Der unangenehme Elefant im Raum

Letzte Woche hat mir ein CTO gesagt: "Wir müssen endlich was mit KI machen. Der Vorstand fragt ständig."

Kennst du das? Dieser Druck, irgendwas mit KI zu starten, weil alle darüber reden? (Wir haben in einem früheren Artikel schon darüber geschrieben, warum dieser Druck nicht ganz unberechtigt ist.)

Hier ist die Sache: 95% der GenAI-Pilotprojekte scheitern. Das ist kein Tippfehler. Fünfundneunzig Prozent. Das hat MIT in ihrer "GenAI Divide"-Studie 2025 herausgefunden.

Und weisst du, woran es meistens liegt?

Nicht an den Modellen. Nicht an der Technologie. Sondern daran, dass Unternehmen loslegen, ohne zu wissen, ob sie überhaupt bereit sind.

Warum die meisten KI-Projekte scheitern (Spoiler: Es ist nicht die Technologie)

Hier ist, was wir bei praktisch jedem gescheiterten KI-Projekt sehen:

Der "Learning Gap" MIT nennt es den "Learning Gap" - Organisationen verstehen nicht, wie sie KI-Tools richtig nutzen oder Workflows designen sollen. Die Modelle können noch so gut sein. Wenn niemand weiss, wie man sie in echte Arbeitsprozesse integriert, bringt das nichts.

Daten-Chaos 60% der KI-Projekte werden laut Gartner bis 2026 wegen fehlender "AI-ready Data" abgebrochen. 80% der Zeit geht für Datenbereinigung drauf - nicht für Analyse. Und 63% der Unternehmen sind sich nicht mal sicher, ob ihre Datenmanagement-Praktiken für KI geeignet sind.

Fehlende Roadmap Nur 48% der Schweizer Unternehmen haben überhaupt eine KI-Roadmap. Nur 13% arbeiten mit messbaren KPIs für ihre KI-Projekte. Das ist, als würdest du eine Reise starten, ohne zu wissen wohin - und ohne zu checken, ob du genug Benzin hast.

Die Skills-Lücke 53% der Schweizer Unternehmen haben nicht die Talente, die sie für KI-Umsetzung brauchen. Das ist mehr als die Hälfte. Und gleichzeitig erwarten 68% der Stakeholder unrealistische ROI-Zeitpläne.

Kein Wunder, dass so viele Projekte scheitern, oder?

Was ist ein KI-Readiness-Check?

Bevor wir weitermachen: Was meinen wir eigentlich mit "KI-Readiness"?

KI-Readiness ist kein Ja/Nein-Schalter. Es ist ein Reifegrad-Profil über mehrere Dimensionen. Es beantwortet die Frage: "Haben wir die Grundlagen, um KI erfolgreich einzuführen - technisch, organisatorisch und kulturell?"

Ein KI-Readiness-Check hilft dir:

• Blinde Flecken zu identifizieren bevor sie teuer werden

• Prioritäten zu setzen - was muss zuerst gefixt werden?

• Realistische Erwartungen zu setzen - intern und gegenüber dem Vorstand

• Budget sinnvoll einzusetzen - in Fundamente statt in Leuchtturmprojekte

Abbildung: KI-Projekte ohne Readiness-Check sind wie Häuser ohne Fundament-Prüfung - sie sehen am Anfang gut aus, aber halten nicht.

Die 5 Dimensionen der KI-Readiness

Nach dutzenden KI-Beratungsprojekten haben wir einen Rahmen entwickelt, der wirklich funktioniert. Fünf Dimensionen, die zusammen bestimmen, ob du bereit bist - oder noch Hausaufgaben hast.

Dimension 1: Datenbereitschaft

Die Frage: Hast du Daten, die KI tatsächlich nutzen kann?

Hier scheitern die meisten. Nicht weil keine Daten da sind - sondern weil sie in Silos liegen, inkonsistent sind, oder schlicht falsch.

Was wir prüfen:

• Sind deine Daten zentralisiert oder verstreut?

• Wie viel Zeit verbringst du mit Datenbereinigung vs. Analyse?

• Gibt es klare Data-Governance-Policies?

• Wer ist für Datenqualität verantwortlich?

Benchmark: 76% der KI-Vorreiter haben vollständig zentralisierte Daten. Im Durchschnitt sind es nur 19%.

Dimension 2: Technologische Infrastruktur

Die Frage: Kann deine IT-Landschaft KI überhaupt unterstützen?

Legacy-Systeme sind der stille Killer von KI-Projekten. 63% der Schweizer Unternehmen haben Modernisierungskosten, die neue Investitionen blockieren.

Was wir prüfen:

• Ist deine Cloud-Infrastruktur KI-ready?

• Können deine Systeme miteinander kommunizieren?

• Hast du die Rechenkapazität für KI-Workloads?

• Gibt es dokumentierte APIs und Schnittstellen?

Benchmark: Nur 15% der Unternehmen haben Netzwerke, die vollständig KI-ready sind.

Dimension 3: Organisatorische Bereitschaft

Die Frage: Weiss jemand, wer für KI verantwortlich ist?

Ohne klare Governance endet KI im Chaos. Jede Abteilung macht ihr eigenes Ding, niemand misst den Erfolg einheitlich, und am Ende weiss keiner, ob sich das Ganze lohnt.

Was wir prüfen:

• Gibt es eine dokumentierte KI-Strategie?

• Wer entscheidet über KI-Investitionen?

• Sind Verantwortlichkeiten klar zugewiesen?

• Werden KPIs systematisch gemessen?

Benchmark: Nur 48% haben eine KI-Roadmap. Nur 13% haben messbare KPIs.

Dimension 4: Kompetenzen & Talente

Die Frage: Haben wir die Skills, um KI umzusetzen?

Du kannst die beste KI-Strategie haben - ohne die richtigen Leute bleibt sie Papier.

Was wir prüfen:

• Gibt es KI-Expertise im Team?

• Sind Weiterbildungsprogramme geplant?

• Wie steht es um Change-Management-Fähigkeiten?

• Besteht Offenheit für externe Unterstützung?

Benchmark: 53% haben nicht die nötigen Talente. 58% sehen den Skills-Gap als Innovationsbremse.

Dimension 5: Unternehmenskultur

Die Frage: Ist deine Organisation bereit für Veränderung?

Das wird oft unterschätzt. KI verändert, wie Menschen arbeiten. Ohne kulturelle Bereitschaft gibt es Widerstand - und Widerstand tötet Projekte.

Was wir prüfen:

• Gibt es Offenheit für Experimente (und Fehler)?

• Vertrauen die Geschäftseinheiten neuen Technologien?

• Steht das Leadership wirklich dahinter?

• Wie wird mit Misserfolgen umgegangen?

Benchmark: Bei KI-Vorreitern vertrauen 57% der Geschäftseinheiten KI-Lösungen. Bei Nachzüglern nur 14%.

Abbildung: Die 5 Dimensionen der KI-Readiness - alle müssen zusammenspielen, damit KI-Projekte erfolgreich sein können.

Dein Schnell-Check: Wo stehst du?

Hier ist ein einfacher Selbsttest. Bewerte jede Aussage von 1 (trifft nicht zu) bis 5 (trifft vollständig zu):

Datenbereitschaft

• Unsere Daten sind zentral zugänglich und dokumentiert

• Wir haben klare Datenqualitäts-Standards

• Es gibt definierte Verantwortlichkeiten für Daten-Governance

Technologie

• Unsere IT-Systeme können miteinander kommunizieren

• Wir haben Cloud-Infrastruktur, die skalieren kann

• Legacy-Systeme blockieren keine neuen Initiativen

Organisation

• Es gibt eine dokumentierte KI-Strategie oder Roadmap

• Verantwortlichkeiten für KI sind klar zugewiesen

• Wir messen den Erfolg von IT-Projekten mit klaren KPIs

Skills

• Wir haben Mitarbeitende mit KI-Grundwissen

• Es gibt Budget für KI-bezogene Weiterbildung

• Change-Management ist eine Stärke bei uns

Kultur

• Fehler werden als Lernchance gesehen

• Das Management steht sichtbar hinter Innovation

• Neue Technologien werden grundsätzlich positiv aufgenommen

Auswertung:

Was tun mit dem Ergebnis?

Wenn du "Entdecker" bist (15-30 Punkte)

Kein Grund zur Panik. Viele Schweizer Unternehmen sind hier. Aber: Starte keine KI-Piloten, bevor du die Grundlagen gelegt hast.

Deine nächsten Schritte:

1. Daten-Assessment durchführen - wo liegen deine Daten wirklich?

2. Data-Governance-Basics etablieren

3. Skills-Gap analysieren und Weiterbildung planen

4. Leadership-Buy-in für die Vorarbeit holen

Wenn du "Einsteiger" bist (31-45 Punkte)

Du hast Grundlagen, aber Lücken. Fokussiere darauf, die grössten Schwachstellen zu schliessen.

Deine nächsten Schritte:

1. Identifiziere deine schwächste Dimension

2. Erstelle eine priorisierte Roadmap

3. Starte mit Low-Risk-Piloten in kontrollierten Bereichen

4. Baue interne KI-Champions auf

Wenn du "Entwickler" bist (46-60 Punkte)

Gute Ausgangslage. Du kannst gezielte Piloten starten - aber wähle sie klug.

Deine nächsten Schritte:

1. Identifiziere Use Cases mit klarem Business Value (mehr dazu in unserem Artikel: Wie Unternehmen KI tatsächlich sinnvoll nutzen können)

2. Definiere messbare Erfolgs-KPIs

3. Plane den Skalierungspfad von Anfang an

4. Etabliere Governance für produktive KI-Nutzung

Wenn du "Vorreiter" bist (61-75 Punkte)

Glückwunsch - du gehörst zu den 9% der Schweizer Unternehmen, die wirklich bereit sind. Zeit zu skalieren.

Deine nächsten Schritte:

1. Entwickle eine unternehmensweite KI-Strategie

2. Baue ein Center of Excellence auf

3. Fokussiere auf ROI-Messung und Skalierung

4. Teile dein Wissen - werde zum Vorbild

Die Schweizer Perspektive

Hier ist die gute Nachricht: Schweizer Unternehmen haben spezifische Vorteile.

Agilität: SMEs können schneller entscheiden als Konzerne. Keine 12-monatigen Gremien-Prozesse.

Pragmatismus: Die Schweizer Geschäftskultur ist lösungsorientiert. Weniger Hype, mehr Substanz.

Qualitätsanspruch: Der Fokus auf "es muss funktionieren" schützt vor vorschnellen Fehlinvestitionen.

Aber auch die Realität: Nur 9% der Schweizer Unternehmen sind laut Cisco AI Readiness Index echte KI-Vorreiter. Das ist ein minimaler Fortschritt gegenüber den Vorjahren.

Die Frage ist: Willst du zu den 9% gehören - oder warten, bis die Konkurrenz vorzieht?

Die wichtigsten Takeaways

• KI-Readiness ist kein Luxus - es ist die Grundlage für jeden erfolgreichen KI-Einsatz

• Die 5 Dimensionen (Daten, Technologie, Organisation, Skills, Kultur) müssen zusammenspielen

• Ehrliche Selbsteinschätzung spart Zeit, Geld und Frustration

• Besser später starten und richtig als früh starten und scheitern

• Schweizer Unternehmen haben Vorteile - wenn sie sie nutzen

Nächster Schritt

Der Schnell-Check oben gibt dir eine erste Orientierung. Aber für eine wirklich fundierte Einschätzung braucht es mehr Tiefe.

Wir bieten einen strukturierten KI-Readiness-Check an, der alle 5 Dimensionen systematisch durchleuchtet - mit konkreten Handlungsempfehlungen und einer priorisierten Roadmap.

Interessiert? Schreib uns für ein unverbindliches Gespräch.

Quellen:

• MIT GenAI Divide Report 2025

• Cisco AI Readiness Index 2025

• KPMG Digital Trust Studie

• Gartner AI & Data Management Research 2025

• AXA KMU-Arbeitsmarktstudie 2025

• Microsoft Work Trend Index 2025