Finanzberichterstattung, intelligente Suchfunktionen und ein interner Assistent, der die Fragen der Mitarbeiter beantworten kann.<\/span><\/p>\n

Die Liste sorgt f\u00fcr Schwung, aber nicht unbedingt f\u00fcr eine Strategie.<\/b><\/span><\/p>\n

Jedes Projekt mag zwar zeigen, dass die Technologie funktioniert, doch keines beantwortet die schwierigeren wirtschaftlichen Fragen. Welches Kundenproblem ist dringlicher geworden? Wo verliert das Unternehmen an Marge, Geschwindigkeit oder Marktanteil? Welcher Arbeitsablauf sollte neu gestaltet und nicht nur beschleunigt werden? Welcher Vorteil bleibt bestehen, sobald Wettbewerber Zugang zu vergleichbaren Modellen erwerben k\u00f6nnen?<\/span><\/p>\n

An dieser Stelle verlieren viele KI-Programme in Unternehmen zunehmend ihre Ausrichtung. Das Unternehmen betrachtet die Einf\u00fchrung als Beweis f\u00fcr Fortschritte, z\u00e4hlt Pilotprojekte und Nutzerlizenzen und bezeichnet KI als strategische Priorit\u00e4t. Was es jedoch nicht festgelegt hat, ist die Gesch\u00e4ftsstrategie, der die KI dienen soll.<\/span><\/p>\n

Diese Unterscheidung gewinnt mit der zunehmenden Verbreitung von Experimenten an Bedeutung. Die weltweite Umfrage von McKinsey aus dem Jahr 2025 ergab, dass fast neun von zehn Befragten angaben, KI regelm\u00e4\u00dfig in ihrem Unternehmen einzusetzen, doch die meisten Unternehmen hatten nach wie vor Schwierigkeiten, die Ergebnisse ihrer Experimente in unternehmensweite Auswirkungen umzusetzen. Nur rund 39 Prozent gaben an, messbare Auswirkungen auf das Ergebnis vor Zinsen und Steuern (EBIT) zu verzeichnen, und die meisten von ihnen f\u00fchrten weniger als f\u00fcnf Prozent des EBIT auf KI zur\u00fcck.<\/span><\/p>\n

Diese Kluft bedeutet nicht, dass KI keinen Wert hat. Sie zeigt vielmehr, dass der Zugang zu dieser Technologie einfacher wird als die organisatorischen Anstrengungen, die erforderlich sind, um sie zu nutzen.<\/span><\/p>\n

KI kann die Strategie unterst\u00fctzen, die Wirtschaftlichkeit eines Prozesses ver\u00e4ndern und gelegentlich ein neues Gesch\u00e4ftsmodell erm\u00f6glichen. Sie ist jedoch kein Ersatz f\u00fcr die Entscheidung, in welchen Bereichen das Unternehmen im Wettbewerb stehen wird, welche Kunden es bedienen wird oder warum es sich durchsetzen sollte.<\/span><\/p>\n

Beginnen Sie mit den gesch\u00e4ftlichen Rahmenbedingungen<\/span><\/h2>\n

Ein n\u00fctzliches KI-Programm beginnt mit einem Problem, dessen wirtschaftliche Auswirkungen bereits bekannt sind.<\/span><\/p>\n

Ein Hersteller verliert m\u00f6glicherweise Produktionszeit, weil Wartungsteams den Verschlei\u00df an Anlagen nicht fr\u00fch genug erkennen k\u00f6nnen. Ein Versicherer besch\u00e4ftigt m\u00f6glicherweise qualifizierte Risikopr\u00fcfer, die einen Gro\u00dfteil ihres Arbeitstages damit verbringen, Informationen aus Dokumenten zu extrahieren. Ein Dienstleistungsunternehmen wei\u00df vielleicht, dass seine Experten wertvolles Wissen erarbeitet haben, kann dieses jedoch nicht schnell genug abrufen, um es wiederzuverwenden. Ein Einzelh\u00e4ndler hat m\u00f6glicherweise \u00fcberm\u00e4\u00dfige Lagerbest\u00e4nde, weil Prognosen zu langsam auf die lokale Nachfrage reagieren.<\/span><\/p>\n

Dabei handelt es sich um strategische oder operative Einschr\u00e4nkungen. KI spielt erst dann eine Rolle, wenn das Unternehmen ermittelt hat, welche Entscheidung, welche Aufgabe oder welche Informationsl\u00fccke zum Problem beitr\u00e4gt.<\/span><\/p>\n

Der Unterschied zeigt sich im Kundenservice. \u201cEinf\u00fchrung eines KI-Chatbots\u201d ist eine technologische Initiative. \u201cVerk\u00fcrzung der Bearbeitungszeit f\u00fcr routinem\u00e4\u00dfige Kontoanfragen bei gleichzeitiger Gew\u00e4hrleistung des Zugangs zu einem qualifizierten Mitarbeiter f\u00fcr komplexe F\u00e4lle oder schutzbed\u00fcrftige Kunden\u201d ist ein gesch\u00e4ftliches Ziel.<\/span><\/p>\n

Die zweite Formulierung legt das Ergebnis, die Kundengrenze und eines der Hauptrisiken fest. Sie erm\u00f6glicht es dem Unternehmen, KI mit anderen Ma\u00dfnahmen zu vergleichen, darunter \u00fcbersichtlichere Rechnungen, bessere Mitarbeiterschulungen, eine verbesserte Website-Navigation oder die Abschaffung eines Prozesses, der unn\u00f6tige Anrufe verursacht.<\/span><\/p>\n

Ohne diesen Schritt automatisieren Unternehmen h\u00e4ufig nur die Symptome. Der Chatbot beantwortet Fragen, die durch unklare Richtlinien entstehen; das Zusammenfassungstool verarbeitet Berichte, die niemand braucht; und der interne Assistent durchsucht eine fragmentierte Wissensdatenbank, deren zugrunde liegende Informationen veraltet sind.<\/span><\/p>\n

KI kann einen schlechten Prozess beschleunigen. Das macht den Prozess jedoch nicht wertvoller.<\/span><\/p>\n

Strategie von Anwendungsfall und Plattform unterscheiden<\/span><\/h2>\n

F\u00fchrungsteams fassen oft drei separate Entscheidungen zu einer einzigen zusammen.<\/span><\/p>\n

Die <\/span>Strategie<\/span><\/strong> definiert das gesch\u00e4ftliche Ziel: die Kundenbindung bei profitablen Kunden zu verbessern, ungeplante Produktionsausf\u00e4lle zu reduzieren oder die Zeit bis zur Markteinf\u00fchrung eines Produkts zu verk\u00fcrzen.<\/span><\/p>\n

Die <\/span>Anwendungsfall<\/span><\/strong> beschreibt die Aufgaben, die KI \u00fcbernehmen kann: das Vorhersagen von Ger\u00e4teausf\u00e4llen, das Zusammenfassen technischer Unterlagen oder das Erstellen eines ersten Produktentwurfs.<\/span><\/p>\n

Die <\/span>Plattform<\/span><\/strong> stellt die Modelle, die Dateninfrastruktur und die Werkzeuge bereit, mit denen dieser Anwendungsfall umgesetzt wird.<\/span><\/p>\n

Die Reihenfolge ist entscheidend. Wenn Unternehmen zun\u00e4chst eine breit angelegte KI-Plattform erwerben, k\u00f6nnen sie sich unter Druck gesetzt f\u00fchlen, gen\u00fcgend Anwendungsf\u00e4lle zu finden, um diese Investition zu rechtfertigen. Das Technologieportfolio bestimmt dann die gesch\u00e4ftlichen Priorit\u00e4ten, anstatt diese zu unterst\u00fctzen.<\/span><\/p>\n

Der gegenteilige Fehler besteht darin, Hunderte von nicht aufeinander abgestimmten Tools zuzulassen. Die Mitarbeiter l\u00f6sen lokale Probleme zwar schnell, doch im Unternehmen h\u00e4ufen sich doppelte Vertr\u00e4ge, uneinheitliche Sicherheitskontrollen und Datenfl\u00fcsse durch Systeme an, die f\u00fcr die zentrale Unternehmensleitung nicht einsehbar sind.<\/span><\/p>\n

Ein diszipliniertes Unternehmen unterh\u00e4lt eine relativ kleine technologische Basis und erm\u00f6glicht es den Gesch\u00e4ftsbereichen gleichzeitig, Anwendungsf\u00e4lle anhand gemeinsamer Kriterien vorzuschlagen. Diese Basis kann genehmigte Modelle, Identit\u00e4tskontrollen, sicheren Zugriff auf Unternehmensdaten sowie \u00dcberwachungs- und Beschaffungsstandards umfassen. Sie sollte Experimente erm\u00f6glichen, ohne im Voraus festzulegen, wo der Mehrwert liegt.<\/span><\/p>\n

Die Technologiearchitektur ist wichtig, gewinnt jedoch erst dann strategische Bedeutung, wenn sie mit den Entscheidungen des Unternehmens in Bezug auf Kunden, Wirtschaftlichkeit und F\u00e4higkeiten verkn\u00fcpft wird.<\/span><\/p>\n

Investitionen dort konzentrieren, wo sich die Wirtschaftlichkeit abzeichnet<\/span><\/h2>\n

Die Begeisterung f\u00fcr generative KI hat Unternehmen dazu veranlasst, bescheidene Investitionen auf viele verschiedene Bereiche zu verteilen. Dies f\u00fchrt zu einer beeindruckenden Anzahl von Pilotprojekten, aber zu einer geringen Konzentration.<\/span><\/p>\n

Die BCG-Studie aus dem Jahr 2024 stufte 49 Prozent der befragten Unternehmen als Unternehmen ein, die sich noch weitgehend in der Proof-of-Concept-Phase befanden, w\u00e4hrend nur vier Prozent sogenannte ausgereifte KI-Wertsch\u00f6pfungsmotoren entwickelt hatten. Die Unternehmen, die bessere Ergebnisse vermeldeten, konzentrierten ihre Bem\u00fchungen in der Regel auf eine begrenzte Anzahl von Kerngesch\u00e4ftsprozessen, anstatt ihre Ressourcen gleichm\u00e4\u00dfig auf zahlreiche kleine Initiativen zu verteilen.<\/span><\/p>\n

Ein aussagekr\u00e4ftiges Portfolio sollte verschiedene Arten von Bewerbungen enthalten, muss jedoch eine klare Hierarchie aufweisen.<\/span><\/p>\n

Manche Anwendungen steigern die pers\u00f6nliche Produktivit\u00e4t: das Verfassen von Routinetexten, das Zusammenfassen von Besprechungen oder das Durchsuchen von Dokumenten. Dies kann bei einer gro\u00dfen Belegschaft Zeit sparen, allerdings ist der Nutzen oft verstreut und l\u00e4sst sich nur schwer realisieren, solange das Unternehmen die Art und Weise, wie diese Zeit genutzt wird, nicht \u00e4ndert.<\/span><\/p>\n

Andere Anwendungen optimieren einen bestimmten Arbeitsablauf. Sie k\u00f6nnen die Bearbeitung von Schadensf\u00e4llen beschleunigen, Fehlalarme bei Betrugsf\u00e4llen reduzieren oder Ingenieuren bei der Fehlerdiagnose helfen. Ihr Nutzen l\u00e4sst sich in der Regel anhand von Zeit, Kosten, Genauigkeit, Durchsatz oder Kundenergebnissen messen.<\/span><\/p>\n

Die strategisch bedeutendsten Anwendungen ver\u00e4ndern die Wirtschaftlichkeit eines Produkts oder Gesch\u00e4ftsmodells. Mithilfe von KI k\u00f6nnte ein Unternehmen ein bisher unrentables Kundensegment bedienen, eine Dienstleistung in gro\u00dfem Ma\u00dfstab personalisieren oder einen Datenvorteil schaffen, der sich mit zunehmender Nutzung verbessert.<\/span><\/p>\n

Das Unternehmen muss nicht jede Initiative als transformativ betrachten. Es muss jedoch wissen, zu welcher Kategorie die jeweilige Initiative geh\u00f6rt, und sie entsprechend finanzieren.<\/span><\/p>\n

Ein Assistenzprogramm f\u00fcr Mitarbeiter sollte nicht dieselbe Aufmerksamkeit seitens der F\u00fchrungskr\u00e4fte erhalten wie ein System, das die Risikopr\u00fcfungsentscheidungen im gesamten Versicherungsportfolio beeinflussen k\u00f6nnte.<\/span><\/p>\n

Gestalten Sie den Arbeitsablauf neu, anstatt einen weiteren Bildschirm hinzuzuf\u00fcgen<\/span><\/h2>\n

Viele Unternehmen integrieren KI in einen bestehenden Prozess, ohne den Prozess selbst zu \u00e4ndern.<\/span><\/p>\n

Ein Mitarbeiter erh\u00e4lt eine von einer KI erstellte Zusammenfassung, muss diese jedoch weiterhin manuell in ein anderes System kopieren. Ein Modell empfiehlt eine Entscheidung, doch es sind nach wie vor genauso viele Genehmigungsschritte erforderlich. Ein Kundendienstmitarbeiter schl\u00e4gt eine Antwort vor, doch der Mitarbeiter muss mehrere Datenbanken durchsuchen, um diese zu \u00fcberpr\u00fcfen.<\/span><\/p>\n

Die Technologie f\u00fchrt zu einem zus\u00e4tzlichen Schritt, anstatt einen zu eliminieren.<\/span><\/p>\n

Die Untersuchung von McKinsey zu Unternehmen, die mit generativer KI Mehrwert schaffen, identifiziert die Neugestaltung von Arbeitsabl\u00e4ufen als eine der Ma\u00dfnahmen, die am st\u00e4rksten mit einer positiven Wirkung verbunden sind. Zu den weiteren wichtigen Ma\u00dfnahmen z\u00e4hlen die Einbindung der Technologie in die t\u00e4glichen Systeme, die Erstellung klarer Roadmaps f\u00fcr die Einf\u00fchrung, die Schulung der Mitarbeiter entsprechend ihrer jeweiligen Rolle sowie die \u00dcberwachung klar definierter Leistungsindikatoren.<\/span><\/p>\n

Die Neugestaltung von Arbeitsabl\u00e4ufen beginnt damit, dass man sich einen \u00dcberblick dar\u00fcber verschafft, wie die Arbeit derzeit erledigt wird. Welche T\u00e4tigkeiten erfordern eine Ermessensentscheidung? Welche entstehen, weil Informationen schwer zu beschaffen sind? An welchen Stellen wartet der Prozess auf eine Genehmigung, und welche Fehler f\u00fchren sp\u00e4ter zu Nacharbeit?<\/span><\/p>\n

Das Unternehmen kann dann entscheiden, welche Schritte durch KI automatisiert, welche unterst\u00fctzt und welche weiterhin unter menschlicher Kontrolle bleiben sollen.<\/span><\/p>\n

Ein Hypothekengeber kann beispielsweise KI einsetzen, um Informationen aus Dokumenten zu extrahieren und Unstimmigkeiten zu kennzeichnen, w\u00e4hrend die Verantwortung f\u00fcr Kreditentscheidungen und Sonderf\u00e4lle weiterhin beim Menschen liegt. Der Vorteil liegt nicht allein in der schnelleren Auswertung von Dokumenten. Er ergibt sich vielmehr aus der Neugestaltung des Arbeitsablaufs, sodass Kreditpr\u00fcfer mehr Zeit f\u00fcr die Risikobewertung und weniger Zeit f\u00fcr die Zusammenstellung von Unterlagen aufwenden.<\/span><\/p>\n

Das Betriebsmodell muss auch festlegen, was geschieht, wenn das Modell unsicher ist. Ein KI-System, das Routinef\u00e4lle effizient bearbeitet, kann dennoch wirtschaftlich scheitern, wenn seine Ausnahmef\u00e4lle in eine unterbesetzte Warteschlange ohne klaren Verantwortlichen geleitet werden.<\/span><\/p>\n

Weisen Sie jeder Initiative einen Verantwortlichen zu<\/span><\/h2>\n

KI-Programme werden oft von Technologieteams geleitet, da diese Teams die Infrastruktur und die Lieferanten kennen. Die Verantwortung f\u00fcr die Technologie ist zwar notwendig, reicht aber nicht aus.<\/span><\/p>\n

Der f\u00fcr den kaufm\u00e4nnischen Prozess verantwortliche F\u00fchrungskraft sollte die Verantwortung f\u00fcr das Ergebnis \u00fcbernehmen.<\/span><\/p>\n

Wird KI im Beschaffungswesen eingesetzt, sollte der Leiter der Beschaffungsabteilung daf\u00fcr verantwortlich sein, dass sich die Lieferantenentscheidungen verbessern. Unterst\u00fctzt sie das Marketing, sollte der Marketingleiter f\u00fcr die Konversionsrate, die Markenqualit\u00e4t und die Kundenakquisitionskosten Rechenschaft ablegen. Die IT-Abteilung bleibt weiterhin f\u00fcr Architektur, Sicherheit und Zuverl\u00e4ssigkeit verantwortlich, sollte jedoch nicht dazu aufgefordert werden, im Auftrag einer anderen Abteilung einen Business Case zu erstellen.<\/span><\/p>\n

Jede Initiative ben\u00f6tigt einen namentlich benannten Verantwortlichen, der die Entscheidungsgewalt \u00fcber den Arbeitsablauf, das Budget und die Umsetzung hat. Dieser Verantwortliche sollte vor der Umsetzung die Ausgangsbasis festlegen und vereinbaren, wie der Nutzen gemessen werden soll.<\/span><\/p>\n

Ohne einen Vergleichswert l\u00e4sst sich fast jedes Pilotprojekt als erfolgreich bezeichnen. Die Mitarbeiter m\u00f6gen sagen, es komme ihnen schneller vor, die Vorf\u00fchrung mag gut funktionieren und die F\u00fchrungskr\u00e4fte m\u00f6gen Gefallen daran finden, es zu nutzen. Keine dieser Beobachtungen belegt jedoch einen finanziellen Nutzen.<\/span><\/p>\n

Die relevante Kennzahl h\u00e4ngt von der jeweiligen Anwendung ab. Dabei kann es sich um die Kosten pro gel\u00f6ster Anfrage, Ausfallzeiten im Produktivbetrieb, entgangene Anspr\u00fcche, die durchschnittliche Dauer des Verkaufszyklus oder den Anteil der Entwicklungszeit handeln, der f\u00fcr sich wiederholende Arbeiten aufgewendet wird.<\/span><\/p>\n

Das Unternehmen muss zudem entscheiden, wie dieser Mehrwert umgesetzt werden soll. Wenn einem Mitarbeiter zehn Minuten Arbeit erspart werden, f\u00fchrt dies nicht automatisch zu einer Kostensenkung oder einer Umsatzsteigerung. Die eingesparte Zeit muss geb\u00fcndelt, f\u00fcr wertsch\u00f6pfendere T\u00e4tigkeiten genutzt oder in einem h\u00f6heren Durchsatz zum Ausdruck kommen.<\/span><\/p>\n

Ein \u00fcberzeugender Business Case legt nicht nur dar, wie viel Zeit durch KI eingespart werden k\u00f6nnte, sondern auch, was das Unternehmen mit dieser Zeit anfangen wird.<\/span><\/p>\n

Datenbereitschaft ist eine strategische Entscheidung<\/span><\/h2>\n

Unternehmen beschreiben Datenqualit\u00e4t h\u00e4ufig als ein technisches Hindernis, das erst w\u00e4hrend der Implementierung entdeckt wird. In Wirklichkeit spiegelt sie jedoch jahrelange gesch\u00e4ftliche Entscheidungen wider.<\/span><\/p>\n

Kundendaten k\u00f6nnen doppelt vorhanden sein, da regionale Einheiten unterschiedliche Definitionen verwenden durften. Produktdaten k\u00f6nnen unvollst\u00e4ndig sein, da kein F\u00fchrungskraft f\u00fcr deren Pflege verantwortlich war. Wertvolles Wissen bleibt m\u00f6glicherweise in pers\u00f6nlichen Dateien gespeichert, da Anreize eher die individuelle Aneignung als die organisationsweite Wiederverwendung beg\u00fcnstigten.<\/span><\/p>\n

KI deckt diese Schw\u00e4chen auf, da Modelle auf zug\u00e4ngliche, relevante und ausreichend zuverl\u00e4ssige Informationen angewiesen sind. Ein ausgekl\u00fcgeltes System, das mit minderwertigen Daten gef\u00fcttert wird, liefert zwar schnell und selbstbewusst Antworten, diese sind jedoch nicht korrekt.<\/span><\/p>\n

Die L\u00f6sung besteht nicht darin, jeden Datensatz vor Beginn zu bereinigen. Das kann zu einem kostspieligen Unterfangen ohne klares Ende werden. Das Unternehmen sollte die f\u00fcr seine vorrangigen Anwendungsf\u00e4lle erforderlichen Informationen verbessern und daf\u00fcr eine feste Zust\u00e4ndigkeit festlegen.<\/span><\/p>\n

Bei einer Vertriebsanwendung kann dies bedeuten, festzulegen, welche Kundeninteraktionen erfasst werden m\u00fcssen, wer einen Datensatz \u00e4ndern darf und wie schnell veraltete Informationen korrigiert werden sollten. Bei einem industriellen Modell kann dies eine einheitliche Sensorkalibrierung sowie einheitliche Wartungsetiketten und Ger\u00e4tekennungen standort\u00fcbergreifend beinhalten.<\/span><\/p>\n

Die Datenverwaltung sollte sich am gesch\u00e4ftlichen Nutzen orientieren. Die Informationen, die f\u00fcr die Preisgestaltung, das Risikomanagement, die Kunden und den operativen Betrieb am wichtigsten sind, verdienen die strengsten Verantwortlichkeiten und Qualit\u00e4tskontrollen.<\/span><\/p>\n

Das gleiche Prinzip gilt f\u00fcr firmeneigene Daten als Wettbewerbsvorteil. Viele Unternehmen gehen davon aus, dass sie sich durch den Besitz gro\u00dfer Datenmengen von der Konkurrenz abheben k\u00f6nnen. Dies ist jedoch nur dann der Fall, wenn die Daten rechtm\u00e4\u00dfig nutzbar, f\u00fcr die Entscheidungsfindung relevant und so gut strukturiert sind, dass sie zur Verbesserung des Systems beitragen.<\/span><\/p>\n

Verwechseln Sie den Zugang zum Gesch\u00e4ftsmodell nicht mit einem Wettbewerbsvorteil<\/span><\/h2>\n

Die meisten Unternehmen k\u00f6nnen sich den Zugang zu \u00e4hnlichen Basismodellen erkaufen. Da sich diese Modelle verbessern und die Preise sinken, verliert das Modell selbst als Quelle f\u00fcr eine dauerhafte Differenzierung an Bedeutung.<\/span><\/p>\n

Ein Wettbewerbsvorteil ergibt sich eher daraus, wie das Unternehmen Technologie mit firmeneigenen Informationen, Fachwissen, Vertriebskan\u00e4len und neu gestalteten Prozessen kombiniert.<\/span><\/p>\n

Eine Bank und ein Einzelh\u00e4ndler k\u00f6nnen zwar dasselbe Sprachmodell verwenden, doch der Nutzen f\u00fcr die Bank h\u00e4ngt davon ab, wie gut es in ihre Risikorichtlinien, Kundenakten und vorgeschriebenen Genehmigungsverfahren integriert wird. Der Vorteil f\u00fcr den Einzelh\u00e4ndler h\u00e4ngt m\u00f6glicherweise von Nachfragedaten, Lieferantenbeziehungen und der F\u00e4higkeit ab, Entscheidungen zum Lagerbestand schnell anzupassen.<\/span><\/p>\n

Die schwierige Arbeit liegt im Umfeld des Modells: Datenaufbereitung, Systemintegration, Auswertung, Gestaltung von Arbeitsabl\u00e4ufen und Akzeptanz bei den Mitarbeitern.<\/span><\/p>\n

Das bedeutet auch, dass ein Modellwechsel erforderlich werden k\u00f6nnte. Anforderungen hinsichtlich Leistung, Preis, Regulierung und Datenspeicherort werden sich \u00e4ndern. Eine Architektur, die auf einen einzigen Anbieter ausgelegt ist, kann sp\u00e4ter teuer in der Anpassung werden, insbesondere wenn Eingabeaufforderungen, Auswertungssysteme und Anwendungen eng mit propriet\u00e4ren Funktionen verkn\u00fcpft sind.<\/span><\/p>\n

Unternehmen m\u00fcssen strategische Technologiepartner nicht meiden, sollten sich jedoch dar\u00fcber im Klaren sein, wo Abh\u00e4ngigkeiten entstehen. In Vertr\u00e4gen sollten die Datennutzung, das Modelltraining, Pr\u00fcfungsrechte, die Dienstkontinuit\u00e4t und die praktische M\u00f6glichkeit einer Migration geregelt werden.<\/span><\/p>\n

Das Ziel ist keine theoretische Anbieterneutralit\u00e4t. Es geht vielmehr um gen\u00fcgend Einfluss, um zu verhindern, dass die KI-Plattform zur unhinterfragten Strategie des Unternehmens wird.<\/span><\/p>\n

Die Unternehmensf\u00fchrung sollte sich an der risikobehafteten Entscheidung orientieren<\/span><\/h2>\n

Einige Unternehmen reagieren auf KI-Risiken mit der Einrichtung eines zentralen Ausschusses, der jedes Experiment \u00fcberpr\u00fcft. Die Folge sind h\u00e4ufig Verz\u00f6gerungen, informelle Umgehungsversuche und Mitarbeiter, die nicht genehmigte Tools au\u00dferhalb des offiziellen Prozesses nutzen.<\/span><\/p>\n

Andere legen allgemeine Grunds\u00e4tze fest und \u00fcberlassen es den einzelnen Teams, diese auszulegen, was zu uneinheitlichen Kontrollma\u00dfnahmen f\u00fchrt.<\/span><\/p>\n

Ein proportionales Modell geht von den Folgen eines Fehlers aus.<\/span><\/p>\n

Ein internes Tool, das einem Mitarbeiter beim \u00dcberarbeiten einer Pr\u00e4sentation hilft, birgt andere Risiken als ein System, das medizinische Behandlungen empfiehlt, \u00fcber die Gew\u00e4hrung von Krediten entscheidet oder direkt mit schutzbed\u00fcrftigen Kunden kommuniziert. Die Governance sollte strenger gestaltet werden, je mehr Autonomie das System gewinnt, je mehr sensible Informationen es verarbeitet oder je folgenreichere Entscheidungen es beeinflusst.<\/span><\/p>\n

Das NIST-Rahmenwerk f\u00fcr das Risikomanagement im Bereich KI gliedert diese Arbeit in vier fortlaufende Funktionen: Steuerung, Erfassung, Messung und Management. Sein Profil zur generativen KI befasst sich zudem mit Risiken wie Konfabulation, Datenschutz, Informationssicherheit, sch\u00e4dlichen Verzerrungen, geistigem Eigentum und \u00fcberm\u00e4\u00dfiger Abh\u00e4ngigkeit des Menschen.<\/span><\/p>\n

In der Praxis sollte das Unternehmen den Verwendungszweck, die betroffenen Daten, den Entscheidungstr\u00e4ger, Leistungstests und das Eskalationsverfahren dokumentieren. Es sollte wissen, ob die Ergebnisse beratenden oder verbindlichen Charakter haben, welche Personen das System au\u00dfer Kraft setzen k\u00f6nnen und wie Vorf\u00e4lle protokolliert werden.<\/span><\/p>\n

Modelle m\u00fcssen nach ihrer Einf\u00fchrung \u00fcberwacht werden, da sich das Nutzerverhalten, die Daten und die Betriebsbedingungen \u00e4ndern. Ein System, das w\u00e4hrend der Testphase gut funktioniert hat, kann an Leistung einb\u00fc\u00dfen, sobald Kunden lernen, damit umzugehen, oder Mitarbeiter beginnen, es f\u00fcr Aufgaben au\u00dferhalb seines urspr\u00fcnglichen Anwendungsbereichs zu nutzen.<\/span><\/p>\n

Governance ist also nicht die Genehmigungssitzung, die vor dem Start stattfindet. Es ist die operative Disziplin, die danach fortbesteht.<\/span><\/p>\n

Die Einf\u00fchrung ist Aufgabe der Gesch\u00e4ftsleitung<\/span><\/h2>\n

Ein KI-Tool kann technisch ausgereift und dennoch wirtschaftlich irrelevant sein, weil die Mitarbeiter es entweder gar nicht oder nur unzureichend nutzen.<\/span><\/p>\n

Die Einf\u00fchrung scheitert, wenn die Mitarbeiter eine allgemeine Demonstration erhalten, ohne zu verstehen, wie sich ihre Rolle ver\u00e4ndern wird. Sie scheitert auch, wenn die Unternehmensleitung KI lediglich als Effizienzprogramm beschreibt und die Mitarbeiter Effizienz verst\u00e4ndlicherweise als Bedrohung f\u00fcr ihre Arbeitspl\u00e4tze interpretieren.<\/span><\/p>\n

F\u00fchrungskr\u00e4fte sollten das geplante Betriebsmodell genau erl\u00e4utern. Welche Aufgaben werden voraussichtlich wegfallen? Welche Entscheidungen bleiben in menschlicher Hand? Wie wird die Leistung bewertet, wenn der Output steigt? Welche Unterst\u00fctzung steht zur Verf\u00fcgung, wenn das Tool ausf\u00e4llt?<\/span><\/p>\n

Rollenbasiertes Training ist effektiver als allgemeine Begeisterung. Ein Rechtsanwalt muss die Grunds\u00e4tze der Vertraulichkeit, der Quellen\u00fcberpr\u00fcfung und der beruflichen Verantwortung verstehen. Ein Vertriebsmitarbeiter muss wissen, wann eine vorgeschlagene Botschaft irref\u00fchrend wird. Ein Manager muss Automatisierungsverzerrungen erkennen und eine Empfehlung hinterfragen, anstatt das Modell als Autorit\u00e4t zu betrachten.<\/span><\/p>\n

F\u00fchrungskr\u00e4fte m\u00fcssen die von ihnen bef\u00fcrworteten Systeme auch selbst nutzen. Das Engagement der F\u00fchrungsebene ist nicht deshalb wichtig, weil jeder Gesch\u00e4ftsf\u00fchrer ein Experte im Verfassen von Prompts werden sollte, sondern weil die sichtbare Nutzung praktische Grenzen aufzeigt und signalisiert, dass die Einf\u00fchrung Teil eines betrieblichen Wandels ist und nicht nur eine isolierte IT-Ma\u00dfnahme.<\/span><\/p>\n

Das Unternehmen sollte den Mitarbeitern einen einfachen Weg bieten, um fehlerhafte Ergebnisse, Sicherheitsbedenken und Probleme im Arbeitsablauf zu melden. Das Feedback muss das Produkt- oder Implementierungsteam schnell genug erreichen, damit das System verbessert werden kann.<\/span><\/p>\n

Die Einf\u00fchrung von KI ist nicht abgeschlossen, sobald die Lizenzen vergeben sind. Sie ist erst dann abgeschlossen, wenn das neue Verhalten zur normalen Vorgehensweise bei der Erledigung wertvoller Arbeit geworden ist.<\/span><\/p>\n

Messwert auf drei Ebenen<\/span><\/h2>\n

Die erste Ebene ist <\/span>technische Leistung<\/span><\/strong>. Liefert das System unter realistischen Bedingungen ausreichend genaue, zuverl\u00e4ssige und zeitnahe Ergebnisse?<\/span><\/p>\n

Der zweite ist <\/span>Workflow-Leistung<\/span><\/strong>. Verringert es die Bearbeitungszeit, steigert es den Durchsatz, verbessert es die Konsistenz oder erm\u00f6glicht es den Mitarbeitern, mehr Zeit f\u00fcr wertsch\u00f6pfendere T\u00e4tigkeiten aufzuwenden?<\/span><\/p>\n

Der dritte ist <\/span>Gesch\u00e4ftsergebnis<\/span><\/strong>. F\u00fchrt die \u00c4nderung zu einer Verbesserung des Umsatzes, der Marge, der Kundenbindung, der Risikokennzahlen oder einer anderen strategischen Kennzahl?<\/span><\/p>\n

Ein System kann auf der ersten Ebene erfolgreich sein und auf den beiden anderen scheitern. Ein \u00e4u\u00dferst pr\u00e4zises Tool zur Zusammenfassung schafft kaum einen Mehrwert, wenn die Mitarbeiter ihm nicht vertrauen oder wenn Zusammenfassungen nie das Problem waren. Ein schnellerer Schadenbearbeitungsprozess kann dem Unternehmen schaden, wenn er zu unangemessenen Auszahlungen oder Kundenbeschwerden f\u00fchrt.<\/span><\/p>\n

Nutzen und Kosten m\u00fcssen gemeinsam abgewogen werden. Die Modellgeb\u00fchren m\u00f6gen zwar gering sein, doch die Kosten f\u00fcr Integration, Datenverarbeitung, manuelle \u00dcberpr\u00fcfung und \u00c4nderungsmanagement sind erheblich. Auch die Nutzungskosten k\u00f6nnen mit zunehmender Verbreitung unvorhersehbar steigen.<\/span><\/p>\n

Das Finanzmodell sollte die Kosten f\u00fcr die Umsetzung, den Betrieb, die \u00dcberwachung, die Sicherheit sowie die Behebung von Fehlern ber\u00fccksichtigen. Es sollte zwischen vor\u00fcbergehenden Produktivit\u00e4tssteigerungen und strukturellen Verbesserungen der Wirtschaftlichkeit des Prozesses unterscheiden.<\/span><\/p>\n

Die Unternehmensleitung sollte Initiativen einstellen, die keinen ausreichenden Mehrwert erbringen. Bei KI-Portfolios muss dieselbe Kapitaldisziplin gelten wie bei anderen Investitionen. Ein gescheitertes Pilotprojekt ist kosteng\u00fcnstig, wenn es fr\u00fchzeitig Aufschluss gibt; kostspielig wird es erst, wenn das Unternehmen es weiterf\u00fchrt, um den Anschein von Fortschritt zu wahren.<\/span><\/p>\n

Ein praktischer 90-Tage-Reset<\/span><\/h2>\n

Im ersten Monat sollten F\u00fchrungskr\u00e4fte davon absehen, die Abteilungen nach KI-Ideen zu fragen, und stattdessen die wenigen Gesch\u00e4ftsziele identifizieren, die am wichtigsten sind. Jede Priorit\u00e4t sollte in eine messbare Kennzahl \u00fcbersetzt werden: Zeit, Kosten, Fehlerquote, Kapazit\u00e4t, Konversionsrate oder Kundenerlebnis.<\/span><\/p>\n

Der kommende Monat sollte dazu genutzt werden, die relevanten Arbeitsabl\u00e4ufe und Daten zu erfassen. Die Teams m\u00fcssen verstehen, wie die Arbeit tats\u00e4chlich abl\u00e4uft, wo Ermessensentscheidungen erforderlich sind und welche Informationen fehlen oder unzuverl\u00e4ssig sind. M\u00f6gliche KI-Ma\u00dfnahmen k\u00f6nnen dann mit einfacheren \u00c4nderungen an Prozessen, Richtlinien oder der Software verglichen werden.<\/span><\/p>\n

Im letzten Monat sollte das Unternehmen ein kleines Portfolio an Initiativen ausw\u00e4hlen, f\u00fcr die jeweils ein Verantwortlicher benannt ist und die \u00fcber Ausgangswerte sowie klare Abbruchkriterien verf\u00fcgen. Mindestens eine dieser Initiativen sollte in der Lage sein, innerhalb kurzer Zeit einen messbaren Mehrwert zu erzielen, w\u00e4hrend eine andere eine eher strategische Kompetenz erproben k\u00f6nnte, deren Nutzen eine tiefgreifendere Integration erfordert.<\/span><\/p>\n

Die Organisation sollte zudem gemeinsame technologische und organisatorische Grundlagen schaffen: genehmigte Modelle, Kontrollen f\u00fcr den Datenzugriff, Bewertungsverfahren, Standards f\u00fcr die Meldung von Vorf\u00e4llen und f\u00fcr die Beschaffung. Diese Grundlagen sollten solide genug sein, um Risiken zu verringern, ohne jedoch als Vorwand zu dienen, jede Entscheidung zu zentralisieren.<\/span><\/p>\n

Nach Ablauf von 90 Tagen sollte der Vorstand nicht fragen, wie viele KI-Projekte derzeit laufen. Er sollte vielmehr fragen, welche gesch\u00e4ftlichen Hindernisse beseitigt werden, welche Belege den behaupteten Nutzen untermauern und was sich am Betriebsmodell \u00e4ndern muss, damit das Ergebnis skaliert werden kann.<\/span><\/p>\n

KI verdient ernsthafte strategische Beachtung, da sie Kostenstrukturen, Entscheidungsprozesse und die Produktgestaltung ver\u00e4ndern kann. Das macht sie jedoch noch nicht zu einer eigenst\u00e4ndigen Strategie.<\/span><\/p>\n

Eine Strategie legt dar, wo das Unternehmen Mehrwert schaffen wird und warum es daf\u00fcr besser aufgestellt ist als seine Wettbewerber. KI kann diese Antwort untermauern, aber sie kann keine liefern.<\/span><\/p>\n

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Da Unternehmen zunehmend KI-Tools einsetzen, erweist sich der Ansatz, KI als eigenst\u00e4ndige Strategie zu betrachten, als unzureichend. 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