Nur jedes dritte KI-Pilotprojekt übersteht die Pilotphase.

Wissen Sie, welche Frage uns unsere Interessenten als Erstes stellen?

Wir haben ChatGPT, Copilot und andere Tools ausprobiert … aber wie skalieren wir das jetzt in unserer gesamten Organisation?

Genau diese Frage hören wir seit der Demokratisierung der generativen KI Woche für Woche. Sie verdeutlicht ein Phänomen, das in der IT-Welt seit Langem bekannt ist: die Kluft zwischen einem frei verfügbaren KI-Tool und einer erfolgreichen Einführung auf Unternehmensebene.

Unsere Erfahrungen aus der Praxis werden durch aktuelle Zahlen bestätigt. Laut dem GenAI Impact Report 2026¹ werden in der Schweiz fast zwei Drittel aller Projekte im Bereich der generativen KI bereits nach der Pilotphase eingestellt.

Das Problem ist nicht die Technologie

Es wäre einfach, daraus zu schließen, dass generative KI ihre Versprechen nicht hält. Es wäre aber auch falsch. Denn derselbe Bericht zeigt, dass Unternehmen, die die Pilotphase erfolgreich hinter sich lassen, messbare Ergebnisse erzielen. 53% der befragten Unternehmen verzeichnen dank KI ein Umsatzwachstum von mindestens 5%. In der Softwareentwicklung liegt der durchschnittlich gemessene Produktivitätsgewinn bei 35%, während ein Viertel der Unternehmen sogar Verbesserungen von über 50% erreicht.

Die entscheidende Frage lautet also nicht, ob KI Mehrwert schaffen kann. Sie kann es. Die eigentliche Frage ist, warum zwei von drei Unternehmen daran scheitern – und wie man zu dem Drittel gehört, das erfolgreich ist.

Den zweiten Schritt nicht vor dem ersten machen

Viele Unternehmen entdecken generative KI zunächst über beeindruckende Demonstrationen öffentlicher Tools und überlegen erst danach, wie sie diese im eigenen Unternehmen einsetzen können – statt zuerst die konkreten geschäftlichen Herausforderungen zu analysieren. Zwischen dem Testen von ChatGPT auf einem privaten Computer und der Einführung einer KI-Lösung im gesamten Unternehmen liegen jedoch Welten. Es geht um unternehmenseigene Daten, Sicherheitsanforderungen, Zugriffsrechte, Geschäftsprozesse und Governance – Bereiche, für die öffentliche KI-Tools ursprünglich nicht entwickelt wurden.

Bei Deeplink haben wir deshalb zunächst die tatsächlichen Herausforderungen analysiert – Branche für Branche und Rolle für Rolle : Wo liegen die echten Engpässe in einem KMU, einer öffentlichen Verwaltung, einem Service Desk oder einem Verband ? Auf dieser Grundlage entwickeln wir KI-Lösungen, die auf klar identifizierten Anwendungsfällen basieren – und nicht auf technologischen Möglichkeiten, für die erst noch ein Anwendungsfall gesucht werden muss. So können unsere Kunden schnell erkennen, ob ein bestimmter Anwendungsfall tatsächlich eines ihrer Probleme löst – noch bevor wir überhaupt über Tools oder Plattformen sprechen

Erst nach dieser Analyse folgt die Demonstration. In genau dieser Reihenfolge – und nicht umgekehrt.

Die Mitarbeitenden einbinden statt sie nachträglich zu überzeugen

Der zweite häufige Fehler besteht darin, eine Lösung für die Mitarbeitenden einzuführen, anstatt sie gemeinsam mit ihnen zu entwickeln. Selbst das beste Tool wird umgangen, wenn es lediglich von oben verordnet wird. Widerstand gegen Veränderungen ist selten mangelnder Wille – vielmehr geht es um Sinn, Beteiligung und Eigenverantwortung.

Unser Einführungsprozess besteht aus sechs Phasen, in denen sich unsere Teams und die Teams unserer Kunden die Arbeit teilen. Wir bringen die Methodik, die technische Expertise und die Infrastruktur mit. Unsere Kunden bringen etwas mit, das keine KI ersetzen kann: ihre Wissensbasis, ihre Dokumentation, ihre Unternehmensdaten und das über Jahre aufgebaute Fachwissen ihrer Mitarbeitenden.Genau dieses Wissen steht im Mittelpunkt jeder Lösung. Das Endergebnis ist keine generische Software mit einigen Anpassungen, sondern eine gemeinsam mit den späteren Nutzenden entwickelte Lösung, die von ihnen validiert wurde und weit über die Pilotphase hinaus nachhaltigen Mehrwert schafft.

Unser Fazit

Der Schweizer Markt für generative KI tritt in eine neue Reifephase ein. Unternehmen, die erste Erfahrungen gesammelt haben, unterscheiden heute immer klarer zwischen nachhaltigem geschäftlichem Nutzen und beeindruckenden Demonstrationen. Das ist eine gute Nachricht – für alle Organisationen, die ihre KI-Einführung auf einer soliden Methodik aufbauen.

Das Ende des „naiven Experimentierens„² markiert den Beginn einer KI, die echten Mehrwert schafft.

1. ICT – GenAI Impact Report 2026, Adesso Suisse (enquête auprès de 100 cadres dirigeants), juin 2026 ↩︎
2. Le Temps, « Finie l’expérimentation naïve », citant la 3ᵉ édition de l’Observatoire de la Data et de l’IA en Suisse (Colombus Consulting, Oracle, HEG-Genève, 23 juin 2026 ↩︎