AI entfaltet ihren Wert erst, wenn sie Teil der Unternehmensstrategie wird
Viele Unternehmen beschäftigen sich heute intensiv mit AI, testen Tools, starten Pilotprojekte und sammeln erste Erfahrungen. Doch zwischen einzelnen AI-Initiativen und einer echten Transformation liegt ein entscheidender Unterschied. AI darf nicht als zusätzliches Werkzeug verstanden werden, sondern muss Teil der Unternehmensstrategie und des Operating Models werden.
Genau darum ging es in unserem Webinar «AI & Strategy: Von AI-Aktivismus zu echter Transformation» mit Balz Zürrer, Group CEO der Online Group, und Marco Denzler, CEO Schweiz. Im Zentrum stand die Frage, wie Unternehmen AI so verankern können, dass daraus nicht nur einzelne Use Cases, sondern nachhaltige Wirkung entsteht.
Der AI Transformation Gap wird zur strategischen Herausforderung
Die Relevanz von AI wird kaum noch infrage gestellt, die eigentliche Herausforderung liegt heute in der Umsetzung. Gemäss den im Webinar präsentierten Ergebnissen der PwC CEO Survey sorgen sich 54 Prozent der Schweizer CEOs darum, ob sich ihr Unternehmen schnell genug transformiert, um mit der technologischen Entwicklung Schritt zu halten. Gleichzeitig werden 56 Prozent ihrer Zeit weiterhin für kurzfristige Themen eingesetzt.
Auch unsere eigenen Erfahrungen zeigen ein ähnliches Bild. Mehr als 500 Unternehmen haben mittlerweile unseren AI Readiness Check durchgeführt. 98 Prozent beurteilen AI als wichtig für ihr Business, gleichzeitig fehlt 81 Prozent eine priorisierte Liste von Prozessen mit AI Potenzial und 84 Prozent beurteilen den Ausbildungsstand ihrer Mitarbeitenden in Bezug auf AI als ungenügend.
«Der grösste Feind des Fortschritts ist nicht der Irrtum, sondern Trägheit.»
Henry Thomas Buckle †
Englischer Historiker (1821 – 1862)
Die entscheidende Frage lautet nicht ob, sondern wo
Wer AI strategisch angehen möchte, sollte nicht mehr primär fragen, ob die Technologie relevant ist. Entscheidend ist, wo sie den grössten wirtschaftlichen Hebel schafft.
Im Zentrum stehen dabei vier Fragen: Wie können Kernprozesse neu gestaltet und neue Angebote entwickelt werden, wie entsteht eine skalierbare technologische und organisatorische Grundlage, wie gelingt die Adoption im Unternehmen und wo leistet AI einen messbaren Beitrag zu Produktivität, Umsatz, Kosten und EBIT?
Die Online Group hat diese strategische Entscheidung bereits 2023 bewusst getroffen. Der Anspruch lautete, mit AI gewinnen zu wollen, als führender AI-First-Partner für digitale Transformation auf der Microsoft Cloud, als attraktiver Arbeitgeber für Talente und mit dem Ziel, über dem IT-Markt zu wachsen.
Die Resultate aus dem Jahr 2025 zeigten unter anderem einen Rekord von 33 Neukunden, eine sehr hohe Arbeitsplatzbewertung und das beste Geschäftsjahr der Unternehmensgeschichte.
Breite und Tiefe müssen gleichzeitig entstehen
Ein zentrales Learning aus der eigenen Transformation ist der sogenannte T-förmige Ansatz. In der Breite geht es darum, möglichst viele Mitarbeitende zu befähigen, mit AI produktiver zu arbeiten, Neues auszuprobieren und kontinuierlich zu lernen.
In der Tiefe werden ausgewählte Kernprozesse konsequent transformiert, mit dem Ziel, neue AI-native Angebote zu schaffen oder deutliche Kostensenkungen zu ermöglichen.
Wer nur auf Breite setzt, erzeugt viele Ideen, aber kaum Skalierung. Wer ausschliesslich einzelne Leuchtturmprojekte verfolgt, riskiert fehlende Akzeptanz in der Organisation. Erst das Zusammenspiel von breiter Befähigung und gezielter Tiefe schafft die Grundlage für nachhaltige Transformation.
AI verändert Rollen, Prozesse und die Wertschöpfung
Echte Transformation zeigt sich dort, wo sich nicht nur Tools, sondern Arbeitsweisen verändern. Besonders deutlich wird dies in der Softwareentwicklung. AI Engineer Michal Cislo bringt diese Entwicklung mit einem prägnanten Satz auf den Punkt:
«Ich habe in den letzten zwei Monaten keine einzige Zeile Code geschrieben.»
Michal Cislo
AI Engineer
Damit verschwindet die Rolle des Entwicklers nicht, sie verändert sich. Im Q&A wurde beschrieben, wie Entwickler zunehmend mehrere Agents orchestrieren, Aufgaben delegieren, Ergebnisse prüfen und technische Architektur gestalten. Auch bei Online verschieben sich dadurch Rollenprofile, Berater bauen wieder vermehrt selbst Lösungen und Teams können mit den gleichen Ressourcen deutlich mehr leisten.
Agenten brauchen Daten, Kontext und klare Verantwortlichkeiten
Damit AI Agents tatsächlich Mehrwert schaffen, benötigen sie mehr als den Zugriff auf einzelne Datenquellen. Entscheidend ist ein gemeinsamer Kontext über Microsoft 365, ERP, CRM und weitere Systeme hinweg.
In der Präsentation wurde dies anhand von WorkIQ und FabricIQ als semantischer Schicht dargestellt, welche Informationen, Zusammenhänge und Berechtigungen verbindet. Erst mit korrekten Daten im richtigen Kontext können Agents zuverlässig recherchieren, handeln und automatisieren.
Auch der Mensch bleibt Teil dieses Modells. Je standardisierter ein Vorgang, desto autonomer kann ein Agent handeln. Bei komplexeren oder strategisch relevanten Situationen bleibt die Entscheidung bewusst beim Menschen. AI verändert damit nicht einfach einzelne Arbeitsschritte, sondern die Art, wie Verantwortung und Aufgaben innerhalb von Prozessen verteilt werden.
Transformation bedeutet auch, Fehler zuzulassen
Nicht alles hat auf dem Weg zur AI-First-Organisation funktioniert. Einige Teammitglieder haben das Unternehmen verlassen, ein intern entwickelter ISO 27001 Bot fand kaum Nutzung und technologische Annahmen mussten aufgrund der hohen Veränderungsgeschwindigkeit mehrfach angepasst werden. Auch die ursprüngliche Idee, AI-Kompetenzen in einer separaten Einheit zu bündeln, erwies sich als nicht zielführend.
Aus diesen Erfahrungen entstand das Konzept des «AI Spine». Statt AI in einem isolierten Center of Excellence oder in einzelnen Teams zu verankern, werden Fachbereiche, Endanwender, Technologie, Daten, Risk und Compliance miteinander verbunden. Use Cases werden anhand ihres erwarteten Werts ausgewählt, Ressourcen gebündelt, Wirkung gemessen und anschliessend konsequent skaliert oder gestoppt.
Governance und Sicherheit schaffen die Grundlage für Skalierung
Je stärker AI in Kernprozesse integriert wird, desto wichtiger werden Governance, Sicherheit und Resilienz. Bei Online gehören dazu unter anderem ISO 27001, Microsoft Partner Zertifizierungen, klare Vorgaben zur Nutzung sicherer AI-Plattformen sowie ein starkes IT- und DevOps-Team.
Gleichzeitig soll Innovation bewusst schnell bleiben. Neue Ansätze können zunächst pragmatisch getestet und anschliessend strukturiert in eine sichere und skalierbare Umgebung überführt werden.
Governance darf dabei nicht als Bremse verstanden werden. Sie schafft vielmehr den Rahmen, in dem Mitarbeitende AI sicher nutzen, neue Lösungen entwickeln und erfolgreiche Ansätze skalieren können.
Change Management ist kein einmaliges Training
Eine der wichtigsten Erkenntnisse aus der eigenen Transformation betrifft den Menschen. AI Adoption entsteht nicht durch einen einzelnen Einführungstag oder eine einmalige Schulung.
Im Webinar wurde der Vergleich mit professionellen Athleten gezogen. Leistung entsteht dort durch ein kontinuierliches Zusammenspiel aus Training und Performance, nicht durch eine einzelne Trainingseinheit.
Genau deshalb braucht eine erfolgreiche AI Transformation kontinuierliches Lernen, aktive Begleitung und eine Kultur, in der Experimentieren selbstverständlich wird. Marco Denzler betonte im Webinar rückblickend, dass dieser Bereich bei Online zu Beginn unterschätzt wurde. Veränderung muss bewusst gestaltet und als dauerhafter Prozess verstanden werden.
Fünf Schritte vom AI-Aktivismus zum AI Operating Model
Aus den Erfahrungen der vergangenen Jahre lassen sich fünf zentrale Handlungsfelder ableiten.
Erstens muss AI zur Chefsache werden und wie ein Business-Thema geführt werden. Zweitens braucht es einen klaren Fokus auf messbaren wirtschaftlichen Nutzen. Drittens sollten Unternehmen mit dem T-Shape-Ansatz breite Befähigung und gezielte Transformation kombinieren. Viertens gilt es, mit einem AI Spine Fachbereiche, Process Owner, Technologie, Daten und Governance gemeinsam in die Verantwortung zu nehmen. Fünftens müssen Daten, Plattform, Sicherheit und Governance als gemeinsame Grundlage für Skalierung etabliert werden.
AI Transformation beginnt nicht beim Tool, sondern beim Unternehmen
Die wichtigste Erkenntnis des Webinars ist damit klar: AI Transformation ist kein reines Technologieprojekt. Sie betrifft Strategie, Führung, Prozesse, Fähigkeiten, Kultur, Daten und Governance gleichermassen.
Eine klare Vision ist erreichbar, sie verlangt aber den Mut, bestehende Arbeitsweisen infrage zu stellen und das eigene Operating Model weiterzuentwickeln. Die Erfahrungen der Online Group zeigen gleichzeitig, dass eine AI-First-Strategie Mehrwert für Kunden, Mitarbeitende und den Unternehmenserfolg schaffen kann.
Unternehmen, die diesen Schritt gehen, nutzen AI nicht mehr nur für einzelne Experimente. Sie schaffen eine Organisation, in der AI einen messbaren Beitrag leisten kann. Genau dort wird aus AI-Aktivismus echte Transformation.
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