Kurz gesagt
Ein Lenzburger Druck- und Logistikbetrieb hat seinem Kundenservice ein KI-Werkzeug gegeben. Es funktioniert, doch im Alltag greifen die Leute zu selten darauf zurück. Statt abzuschreiben, plant der Betrieb einen zweiten Anlauf in einer ruhigen Phase. Das passt zu einer Stanford-Auswertung von 51 erfolgreichen KI-Einsätzen: 77 Prozent der härtesten Hürden waren nicht technisch. In der Schweiz nennen Firmen Datenqualität als grösstes Hindernis, nicht das Budget.
Jede Firma kennt das Werkzeug, das niemand benutzt. Es wurde ausgewählt, bezahlt, vorgestellt und geschult. Dann kam der Montagmorgen, das Telefon klingelte, und alle machten weiter wie bisher.
Michael Mare hat mir im Gespräch von genau so einem Werkzeug erzählt. Er ist operativ bei der Kromer Print AG in Lenzburg tätig. Der Betrieb hat seinem Kundenservice eine KI-Lösung gegeben, die den Mitarbeitenden mehr Kontext und Daten liefert. Technisch läuft sie. Aber im Trubel des Alltags greifen die Mitarbeitenden noch zu selten darauf zurück.
In vielen Firmen hiesse das: abgehakt, Geld verloren, nächstes Thema. Kromer Print macht etwas anderes. Das Team testet das Werkzeug in einer ruhigeren Phase im Frühling oder Sommer nochmals gemeinsam. Mare nennt das kein Scheitern, sondern einen Lernschritt. Seine Lehre: Bei grösseren Veränderungen gehören die Mitarbeitenden von Anfang an dazu, sonst fehlt die Haltung, und das beste Werkzeug bleibt liegen.
Das klingt nach einer Anekdote aus dem Aargau. Es ist aber das Muster, das Forscher in Stanford gerade in Zahlen gefasst haben.
Was hat Stanford genau untersucht?
Das Digital Economy Lab der Stanford University hat 51 KI-Einsätze in Unternehmen ausgewertet, die nachweislich Wert geschaffen haben, aus Industrie, Finanzdiensten und Technologie. Der Bericht heisst «The Enterprise AI Playbook» und stammt von Elisa Pereira, Alvin W. Graylin und Erik Brynjolfsson. Die Fälle wurden über fünf Monate dokumentiert.
Brynjolfsson fasst den Befund in einem Interview der Stanford Graduate School of Business vom 3. November knapp zusammen: 77 Prozent der härtesten Hürden waren nicht technisch. Es ging um Veränderung im Team, um Datenqualität und um den Umbau von Abläufen. Der Unterschied lag fast nie am KI-Modell. Er lag an der Organisation.
Auch beim Personal widerspricht die Auswertung dem gängigen Bild. Stellen wurden nur in 45 Prozent der Fälle abgebaut. In den übrigen bekamen Mitarbeitende anspruchsvollere Aufgaben. Brynjolfsson rät, in Aufgaben zu denken statt in Berufen: Kaum ein Beruf lässt sich ganz automatisieren, aber fast jeder hat Aufgaben, die KI verändert. Die Zahlen selbst haben wir bereits in unserem Beitrag «Sie zahlen für Lizenzen. Die Hürden liegen woanders» eingeordnet. Hier geht es um die Frage, was ein Inhaber am Montag anders macht.
Wo hakt es in Schweizer Firmen?
Die Schweiz ist kein Sonderfall. In einer Umfrage von EY Schweiz unter 604 Befragten aus Schweizer Unternehmen, veröffentlicht am 27. Mai 2026, nutzen 89 Prozent KI-Lösungen im Arbeitsalltag. Doch nur 55 Prozent berichten, dass ihr Unternehmen KI gezielt einsetzt oder über mehrere Bereiche skaliert. 31 Prozent stecken in Pilotprojekten.
Aufschlussreicher ist die Rangliste der Hindernisse. 20 Prozent nennen Datenqualität und Datensilos als grösstes Problem, 19 Prozent Sicherheit und Datenschutz, 18 Prozent fehlende Fachkräfte. Das Budget nennen nur 9 Prozent, die Regulierung 6 Prozent. EY schliesst daraus, dass weniger die Bereitschaft fehlt als die Umsetzung in bestehenden Strukturen.
Ein Vorbehalt gehört dazu: Fast ein Viertel der Befragten arbeitet bei Banken, und 55 Prozent in Firmen ab 1000 Mitarbeitenden. Für ein KMU mit 30 Leuten heisst das nicht, dass die Reihenfolge exakt gleich ist. Die Richtung aber deckt sich mit Stanford und mit dem Lenzburger Beispiel: Gekauft ist schnell, eingeführt ist langsam.
Warum bleibt ein gutes Werkzeug liegen?
Weil der Ablauf derselbe bleibt. Wer im Kundenservice unter Zeitdruck eine Anfrage löst, greift zu dem, was er kennt. Ein neues Fenster mit mehr Daten ist zuerst ein zusätzlicher Klick. Erst wenn der Ablauf so umgebaut ist, dass das Werkzeug den Klick spart, wird es benutzt.
Dazu kommt die Datenfrage. Ein Werkzeug, das Kontext liefert, ist nur so gut wie die Kundendaten dahinter. Liegen sie verstreut in Mails, Tabellen und einem alten ERP, liefert die KI Halbwahrheiten. Die Leute merken das schnell und hören auf zu fragen. Genau das meinen die 20 Prozent, die in der EY-Umfrage Datensilos nennen.
Und schliesslich das Timing. Kromer Print verschiebt den zweiten Anlauf bewusst in eine ruhigere Phase. Wer neue Abläufe lernen soll, während das Telefon klingelt, lernt nichts. Er überlebt den Tag. Wie viel ungenutzte Lizenzen kosten, zeigt unser Beitrag über die wahren Kosten von KI-Lizenzen. Und warum Software selten am Preis scheitert, steht in «Gratis verteilt, kaum genutzt».
Was tun Inhaber jetzt konkret?
Bevor die nächste Lizenz unterschrieben wird, lohnt sich eine kurze Probe. Fünf Schritte reichen für den Anfang:
- Den Ablauf zuerst aufzeichnen. Wer macht heute was, in welcher Reihenfolge, mit welchen Daten? Eine Seite reicht. Ohne diese Seite kauft man ein Werkzeug für einen Ablauf, den niemand kennt.
- Die Leute an den Tisch holen. Wer später mit dem Werkzeug arbeitet, gehört in Auswahl und Test. Das ist die Lehre, die Michael Mare aus der ersten Erfahrung zieht.
- Die Daten prüfen. Wo liegen die Kundendaten, die das Werkzeug braucht? Wer pflegt sie? Aufräumen bringt oft mehr als ein teureres Modell.
- Eine ruhige Phase wählen. Neue Abläufe nicht in der Hochsaison einführen, sondern dann, wenn Zeit zum Üben bleibt.
- Den zweiten Anlauf einplanen. Wenig Nutzung nach den ersten Wochen ist ein Befund, kein Urteil. Fragen, warum, und den Ablauf anpassen.
Dazu gehört eine ehrliche Budgetfrage. Wer für die Lizenz zahlt, sollte auch für die Zeit zahlen, in der das Team den Ablauf umbaut. Dieser Posten fehlt in den meisten Offerten, weil ihn kein Anbieter verkauft.
Häufige Fragen
Was heisst «nicht technisch» bei KI-Hürden?
Laut Stanford ging es bei 77 Prozent der härtesten Hürden um Veränderung im Team, Datenqualität und den Umbau von Abläufen, nicht um das KI-Modell oder die Software.
Kostet KI in den untersuchten Fällen Stellen?
In 45 Prozent der 51 Fälle wurden Stellen abgebaut. In den übrigen erhielten Mitarbeitende anspruchsvollere Aufgaben.
Was bremst KI in Schweizer Firmen am meisten?
In der EY-Umfrage vom Mai 2026 nennen 20 Prozent Datenqualität und Datensilos, 19 Prozent Sicherheit und Datenschutz und 18 Prozent fehlende Fachkräfte. Das Budget nennen 9 Prozent.
Wie lange sollte ich einem neuen KI-Werkzeug Zeit geben?
Eine feste Frist gibt es nicht. Sinnvoll ist ein Test über einige Wochen mit dem Team, danach eine Auswertung und, falls nötig, ein zweiter Anlauf mit angepasstem Ablauf.
Zum Mitnehmen
Zum Mitnehmen
- Ablauf vor Lizenz. Erst aufschreiben, wer was mit welchen Daten tut, dann ein Werkzeug wählen.
- Leute vor Schulung. Wer mit dem Werkzeug arbeitet, testet es mit, bevor es eingeführt wird.
- Zweiter Anlauf statt Abschreiben. Wenig Nutzung ist ein Befund. Ruhige Phase wählen und nachbessern.
Quellen
Quellen
- Stanford Graduate School of Business, «A Look at How AI Is Working Out in the Workplace», Interview mit Erik Brynjolfsson, 3.11.2026 (https://www.gsb.stanford.edu/insights/look-how-ai-working-out-workplace)
- Stanford Digital Economy Lab, Pereira, Graylin, Brynjolfsson: «The Enterprise AI Playbook: Lessons from 51 Successful Developments», 2026 (https://digitaleconomy.stanford.edu/publication/enterprise-ai-playbook/)
- EY Schweiz, «Künstliche Intelligenz in Schweizer Unternehmen breit etabliert», Medienmitteilung zur Umfrage unter 604 Befragten, 27.5.2026 (https://www.ey.com/de_ch/newsroom/2026/05/artificial-intelligence-widely-established-in-swiss-companies-but-many-are-still-in-the-early-stages-of-scaling)
- Gespräch von Merag Shahzad mit Michael Mare, 2.11.2026
Erschienen am 14. November 2026, 13:40 Uhr. Jede Zahl prüfen wir an der Primärquelle. Fehler gefunden? Hinweis an die Redaktion
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Merag Shahzad ist Gründer, Herausgeber und Chefredaktor von Leitgrad, dem Schweizer Wirtschaftsmagazin für Inhaber und Führungskräfte. Seit 15 Jahren arbeitet er in Content-Marketing und digitaler PR und setzt diese Erfahrung heute vor allem für Leitgrad ein. Daneben gründete er die GEO-Agentur meit.
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