Ein KI-Berater hilft Unternehmen herauszufinden, wo künstliche Intelligenz tatsächlich Mehrwert schafft, welche Lösungen technisch und organisatorisch sinnvoll sind und wie sie sicher und erfolgreich umgesetzt werden können.

Gute KI-Beratung beginnt deshalb nicht mit ChatGPT, einem bestimmten Modell oder einem neuen Tool.

Sie beginnt mit dem Unternehmen.

Welche Prozesse kosten unnötig Zeit? Wo fehlt schneller Zugang zu internem Wissen? Welche Entscheidungen könnten besser unterstützt werden? Wo lassen sich Abläufe automatisieren? Und bei welchen Anwendungsfällen lohnt sich KI überhaupt?

Ein guter KI-Berater verbindet diese geschäftlichen Fragen mit Technologie, Daten, Governance und Umsetzung.

Was sind die Aufgaben eines KI-Beraters?

Die Aufgabe eines KI-Beraters ist nicht, möglichst viele KI-Anwendungen vorzuschlagen.

Im Gegenteil.

Eine gute Beratung sollte zunächst unterscheiden zwischen einem interessanten Anwendungsfall und einer Investition, die tatsächlich einen geschäftlichen Nutzen bringt.

Typische Aufgaben sind:

  • Geschäftsprozesse und bestehende Herausforderungen verstehen
  • geeignete KI-Anwendungsfälle identifizieren
  • Nutzen, Aufwand und Risiken bewerten
  • Daten und technische Voraussetzungen prüfen
  • eine KI-Strategie und Prioritäten definieren
  • Governance und Verantwortlichkeiten festlegen
  • geeignete Technologien und Architekturen auswählen
  • Pilotprojekte und Implementierungen begleiten
  • Mitarbeitende einbeziehen und Adoption unterstützen
  • Ergebnisse anhand klarer Ziele messen

Das Ziel ist nicht möglichst viel KI.

Das Ziel ist die richtige KI am richtigen Ort.

Womit sollte eine KI-Beratung beginnen?

Nicht mit der Technologie.

Der bessere Ausgangspunkt sind Geschäftsziele und konkrete Probleme.

Zum Beispiel:

  • Wo verbringen Mitarbeitende viel Zeit mit repetitiver Wissensarbeit?
  • Welche Informationen sind im Unternehmen vorhanden, aber schwierig zu finden?
  • Wo entstehen durch manuelle Übergaben Verzögerungen?
  • Welche Prozesse bestehen aus wiederkehrenden Entscheidungen oder Arbeitsschritten?
  • Wo könnten Mitarbeitende durch einen intelligenten Assistenten unterstützt werden?

Erst wenn das Problem und das gewünschte Ergebnis klar sind, sollte entschieden werden, welche Technologie dafür geeignet ist.

Manchmal ist das generative KI.

Manchmal Automatisierung.

Manchmal ein privater KI-Assistent, der auf internes Unternehmenswissen zugreifen kann.

Und manchmal ist eine klassische Softwarelösung die bessere Antwort.

Ein kompetenter KI-Berater sollte auch das sagen können.

Wie werden gute KI-Anwendungsfälle ausgewählt?

Unternehmen haben oft schnell eine lange Liste möglicher KI-Ideen.

Die eigentliche Herausforderung ist Priorisierung.

Ein sinnvoller Use Case sollte aus mehreren Perspektiven bewertet werden:

Geschäftlicher Nutzen

Welches Problem wird gelöst? Spart die Lösung Zeit, verbessert sie Qualität, erhöht sie Kapazität oder unterstützt sie bessere Entscheidungen?

Machbarkeit

Sind die notwendigen Daten vorhanden? Können bestehende Systeme integriert werden? Ist die technische Umsetzung realistisch?

Aufwand

Wie komplex ist die Implementierung und welche Abhängigkeiten bestehen?

Risiko

Welche Daten werden verarbeitet? Welche Fehler könnten entstehen? Wo ist menschliche Kontrolle notwendig?

Adoption

Wer wird die Lösung nutzen und wie stark verändert sie bestehende Arbeitsweisen?

Ein technisch beeindruckendes Projekt ist nicht automatisch ein gutes erstes KI-Projekt.

Oft ist ein überschaubarer Anwendungsfall mit klar messbarem Nutzen der bessere Einstieg.

Was sollte am Ende einer KI-Beratung vorliegen?

Eine KI-Beratung sollte mehr hinterlassen als Präsentationen und Workshop-Ergebnisse.

Management und Projektverantwortliche sollten klare Antworten auf folgende Fragen haben:

Geschäft

Welche Probleme und Chancen sind relevant?

Use Cases

Welche KI-Anwendungen haben Priorität?

Business Case

Welcher Nutzen wird erwartet?

Daten

Welche Daten werden benötigt und dürfen verwendet werden?

Technologie

Welche Architektur und Lösungen passen?

Governance

Wer trägt Verantwortung und welche Regeln gelten?

Roadmap

Was wird zuerst umgesetzt und warum?

Implementierung

Wie kommen wir vom Konzept zur produktiven Lösung?

Erfolgsmessung

Woran erkennen wir, ob die Investition funktioniert?

Eine gute KI-Strategie ist deshalb kein theoretisches Zukunftsbild.

Sie ist eine Entscheidungsgrundlage für konkrete Investitionen.

Welche Rolle spielt AI Governance?

Governance sollte nicht erst diskutiert werden, nachdem eine KI-Lösung bereits eingeführt wurde.

Unternehmen sollten früh klären:

  • welche KI-Systeme verwendet werden dürfen
  • welche Daten verarbeitet werden dürfen
  • wer Zugriff erhält
  • wo menschliche Kontrolle erforderlich ist
  • wer für Ergebnisse verantwortlich ist
  • wie Risiken und Fehler behandelt werden
  • wie eingesetzte Systeme dokumentiert werden

Gerade bei vertraulichen Unternehmensinformationen, Kundeninformationen oder personenbezogenen Daten wird diese Frage zentral.

Auch der regulatorische Rahmen entwickelt sich weiter. In der Schweiz besteht derzeit keine allgemeine, spezifische KI-Gesetzgebung. Der Bund arbeitet jedoch an einer Vernehmlassungsvorlage für neue Regeln zur Nutzung von KI, die bis Ende 2026 erarbeitet werden soll.

Governance bedeutet dabei nicht, Innovation zu verhindern.

Gute Governance ermöglicht Unternehmen, KI kontrolliert und verantwortungsvoll zu nutzen.

Sollte ein KI-Berater auch bei der Umsetzung helfen?

Idealerweise ja.

Zwischen einer guten Idee und einer funktionierenden KI-Lösung liegt oft der schwierigste Teil eines Projekts.

Dazu gehören beispielsweise:

  • Integration in bestehende Systeme
  • Datenzugriff und Berechtigungen
  • technische Architektur
  • Sicherheit
  • Tests
  • Qualitätssicherung
  • Prozessanpassungen
  • Schulung der Nutzer
  • Einführung in den Arbeitsalltag

Deshalb ist es hilfreich, wenn Beratung und Technologieumsetzung nicht vollständig voneinander getrennt sind.

Wer eine Strategie entwickelt, sollte verstehen, was technisch realistisch ist.

Und wer eine Lösung entwickelt, sollte verstehen, welches Geschäftsproblem damit gelöst werden soll.

Wie wichtig sind Mitarbeitende für ein KI-Projekt?

Sehr wichtig.

Die Personen, die täglich mit einem Prozess arbeiten, kennen häufig Details und Ausnahmen, die in einem Workshop auf Managementebene nicht sichtbar sind.

Sie wissen:

  • wo tatsächlich Zeit verloren geht
  • welche Informationen fehlen
  • welche manuellen Schritte unnötig sind
  • welche Ausnahmen auftreten
  • welche Lösung im Alltag hilfreich wäre

Ihre Einbindung verbessert deshalb nicht nur die Lösung.

Sie erhöht auch die Wahrscheinlichkeit, dass sie später genutzt wird.

KI-Transformation ist nicht nur ein Technologieprojekt. Sie verändert Prozesse, Verantwortlichkeiten und teilweise die Art, wie Menschen arbeiten.

Wie misst man den Erfolg eines KI-Projekts?

Bevor ein Projekt startet, sollte klar sein, was sich verbessern soll.

Je nach Anwendungsfall können geeignete Kennzahlen sein:

  • Bearbeitungszeit
  • administrativer Aufwand
  • Anzahl manueller Arbeitsschritte
  • Antwortzeiten
  • Fehlerquote
  • verfügbare Kapazität
  • Kosten pro Prozess
  • Geschwindigkeit des Informationszugriffs
  • Nutzerakzeptanz

Entscheidend ist ein Ausgangswert.

Ohne Baseline lässt sich später zwar sagen, dass KI implementiert wurde, aber nicht, ob sich das Unternehmen dadurch verbessert hat.

Woran erkennt man gute KI-Beratung?

Ein guter KI-Berater verkauft nicht zuerst ein Tool.

Er stellt zuerst Fragen.

  • Was möchten Sie verbessern?
  • Warum ist dieses Problem relevant?
  • Welche Daten stehen zur Verfügung?
  • Was passiert, wenn das System einen Fehler macht?
  • Wer wird damit arbeiten?
  • Wie lässt sich der Nutzen messen?

Und manchmal lautet die richtige Empfehlung:

Diesen KI-Anwendungsfall sollten Sie nicht umsetzen.

Diese Unabhängigkeit ist ein wichtiger Teil guter Beratung.

Was sollten Unternehmen also von einem KI-Berater erwarten?

Nach einer guten Beratung sollten fünf Dinge klar sein:

  • Wo KI im Unternehmen sinnvoll eingesetzt werden kann.
  • Welche Anwendungsfälle priorisiert werden sollten.
  • Welcher geschäftliche Nutzen erwartet wird.
  • Wie Technologie, Daten und Governance aufgebaut werden müssen.
  • Wie aus der Strategie eine funktionierende Lösung wird.

KI-Beratung sollte Unsicherheit reduzieren und Entscheidungen ermöglichen.

Nicht mehr KI ist das Ziel.

Sondern bessere Prozesse, bessere Entscheidungen und messbarer Geschäftsnutzen.

Von der KI-Idee zur Umsetzung

inPositiv unterstützt Unternehmen dabei, relevante KI-Anwendungsfälle zu identifizieren, eine tragfähige Strategie und Governance aufzubauen und daraus konkrete Lösungen zu entwickeln.

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