Die meisten Unternehmen reden über KI, als ginge es um das nächste Werkzeug. Die eigentliche Frage lautet nicht, welches Modell oder Tool man einführt, sondern welches Geschäft man damit bauen, beschleunigen oder verteidigen will. Wer KI auf Effizienz und Produktivität reduziert, spart vielleicht Zeit und produziert günstiger, verschenkt aber ganze Märkte. Denn neue Märkte entstehen durch Innovation – nicht durch ein reines Kostenreduktionsprogramm.
Symbolbild von Areej Amin via Pexels
Nicht die Technologie bremst, sondern die Führung
Die nüchternen Zahlen sind unbequem. Laut Cisco ist weltweit nur rund jedes achte befragte Unternehmen voll auf KI vorbereitet. Deloitte zeigt gleichzeitig: Bei 31 Prozent ist KI noch immer nicht auf der Traktandenliste des Verwaltungsrats und 66 Prozent sagen, ihre Boards hätten nur begrenztes oder gar kein KI-Wissen. BCG geht noch weiter und spricht davon, dass nur fünf Prozent der Unternehmen substanziellen Wert aus KI im grossen Stil realisieren. Die Studien unterscheiden sich in Methodik und Begriffen, aber ihre Botschaft ist dieselbe: Zwischen KI-Ambition und KI-Wirkung klafft eine Führungslücke.
Der häufigste Denkfehler lautet: KI ist ein Technologieprojekt. In der Praxis ist dies längst ein Führungsmandat. KI verändert Strategie, Wertschöpfung, Entscheidungslogik, Rollenbilder und Tempo. Genau deshalb formuliert SwissCognitive KI nicht als Randthema, sondern als neue operative Realität: Gross denken, transversal verankern, schnell lernen. Wer KI an ein Innovation Lab, AI Officer oder an die IT delegiert, beruhigt vielleicht die Organisation, nicht aber den Markt.
Der nächste Denkfehler: Zu viel Pilot, zu wenig Produktion
Fast alle Unternehmen experimentieren, aber nur wenige denken flächendeckend, grundsätzlich oder radikal, wenn es um KI geht. Cisco zeigt, dass nur 32 Prozent der befragten Organisationen überhaupt einen Prozess zur Wirkungsmessung ihrer KI-Initiativen haben. Bei BCG haben nur 12 Prozent der Nachzügler KI-Workflows produktiv im Einsatz; bei den «future-built» Unternehmen sind es 62 Prozent. Und eine MIT-NANDA-Studie argumentiert sogar, dass 95 Prozent der Organisationen aus ihren GenAI-Investitionen bislang keinen Return sehen, beziehungsweise dass nur ein sehr kleiner Teil der Enterprise-AI-Lösungen produktiv echten Geschäftswert erzielt. Die genaue Zahl mag je nach Definition diskutierbar sein, der Befund ist es nicht: Viele Unternehmen sammeln Use Cases wie früher PowerPoint-Folien. Sauber sortiert, aber ohne operative Realität.
Für Geschäftsleitungen und Verwaltungsräte heisst das: Ein Pilot ist noch kein Fortschritt. Wert entsteht erst, wenn KI in Prozesse, Verantwortlichkeiten, Datenzugänge, Compliance und Kennzahlen eingebaut ist. SwissCognitive formuliert das sehr treffend: «Value only counts when it runs». Das ist unbequem, weil es weniger nach Innovationsevent und mehr nach Umbau klingt. Aber genau dort entscheidet sich, ob aus Demo-Euphorie Ergebnisqualität wird.
Wert entsteht im Kern des Geschäfts – nicht am Rand
Besonders interessant ist, wo KI tatsächlich Wert erzeugt. BCG verortet 70 Prozent des Wertpotenzials in den Kernfunktionen des Geschäfts – etwa in Vertrieb, Marketing, Produktion, Supply Chain, Pricing sowie Forschung und Entwicklung. Der grosse Fehler vieler Unternehmen besteht deshalb nicht darin, zu wenig zu tun, sondern am falschen Ort zu starten: Viel sichtbare Aktivität in Office-Aktivitäten, aber zu wenig Eingriff in die eigentlichen Wertströme.
Die Praxisbeispiele dazu sind deutlich. BCG beschreibt einen Beauty-Konzern, der mit einem skalierbaren virtuellen Assistenten über 20 Märkte und acht Marken hinweg personalisierte Kaufberatung liefert und damit rund 100 Millionen Dollar Zusatzumsatz erwartet. Ein Elektronikhersteller baut einen zentral orchestrierten «company store» für agentische KI über mehr als 200 Fabriken auf und modelliert daraus einen EBIT-Effekt von über 300 Millionen Dollar. Das sind keine netten Automatisierungen am Rand. Das sind Eingriffe in Kundenerlebnis, operative Exzellenz und Margenlogik.
Genau hier lohnt sich ein Perspektivwechsel: KI ist nicht nur ein Werkzeug zur Beschleunigung bestehender Arbeit. Sie kann neue Angebote, neue Services, neue Asset-Klassen und neue Geschäftsmodelle hervorbringen. Diese Denkrichtung zieht sich durch das SwissCognitive-Umfeld: Die relevante Führungsfrage lautet nicht nur, welcher Prozess effizienter wird, sondern ob dadurch sogar ein neues Business entsteht.
KI ist nicht einfach Copilot – sie wird Transaktions- und Entscheidungsschicht
Viele Führungsteams betrachten KI noch immer als besseren Textgenerator. Das greift zu kurz. Als bessere Schreibmaschine wird sie nicht zum entscheidenden Wettbewerbsvorteil. Die strategisch relevante Frage lautet: Wo sitzt KI direkt in Transaktionen, Entscheidungen und Wertströmen? So steht es auch in den SwissCognitive Leadership Principles: KI ist nicht einfach ein besseres Schreibwerkzeug; ihr Wert entsteht dort, wo sie vorbereitet, priorisiert, absichert oder handelt.
Das wird mit agentischen Systemen noch sichtbarer. Cisco zeigt, dass 83 Prozent der befragten Unternehmen KI-Agenten entwickeln oder einsetzen wollen. Gleichzeitig sagen nur 34 Prozent, ihre Infrastruktur sei voll skalierbar für die wachsenden Anforderungen. Nur 31 Prozent fühlen sich voll in der Lage, agentische Systeme sicher zu kontrollieren. Die Unternehmen planen also bereits das nächste Stockwerk, während beim Fundament noch der Beton trocknet.
Darum ist Governance nicht die Bremse, sondern der Wachstumsmotor. Gute Governance verlangsamt KI nicht; sie macht KI erst skalierbar. Verantwortlichkeiten, Datenqualität, Risikosteuerung, Transparenz und Review-Routinen sind keine Compliance-Deko. Sie sind die Bedingung dafür, dass KI im grossen Stil vertrauenswürdig und wirtschaftlich wirksam wird. Deloitte betont genau diese Board-Verantwortung, und SwissCognitive bringt es auf den Punkt: «Governance is a growth enabler».
People first ist kein Kuschelsatz, sondern harte Wirtschaft
Wer KI ernsthaft einführt, verändert Arbeit. Doch die stärksten Unternehmen verstehen: Akzeptanz entsteht nicht dadurch, dass man Menschen beruhigt, sondern dadurch, dass man sie relevant macht. Deloitte zeigt, dass nur 48 Prozent der befragten Organisationen ihrem Board überhaupt grundlegende KI-Ausbildung anbieten. Cisco wiederum hält fest, dass nur rund ein Drittel der Unternehmen einen formalen Change-Management-Plan für KI hat. Das ist erstaunlich, weil der Engpass selten im Modell liegt, sondern fast immer in Adoption, Rollenklärung und Entscheidungssicherheit.
Die bessere Haltung ist weder Tech-Romantik noch Job-Angst. Sie lautet: People first. Nicht als weicher Wert, sondern als betriebswirtschaftliche Notwendigkeit. Mitarbeitende sollen verstehen, wo KI unterstützt, wo sie priorisiert, wo sie vorbereitet – und wo der Mensch entscheidet. Sonst entstehen entweder blinder Technikglaube oder stiller Widerstand. Beides ist teuer. Genau das sind die zu diskutierenden Themen an VR/GL-Roundtables: KI-Kompetenz, Governance, Verantwortlichkeiten, Daten- und Infrastrukturfragen sowie das Zusammenspiel von Verwaltungsrat und Geschäftsleitung gehören zusammen – nicht nacheinander, sondern gleichzeitig.
Fünf Fragen für die nächste GL- oder VR-Sitzung
- Wo in unserem Kerngeschäft kann KI nicht nur Kosten senken, sondern Umsatz, Marge oder Kundennähe neu erzeugen?
- Welche drei Workflows sind so relevant, dass wir sie konsequent von Pilot auf Produktion bringen müssen?
- Wer trägt dafür wirklich Verantwortung – Business, IT und Führung gemeinsam oder am Ende doch niemand?
- Welche Entscheidungen darf KI vorbereiten, priorisieren oder automatisieren – und wo bleibt menschliches Urteil zwingend?
- Welche neuen Assets bauen wir gerade auf: Daten, Modelle, Agenten, Prozesse, IP oder Plattformen?
Wer auf diese Fragen keine klaren Antworten hat, hat kein Tool-Problem. Er hat ein Führungsproblem.
Schlussgedanke
Die nächsten Gewinner werden nicht jene Unternehmen sein, die am meisten mit KI experimentieren. Gewinnen werden jene, die KI als Führungsdisziplin begreifen: strategisch verankert, operativ eingebettet, sauber gesteuert und mutig genug, über Effizienz hinauszudenken. Wer KI nur nutzt, um schneller das Alte zu tun, wird im Alten nur schneller austauschbar. Wer mit KI Neues baut, verschiebt die Spielregeln.
Quellenverzeichnis
Cisco (2025): Realizing the Value of AI. Cisco AI Readiness Index 2025. Cisco.
Deloitte Global Boardroom Program (2025): Governance of AI: A Critical Imperative for Today’s Boards. 2nd Edition. Deloitte.
Boston Consulting Group (BCG) (2025): The Widening AI Value Gap. Build for the Future 2025. BCG.
MIT NANDA / Project NANDA (2025): The GenAI Divide. State of AI in Business 2025. MIT NANDA.
SwissCognitive / WhyWait Ltd. (2026): AI Leadership
Principles. A Guide for the AI-Driven Future
Das Autorenteam
Dalith Steiger-Gablinger & Andy Fitze sind Co-Founders & Managing Partner von SwissCognitive, AI Ventures, Advisory & Research. Sie beraten Verwaltungsräte, Geschäftsleitungen und Organisationen bei der strategischen und verantwortungsvollen Skalierung von KI, an der Schnittstelle von Technologie, Mensch und Geschäftswirkung. www.swisscognitive.ch
Der Beitrag erschien im topsoft Fachmagazin 26-2
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