In den letzten zwei Jahren hat mein Unternehmen Werchota.ai mehr als fünfzig Organisationen im DACH-Raum dabei unterstützt, ihre KI-Adoption zu starten. Mit einigen von ihnen arbeiten wir langfristig zusammen wir bauen Fähigkeiten auf, nicht nur Workshops. Das bedeutet, wir sehen die Realität der KI-Adoption aus nächster Nähe: was funktioniert, was stockt, und warum.
Der Druck auf die Schweizer Industrie ist real. Steigende Zölle. Ein starker Franken, der Exporte erschwert. Lieferketten, die sich noch erholen. In diesem Umfeld ist KI kein Innovationsprojekt, das man fürs nächste Jahr einplant. Es ist ein Werkzeug der Resilienz die Fähigkeit, den Betrieb anzupassen, wenn sich die Bedingungen ändern.
Aber hier ist, was ich immer wieder sehe: Während die Geschäftsleitung Lenkungsausschüsse bildet und Pilotprojekte plant, nutzen die Mitarbeitenden KI längst auf eigene Faust. In Workshops höre ich immer wieder dasselbe Eingeständnis, meist als halber Scherz formuliert: «Ich nutze ChatGPT seit Monaten. Privat.» Dann sagt es eine zweite Person. Dann eine dritte. Der ganze Raum, stellt sich heraus, macht es nur sagt es niemand.
Das ist keine Anekdote. Der Microsoft Work Trend Index 2024 zeigt: 75 Prozent der Wissensarbeiter nutzen generative KI bei der Arbeit. Und 78 Prozent bringen ihre eigenen Tools mit sie warten nicht auf die IT-Freigabe. Sie nutzen ChatGPT, Claude, Perplexity. Was auch immer das Problem am schnellsten löst.
Ihre Organisation adoptiert KI zweimal. Einmal formell, durch Ausschüsse und Pilotprojekte. Einmal informell, überall dort, wo Leute Probleme zu lösen haben. Eine Spur ist langsam und vorsichtig. Die andere passiert bereits ungesteuert, in den Ecken jeder Abteilung.
Die Frage ist, ob die Führung das gestaltet – oder zusieht, wie es in hundert private Workarounds zerfällt, die nie skalieren.
Man kann KI nicht einfach in alte Workflows stecken
Hier bleiben die meisten Unternehmen stecken. Sie behandeln KI wie Software, die man installiert. Einstecken, Leute schulen, Ergebnisse messen. Aber generative KI funktioniert so nicht. Sie verändert, wie Arbeit passiert.
Nehmen wir etwas Einfaches: die Vorbereitung eines Kundenbriefings. Der alte Workflow bedeutet: Inputs aus drei Abteilungen sammeln, Abstimmungscalls planen, in Word entwerfen, zur Überarbeitung zirkulieren, widersprüchliches Feedback abgleichen, finalisieren. Eine Woche Kalenderzeit, manchmal mehr. Jeder kennt seine Rolle. Der Prozess ist vorhersehbar.
Jetzt entdeckt jemand, dass man die Rohdaten in Claude einspeisen kann, in vier Minuten einen kohärenten Entwurf bekommt, ihn in zwei Iterationen verfeinert und am selben Tag zur Prüfung schickt. Eine Woche, komprimiert auf einen Nachmittag.
KI Adoption ist organisatorische Neugestaltung. Es geht um Gewohnheiten, Berechtigungen, Anreize und Lernschleifen. Wer experimentieren darf. Wie Fehler behandelt werden. Wo die Verantwortung liegt. Ohne diese Dinge anzugehen, ist die Technologie irrelevant.
Pilotitis
Zwei Jahre nach Beginn der KI-Diskussion haben die meisten Organisationen, mit denen ich arbeite, überall Pilotprojekte. Piloten in HR. Piloten im Einkauf. Piloten im Kundendienst. Piloten in der Finanzabteilung. Jedes sorgfältig abgegrenzt, gewissenhaft verfolgt und völlig unverbunden mit den anderen.
Keine Strategie, die sie verbindet. Keine gemeinsame Lerninfrastruktur. Nur ein Portfolio von Experimenten, die nie in die Produktion übergehen.
Eine Studie der ETH Zürich und Swissmem aus dem Jahr 2024 bestätigt, was ich im Feld sehe: Nur 28 Prozent der Schweizer Technologieunternehmen haben eine spezifische KI-Strategie entwickelt. Das bedeutet, drei Viertel betreiben KI
Initiativen ohne etwas, das sie verbindet keine gemeinsame Governance, keine einheitlichen Standards, kein Weg vom Experiment zum Betrieb.
Warum passiert das? Weil Pilotprojekte sich sicher anfühlen. Man muss keine Datenzugriffsfragen zwischen Abteilungen klären. Man muss keine Genehmigungsketten neu gestalten. Man muss nicht entscheiden, wer den Workflow besitzt, sobald
die IT ihn ans Business zurückgibt. Man kann die Technologie studieren, ohne zu verändern, wie irgendjemand tatsächlich arbeitet.
Aber man baut keine Fähigkeiten auf. Man kauft Zeit. Und Zeit ist genau das, was das aktuelle Umfeld nicht hergibt.
Pilotitis ist Risikoaversion, verkleidet als Sorgfalt. Das Risiko von Konflikten über Zuständigkeiten. Das Risiko, Ineffizienzen in bestehenden Prozessen offenzulegen. Das Risiko, die Führungskraft zu sein, die etwas vorangetrieben hat, das nicht funktioniert hat.
Einige Schweizer Organisationen sind darüber hinaus. Swiss Post, Raiffeisen, Swisscom – sie haben generative KI in ihren Organisationen ausgerollt.
Und ja, sie arbeiten mit sensiblen Informationen. Der Einwand, den ich ständig höre: «KI halluziniert. Wir können das mit unseren Daten nicht riskieren. Compliance erlaubt es nicht.»
Berechtigte Sorge. Aber die Antwort ist nicht Vermeidung sondern Governance. Diese Unternehmen nutzen Enterprise-Versionen mit eingebautem Datenschutz. Sie behandeln KI wie jedes andere Werkzeug, das mit sensiblen Informationen arbeitet mit Regeln, nicht mit Angst.
Die Schweizer Präzisionsmentalität ist hier tatsächlich ein Vorteil. Wenden Sie sie auf Governance an, statt sie als Ausrede zum Warten zu benutzen.
Was zu tun ist
Nutzen Sie es selbst. Wenn Führungskräfte KI nicht nutzen, liest die Organisation das als optionales Theater. Town Halls ändern kein Verhalten. Menschen schauen, was Sie tun. Verfassen Sie ein Memo mit KI-Unterstützung. Bereiten Sie ein Verwaltungsratstreffen vor, indem Sie KI-Hintergrundmaterialien zusammenfassen lassen. Dann sprechen Sie offen darüber was funktioniert hat, was nicht, was Sie überrascht hat. Das signalisiert Erlaubnis mehr als jedes Policy-Dokument.
Machen Sie Experimentieren sicher. Im Moment fühlt es sich riskant an, zuzugeben, dass man ein nicht freigegebenes Tool benutzt hat. Zuzugeben, dass es nicht funktioniert hat, fühlt sich noch schlimmer an. Ändern Sie das. Veröffentlichen Sie einfache Leitplanken, damit die Leute wissen, was erlaubt ist: keine Kundendaten in öffentliche Tools, keine endgültigen Entscheidungen ohne menschliche Überprüfung, teilen Sie, was Sie lernen. Dann belohnen Sie Leute, die Misserfolge teilen, nicht nur Erfolge.
Lassen Sie Power-User lehren. In jeder Organisation sind Leute still und leise kompetent geworden. Sie sind nicht IT. Sie sind Projektmanager, Analysten, Kundenberater, Betriebsleiter. Sie haben es sich selbst beigebracht, weil sie ein Problem hatten und KI schneller war. Finden Sie sie. Geben Sie ihnen eine Bühne. Organisieren Sie dreissigminütige Show-and-Tells – keine Folien, einfach durchgehen, was sie gebaut haben. Eine Kollegendemo schlägt jede Herstellerdemo.
Wählen Sie zwei oder drei Workflows und bauen Sie sie richtig. Hören Sie auf, Ressourcen auf fünfzig Piloten zu verteilen. Wählen Sie Workflows, die häufig, schmerzhaft und sichtbar sind – die Dinge, die die Leute täglich frustrieren. Integrieren Sie KI in die Tools, die sie bereits nutzen. Verfolgen Sie, was sich ändert. Machen Sie Ergebnisse sichtbar. Wenn die Leute sehen, dass es funktioniert, fragen sie danach. Das ist der Moment, wo Adoption zu Momentum wird.
Der Punkt
Resilienz ist die Fähigkeit, Routinen schnell zu ändern, wenn die Umstände es erfordern. Das ist es, worin die Schweizer Industrie immer gut war – anpassen, verfeinern, unter Druck liefern.
Generative KI ist jetzt Teil dieser Fähigkeit. Die Unternehmen, die organisatorische Muskeln darum aufbauen, werden kleine Gewinne zu echtem Vorteil kumulieren. Die, die weiter unverbundene Piloten betreiben, werden sich fragen, warum sich nichts geändert hat.
Der Druck lässt nicht nach. Die Werkzeuge sind da. Hören Sie auf zu planen. Fangen Sie an, neu zu gestalten.
Links:
Kostenlose Chief AI Community
Malcolm Werchotas KI-Kochbuch (Podcast)