Entlang der Prozesslandkarte werden typische Entscheidungsszenarien beleuchtet: von Strategie und Compliance über Forschung und Entwicklung, Produktion, Logistik und Marketing bis hin zu Personalwesen und Rechnungsstellung. Der Artikel macht deutlich, wie KI Informationsgrundlagen verbessert, Prognosen präzisiert und Prozesse effizienter sowie nachhaltiger gestaltet.
Die dargestellten Anwendungsfälle stammen aus über fünfzig sogenannten AI Action Plänen, die im Rahmen des Weiterbildungsprogramms «AI Management for Business Value» der Hochschule Luzern und der Universität Luzern erarbeitet wurden. Sie geben Einblick in konkrete KI-Projekte von Schweizer Unternehmen und zeigen, wo unmittelbarer Geschäftsnutzen entsteht.
Der Beitrag ist im KMU-Magazin erschienen und richtet sich an Entscheidungstragende und Fachpersonen, die das Potenzial von KI systematisch erschliessen und strategisch nutzen möchten.
Dieser Artikel im KMU-Magazin ist Teil einer Serie, die als Folgeaktivität aus der Publikation Orientierung KI: Herausforderungen und Chancen für Schweizer KMU hervorgegangen ist. Diese SATW-Publikation unterstützt kleine und mittlere Unternehmen dabei, Potenziale von künstlicher Intelligenz zu erkennen und konkrete nächste Schritte zu planen.
Die Inhalte wurden in enger Zusammenarbeit mit Akteur:innen aus dem Netzwerk von SAIROP (Swiss AI Research Overview Platform) erstellt. SAIROP fördert den Austausch zwischen Wissenschaft, Wirtschaft und Gesellschaft, macht Schweizer KI-Kompetenzen sichtbar und schafft Orientierung im dynamischen KI-Ökosystem.
Der Beitrag zeigt anhand realer Praxisbeispiele, in welchen Prozessen KI messbaren Mehrwert schafft: präzisere Bedarfsprognosen, optimierte Ressourcenplanung, fundiertere Entscheidungsgrundlagen im Management, effizientere Logistik oder gezieltere Kundenansprache. Entscheidend ist nicht die Technologie selbst, sondern der wirtschaftliche Hebel.
Zu klären sind Prioritäten in den Prozessen, die Verfügbarkeit und Qualität der Daten, der erwartete Nutzen sowie mögliche Risiken. Der Artikel strukturiert diese Fragen entlang von Management-, Kern- und Unterstützungsprozessen.
KI kann Prognosen, Szenarioanalysen und Controlling verbessern. Sie liefert schneller belastbare Informationsgrundlagen, ersetzt jedoch nicht die strategische Verantwortung der Führung. Der Beitrag zeigt, wo KI unterstützend wirkt und wo menschliche Beurteilung zentral bleibt.
Besonders grosse Hebel zeigen sich in Produktionsplanung, Einkauf, Logistik, Marketing sowie in der Qualitäts- und Compliance-Überwachung. Der Artikel beschreibt, wie Unternehmen Lagerbestände reduzieren, Prozesse stabilisieren oder Auslastungen optimieren.
KI berührt Datenschutz, Compliance und gegebenenfalls regulatorische Vorgaben wie den EU AI Act. Governance-Fragen sollten frühzeitig geklärt werden, insbesondere bei sensiblen Daten oder automatisierten Entscheidungen.
Erfolgreiche Initiativen beginnen mit klar definierten Entscheidungsproblemen und messbaren Zielen. Methoden wie der AI Action Plan helfen, Anwendungsfälle systematisch zu identifizieren, zu priorisieren und realistisch zu bewerten.
Neben Datenqualität und IT-Infrastruktur spielen Kompetenzen, klare Verantwortlichkeiten und Change-Management eine zentrale Rolle. KI ist kein isoliertes IT-Projekt, sondern ein strategisches Transformationsthema.
Viele Lösungen lassen sich heute mit überschaubarem Aufwand konfigurieren und in bestehende Systeme integrieren. Gleichzeitig befinden sich zahlreiche Unternehmen noch in frühen Umsetzungsphasen. Ein strukturiertes Vorgehen ermöglicht es, Risiken zu kontrollieren und schrittweise Wettbewerbsvorteile aufzubauen.
| Rolle | Titel + Name |
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| Text von | Leif Brandes , Jana Koehler |
