KI ist in aller Munde. Zwischen medialem Hype und Mehrwehrt klafft allerdings oft eine teure Lücke: Viele Unternehmen starten KI-Projekte, um den Anschluss nicht zu verlieren. Messbaren Mehrwert erzielen dabei wenige. Doch wie setzen sie KI mit konkretem Nutzen ein? Wieso lohnt es sich, die richtigen Fragen zu stellen? Und wie unterstützt die Methodik des Business Development dabei?
Kaum ein Thema beherrscht die Unternehmensagenden derzeit so vollständig wie künstliche Intelligenz. Auch medial ist KI allgegenwärtig. Parallel dazu wächst die Zahl an Beratungsangeboten, Plattformen und Leistungsversprechen. Der Druck, «auch etwas mit KI zu machen», ist spürbar und real.
Kein Unternehmen möchte den Anschluss verpassen, wenn es um die Integration dieser transformativen Technologie geht. Doch während die Aufbruchstimmung gross ist, zeigt sich in der Praxis: Hinter vielen KI-Projekten steht weniger eine fundierte Strategie als vielmehr das Bedürfnis, intern und extern zu signalisieren: Wir sind dabei.
Dass es sich dabei nicht um eine subjektive Wahrnehmung handelt, belegen aktuelle Studienergebnisse.
In der Raiffeisen KMU Mittelstandstudie 2024 geben lediglich 9 Prozent der befragten Schweizer Unternehmen an, KI systematisch einzusetzen. Die überwiegende Mehrheit testet KI lediglich in einzelnen Pilotversuchen1.
Der «Swiss AI Report 2025» kommt zum Schluss, dass zwar 65 Prozent der Unternehmen KI als Bestandteil ihrer langfristigen Strategie sehen, aber nur 13 Prozent mit klar definierten, messbaren Zielen arbeiten; 51 Prozent messen den Erfolg ihrer KI-Initiativen gar nicht2.
Gemäss einer Studie des Gottlieb Duttweiler Instituts (GDI) verfügen lediglich 5 Prozent der befragten Unternehmen über eine dedizierte KI-Strategie. Viele Betriebe beschreiben den Umgang mit KI als «experimentell»3.
Eine 2026 veröffentlichte Studie der Hochschule Luzern (HSLU) untersucht, wie Schweizer Unternehmen auf die Veränderungen durch KI-basierte Suchen reagieren. Das Ergebnis: Nur knapp 7 Prozent der Unternehmen verfügen über eine diesbezügliche Strategie4.
Diese Zahlen zeigen: Viele Unternehmen investieren in KI, aber häufig ohne strategischen Kompass. Noch seltener steht die Frage nach dem Kundennutzen am Anfang.
Das macht ein Muster sichtbar, das an vergangene Hype-Zyklen erinnert: Unternehmen machen mit, weil der Markt in Bewegung ist und implementieren Technologie, ganz einfach, weil sie verfügbar ist. Sie starten KI-Initiativen und Pilotprojekte, ohne deren Ziele oder klare Erfolgsmetriken zu definieren: Wann beurteilen wir das Projekt als erfolgreich? Welche konkreten Geschäftsziele wollen wir erreichen? Können wir eine Umsatzsteigerung oder Kosteneinsparung beziffern?
Diese fundamentalen Fragen bleiben unbeantwortet. Kundennutzen, echter Mehrwert für das eigene Geschäftsmodell und wirtschaftliche Rentabilität betrachten die Verantwortlichen erst nachgelagert oder vernachlässigen sie schlichtweg.
Im Unterschied zu zahlreichen technologischen Trends der vergangenen Jahrzehnte ist KI kein Hype. Bei künstlicher Intelligenz handelt es sich um eine grundlegende Querschnittstechnologie, die sich mit hoher Dynamik weiterentwickelt und in nahezu allen Bereichen von Wirtschaft und Gesellschaft an Bedeutung gewinnt.
Das Potenzial dieser Technologie ist immens: von der Automatisierung repetitiver Tätigkeiten über die Auswertung grosser Datenmengen bis hin zur Entwicklung völlig neuer Kundenerlebnisse und Geschäftsmodelle. Die zentrale Frage lautet daher nicht, ob KI relevant ist – das steht ausser Frage. Doch Relevanz allein schafft keinen Wettbewerbsvorteil. Entscheidend ist, wie Unternehmen das Potenzial der künstlichen Intelligenz in konkrete, wertschöpfende Anwendungen übersetzen.
Technologie dient dabei stets als Mittel zum Zweck, ist nie der Zweck selbst. Wer diese Reihenfolge umkehrt und bei der Technologie ansetzt, statt beim zu lösenden Problem, riskiert erhebliche zeitliche und monetäre Investitionen in Projekte ohne echten Mehrwert.
Die zugrunde liegende Logik, welche der Apple-Gründer Steve Jobs im Mai 1997 prägnant formuliert hat, ist weithin bekannt:
Wendet man diese nach wie vor hochaktuelle Maxime auf die Einführung von KI an, bedeutet sie: Wer sich zuerst mit der Technologie beschäftigt, läuft Gefahr, im Nachgang ein Problem zu suchen, das zur bereits gewählten Lösung passt.
Ein Technologieanbieter präsentiert eine beeindruckende Demo, und das Unternehmen überlegt anschliessend, wie und wo es diese Lösung einsetzen könnte.
Das Management entscheidet sich für die Einführung von KI, ohne dabei klare Zielsetzungen zu definieren oder einen eindeutigen Bezug zum eigenen Geschäftsmodell herzustellen.
Teams initiieren Pilotprojekte, die zwar technisch funktionieren, erarbeiten aber keinen Plan, wie sie die im Pilot erarbeiteten Lösungen in den operativen Betrieb überführen.
Der Business Case enthält vage Ziele wie «Effizienzsteigerung» oder «digitale Transformation». Die Projektverantwortlichen formulieren keine konkreten, messbaren Grössen oder eine nachvollziehbare Wirtschaftlichkeitsrechnung.
Das Risiko eines solchen Vorgehens: KI wird zum Kostenfaktor, bindet personelle Ressourcen, verbraucht Budgets und enttäuscht Erwartungen. Die Frustration der Teams wächst, weil sie Zeit in Initiativen ohne greifbare Ergebnisse investieren. Und im Management schwindet das Vertrauen in die Technologie, obwohl nicht die KI selbst das Problem ist, sondern die Art und Weise, wie Unternehmen sie integrieren.
Wie vermeiden Unternehmen solche teuren Fehlentwicklungen? Indem sie im Vorfeld die zentralen Fragen stellen.
Wer KI strategisch und nachhaltig nutzen will, braucht mehr als technische Expertise. Unternehmen müssten technologische Möglichkeiten mit Marktverständnis, Kundenperspektive und betriebswirtschaftlichen Überlegungen verknüpfen und den Einsatz künstlicher Intelligenz in den Kontext des gesamten Geschäftsmodells setzen.
Der Unterschied zwischen erfolgreichen KI-Initiativen und kostspieligen Experimenten liegt in einem systematischen Vorgehen, das Risiken minimiert und Erfolgschancen maximiert. Dafür gibt es unterschiedliche Vorgehensweisen. Einen besonders geeigneten Orientierungsrahmen bietet hier die Geschäftsfeldentwicklung.
Ganzheitliches Business Development setzt bei der Analyse der Ausgangslage an, leitet daraus auf nachweisbarem Bedarf beruhende Erfolgspotenziale ab, bewertet und priorisiert die vielversprechendsten Optionen, übersetzt diese in klare, realistische Zielsetzungen und formuliert einen belastbaren Business Case.
1.1 Die ehrliche Bestandsaufnahme
Bevor Unternehmen über den Einsatz von KI sprechen, sollten sie die Ausgangslage mit nüchternem Blicks betrachten. Das ist unbequem, aber unerlässlich, um kostspielige Fehlentwicklungen zu vermeiden.
Erst auf dieser Basis folgen sinnvoll die Anschlussfragen: Kann KI in diesem Kontext einen Beitrag leisten? Falls ja, welche Form der KI-Anwendung bringt den grössten Nutzen?
1.2 Entscheidende Fragen auf dem Weg zur nutzenorientierten Lösung
Wenn Unternehmen einen klaren Bedarf für eine KI-Lösung erkennen, sollten sie vor Projektstart die zentralen Dimensionen klären und die Annahmen konsequent validieren.
Dimension Leitfragen Kundenperspektive Welches konkrete Problem unserer Kundinnen und Kunden adressieren wir mit der vorgesehenen Lösung? Welchen spezifischen Nutzen schaffen wir damit? Marktperspektive Ist dieses Problem ausreichend relevant, um priorisiert zu werden? Besteht ein nachgewiesener Bedarf im Markt? Stärkt oder verbessert die Lösung unsere Marktposition? Wie differenzieren wir uns dadurch vom Wettbewerb? Finanzperspektive Was für Investitionen fallen an? Kann die Lösung wirtschaftlich tragfähig sein? Welche Opportunitätskosten entstehen, weil wir anderen Chancen aufgrund die KI-Initiative möglicherweise nicht verfolgen? Strategische Passung Wie fügt sich dieses Projekt in unsere übergeordnete Unternehmensstrategie ein? Realisierbarkeit Verfügen wir intern über die erforderlichen Kompetenzen und Ressourcen? Falls nicht, wo benötigen wir externe Unterstützung? Messbarkeit Wie definieren wir den Projekterfolg konkret, und mit welchen messbaren Kennzahlen überprüfen wir diesen nach Projektabschluss?
Wer diese Fragen frühzeitig klärt, verhindert böse Überraschungen in späteren Projektphasen.
Analog zur Geschäftsfeldentwicklung sollten Unternehmen auch bei KI-Initiativen eine strukturierte Opportunitätsanalyse durchführen. Bewährte Frameworks aus dem Business Development unterstützen dabei, potenzielle Anwendungsfelder für KI anhand klarer Kriterien zu bewerten und diejenigen Lösungen zu priorisieren, die das grösste Wertschöpfungspotenzial aufweisen.
Bei KI-Projekten sollten Unternehmen besonderes Gewicht auf klar definierte und messbare Zielsetzungen legen. Denn ohne konkrete Zielvorgaben fehlt jeglicher Massstab, um den Erfolg oder Misserfolg eine Projekts zu bewerten.
3.1 Zieldimension
Wirksame Zielgrössen berücksichtigen stets zwei Perspektiven:
Beide Perspektiven sind untrennbar miteinander verknüpft: Eine KI-Anwendung, die technisch überzeugt, aber keinen erkennbaren Kundennutzen stiftet, bleibt wirkungslos. Eine Lösung, die Kunden begeistert, aber wirtschaftlich nicht tragfähig ist, ist keine nachhaltige Option.
Wer der hier dargelegten Methodik folgt, hat in der vorgelagerten Analyse bereits entscheidende Vorarbeit geleistet.
3.2 Vermeidung einseitiger Zielsetzungen
Ein verbreitetes Muster in KI-Projekten ist die einseitige Fokussierung auf Effizienzgewinne. Kostensenkung ist ein legitimes und wichtiges Ziel, greift für sich allein jedoch zu kurz. Das eigentliche Transformationspotenzial von KI liegt häufig in neuen Wertangeboten, einem verbesserten Kundenerlebnis oder der Erschliessung neuer Märkte. Diese strategischen Chancen sollten Unternehmen nicht zugunsten kurzfristiger Einsparziele vernachlässigen. Eine ausgewogene Zielarchitektur umfasst daher sowohl Effizienz- als auch Wachstumspotenziale.3.3 Zielformulierung
Für die Formulierung von Zielen in KI-Projekten bietet das altbewährte SMART-Prinzip einen verlässlichen Rahmen. Anstelle der allgemeinen Aussage «Wir wollen unseren Kundenservice mit KI verbessern» könnte ein Ziel beispielsweise so formuliert sein:«Wir reduzieren die durchschnittliche Bearbeitungszeit von Kundenanfragen um 40 Prozent innerhalb der nächsten 12 Monate, erzielen dadurch eine Kosteneinsparung von X Franken und erhöhen die Kundenzufriedenheit messbar um Y Prozentpunkte.»
Eine derartige Konkretisierung zwingt zur Auseinandersetzung mit den relevanten Fragen:
Wenn Unternehmen das hier skizzierte Vorgehen zur Zieldefinition konsequent anwenden, schaffen sie die damit die Voraussetzung, KI-Initiativen zielgerichtet zu steuern, nach klaren Kriterien zu messen und gegebenenfalls nachzujustieren.
4.1 Finanzielle Beurteilung
Eine detaillierte Betrachtung zentraler Finanzkennzahlen ist unverzichtbar, um fundierte Investitionsentscheidungen zu treffen.
- Was kostet die Entwicklung der Lösung?
- Welche Erträge oder Einsparungen können wir realistisch erwarten?
- Wie sieht der Return on Investment aus?
- Wann erreicht das Projekt den Break-Even?
4.2 Ganzheitliche Betrachtung
Eine ausschliesslich monetäre Sichtweise würde ebenso so kurz greifen wie der reine Fokus auf die technische Machbarkeit. Erforderlich ist eine ganzheitliche Betrachtung, die auch organisatorische, kulturelle und rechtliche Aspekte umfasst:
Machbarkeit
Verfügen wir über die notwendigen Daten in ausreichender Qualität?Kommunikation
Wie stellen wir die Akzeptanz bei Mitarbeitenden und Kunden sicher?Governance
Welche Prozesse und Strukturen müssen wir für einen regelkonformen und effizienten Betrieb definieren?Datenschutz
Haben wir die Anforderungen geklärt und verfügen wir über die erforderlichen Prozesse und IT-Infrastruktur?Risiken
Welche potenziellen Stolpersteine bestehen und wie können wir diese vorausschauend begrenzen?Fragen dieser Art frühzeitig zu klären, verhindert böse Überraschungen in späteren Projektphasen.
4.3 Use Cases & Prototyping
Zu einem belastbaren Business Case gehört es, realistische Erwartungen zu setzen. KI ist mächtig, aber keine Wunderwaffe. Erfolgreiche Initiativen starten mit überschaubaren, klar definierten Anwendungsfällen, erzielen rasch messbare Erfolge und skalieren diese dann systematisch.Dieser inkrementelle, in der Geschäftsfeldentwicklung etablierte Ansatz reduziert Risiken, ermöglicht Lernprozesse und schafft Vertrauen in die Technologie. Dazu gehört auch die Entwicklung erster Prototypen, um die technische Machbarkeit zu validieren und frühzeitig Feedbacks von Anwendern einzuholen.
Dieser methodische Ansatz nach dem Vorbild des Business Development verhindert, dass Unternehmen technologische Lösungen für nicht existierende oder nachrangige Probleme entwickeln. Stattdessen entsteht eine klare Verbindung zwischen Geschäftsstrategie, Kundennutzen und Technologieeinsatz. Die Methodik des Business Development ermöglicht somit eine fundierte Evaluation, in welchem Ausmass Technologien wie KI dazu beitragen können, bestehende Geschäftsfelder zu stärken oder neue zu erschliessen.
Um diese Frage zu beantworten, braucht es keine aufwendige Analyse. Drei Ja-Antworten auf die folgenden Fragen sind ein belastbares Indiz dafür, dass sich eine Investition lohnt:
Fallen alle drei Antworten positiv aus, lohnt sich eine vertiefte Prüfung – idealerweise im Rahmen eines strukturierten Evaluationsprozesses wie oben skizziert. Wenn eine oder mehrere Antworten vage bleiben, sollten Unternehmen zunächst diese Unklarheiten beseitigen, bevor sie ein Projekt aufsetzen.
Das ist keine Ausdrucksform von Zurückhaltung. Es ist die notwendige Voraussetzung dafür, den Einsatz von KI nicht nur auszuprobieren, sondern die Technologie wirksam und nachhaltig zu nutzen.
Ausgehend vom thematischen Fokus dieses Artikels, KI-Projekte auf ein strategisches Fundament zu stellen, kann ein externer Partner mit methodischer Expertise und bewährten Frameworks dabei unterstützen, den Raum möglicher KI-Anwendungen zu strukturieren, strategische Handlungsoptionen zu eruieren, deren Marktchancen und Wirtschaftlichkeit zu bewerten und in umsetzbare Projekte zu überführen.
Partner wie consign, die über ein breites Spektrum an Beratungs- und Agenturleistungen verfügen, könnten darüber hinaus ergänzende Kompetenzen einbringen, etwa im Inbound Marketing, weil KI auch die Sichtbarkeit von Unternehmen im digitalen Raum beeinflusst, oder in der Begleitung von Transformationsprozessen: Die Integration von KI verändert häufig etablierte Prozesse und Arbeitsweisen. Deshalb sollten Unternehmen die kulturelle Dimension einer KI-Initiative frühzeitig berücksichtigen und sich an bewährten Prinzipien des Change Managements orientieren.
Der entscheidende Vorteil einer solchen Zusammenarbeit liegt in der Kombination aus methodischer Kompetenz und neutraler Aussenperspektive. Ein erfahrener Partner identifiziert blinde Flecken, bringt bewährte Vorgehensweisen ein und lenkt den Fokus konsequent auf Kundennutzen und Wirtschaftlichkeit. Gleichzeitig baut das Unternehmen internes Know-how auf, sodass es zunehmend eigenständig handeln kann.
Diese Kombination aus externer Expertise und Wissenstransfer schafft die Grundlage für nachhaltigen KI-Erfolg – jenseits kostspieliger Experimente und hin zu echtem, messbarem Kunden- und Geschäftsnutzen.