Von AI zu Impact

Kaum ein Beitrag drehte sich noch um die Frage, ob Unternehmen KI einsetzen sollten. Viel präsenter war die Frage, was es braucht, damit aus den technologischen Möglichkeiten tatsächlich bessere Unternehmen, digitale Produkte und Kundenerlebnisse entstehen.
Fünf zentrale Erkenntnisse nehmen wir mit.

1. Mehr Geschwindigkeit ist noch keine Wirkung

KI macht uns schneller. Aber macht sie uns automatisch besser? Eine zentrale Differenzierung des Tages lautete: Speed ≠ Impact. KI kann Einzelne produktiver machen, ohne dass dadurch automatisch das Team oder die Organisation besser wird.

David Drodge von Roche zeigte in seinem Talk AI, you, & the future of work, wie unterschiedlich Unternehmen mit Effizienzgewinnen durch KI umgehen können: Werden sie primär für Einsparungen genutzt – oder schaffen sie Raum für besseren Service, Wachstum und eine stärkere Marktposition?

Für Unternehmen heisst das: Nicht beim Tool anfangen, sondern beim gewünschten Impact. Wo wollen wir besser werden und welchen Beitrag kann KI dazu leisten?

2. Strategie kommt vor dem Tool

Neue Tools auszuprobieren ist einfach. Sie so zu integrieren, dass sie auf Unternehmensziele einzahlen, ist schwieriger.

Wie langfristig diese Aufgabe gedacht werden muss, zeigte Sonja Hofstetter am Beispiel der Hotelkette b_smart: Eine fundierte Ausgangslage bildet die Basis, daraus werden gemeinsame Ziele und schliesslich eine Strategie abgeleitet. Harmonisierte Datenstrukturen und Datenhoheit sind für den sinnvollen Einsatz von KI zentral. Eine solche Transformation geschieht Schritt für Schritt über mehrere Jahre.

Die KI-Strategie sollte deshalb der Unternehmensstrategie folgen, nicht umgekehrt. Denn nicht alles, was technisch möglich ist, schafft automatisch Mehrwert.chen Beitrag kann KI dazu leisten?

3. Je mehr wir KI einsetzen, desto wichtiger wird Verantwortung

Mit den Möglichkeiten von KI wachsen auch die Anforderungen an Governance, Security und Compliance.

Martin König brachte das in Digital Leadership: Leading Humans and AI Agents! mit vier Ebenen auf den Punkt:

• Governance: Wer entscheidet, ob und wo KI eingesetzt wird?

• Operating Model: Wissen alle, was erlaubt ist und was nicht?

• Process: Wer prüft die Ergebnisse, bevor sie weiterverwendet werden?

• System: Kann Technologie verhindern, was Menschen übersehen?

Rainer Kessler zeigte mit Blick auf EU AI Act und ISO 42001, dass Verantwortung zunehmend auch regulatorisch relevant wird. Unternehmen müssen transparent machen, wo, wie und von wem KI eingesetzt wird und Anwendungen entsprechend erfassen und kategorisieren.

Die Erkenntnis: Governance ist kein Thema für nach dem KI-Projekt sondern Teil des KI-Projekts.

4. Relevanz schlägt Masse – auch im Zeitalter von KI

KI verändert die Spielregeln, aber nicht das Grundprinzip guter Kommunikation.

Tuanni Marshall von Transport for London stellte eine einfache Frage ins Zentrum: Was beschäftigt die Menschen? Wonach suchen sie? Was bringt sie dazu, zwei Sekunden länger hinzusehen? Gute digitale Kommunikation entsteht nicht durch dieselbe Idee auf möglichst vielen Kanälen, sondern durch plattform- und kontextspezifische Erlebnisse, die für die Zielgruppe relevant sind.

Auch Marco Schlauri von Digital Leverage räumte mit AI-Hypes rund um SEO und GEO auf: Längerer Content ist nicht automatisch relevanter, KI-generierter Content wird nicht per se abgestraft und Unternehmen brauchen auch im KI-Zeitalter weiterhin eine eigene Website. Ebenso wenig müssen Unternehmen plötzlich auf Reddit, YouTube & Co. aktiv werden: Entscheidend ist, wo sich die eigene Zielgruppe tatsächlich bewegt.

KI macht Content-Produktion einfacher. Umso wichtiger werden Relevanz, Qualität und Differenzierung.

5. Die Rolle von Agenturen verschiebt sich

Luke Szkudlarek von what. AG stellte die Frage in seinem Talk unverblümt: Should You Fire Your Agency?

Wenn Kund:innen dank KI mehr selbst erledigen können, verschiebt sich die Rolle von Agenturen: Weg von der reinen Umsetzung, hin zur Lösung komplexer Probleme. Strategische Orientierung, Beratung, Orchestrierung und die Umsetzung komplexer digitaler Vorhaben gewinnen an Bedeutung.

Der Wert einer Digitalagentur liegt zunehmend dort, wo aus einer schnell entwickelten Idee eine tragfähige digitale Lösung werden soll: die richtigen Fragen stellen, Komplexität reduzieren, Perspektiven zusammenbringen und Technologie in Lösungen übersetzen, die für Menschen und Organisationen funktionieren.

KI ist damit weniger eine Bedrohung für gute Agenturen als ein Stresstest dafür, wo ihr eigentlicher Mehrwert liegt.

Was bedeutet das für die Art und Weise, wie wir arbeiten?

Ein etwas anderes Highlight war die Breakout Masterclass Stop Bullshit Work von Michael Krebs von der FHNW und Edinburgh Business School.

Die Botschaft: Beschäftigt sein ist nicht dasselbe wie produktiv sein. Statt immer mehr Aufgaben in immer kürzerer Zeit zu erledigen braucht gute Arbeit Fokus, klare Prioritäten und echte Pausen. Gerade mit KI wird das relevanter: Wenn Technologie uns schneller macht, sollten wir die gewonnene Kapazität nicht automatisch wieder mit mehr Aktivität füllen.

Unser Fazit: Technologie wird stärker, menschliche Kompetenzen deshalb aber nicht weniger wichtig

Mit immer leistungsfähigeren KI-Systemen gewinnen gerade jene Fähigkeiten an Bedeutung, die sich am wenigsten automatisieren lassen: strategisch denken, Verantwortung übernehmen, priorisieren, Entscheidungen treffen, Menschen zusammenbringen, Empathie zeigen und Lernen.

KI kann einzelne Aufgaben schneller machen. Ob daraus am Ende bessere Arbeit, bessere digitale Erlebnisse und bessere Unternehmen entstehen, bleibt eine menschliche Gestaltungsaufgabe.

Darin sehen wir eine der spannendsten Aufgaben der nächsten Jahre.
Wir sind gespannt!