Transformation
Zwischen dem KI-Werkzeug und dem Ergebnis in der GuV fehlt eine Schicht
Semantische Transformation ist die Ordnung von Begriffen, Prozessen und Daten eines Unternehmens, sodass Menschen, Sprachmodelle und Berichte an die Geschäftsleitung sie gleich verstehen. Die Stiftung AI Business Center (AIBC) ist ein Thinktank und Beratungspartner, der Geschäftsleitungen von Unternehmen aus Bau, Industrie und technischen Dienstleistungen dabei unterstützt, künstliche Intelligenz so einzusetzen, dass sie messbare Ergebnisse liefert und Wettbewerbsvorteile schafft.
Lizenzen sind nicht mehr das Problem. Die Arbeit, die niemand beschrieben hat, ist es geworden
Sprachmodelle erzeugen immer mehr Inhalte. Die Geschäftsleitung braucht Zahlen. Dazwischen liegt die Schicht, die wir aufbauen: Namen, Verantwortliche und Definitionen, die die Arbeit mit KI messbar machen.
Das Schema hat drei Elemente, und das mittlere ist das, wofür das Unternehmen bezahlt: KI erzeugt → Semantik ordnet → BI weist den Wert aus. Ohne die mittlere Schicht wird aus mehr Inhalten keine Zahl, nach der die Geschäftsleitung fragen kann. Diesen Weg beschreiben wir ausführlicher auf der Seite Von KI zu BI.
Die Lücke, die Studien zeigen
Laut McKinsey, The State of AI 2026, sehen 8 von 10 Beschäftigten Zeitgewinne durch GenAI; nur 4 von 10 Unternehmen sehen eine Wirkung auf das operative Ergebnis (EBIT). In derselben Studie haben unter den 6 % der Befragten mit echtem Ertrag fast 3 von 4 ihre Arbeitsabläufe grundlegend neu gestaltet.
Einen Teil der Differenz zehren Korrekturen auf. Eine Studie von BetterUp Labs und dem Stanford Social Media Lab vom September 2025 zeigt: 4 von 10 Büroangestellten erhielten im letzten Monat KI-generierte Inhalte, die sie korrigieren oder verwerfen mussten.
Das Problem betrifft auch die Daten. Gartner prognostizierte (Februar 2025), dass Unternehmen bis Ende 2026 60 % der KI-Projekte ohne KI-taugliche Daten aufgeben werden und dass 63 % der Organisationen keine geeigneten Praktiken des Datenmanagements haben oder nicht wissen, ob sie welche haben.
5 Gründe, warum Lizenzen nicht zu Ergebnissen werden
- Lizenzen ohne Nutzung. Das Unternehmen zahlt für Dutzende Arbeitsplätze; nach einem Monat haben die meisten Mitarbeitenden das Werkzeug vergessen.
- Werkzeug statt Prozess. Die Mitarbeitenden bekommen einen Assistenten, aber keine Beschreibung, wofür sie ihn einsetzen sollen.
- Mehr Inhalt, weniger Sinn. Die Kommunikation wird schneller, ihr Wert sinkt; die Arbeit kommt als Korrektur zum Absender zurück.
- Wissen in 2–3 Köpfen. Verfahren, Ausnahmen und Kundenhistorie existieren, aber nicht in einer Form, die neue Mitarbeitende oder ein Modell verstehen.
- Keine Messung. Erfolg misst die Bewertung der Schulung, nicht die zurückgewonnene Zeit in einem konkreten Prozess.
Alle diese Gründe laufen auf einen hinaus: Zwischen Geschäftsziel und Werkzeug fehlt die beschriebene Arbeit des Unternehmens.
Zwei Schichten, eine Methode
Die Übersetzungsschicht beschreibt Prozesse, Wissen, Regeln, Daten und Entscheidungen so, dass Mensch und Modell sie gleich verstehen. In den meisten Unternehmen existiert sie nur in den Köpfen von zwei oder drei Personen. Gepflegt wird sie von Prozessübersetzern: Mitarbeitenden der Fachabteilungen, nicht von IT-Fachleuten.
Die semantische Schicht ist das gemeinsame Vokabular des Unternehmens: dieselben Namen in allen Abteilungen und Werkzeugen, Datenverantwortliche, Definitionen der Kennzahlen. Sprachmodelle und BI-Systeme greifen gleichzeitig darauf zu.
Ein Unternehmen mit beiden Schichten kann jedes Modell und jedes Werkzeug wählen, denn die Prozessbeschreibung hängt nicht vom Anbieter ab.
Eine Semantik, zwei Richtungen, ein Bericht
Nach innen: Modelle helfen den Mitarbeitenden bei der Arbeit des Unternehmens, weil die Prozesse beschrieben sind und das Wissen im System liegt, nicht in Köpfen.
Nach außen: Modelle beschreiben und empfehlen die Marke gegenüber Kunden, Händlern und Einkaufsagenten korrekt. Das messen wir mit der Markenanalyse in Sprachmodellen.
Beide Richtungen nutzen dasselbe Vokabular, und beide fließen in einen KI-Wertbericht für die Geschäftsleitung. Wer das eine ordnet, bekommt das andere günstiger.
Die 4 Stufen: in welcher Reihenfolge
| Stufe | was geschieht | wer entscheidet (Budget) | was im Unternehmen bleibt |
|---|---|---|---|
| 1. Kompetenz | die Mitarbeitenden verstehen, wie GenAI funktioniert und welche Regeln für Daten und Sicherheit gelten | HR, Kompetenzentwicklung | namentliche Zertifikate, Vorlagenbibliothek, Nutzungsmessung nach 30 Tagen |
| 2. Benennung | Workshops in den Abteilungen: Prozesse benannt und beschrieben, Prozessübersetzer ausgewählt | Abteilungsleitungen und Entscheider in der Geschäftsleitung | Prozesskarten, Abteilungsvokabulare, GenAI-Kommunikationsstandard |
| 3. Verknüpfung | gemeinsames Vokabular des Unternehmens, Datenverantwortliche, Definitionen der Kennzahlen; die Geschäftsleitung entscheidet, wer an den Schnittstellen der Abteilungen für das Ergebnis verantwortlich ist | Geschäftsleitung, CIO, COO | semantische Schicht, Datenflusskarte, Briefing für IT und BI-Partner |
| 4. Wertmessung | quartalsweiser Bericht an die Geschäftsleitung: Wert, Kosten, Qualität, Compliance, Marke nach außen | CFO, Geschäftsleitung, Aufsichtsrat | Bericht mit Interpretation und Empfehlungen; Dashboard beim Kunden |
Schulung ist nicht mehr das Ziel. Sie ist zum Einstieg in die erste Stufe geworden. Prozessautomatisierung ist eine Anwendung auf der dritten Stufe: erst wird der Prozess benannt und verknüpft, dann kommt der Agent.
Der Einstieg in die Stufenleiter ist die 30-Tage-Reifegradanalyse: Sie zeigt, auf welcher Stufe das Unternehmen steht und wo es beginnen sollte.
6 Bereiche: was wir können
| Bereich | was das Unternehmen erhält |
|---|---|
| Reifegradanalyse | Reifegradbewertung in drei Dimensionen (Menschen, Wissen, Prozesse), priorisierte Prozessliste, Spezifikation eines Prozesses für ein Pilotprojekt |
| Kompetenz | Workshops an Aufgaben des Unternehmens, Messung vorher und nachher, dokumentierte Maßnahmen zur Förderung der KI-Kompetenz des Personals |
| Prozessübersetzung | Prozesse, beschrieben in einer für Mensch und Modell verständlichen Form; eine Wissensquelle, die Personalwechsel übersteht |
| Automatisierung nach dem Mapping | Pilot eines Prozesses mit Messung vorher und nachher; Modell und Werkzeug passend zur Aufgabe gewählt |
| GenAI-Kommunikationsstandard | Vorlagenbibliothek für die Abteilungen, Regeln zur Prüfung von Antworten vor dem Versand, Liste der Daten, die außerhalb der freigegebenen Umgebung nicht verarbeitet werden dürfen |
| Messung | Kennzahlen mit Verantwortlichen, Bericht an die Geschäftsleitung auf Basis von Daten aus den Systemen des Unternehmens |
Die Stufen zeigen, in welcher Reihenfolge wir arbeiten. Die Bereiche zeigen den vollen Umfang dessen, was wir auf jeder Stufe leisten können.
Was wir tun und was beim Unternehmen bleibt
| Rolle | wer | verantwortlich für |
|---|---|---|
| Entscheider | Mitglied der Geschäftsleitung des Unternehmens | Ziel, Prioritäten, Entscheidung über die Skalierung und über die Verwendung der zurückgewonnenen Zeit |
| Prozessverantwortlicher | Abteilungs- oder Bereichsleitung | Ablauf des Prozesses, Eingangsdaten, Abnahme des Ergebnisses |
| Kennzahlenverantwortlicher | Abteilungsleitung | Definition und Qualität der Kennzahl im Bericht |
| Architekt und Moderator | Stiftung AI Business Center | Methode, Analyse, Prozessbeschreibung, Modellwahl, Briefing für die IT, Messung |
| technische und BI-Umsetzung | IT des Unternehmens oder benannter Partner | Integration, Berechtigungen, Datenmodell, Dashboard |
| Prozessübersetzer | Mitarbeitende der Abteilungen | Pflege der Beschreibungen und des Standards |
Wir führen keine BI-Werkzeuge ein. Wir legen fest, was und wie gemessen wird. Die Stiftung ist anbieterneutral: Wir verkaufen weder Lizenzen noch Implementierungen. Wir stehen auf der Seite der Geschäftsleitung — wir helfen, den Auftragnehmer auszuwählen, Anforderungen und Kriterien festzulegen, das Vergabeverfahren oder die Ausschreibung durchzuführen sowie Angebote und die Qualität der Auftragnehmer zu bewerten. Die Entscheidung trifft die Geschäftsleitung.
5 Risiken, die das Projekt umgehen muss
| Risiko | wie wir es umgehen |
|---|---|
| mehr Inhalt, weniger Sinn | Kommunikationsstandard und Prüfung vor dem Versand; wir messen Korrekturen, nicht die Seitenzahl |
| Widerstand: „schneller heißt mehr Arbeit“ | Erzählung der zurückgewonnenen Zeit, Beteiligung der Vorgesetzten an den Workshops, HR als Verantwortliche für den Wandel |
| Daten und Berechtigungen | Prüfung der Zugriffsrechte vor dem Start eines Agenten, Prinzip der minimalen Rechte, sensible Entscheidungen immer beim Menschen; mehr dazu: Datensouveränität und eigene KI-Instanz |
| Abhängigkeit von einem Anbieter | Prozessbeschreibung an kein Werkzeug gebunden, Modell passend zur Aufgabe gewählt |
| Einhaltung von Vorschriften | dokumentierte Förderung der KI-Kompetenz des Personals (Art. 4 AI Act) und Transparenz gegenüber Kunden (Art. 50); Umfang abgestimmt mit der Rechtsberatung des Unternehmens |
Was die Vorschriften in Kommunikation und Vertrieb verlangen und was nicht, beschreiben wir auf der Seite AI Act in Kommunikation und Vertrieb.
Für wen diese Arbeit ist
Wir arbeiten mit Unternehmen, die Lizenzen für GenAI-Werkzeuge gekauft haben und nicht sagen können, was sie ihnen bringen; die mehrere Abteilungen oder Standorte haben, die keine gemeinsame Sprache sprechen; in deren Geschäftsleitung jemand bereit ist, die Verantwortung für den Wandel zu übernehmen; und die die Kompetenz im eigenen Haus aufbauen wollen.
Diese Arbeit ist nicht für Unternehmen gedacht, die eine schlüsselfertige Einführung ohne Beteiligung der eigenen Leute suchen, eine einmalige Werkzeugschulung oder eine Konformitätserklärung statt eines echten Programms.
Vorlagen, Kriterien und Skalen sind methodisches Eigentum der Autoren des Programms. Ausgefüllte Dokumente gehören dem Unternehmen und bleiben nach dem Ende der Zusammenarbeit dort.
Häufige Fragen
Warum schlagen sich GenAI-Einführungen nicht im Finanzergebnis nieder?
Weil das Werkzeug in einen unveränderten Prozess kommt. Die Mitarbeitenden schreiben schneller, aber niemand hat beschrieben, wofür sie das Modell nutzen sollen, wer für das Ergebnis verantwortlich ist und wie es gemessen wird. Am Schreibtisch gesparte Minuten werden nicht von selbst zu Geld. Das gelingt erst mit einem beschriebenen Prozess, der einen Verantwortlichen und eine Kennzahl hat.
Worin unterscheidet sich die semantische Transformation von einer Werkzeugschulung?
Eine Schulung vermittelt die Bedienung. Die semantische Transformation verändert, wie die Arbeit des Unternehmens beschrieben ist, und hinterlässt in der Organisation Personen, die diese Beschreibung pflegen. Die Wirkung einer Schulung misst man an ihrer Bewertung, die Wirkung der Transformation an Prozesszeit, Zahl der Korrekturen und Durchsatz, auf Basis von Daten aus den Systemen des Unternehmens.
Führt die Stiftung BI-Werkzeuge ein?
Nein. Wir legen fest, was und wie gemessen wird, bauen das gemeinsame Vokabular und die Verantwortlichen für Kennzahlen auf und erstellen ein Briefing für die IT-Abteilung. Dashboard und Datenmodell baut die IT-Abteilung des Unternehmens oder ein von ihm benannter Partner.
Auf welcher Stufe sollte man beginnen?
Auf der, auf der das Unternehmen tatsächlich steht. Das zeigt die 30-Tage-Reifegradanalyse: Die Bewertung in drei Dimensionen, Menschen, Wissen und Prozesse, entspricht den ersten drei Stufen. Ein Unternehmen mit gut geschultem Team kann mit der Benennung der Prozesse beginnen.
Beginnen wir mit einer Analyse
30 Tage, eine Reifegradbewertung und eine Entscheidung der Geschäftsleitung: umsetzen, erst ordnen oder stoppen. Ein guter Ausgangspunkt ist ein Prozess im Vertrieb, im Kundenservice oder in der Angebotserstellung. Sprechen wir über die Analyse.