KI-Nutzung in Organisationen
Anteil der befragten Organisationen mit KI-Nutzung im Jahr 2025 laut AI Index 2026; die Ausgabe 2025 nannte 78% für 2024. Selbstangaben aus Umfragen, keine Vollerhebung Schweizer Kanzleien und keine Produktivitätsmessung.
Stanford HAI, AI Index 2026, Kapitel Wirtschaft (englisch).
Betrachten Sie einen illustrativen Piloten: Ein Team testet ein Werkzeug, sieht vielversprechende Ergebnisse und hat anschliessend Mühe mit der Integration in den Alltag. Die Ursachen sind zu untersuchen; eine Vorführung belegt keine dauerhafte Einsatzfähigkeit.
Ein mögliches Hindernis ist die Lücke zwischen Pilot und Betriebsabläufen. Klären Sie Verantwortung, erlaubte Daten, Prüfung, Kontrollen und Nachweise vor einer Ausweitung.
Eine Metaanalyse zur Zusammenarbeit von Mensch und KI aus dem Jahr 2024 fand, dass Kombinationen aus Mensch und KI im Durchschnitt schlechter abschnitten als die jeweils bessere allein arbeitende Seite, mit deutlichen Unterschieden zwischen Aufgaben. Eine gelungene Vorführung belegt deshalb nicht den Nutzen des Gesamtprozesses. Testen Sie den kombinierten Ablauf einschliesslich Prüfung und übernehmen Sie Durchschnittswerte anderer Aufgaben nicht als eigene Einsparungserwartung.
Warum Piloten steckenbleiben
1. Der Pilot testet das Tool, nicht den Workflow
Ein Tool kann isoliert gut funktionieren und im echten Prozess scheitern. Übergaben, Prüfaufwand, Ausnahmen, Berechtigungen und Dokumentation können die Zeitersparnis aufheben.
2. Erfolgskriterien sind zu vage
«Besser», «schneller» und «innovativer» reichen nicht. Definieren Sie vorab Zeitgewinn, Fehlerreduktion, Qualitätsschwelle, Review-Zeit, Adoption, Risikoreduktion und Entscheidungsgeschwindigkeit.
3. Die Verantwortung ist unklar
Die IT kann die Plattform verantworten, die Rechtsabteilung die Risiken und Compliance die Richtlinie; Fachteams verantworten die Arbeit. Wenn niemand den gesamten Ablauf verantwortet, bleibt der Pilot eine Demo.
4. Schulung kommt zu spät
Folgt die Schulung erst auf die Wahl des Werkzeugs, können sich bereits Gewohnheiten gebildet haben. Schulung sollte Teil des Pilotdesigns sein: was Nutzer dürfen, was nicht, wie Ergebnisse geprüft werden und wann eskaliert wird.
Die Brücke zur Praxis
Ada Studio schlägt für einen kontrollierten Piloten sechs Planungsunterlagen vor, keine validierte Abnahmeprüfung: Beschreibung des Anwendungsfalls, Workflow-Karte, Datenregeln, Review-Standard, Verantwortliche/Eskalation und Entscheid über Fortführung, Pause oder Neugestaltung.
Checkliste vom Piloten zur Praxis
0/6In Betriebsrhythmen denken
Mögliche zu prüfende Routinen sind: wöchentliche Reviews, monatliche Governance-Sitzungen, Onboarding, Anbieterprüfung, Aktualisierung der Richtlinien, Schulungszyklen, Auswertung von Vorfällen und Workflow-Verbesserung.
Hier zählt die Managementsystem-Logik von ISO/IEC 42001: Verantwortungsvolle KI ist keine einmalige Freigabe, sondern ein laufend gepflegtes System für Risiken und Chancen. Das NIST AI RMF, ein freiwilliges Rahmenwerk, hilft ebenfalls, weil es das KI-Risikomanagement in vier Funktionen gliedert: Govern, Map, Measure und Manage. Ein Pilot ohne Messung wird nicht Praxis. Ein Pilot ohne Governance skaliert nicht verantwortungsvoll.
Ein Pilot fragt: Kann das Tool funktionieren? Praxis fragt: Kann die Organisation anders arbeiten und trotzdem verantwortlich bleiben?
Nächster Schritt
Wählen Sie einen vielversprechenden Piloten und schreiben Sie vor Ausweitung ein einseitiges Betriebsmodell: Verantwortliche, erlaubte Daten, Review, Schulung, Erfolgskriterien und Abbruchbedingungen. Solange Sie diese Punkte nicht festlegen können, bleibt das Werkzeug im Pilotumfang, wie überzeugend die Vorführung auch war.
Quellen
- Stanford HAI, AI Index Report 2026 und AI Index Report 2025 (englisch)
- NIST AI Risk Management Framework (englisch)
- ISO/IEC 42001:2023, Managementsysteme für KI (englisch)