KI-Transformation in der Praxis: Das KI-Verständnismodell als roter Faden

KI-Transformation in der Praxis: Das KI-Verständnismodell als roter Faden

Du willst mit KI loslegen, aber nicht in Schlagworten baden? Mit diesem Artikel bekommst du einen konkreten Fahrplan: Wir erklären dir unser KI-Verständnismodell, zeigen, wie du ein KI-Projekt angehst, welche Do’s & Don’ts wirklich zählen, wo Quick Wins liegen – und wie du hohe Wirkung in eurer Organisation erzielst.

KI-Verständnismodell – die Landkarte für deine KI-Transformation

KI-Verständnismodell von SOULWORXX

Das KI-Verständnismodell betrachtet verschiedene zentrale Wirkungsebenen in Organisationen:

• Produkte & Angebote (z. B. Chatbots, Textautomatisierung, Personalisierung, Empfehlungen)

• Prozesse & Tun (vom internen Austausch bis zur Entscheidungsfindung)

• Geschäftsmodelle (wie könnten durch KI-Integration neue Erlöse/Services entstehen?)

• Werte & Kultur (erleben Menschen KI als Entlastung oder als Bedrohung?)

• Skills & Lernkultur (kritisches Denken, Reflexion, Urteilskraft, Kontextverständnis)

• Purpose (wird KI gar ein grundlegender Bestandteil unseres Geschäftsverständnisses?)

Dazu kommen äussere Faktoren mit hohem Impact (Bildung, Politik/Regulierung, Medien), die du nicht direkt steuern kannst, aber aktiv reflektieren solltest. Das Modell empfiehlt: Beginne sichtbar bei 01/02 (Quick Wins), transformativ wird es ab 03+ – dort entscheidet Kultur & Fähigkeiten über den Erfolg. Das führt uns kurz und bündig zur Erfolgsformel:

Erst pragmatisch starten, dann strukturell verankern. Quick Wins ≠ Transformation.

KI-Transformation bewusst starten: Wo und warum – mit dem KI-Verständnismodell

Bevor du mit KI-Projekten loslegst: Wähle gezielt wo du startest – und warum. Das KI-Verständnismodell hilft dir, Eintiegspunkte mit klarem Nutzen zu bestimmen und Wirkung systematisch zu skalieren.

Quick Wins: Warum die Produkte-/Service-Ebene oft der beste Einstieg ist

• Sichtbarer Nutzen: Neue oder verbesserte Features (z. B. Chatbot, Personalisierung, Textautomatisierung) liefern schnell erlebbare Ergebnisse für Kund:innen und Teams.

• Kurze Zyklen: Du kannst innerhalb von Wochen pilotieren, messen und nachschärfen – ideal für das Momentum und interne Glaubwürdigkeit.

• Begrenzte Abhängigkeiten: Einzelne Angebote lassen sich isoliert testen, ohne gleich End-to-End-Prozesse umzukrempeln.

• Messbarkeit ab Tag 1: CTR, Conversion, FCR, CSAT, Bearbeitungszeit – harte KPIs rechtfertigen nächste Schritte.

• Story fürs Top-Management: Eine Demo, die «funktioniert» überzeugt stärker als 30 Folien.

Prozesse: Gute zweite Welle – wenn die Grundlagen stimmen

• Hebel in der Wertschöpfung: Stabilere Durchlaufzeiten, weniger Rework, transparentere Entscheidungen.

• Abhängigkeiten klären: Prozessänderungen betreffen Rollen, Schnittstellen, Datenflüsse – erst angehen, wenn du Ownership, Datenzugänge und Governance sortiert hast.

• Leitplanken & Qualität: Monitoring, Hand-off-Regeln und Auditierbarkeit sind hier Pflicht, damit KI Ergebnisse reproduzierbar und prüfbar bleiben.

Stellt ihr keine Produkte her oder bietet ihr euren Nutzer:innen und Kund:innen gar keine Services sondern generiert eure Werte auf eine andere Weise? Dann ist diese Ebene in der Regel nicht die im Titel beschriebene «zweite Welle», dann startet ihr direkt auf dieser Ebene.

Skills-Ebene: Die Schlüsselebene der KI-Transformation

Mitarbeitende leben Prozesse, produzieren Produkte und verkörpern Werte – darum entscheidet die Skills- und Lernkultur über deinen Erfolg.

• Von Prompt-Tricks zu Urteilskraft: Kritisches Denken, Reflexion, Kontextverständnis und saubere Entscheidungskriterien schlagen «5 geheime Prompts».

• Sichere Anwendung: Die richtigen Skills reduzieren falsche Vorstellungen und Fehlentscheidungen – weil Menschen wissen, wann sie KI wie einsetzen (und wann besser nicht).

• Adoption & Skalierung: Teams mit gemeinsamen Standards (Style Guides, Prompt-Bausteine, Review-Routinen) verbreiten Best Practices organisch.

• Kultur der Offenheit: Kollaboration, Feedback und Lernen machen aus ersten Piloten einen Multiplikator – ohne Kultur bleibt KI ungenutzt.

Ohne geeignete Skills keine nachhaltige Wirkung: Technologie liefert Potenzial, Menschen machen Wirkung.

Ebenen koppeln: So erzielst du nachhaltigen Impact

• Startpunkt Produkte/Service → Skills → Prozesse → Geschäftsmodell: Erst Wirkung zeigen, dann Fähigkeit aufbauen, dann Strukturen und Angebote systemisch erneuern.

• Rückkopplung: Jede neue Fähigkeit (z. B. bessere Beurteilung von KI-Ergebnissen) erlaubt komplexere Use Cases – und umgekehrt verlangt jeder neue Use Case bessere Fähigkeiten.

• Externe Faktoren mitdenken: Regulierung, Mediennarrativ, Bildungslage prägen Akzeptanz und Timing – du steuerst sie nicht, aber du planst mit ihnen.

Vorgehen im Sinne des KI-Verständnismodells

1. Standort bestimmen: Ziele, Stakeholder, Datenlage, Risiken (Compliance, IP).

2. Entry Point wählen: Produkte/Service oder Prozess – abhängig von Nutzen, Machbarkeit, Daten und Change-Aufwand.

3. Skills parallel aufbauen: Entscheidungsregeln, Qualitätsstandards, Review-Routinen – von Anfang an.

4. Pilot & Messung: Sichtbarer Use Case mit klaren KPIs (Effizienz, Qualität, Business, Adoption).

5. Verankern & skalieren: Was wirkt, wird in Prozesse, Rollen, Guidelines und Trainings überführt – dann nächste Ebene (Prozess/ Geschäftsmodell) adressieren.

Du möchtest gerne eine KI-Standortbestimmung bezüglich deiner Organisation? Voilà: Unser Angebot dazu (Tipp: Zum Seitenende scrollen ;-)

Do’s & Don’ts der KI-Transformation

Do’s

• Klare Ziele vor Tools: Bevor ihr auf irgendwelche Tools setzt, sollte euch klar sein, welches Ziel ihr mit der Integration von KI verfolgt

• Nutzerzentrierung: Echte Pain Points ansprechen, nicht nur «wir wollten mal KI ausprobieren».

• Data First: Katalogisiere rasch Quellen, Qualität, Zugriffe; kläre rechtliche Rahmenbedingungen.

• Fail, Learn, Improve: Kleiner Pilot, grosse Learnings: erst testen, dann skalieren.

• Lernkultur: Macht Fehler lernbar, fördert kritisches Denken & Reflexion – wichtiger als reines Prompt-Training.

Don’ts

• KI als Selbstzweck: Technik steht nie für sich alleine, sie braucht einen «Business-Hebel».

• Kultur vergessen: Ohne Offenheit, Kollaboration und vor allem klare Kommunikation bleibt die wahre Kraft von KI wässrig.

• Compliance «später»: Lernen wir von der Integration der sozialen Medien in die Unternehmenskommunikation! Was bei sozialen Medien teilweise zu spät kam, ist bei der Integration von KI noch wichtiger: Datenschutz, IP, Betriebsvereinbarungen früh klären.

• Ausschliesslich auf Quick Wins setzen: isoliert verpufft Wirkung – Echte Transformation beginnt ab Ebene 03+.

High Impact der KI-Transformation: Kultur, Werte, Purpose

Der grosse Hebel entsteht nicht in Tools, sondern in Kultur, Werten und Purpose: Purpose gibt Richtung (wozu setzen wir KI ein), Werte setzen Grenzen (was tun wir nicht), Kultur macht Verhalten wahrscheinlich (wie entscheiden und handeln wir täglich). So wird KI vom Effizienzprojekt zum Identitätsprojekt – mit belastbaren Entscheidungen, höherer Akzeptanz und messbarer Wirkung.

To Do's für eure Organisation

1. Übersetzt Werte in Regeln (z. B. Transparenzpflicht, menschlicher Letztentscheid, Quellenpflicht)

2. Definiert rote Linien und Guardrails (welche Entscheidungen bleiben menschlich, wann Hand-off?)

3. Etabliert zwei Rituale pro Team (5-Min-KI-Check bei wichtigen Entscheidungen; monatliche Retro zu Fehlalarmen/Halluzinationen)

4. Richtet Anreize auf gewünschtes Verhalten (Qualität & Sicherheit vor Output-Menge)

5. Baut eine Lernkultur auf (Kurztrainings zu Urteilskraft, Bias, Kontext; Review-Standards; geteilte Prompt-Bausteine).

   
   

Mehrwert, den ihr dadurch erhaltet: Klarheit in heiklen Situationen, schnellere und dennoch verantwortungsvolle Entscheidungen, höhere Mitarbeitenden-Akzeptanz – und eine KI-Transformation, die strategisch trägt, statt nur kurzfristig schneller zu tippen.

Roadmap nach unserem KI-Prinzip «Verstehen – Gestalten – Verankern»

Unser Vorgehen ist modular und iterativ. Wie gehen wir genau vor?

1. Schritt 1 «Verstehen»: Wir erstellen gemeinsam mit euch in einem Workshop (1 - 2 Tage) Ziele und einen Vorgehensplan, Stakeholder-Map, Dateninventar, Risiko-Triage.

2. Schritt 2 «Gestalten»: In einem Innovationsworkshop bzw. -prozess (Ideation, Scoring, Prototyp) entwickeln wir klassisch oder in einem nutzerzentrierten Vorgehen erste Pre- oder Prototypen.

3. Schritt 3 «Verankern»: Erstellung von Guidelines, Skill-Training, kurz- bis mittelfristige Begleitung, Change-, Kommunikations- und Kulturarbeit.

Schlussgedanke

KI ist kein Zauberstab, sondern ein Vorgehen, das viel Kommunikation und interdisziplinäre Zusammenarbeit erfordert. Mit dem KI-Verständnismodell strukturiert ihr den Weg. Und mit systematischer Innovationsarbeit findet ihr die richtigen Lösungen für eure Organisation und eure Nutzer:innen und Kund:innen. So wird KI-Innovation und -Transformation vom Schlagwort zum Wettbewerbsvorteil – verständlich, gestaltbar und verankerbar.

Startet jetzt mit eurer «KI-Arbeit», denn jetzt habt ihr noch aktive Gestaltungsmöglichkeiten und müsst (noch) nicht reagieren, weil die Mitbewerber euch zwei Nasenlängen voraus sind. Schaut euch unsere Angebote an und bucht uns für die Moderation bzw. das Coaching in eurem Unternehmen.