Wenn es um KI geht, hat man oft das Gefühl, dass mehr Rauch als Feuer vorhanden ist. Der Gartner-Hype-Zyklus macht das schmerzhaft deutlich. Wir sehen Wellen überhöhter Erwartungen – generative KI, Foundation Models, synthetische Daten – und dann das unvermeidliche Abrutschen in die Ernüchterung.
Für Unternehmen schafft dieser Hype ein echtes Problem. Führungskräfte brauchen keine Schlagworte, sondern Klarheit. Sie wollen wissen, welche KI-Anwendungsfälle echten Mehrwert bringen und welche nur Ressourcen verschwenden. In unseren Gesprächen mit Kunden hören wir oft dieselbe Frustration: „Wo sollen wir überhaupt anfangen?“
Genau deshalb haben wir das AI Opportunity Framework entwickelt – ein Modell, das den Lärm reduziert und Entscheidungen rund um KI fundierter macht.
Unser AI Opportunity Framework zwingt zu strukturierten Fragen:
Spart diese Anwendung uns heute Zeit?
Könnte sie morgen unseren Wettbewerbsvorteil verändern?
Verbessert sie interne Abläufe oder transformiert sie die Kundenerfahrung?
Diese Fragen sind einfach, aber sie verhindern teure Fehler.
Das haben wir in der Praxis gesehen. Ein Gesundheitsdienstleister dachte darüber nach, ein generatives KI-Tool für die Patientenkommunikation einzuführen. Oberflächlich klang das modern und kundenfreundlich. Doch nachdem der Fall mit dem Framework abgeglichen wurde, erkannten sie, dass die Automatisierung der klinischen Dokumentation intern weit mehr Zeit sparen und kurzfristig grössere Wirkung erzielen würde. Das Framework verlagerte den Fokus auf einen weniger glamourösen, aber deutlich wertvolleren Use Case.
AI Opportunity Framework
Sobald man sich auf die Notwendigkeit eines Frameworks geeinigt hat, liefert das AI Opportunity Framework eine klare visuelle Karte, wo Anwendungen einzuordnen sind. Es teilt Anwendungsfälle entlang zweier Achsen in vier Quadranten:
- Alltags-KI vs. bahnbrechende KI
- Interne Abläufe vs. externe Nutzung
Diese Struktur hilft Führungsteams, das Gesamtbild zu sehen und Chancen logischer zu kartieren:
⬅️ Alltags-KI: kleine, schnelle Gewinne wie die Automatisierung von Rechnungen, die Bearbeitung grundlegender Kundenanfragen, Kundenchat oder Backoffice-Support.
➡️ Bahnbrechende KI: mutige Schritte wie dynamische Preisgestaltung, prädiktive Analytik oder KI-unterstützte F&E.
⬇️ Interne Abläufe: Effizienz im Backoffice – Finanzen, HR, Compliance, Lieferkette.
⬆️ Externe Nutzung: Verbesserungen an der Kundenschnittstelle – Chatbots, Marketing, Produktfunktionen, neue Services.
Wenn Unternehmen ihre KI-Projekte auf diesem Radar abbilden, passieren meist zwei Dinge. Erstens sehen sie Lücken: Chancenbereiche, die sie nicht bedacht hatten. Zweitens sehen sie Ungleichgewichte: Vielleicht investieren sie nur in auffällige Kundenanwendungen und übergehen interne Produktivitätsgewinne.
In der Finanzbranche beobachten wir zum Beispiel Alltags-KI in den internen Abläufen durch automatisierte Compliance-Prüfungen, die den Rechtsabteilungen wöchentlich Stunden sparen. Unterdessen könnte ein Händler bahnbrechende KI in der externen Nutzung verfolgen – mit personalisierten Produktempfehlungen, die die Conversion-Rates zweistellig anheben.
KI-Adoptionsmatrix 2025
Nachdem wir das AI Opportunity Framework beschrieben haben, folgt der nächste Schritt: zu sehen, wie es sich in der Praxis niederschlägt. Der Markt liefert heute zahlreiche Signale dafür, worauf Unternehmen ihren Fokus legen, welche Quadranten bereits voll sind und welche noch ungenutztes Potenzial tragen. Schauen wir uns deshalb jeden Teil des Radars im Detail an und betrachten die KI-Adoptionsmatrix im Jahr 2025.
Alltags-KI + Externe Nutzung
Kundenseitige Alltags-KI ist in vielen Branchen zum Standard geworden. Chatbots, mehrsprachige virtuelle Assistenten und automatisierte Marketingkampagnen sind heute Grundvoraussetzungen. Sie differenzieren ein Geschäft nicht unbedingt, helfen aber, die Kosten niedrig und die Reaktionszeiten kurz zu halten. Im Frontoffice – Vertrieb, CX, Marketing, Kundenservice – geht es bei diesen Tools weniger um spektakuläre Innovation, sondern darum, den Betrieb zuverlässig am Laufen zu halten. Sie sorgen dafür, dass einfache Anfragen sofort bearbeitet werden, Kampagnen in grossem Umfang personalisiert sind und Support-Teams nicht in repetitiver Arbeit untergehen.
Der Adoptions-Radar zeigt, wo Unternehmen tatsächlich stehen. Chatbots und virtuelle Assistenten verzeichnen die höchste Verbreitung – fast jede grosse verbrauchernahe Marke betreibt heute irgendeine Variante davon, auch wenn die Qualität schwankt. Personalisierte Kampagnen liegen ebenfalls hoch, insbesondere im Handel und eCommerce, wo Kundenbindung von Relevanz abhängt. Kundenanalysen hingegen hinken hinterher und liegen nur im mittleren Bereich. Das signalisiert: Während Unternehmen sich mit der Automatisierung oberflächlicher Interaktionen wohlfühlen, investieren sie langsamer in die tiefergehende Datenarbeit, die diese Interaktionen intelligenter machen würde.
Airlines etwa setzen zunehmend auf KI-Chatbots, um Flugänderungen, Sitz-Upgrades oder Anfragen zu Bonuspunkten zu bearbeiten. Eine europäische Fluggesellschaft berichtete, dass inzwischen über 60% der Umbuchungsanliegen vollständig durch KI erledigt werden. Dadurch konnten sich die Mitarbeitenden auf komplexe Fälle konzentrieren, was die Kundenzufriedenheit dort steigert, wo es wirklich zählt.
Alltags-KI + Interne Abläufe
Dieser Quadrant ist beim Einführungsgrad am weitesten. Er schafft keine Schlagzeilen, liefert aber reale, messbare Effizienz. Alltags-KI in Backoffice-Funktionen umfasst inzwischen automatisierte Verarbeitung, Vertrags- und Compliance-Prüfungen, Wissensmanagement und Automatisierung täglicher Aufgaben. In diesen Bereichen sehen Unternehmen bereits stetige Renditen – ohne experimentelle Pilotprojekte oder jahrelange F&E.
Blickt man auf die Adoptionswerte, ist das Bild klar: automatisierte Verarbeitung, Wissensmanagement und Alltags-Automatisierung werden allesamt als „hoch“ eingestuft. Unternehmen implementieren sie schnell, weil die Vorteile unmittelbar und greifbar sind – schnellere Rechnungsbearbeitung, weniger manuelle Datenfehler, zügigere HR-Workflows. Compliance- und Vertrags-KI liegen noch im mittleren Bereich, was widerspiegelt, dass Regulierung und rechtliche Nuancen die Automatisierung komplexer machen. Doch auch hier nimmt die Dynamik zu, je ausgereifter die Tools werden.
Ein globales Logistikunternehmen setzt beispielsweise KI für den Abgleich von Rechnungen und die Erkennung von Fehlern ein. Die Zahl der Abrechnungsfehler sank dadurch um mehr als die Hälfte, und die Mitarbeitenden konnten ihre Zeit von der Fehlerbehebung auf die Planung neuer Routen und Kapazitäten verlagern. Das war kein auffälliger KI-„Durchbruch“, sondern ein bodenständiger Erfolg – genau die Art von Verbesserung, die frühe Investitionen rechtfertigt. Unternehmen, die sich auf solche Bereiche konzentrieren, stellen oft fest, dass unspektakuläre Effizienzgewinne sich schneller summieren als erwartet und Kapital sowie Talente für grössere Transformationsprojekte freisetzen.
Bahnbrechende KI + Externe Nutzung
Dieser Quadrant markiert die Frontier. Hier glättet KI nicht nur Prozesse – sie formt um, wie ein Unternehmen Umsatz erzielt. Auf dem Radar dominieren drei Themen: KI-gestützte Produktempfehlungen, dynamische Preisgestaltung und KI-getriebene digitale Berater. Das sind keine inkrementellen Werkzeuge, sondern strategische Hebel, die neu definieren können, wie Unternehmen konkurrieren und Wert abschöpfen.
Die Adoptionswerte zeigen: Wir sind noch früh. Dynamische Preise haben die stärkste Verbreitung (mittlere Adoption), getrieben von Branchen wie Handel, Reise und eCommerce, in denen die Margen knapp und die Nachfrage stark schwankt. Produktempfehlungen und KI-gestützte Berater bleiben im niedrigen Adoptionsbereich, was auf ihre Komplexität und höhere Eintrittsbarrieren hinweist. Gleichzeitig gilt: Auch bei geringerer Verbreitung haben diese Technologien überproportionale Wirkung. Ein gut konzipiertes Empfehlungssystem kann die Conversion-Rates zweistellig steigern, während KI-Berater in Bereichen wie Wealth Management oder Versicherung völlig neue Umsatzströme eröffnen können.
Eine eCommerce-Plattform pilotierte KI-basierte dynamische Preise über Tausende von SKUs. Anstelle wöchentlicher, statischer Preisupdates passte das System Preise in Echtzeit an. Das Ergebnis war nicht nur ein höheres Verkaufsvolumen – es blieben auch die Margen erhalten, ein seltenes „Win-Win“ für Umsatz und Profitabilität. Diese Art von Anwendung zeigt, warum externe bahnbrechende KI so viel Aufmerksamkeit erhalten, auch wenn die Skalierung komplex bleibt. Für Führungskräfte ist die Erkenntnis simpel: Obwohl die Adoptionsgrade uneinheitlich sind, ist dies der Quadrant, in dem mutige Wetten das Potenzial haben, sich am deutlichsten auszahlen.
Bahnbrechende KI + Interne Abläufe
Hier beginnen Organisationen, die Art, wie sie arbeiten, grundlegend zu verändern. Es geht nicht um kleine Gewinne, sondern um strukturellen Wandel. Auf dem Radar sehen wir Kreditbearbeitung, Operative Optimierung, Analytik & Prognosen sowie Angebotsverarbeitung als zentrale KI-Use-Cases. Das sind tiefe, kernnahe Funktionen – die Sorte, die Effizienz und Resilienz einer Organisation neu definieren kann, wenn sie gut umgesetzt wird.
Die Adoptionswerte erzählen eine interessante Geschichte. Kreditbearbeitung sowie Analytik & Prognosen zeigen beide mittlere Adoption. Das deutet darauf hin, dass Branchen wie Banken und Lieferkettenmanagement diese Werkzeuge bereits testen – einige gehen in Produktion. Operative Optimierung liegt ebenfalls im mittleren Bereich: branchenübergreifend attraktiv, aber technisch anspruchsvoll, weil sie sich mit Legacy-Systemen verzahnen muss. Angebotsverarbeitung bleibt niedrig – ein Zeichen dafür, dass Unternehmen noch vorsichtig sind, wenn KI direkt sensible, hochkritische Workflows steuern soll.
Wenn solche Projekte jedoch landen, verschieben sie die Ökonomie ganzer Funktionen. Eine europäische Bank, die KI-gestützte Kreditentscheidungen einführte, senkte die Durchlaufzeiten von Tagen auf Minuten. Das war nicht nur operative Straffung – es definierte ihre Wettbewerbsposition gegenüber FinTech-Herausforderern neu. Kunden vergleichen sie nicht länger mit anderen Banken, sondern mit den schnellsten digitalen Kreditgebern am Markt. Ähnlich berichten Hersteller, die mit KI-gestützter Supply-Chain-Optimierung experimentieren, von schnellerer Reaktion auf Nachfrageschocks – ein strategischer Vorteil in volatilen Märkten.
Wrap-Up
Das AI Opportunity Framework ist eine Entscheidungskarte. Es zeigt, wo schnelle Gewinne liegen, wo sich längere Wetten auszahlen könnten und wie sich der Markt verschiebt. Noch wichtiger: Es erzwingt eine ehrliche Diskussion über Balance – investieren Sie in interne Effizienz, externe Differenzierung oder beides?
Michael Barskyi
Leiter von S-PRO Schweiz
Eine KI-Idee?
Lassen Sie uns das in das AI Opportunity Framework einordnen und 2-3 Prioritäten zur Umsetzung auswählen.
Im Jahr 2025 werden die Unternehmen mit KI erfolgreich sein, die nicht überall experimentieren. Sondern jene, die mit Frameworks wie diesem fokussieren, priorisieren und entschlossen vorgehen. KI ist zu breit, um ihr blind hinterherzulaufen – aber mit dem richtigen Radar in der Hand wird sie zu einem Feld, in dem Führungskräfte nicht nur Hype sehen, sondern Richtung.
Abonnieren
Vielen Dank!
Machen Sie sich bereit! Sie erhalten handverlesene Inhalte direkt in Ihren Posteingang.