TFF #38: Die Vier-Lücken-Falle: Warum 62% der KI-Projekte Stückwerk bleiben

Einige typische Szenen aus dem KI-Alltag:

Szene 1: Der hoffnungsvolle Start

Ein Finanzdienstleister testet einen Custom GPT für Kundenkommunikation. Funktioniert super. Das Team ist begeistert.

3 Monate später: Nur 2 Leute nutzen ihn.

Szene 2: Der Widerstand

Ein Produktionsunternehmen will KI für Prozessoptimierung einführen. Die Führung drängt. Das Team bremst.

Nicht aus Unwillen. Aus Angst vor Kontrollverlust.

Szene 3: Der überlastete Unternehmer

Ein GF will KI nutzen, um Zeit zurückzugewinnen. Aber er hat keine Zeit, KI einzuführen.

Der klassische Teufelskreis.

Vier Lücken, die Innovation ausbremsen:

Lücke 1: Die Werte-Lücke
73% der Mitarbeitenden suchen Verlässlichkeit. 71% der Führungskräfte wollen Innovation. Ohne psychologische Sicherheit = kein Tempo.

Lücke 2: Die Pilot-Lücke
62% kommen nicht aus der Testphase raus. Es fehlt die Methode, um vom Experiment zum Standard zu kommen.

Lücke 3: Die Rollen-Lücke
Unternehmer ertrinken im Tagesgeschäft und in administrativen Aufgaben. Keine Zeit für Strategie = keine Transformation.

Lücke 4: Die Menschlichkeits-Lücke
Wir optimieren Maschinen bis zur Perfektion. Aber führen Menschen immer noch wie Roboter.

Alle vier Lücken haben EINE gemeinsame Ursache: Organisationen sind träge und ändern sich nur langsam.

🎙️ Du hörst des Newsletter lieber? Hier eine kurze, KI-generierte Audio-Zusammenfassung dieser Ausgabe:

Die gute Nachricht? Es gibt Methoden, um die Lücken schrittweise zu schliessen – eine nach der anderen.

1. Die Werte-Lücke schliessen

Das Problem:
Teams wollen Sicherheit. Die Führung will Tempo. Ohne Brücke zwischen beiden = Stillstand.

Der Sprint: "Safe-to-Fail"

Schritt 1: Definiere EINEN Test-Workflow
Nicht 5 Piloten gleichzeitig. Einen einzigen Prozess mit klarem Rollback-Plan.

Beispiel: Ein Schweizer Finanzdienstleister testete KI-gestützte E-Mail-Triage mit 3 Personen. Dauer: 2 Wochen. Jeden Fehler dokumentiert, nicht bestraft.

Schritt 2: Wöchentliches 15-Minuten-Retro
Frag dein Team: „Was lief gut? Was ändern wir nächste Woche?"

Das ist Continuous Improvement in Reinform. Nicht quartalsweise Reviews. Wöchentliche Anpassung.

Schritt 3: Transparenz über Learnings
Teile öffentlich, was nicht funktioniert hat. Das schafft Vertrauen schneller als jede Erfolgs-Story.

Warum das funktioniert:
Psychologische Sicherheit entsteht nicht durch Reden. Sondern durch Erleben, dass Fehler zu Lernen führen, nicht zu Bestrafung.

Lücke 2: Die Pilot-Lücke schliessen

Das Problem:
Du hast 3 erfolgreiche Piloten. Aber keiner wird zum Standard. Warum? Es fehlt die Skalierungs-Methode.

Der Sprint: "One-Workflow-First"

Schritt 1: Wähle den EINEN Workflow mit höchstem Impact
Nicht den kompliziertesten. Den, der am meisten Zeit spart.

Beispiel aus der Praxis: Chief-of-Staff-Setup für eine Führungskraft. E-Mail-Triage + Meeting-Prep + Entscheidungs-Log.

Ergebnis: 8 Stunden pro Woche zurück. In 5 Tagen aufgesetzt.

Schritt 2: Skaliere schrittweise
Woche 1: Führungskraft nutzt es alleine
Woche 2: 3 weitere Team-Leads testen mit
Woche 3: 12 Personen nutzen es produktiv

Nicht Big Bang. Iterativ.

Schritt 3: User-Feedback installieren
Jeden Freitag: 20-Minuten-Check mit Nutzern. Was funktioniert? Was nicht? Anpassung sofort, nicht in 3 Monaten.

Warum das funktioniert:
Von Pilot zu Standard kommt man nicht durch perfekte Planung. Sondern durch schnelle Iteration basierend auf Nutzer-Feedback.

Lücke 3: Die Rollen-Lücke schliessen

Das Problem:
Du willst Unternehmer sein. Aber du bist Manager geworden. Keine Zeit für Strategie = keine Transformation.

Der Sprint: "Time-Back" in 3 Wochen

Schritt 1: Identifiziere deine Top-3-Zeitfresser
Nicht alle auf einmal. Die drei Aktivitäten, die dich am meisten Energie kosten.

Typische Kandidaten:

• E-Mail-Management (oft mehrere Stunden/Tag)

• Meeting-Vor- und Nachbereitung (1-2 Stunden/Tag)

• Entscheidungs-Dokumentation (1 Stunde/Tag)

Schritt 2: Automatisiere EINEN davon mit AI
Beispiel: E-Mail-Triage mit Microsoft Copilot oder Gmail. Filtert automatisch: Dringend vs. Delegierbar vs. Informativ.

Setup-Zeit: 2 Stunden. Zeigewinn: 5-10 Stunden/Woche.

Schritt 3: Nutze die freie Zeit strategisch
Block die zurückgewonnenen Stunden für Strategie. Nicht für mehr Admin.

Continuous Improvement: Monatlich den nächsten Zeitfresser angehen.

Warum das funktioniert:
Du wirst nicht durch einen 12-Monats-Plan zum Unternehmer zurück. Sondern durch wöchentlich zurückgewonnene Zeit für strategisches Denken.

Lücke 4: Die Menschlichkeits-Lücke schliessen

Das Problem:
Du optimierst Maschinen perfekt. Aber führst Menschen wie Roboter. Starre Prozesse = keine Anpassungsfähigkeit.

Der Sprint: "Autonomie-Zonen" in 2 Wochen

Schritt 1: Definiere Experimentier-Räume
Wo dürfen Teams selbst entscheiden, ohne Freigabe-Prozesse?

Beispiel: „Ihr dürft KI-Tools testen, solange keine Kundendaten betroffen sind."

Klarer Rahmen. Autonomie innerhalb dessen.

Schritt 2: Bottom-up-Innovation fördern
Nicht nur Top-down-Vorgaben. Lass Teams ihre eigenen Quick Wins finden.

Ein Team in einem Produktionsunternehmen hat selbst einen Custom GPT für Schichtplanung gebaut. Ohne IT-Projekt. In 3 Tagen.

Schritt 3: Monatliche Erweiterung der Autonomie-Zonen
Basierend auf Lernerfolgen: Wo können wir mehr Freiraum geben?

Warum das funktioniert:
Menschlichkeit in Organisationen entsteht nicht durch Werte-Workshops. Sondern durch echte Autonomie im Arbeitsalltag.

Einladung zum KI-Café

Datum: Mittwoch, 10. Dezember 2025
Zeit: 16:30–19:00 Uhr
Ort: Kloster St. Elisabeth, Duxgass 55, 9494 Schaan

Manuel Pfiffner (CEO, sl.one) zeigt, warum die Nutzung der Cloud die Voraussetzung für vertrauenswürdige KI ist:

Manuel bringt es auf den Punkt:

„Für viele KMU klingt Digitalisierung nach einem Grossprojekt. Die Realität sieht dank moderner Cloud-Plattformen anders aus. Wir nehmen unseren Kunden die Komplexität der Infrastruktur ab, sodass sie sich voll auf die Anwendung konzentrieren können. So wird IT zu einem praktischen Werkzeug, das messbare Effizienzgewinne im Arbeitsalltag schafft."

Das Team von mmind.ai zeigt drei sofort einsetzbare Microsoft Copilot-Beispiele:

→ Daten in Excel analysieren
→ E-Mail-Verläufe zusammenfassen
→ Copilot-Wissensbasis anlegen

Im Anschluss: Housewarming in unserer neuen Gallery im Kloster.

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