In Gesprächen über künstliche Intelligenz in Schweizer Betrieben fällt ein Muster auf, das sich seit einigen Jahren kaum verändert hat: Der Pilot funktioniert. Die Demonstration überzeugt die Geschäftsleitung. Und dann bewegt sich ein Jahr lang nichts. Das Vorhaben liegt nicht auf Eis, es wird nur nie zum Betrieb — es bleibt in einem Zustand, in dem alle zufrieden sind und niemand zuständig ist.
Die Erklärung liegt selten in der Technik. Ein Pilot muss ein überzeugendes Ergebnis auf ausgewählten Daten zeigen. Ein Betrieb muss verlässliche Ergebnisse auf allen Daten liefern, jemanden haben, der Fehler verantwortet, gewartet werden und über ein Budget verfügen, das nach dem Projektende weiterläuft. Das sind vier verschiedene Anforderungen, und wer nur die erste plant, landet zuverlässig im Dauerzustand des Proof of Concept.
Erste Bedingung: eine benannte Aufgabe
Vorhaben, die als «KI einführen» beginnen, scheitern häufiger als solche, die mit einem Arbeitsschritt beginnen. Der Unterschied ist nicht semantisch: Eine benannte Aufgabe hat einen Umfang, einen heutigen Aufwand und ein prüfbares Ergebnis. Sie lässt sich abschliessen. «KI einführen» lässt sich nicht abschliessen und deshalb auch nicht bewerten.
Gut geeignet sind wiederkehrende Tätigkeiten mit hohem manuellem Anteil und einem Ergebnis, das jemand in Sekunden auf Plausibilität prüfen kann: das Vorsortieren eingehender Anfragen nach Zuständigkeit, das Auslesen wiederkehrender Belegtypen, das Zusammenfassen langer Dokumente für eine Vorprüfung. Schlecht geeignet sind Aufgaben, deren Ergebnis niemand schnell prüfen kann — nicht weil die Technik dort schlechter wäre, sondern weil ohne Prüfmöglichkeit auch kein Vertrauen entsteht und das Vorhaben in der Freigabe hängen bleibt.
Zweite Bedingung: Daten in vertretbarer Qualität
Zur Datenqualität kursieren zwei gegenläufige Irrtümer. Der erste unterschätzt sie: Ein gutes Modell werde die Lücken schon ausgleichen. Das tut es nicht — es füllt sie plausibel, was schlimmer ist als eine Lücke, weil der Fehler dann nicht auffällt. Der zweite überschätzt sie und macht eine vollständige Datenbereinigung zur Vorbedingung. Das ist in der Praxis ein Weg, das Vorhaben um zwei Jahre zu verschieben.
Der brauchbare Mittelweg ist eng: Nicht der gesamte Bestand muss sauber sein, sondern die Felder, auf die das Vorhaben zugreift. Dort braucht es eindeutige Schlüssel, einheitliche Formate und keine widersprüchlichen Doppeleinträge. Diese Prüfung dauert Tage, nicht Monate, und sie liefert einen Nebengewinn: Sie zeigt, wo der Datenbestand strukturell auseinanderfällt, und diese Erkenntnis nützt jedem weiteren Vorhaben zur Digitalisierung unabhängig von KI.
Dritte Bedingung: ein Mensch mit Verantwortung
Die Frage, wer für ein Ergebnis verantwortet, wird in Pilotphasen fast nie gestellt, weil in der Pilotphase alle gemeinsam hinschauen. Im Betrieb schaut niemand mehr gemeinsam hin, und dann braucht es eine Zuordnung: eine benannte Person im Fachbereich, die entscheidet, ob ein Ergebnis übernommen wird, und die der Adressat ist, wenn es falsch war.
Diese Zuordnung an die IT zu geben, ist der verbreitetste Fehler. Die IT kann das System betreiben, aber sie kann nicht beurteilen, ob eine Einstufung fachlich richtig ist. Fehlt die fachliche Verantwortung, wird bei jedem Fehler über das Werkzeug diskutiert statt über den Fall — und nach dem zweiten oder dritten solchen Gespräch verliert das Vorhaben die Rückendeckung, die es braucht.
Vierte Bedingung: ein Weg in den Betrieb
Der letzte Punkt ist der unspektakulärste und derjenige, an dem es am häufigsten hängt. Ein Pilot wird aus einem Projektbudget bezahlt, das endet. Ein Betrieb braucht eine laufende Position: für Nutzung, für Wartung, für gelegentliche Nachjustierung, wenn sich Eingangsdaten oder Anforderungen ändern. Wer diese Position nicht vor dem Pilotstart einplant, muss sie nach einem erfolgreichen Pilot beantragen — und Anträge nach Projektende konkurrieren mit dem nächsten Vorhaben, das noch Neugier auf seiner Seite hat.
Dazu gehört auch die unbequeme Frage, was mit der bisherigen Arbeitsweise passiert. Läuft der manuelle Ablauf parallel weiter, hat der Betrieb die Kosten verdoppelt und keinen Nutzen realisiert. Wird er abgeschaltet, braucht es einen Rückfallplan für den Fall, dass das System ausfällt. Beides sind Entscheidungen der Geschäftsleitung, nicht des Projektteams.
Was daraus für die Reihenfolge folgt
Die vier Bedingungen sind keine Reihenfolge von Projektphasen, sondern eine Prüfliste vor dem Start. Wer sie vorher durchgeht, erkennt in einer halben Stunde, ob ein Vorhaben tragfähig ist — und verzichtet gegebenenfalls auf einen Piloten, dessen Ergebnis von Anfang an nirgends hinführt. Das ist keine Bremse, sondern der Unterschied zwischen zwei Vorhaben pro Jahr, die in den Betrieb kommen, und fünf, die in einer Präsentation enden. Für die künstliche Intelligenz in Schweizer Betrieben ist das derzeit die relevantere Frage als jede Modellwahl.