Use Case: Externe Diagnose mit KI

Die Diagnose ist das Fundament jedes Strategieprozesses. Wer hier unscharf arbeitet, bekommt später keine robuste Strategie — unabhängig davon, wie viel Zeit er in den Workshop investiert. Die externe Diagnose ist dabei der anspruchsvollste Teil: Sie verlangt systematische Recherche, breite Informationserfassung und eine Verdichtung auf das strategisch Wesentliche.

Genau hier ist KI am stärksten.

Was die externe Diagnose leistet

Die externe Diagnose nach StrategieKompakt umfasst drei Analysefelder: externe Trends, Wettbewerberanalyse und Marktanalyse. Jedes dieser Felder liefert einen spezifischen Input für die SWOT — und jedes stellt andere Anforderungen an die Vorbereitung.

Externe Trends erfassen Entwicklungen im Umfeld des Unternehmens: wirtschaftliche Rahmenbedingungen, technologische Veränderungen, regulatorische Anforderungen, Verschiebungen in wichtigen Absatzmärkten. Ziel ist nicht die vollständige Beschreibung der Welt, sondern die Identifikation jener Entwicklungen, die für das Unternehmen im strategischen Planungszeitraum wirklich relevant sind.

Die Wettbewerberanalyse zeigt, welche Unternehmen heute im Markt sind — und welche neuen Anbieter künftig relevant werden können. Im Zentrum steht nicht Vollständigkeit, sondern strategische Relevanz: Welche Wettbewerber kämpfen wirklich um dieselben Kunden?

Die Marktanalyse beschreibt Marktgrösse, Marktsegmente und Marktpotenziale. Sie liefert den quantitativen Rahmen, in dem strategische Entscheidungen getroffen werden.

Wo KI stark ist — und warum

KI ist in der externen Diagnose besonders leistungsfähig, weil externe Informationen öffentlich zugänglich sind. Geschäftsberichte, Medienartikel, Branchenpublikationen, Unternehmenswebsites — all das kann KI systematisch erfassen, strukturieren und verdichten.

Was früher Tage in Anspruch nahm, ist heute in Stunden erledigt: Ein strukturierter Prompt liefert eine erste Trendanalyse mit externen Entwicklungen, priorisiert nach strategischer Relevanz. Ein weiterer Prompt strukturiert Wettbewerbersteckbriefe — mit Positionierung, Kundensegmenten, Kernkompetenzen und Kostenposition.

Das Fallbeispiel AlpinTech aus dem Buch StrategieKompakt mit KI zeigt das konkret. AlpinTech ist ein Industriezulieferer im Maschinenbau. Für die Trendanalyse wurden externe Entwicklungen in sechs Kategorien erfasst: Markt und Kunden, Technologie, Wettbewerb, Regulierung, Kosten, Gesellschaft. Die Analyse entstand als strukturierter Dialog mit KI — erste Entwürfe wurden überprüft, ergänzt und priorisiert. Das Ergebnis: ein belastbares Bild der wichtigsten externen Entwicklungen, das direkt als Input für die SWOT dient.

Vom Prompt zum Agenten

Was im Fallbeispiel AlpinTech als strukturierter Dialog mit KI begann, haben wir weiterentwickelt: Aus den bewährten Prompts für die externe Diagnose sind Agenten entstanden — Skills, die den Prozess Schritt für Schritt führen, analog zur Marktabklärung.

Der Agent übernimmt die Trendanalyse, die Wettbewerbsrecherche und die Strukturierung der Ergebnisse — mit definierten Inputs, strukturierten Outputs und Freigabeschritten. Der Berater begleitet, prüft und gibt frei. Kein Durchmarschieren ohne menschliche Kontrolle — das ist die Grundbedingung dafür, dass die Ergebnisse belastbar sind.

Das Ergebnis ist nicht eine generische Branchenanalyse, sondern eine auf das Unternehmen zugeschnittene externe Diagnose — als direkte Vorbereitung für den Strategieworkshop.

Was der Prozess verlangt

Breite und Systematik sind die Stärken von KI. Die strategische Gewichtung bleibt beim Berater und beim Führungsteam. KI kann nicht beurteilen, welcher Trend für dieses Unternehmen in diesem Markt wirklich entscheidend ist. Sie kann aber sicherstellen, dass kein wesentlicher Trend übersehen wird — und dass die Ergebnisse in einem konsistenten Format vorliegen, das die Diskussion im Workshop ermöglicht.

Das ist der entscheidende Unterschied zu einer unsystematischen Sammlung von Einzelbeobachtungen: Nicht mehr Vollständigkeit als Ziel, sondern Systematik als Voraussetzung für eine belastbare Priorisierung.

Ein strukturierter Prompt ist dabei kein Luxus — er ist die Grundbedingung für brauchbare Ergebnisse. Wer KI mit einer vagen Frage füttert, bekommt eine vage Antwort. Wer KI mit einem klar definierten Auftrag führt — Unternehmensprofil, Zielmärkte, strategischer Planungshorizont, gewünschte Trendkategorien — bekommt eine Analyse, die direkt weiterverwendet werden kann.

Was am Ende vorliegt

• Eine vollständige externe Diagnose mit KI-Unterstützung liefert:
• Strukturierte Trendanalyse mit externen Chancen und Gefahren
• Wettbewerbersteckbriefe mit konsistentem Aufbau pro Wettbewerber
• Vergleichende Positionierung der relevanten Marktteilnehmer
• Erste Hypothesen für die SWOT

Diese Unterlagen sind keine Endprodukte. Sie sind Arbeitsgrundlagen — für den Berater, der sie prüft und schärft, und für das Führungsteam, das sie im Workshop diskutiert und bewertet. Der Berater beginnt nicht bei Null. Er beginnt mit einer strukturierten Grundlage, die er mit internem Wissen anreichert und mit strategischem Urteil bewertet.

Was KI nicht leistet

KI erfasst, was öffentlich zugänglich ist. Was nicht dokumentiert ist — das implizite Marktwissen des Vertriebs, die Einschätzung eines langjährigen Kunden, die Beobachtung eines erfahrenen Beraters — bleibt unsichtbar. Die Kunst der externen Diagnose liegt nicht im Sammeln, sondern im Einordnen. Diese Verantwortung lässt sich nicht delegieren.

KI liefert die Breite. Das Führungsteam liefert die Tiefe.

Weiterkommen

Den vollständigen Methodenrahmen — Instrumente, Prompts und den Einsatz von KI entlang des gesamten Strategieprozesses — beschreibt das Buch StrategieKompakt mit KI.

Wer die Prompts oder den Agenten für die externe Diagnose einsetzen möchte, ist eingeladen, uns direkt zu kontaktieren. Wir erklären den Aufbau, teilen die Source Prompts und zeigen, wie der Prozess in der Praxis funktioniert.

Use Case: Marktabklärung mit KI

Nicht eine Marktstudie — eine massgeschneiderte Abklärung

Der Unterschied ist wesentlich. Eine Marktstudie beschreibt einen Markt allgemein. Eine Marktabklärung beantwortet die spezifischen Fragen eines Unternehmens: Welche Segmente sind für uns relevant? Wer sind die tatsächlichen Wettbewerber — nicht die grossen Namen, sondern die, die wirklich um dieselben Kunden kämpfen? Wo liegen unsere Differenzierungsmöglichkeiten?

Die Abklärung ist auf den Mandanten zugeschnitten — auf sein Geschäftsmodell, seinen Zielmarkt, seine strategische Ausgangslage. Das Canvas gibt den Rahmen. Der Berater gibt die Richtung.

Das Canvas als Prozessrahmen

Das Canvas zeigt die Bausteine einer vollständigen Marktabklärung. Von der Mandantenerfassung über Markt, Zulieferer und Wettbewerber bis zur Kundennutzenanalyse und den strategischen Fragen. Jeder Baustein hat einen definierten Input, einen strukturierten Output und einen Freigabeschritt durch den Berater.

Ohne Freigabe kein nächster Schritt. Das ist keine Bürokratie — es ist die Grundbedingung dafür, dass KI-Ergebnisse verantwortlich eingesetzt werden können.

Zwei Werkzeuge, zwei Stärken

Wir nutzen zwei KI-Werkzeuge, jedes für die Phase, in der es überlegen ist.

Die Setup-Phase läuft in Claude. Mandantendaten, Auftragsklärung, Marktabgrenzung, Zielmarkt-Definition — strukturierte Beratungsarbeit, in der Präzision, Methodendisziplin und Konsistenz im Vordergrund stehen. Claude führt durch jeden Schritt, fordert Freigaben ein, dokumentiert sauber.

Für die Recherche wechseln wir zu OpenAI Deep Research. Der Grund ist pragmatisch: Für umfangreiche Web-Recherchen mit systematischer Quellenverfolgung ist Deep Research derzeit überlegen. Marktgrösse, Marktteilnehmer, Zulieferer, Kundensegmente — strukturiert, mit Quellenangaben, in einem definierten Format.

Die Ergebnisse kommen zurück nach Claude. Dort folgt die Synthese: Verdichtung der Recherche, Kundennutzenanalyse, Wettbewerbspositionierung, SWOT, strategische Fragen, strategische Optionen. Jede dieser Ebenen baut auf der vorigen auf, jede wird einzeln freigegeben.

Die Übergabe zwischen den beiden Werkzeugen ist bewusst manuell. Der Berater liest, prüft, ergänzt — und übergibt erst dann. Das ist kein Reibungsverlust, das ist Qualitätssicherung.

Ein Exkurs zu Präsentationstools

Wir haben Gamma für die Erstellung der Management-Präsentation getestet. Das Ergebnis: visuell ansprechend, narrativ mitreissend, mit sanften Farbverläufen und fliessenden Übergängen. Kurz: es sieht aus wie Märchenerzählen. Wenn KI dann noch halluziniert, passt das gut zusammen.

Für einen Strategiebericht ist Gamma overload. Unsere Mandanten brauchen keine Dramaturgie — sie brauchen Klarheit. Claude erstellt die Präsentation direkt: nüchtern, analytisch, ohne dramaturgische Ambitionen. Einfach eine Präsentation, die ihren Job macht.

Was am Ende vorliegt

Eine vollständige Marktabklärung mit diesem Prozess liefert:

• – Marktbericht mit Quellenangaben und Disclaimer
• – Wettbewerberliste mit Positionierung
• – Kundennutzenanalyse mit Value Map und Attribute Charts — direkt aus Excel
• – Kunden-Longlist mit A/B/C-Scoring
• – Management-Präsentation

Die Kundennutzenanalyse aus Schritt 7 wird über ein definiertes Mapping in die Excel-Vorlage übertragen. Von dort werden Value Map und Attribute Charts generiert und ohne Medienbruch in Bericht und Präsentation übernommen. Das Ergebnis ist eine vollständige, visuell aufbereitete Wettbewerbspositionierung — auf Basis strukturierter KI-Ergebnisse, nicht auf Basis von Schätzungen.

Das sind keine Rohskizzen. Es sind erste Entwürfe, die im Strategieprozess weiterverwendet werden können — als Grundlage für die SWOT, für die Formulierung strategischer Fragen und für die Diskussion im Führungsteam. Der Berater prüft, schärft und ergänzt — aber er beginnt nicht bei Null.

Was KI gut kann — und was nicht

Die Recherche ist breiter, schneller und systematischer als bisher möglich. Was früher mehrere Wochen dauerte, läuft heute in zwei klaren Stufen: Ein erster Entwurf mit interner Querprüfung in einem Tag. Nach Klienten-Feedback und einer Überarbeitungsrunde — typisch ein bis zwei weitere Tage — liegt die belastbare Abklärung vor. Maximal fünf Tage, nicht mehrere Wochen.

Was wir dabei gelernt haben: Ein KI-Agent braucht enge Begleitung. Man kann ihn nicht einfach durchlaufen lassen und am Ende den Bericht abholen. Jeder Schritt will geprüft sein — nicht weil KI schlecht arbeitet, sondern weil die strategische Einschätzung beim Berater bleibt. Das ist kein Mehraufwand. Es ist der Kern des Prozesses.

KI kann auch eine strategische Vorsortierung vornehmen: welche Wettbewerber wirklich relevant sind, welche Kundensegmente strategisch in Frage kommen. Aber welche Fragen am Ende tatsächlich entscheidend sind — diese Verantwortung liegt bei der Führung. Genau deshalb ist der Freigabeschritt im Prozess keine Option, sondern Pflicht.

KI liefert die Grundlage. Der Mensch verantwortet das Ergebnis.

Fazit

Wer KI unstrukturiert einsetzt, bekommt unstrukturierte Ergebnisse. Wer den Prozess klar definiert — mit Canvas, Freigaben und bewusster Werkzeugwahl pro Phase — bekommt verwertbare, belastbare Grundlagen.

Die entscheidende Erkenntnis ist nicht, dass KI Recherche kann. Die Erkenntnis ist, dass die Methode den Hebel macht: Welches Werkzeug wofür, welcher Schritt mit welchem Output, welche Freigabe an welcher Stelle. Methode kommt vor Tool. Wer das umdreht, bekommt schöne Ergebnisse — aber nicht zwingend richtige.

Die Marktabklärung zeigt, was möglich ist, wenn beides zusammenkommt. Nicht als Experiment, als Prozess, der funktioniert.

Buch StrategieKompakt

Aktualisiert am 29.4.2026 — Tool-Stack präzisiert.

Use Cases KI in der Strategieentwicklung

Das Handbuch von digitalswitzerland zeigt, wie Unternehmen KI strukturiert einführen: mit einer klaren Ambition, einem systematischen Prozess zur Identifikation und Priorisierung von Use Cases und einer schrittweisen Einführung. Das Modell ist durchdacht und auf jeden Unternehmensbereich anwendbar — auf die Buchhaltung, das Marketing, den Vertrieb.

Wir wenden es auf die Strategiearbeit an. Die folgenden Beiträge zeigen konkrete Use Cases für KI in der Strategieentwicklung — Phase für Phase, vom ersten Analyseschritt bis zur Vorbereitung der Umsetzung.

Eine Teil-Ambition für die Strategiearbeit

Das Handbuch empfiehlt, die KI-Einführung mit einer übergeordneten KI-Ambition zu beginnen — dem Gesamtanspruch des Unternehmens an den Einsatz von KI. Diese Ambition ist bewusst breit gehalten, weil sie alle Unternehmensbereiche umfasst.

Für die Strategiearbeit lässt sich daraus eine Teil-Ambition ableiten, die schärfer und konkreter ist:

KI soll den Prozess der Strategieentwicklung in jeder Phase als Denkpartner unterstützen — von der Diagnose bis zur Vorbereitung der Umsetzung. Ziel ist nicht die Automatisierung von Strategie, sondern eine höhere Qualität der strategischen Vorbereitung, eine grössere Klarheit in der Analyse und eine strukturiertere Grundlage für Führungsentscheidungen.

Diese Teil-Ambition ist aus drei Gründen sinnvoll. Erstens ist die Strategiearbeit ein klar abgegrenzter Prozess mit definierten Phasen — das macht sie besonders geeignet für eine strukturierte KI-Einführung. Zweitens ist der Nutzen direkt messbar: Werden Analysen schneller? Werden strategische Fragen präziser? Werden Optionen vergleichbarer? Drittens bleibt die Verantwortung klar beim Führungsteam — KI unterstützt die Vorbereitung, nicht die Entscheidung.

Was der Strategieprozess verlangt

Bevor Use Cases KI in der Strategieentwicklung identifiziert werden können, lohnt ein kurzer Blick auf den Prozess selbst. Strategieentwicklung folgt einer inneren Logik, die nicht beliebig verkürzt werden kann.

Sie beginnt mit der Diagnose: Wo steht das Unternehmen? Was sind Stärken und Schwächen, Chancen und Risiken? Aus dieser Diagnose entstehen strategische Fragen — jene Herausforderungen, die das Unternehmen in den nächsten Jahren bearbeiten muss. Erst danach werden strategische Optionen entwickelt: Welche Möglichkeiten hat das Unternehmen, sich weiterzuentwickeln? Aus den Optionen werden Stossrichtungen ausgewählt, verdichtet und in konkrete Massnahmen und Ziele übersetzt. Am Ende steht ein Umsetzungs- und Controllingprozess, der sicherstellt, dass die Strategie nicht im Workshop endet, sondern im Alltag wirksam wird.

Jede dieser Phasen stellt unterschiedliche Anforderungen — an das Führungsteam, an die Methode und an den Einsatz von KI.

Use Cases KI in der Strategieentwicklung entlang des Prozesses

Aus der Teil-Ambition und der Prozesslogik lassen sich konkrete Use Cases ableiten. Sie folgen nicht einer abstrakten Ideensammlung, sondern der Frage: Wo im Strategieprozess kann KI einen echten Beitrag leisten — und wie sieht dieser Beitrag konkret aus?

Use Case 1 — Diagnose

KI unterstützt bei der Vorbereitung der SWOT-Analyse: Trendrecherchen, Wettbewerbsprofile, Marktübersichten. Sie strukturiert Informationen, verdichtet Quellen und bereitet Diskussionen vor. Was sie nicht ersetzt: die Bewertung und Gewichtung durch das Führungsteam, das die eigene Ausgangslage kennt.

Use Case 2 — Strategische Fragen

Aus einer konsolidierten SWOT lassen sich strategische Fragen ableiten — jene Herausforderungen, die die Strategie tatsächlich beantworten soll. KI kann diesen Schritt unterstützen: Sie strukturiert die SWOT-Elemente, identifiziert Muster und formuliert Fragen, die präziser sind als das, was in einem Workshop spontan entsteht. Dieser Use Case ist einer der stärksten im ganzen Prozess — weil er einen Schritt betrifft, der in vielen KMU zu wenig Aufmerksamkeit erhält.

Use Case 3 — Strategische Optionen

Die Entwicklung strategischer Optionen ist der anspruchsvollste Use Case. KI kann Optionen generieren — aber nur dann in brauchbarer Qualität, wenn der Suchraum methodisch strukturiert ist. Ohne Rahmen entstehen generische Listen, die auf jedes Unternehmen einer Branche passen und deshalb auf keines wirklich. Mit dem richtigen Rahmen — konkreten Entwicklungsdimensionen und einer klaren Logik für die Einordnung — entstehen Optionen, die sich vergleichen, bewerten und zu Stossrichtungen verdichten lassen.

Use Case 4 — Stossrichtungen und Zielbild

Wenn strategische Optionen ausgewählt und zu Stossrichtungen verdichtet werden, kann KI als Konsistenzprüfer eingesetzt werden: Passen die Stossrichtungen zu den strategischen Fragen? Sind Widersprüche erkennbar? Decken sie die zentralen Herausforderungen ab? Dieser Use Case ist weniger kreativ als analytisch — und genau deshalb gut für KI geeignet.

Use Case 5 — Massnahmen und OKR

Bei der Übersetzung von Stossrichtungen in konkrete Massnahmen und Ziele kann KI die Struktur liefern: erste Roadmaps, Zielformulierungen, Priorisierungslogiken. Das OKR-Framework lässt sich gut mit KI-Unterstützung aufsetzen — vorausgesetzt, die strategische Richtung ist bereits klar definiert.

Use Case 6 — Strategisches Controlling

Vor Review-Sitzungen kann KI Projektberichte zusammenführen, Abweichungen strukturieren und Diskussionsfragen formulieren. Nicht als Ersatz für die Führungsdiskussion — sondern als Vorbereitung, die Qualität und Effizienz dieser Diskussion erhöht.

Was diese Serie leisten will

Jeder dieser Use Cases wird in den kommenden Wochen einzeln durchgearbeitet — mit konkreten Beispielen aus der Praxis, mit einer klaren Beschreibung dessen, was KI in diesem Schritt leistet, und mit einer ebenso klaren Beschreibung dessen, was sie nicht leistet.

Das Ziel ist ein ehrlicher und methodisch fundierter Überblick: Wo lohnt sich der Einsatz? Welchen Rahmen braucht er? Und wo bleibt die Arbeit — und die Verantwortung — beim Führungsteam?

Strategiearbeit wird durch KI nicht einfacher. Sie wird präziser. Und Präzision ist das, was gute Strategie von schlechter unterscheidet.

StrategieKompakt – das Buch dazu

Good Strategy- Bad Strategy III

Teil 3

Die Diagnose

Englische Version / English Version

Wie wir im ersten Artikel dargestellt haben, enthält eine gute Strategie die drei Elemente: Diagnose, „Guiding Policy“ und kohärentes Handeln. Die Diagnose ist das erste Element und damit auch das Fundament einer guten Strategie. Darüber hinaus erklärt eine gute strategische Diagnose nicht nur eine Situation, sondern definiert auch einen Handlungsbereich. Wenn Sie die Diagnose zu einem expliziten Element der Strategie machen, kann der Rest der Strategie dauernd überprüft und angepasst werden, wenn sich die Umstände ändern.

Die strategische Diagnose umschreibt und bewertet die Situation, verknüpft Fakten zu Mustern und schlägt vor, einigen Themen oder Problemen mehr Aufmerksamkeit zu schenken und anderen weniger. Die Diagnose kann die Situation als einen bestimmten Typ einordnen und von der Erfahrung profitieren, wie in der Vergangenheit mit ähnlichen Situationen umgegangen wurde. Heutzutage wird viel von Disruption gesprochen. Eine besonders aufschlussreiche Diagnose kann die Situation in einem vollkommen neuen Licht sehen und eine radikal andere Perspektive aufzeigen und mögliche Disruptionen zu erkennen.

Die Diagnose soll auch helfen, die überwältigende Komplexität der Realität durch eine einfachere Geschichte zu ersetzen, die die Aufmerksamkeit auf ihre entscheidenden Aspekte lenkt. Dies ermöglicht es, die Ausgangslage verständlich zu kommunizieren und Probleme gemeinsam anzugehen. Die Diagnose kann deshalb genutzt werden, um den Mitarbeitern die Sinnhaftigkeit einer bestimmten Strategie zu vermitteln.

Das Ziel der Diagnose ist erreicht, wenn wir Konsens haben über die Beurteilung der Ausgangslage. In der Regel lässt sich die Diagnose in einer Handvoll sogenannter Herausforderungen darstellen. Beispiel sind

• Die Kostenposition ist gegenüber dem Wettbewerb zu hoch
• Die Kapitalbindung ist im Vergleich zu hoch
• Die Marktposition kann nicht verteidigt werden – der Marktanteil ist zu tief
• Wir haben zu wenige neue Produkte in der Pipeline – alle wichtigen Produkte sind am Ende des Lebenszyklus angelangt

Bei den Herausforderungen handelt es sich typischerweise um die Themen Marktposition, Kostenposition, Innovation, Wissen und Know how, Produktivität.

Wie Sie sehen, redet Rumelt hier von einer sehr konkreten und praktischen Diagnose und lässt alles weg, was sich Vision, Mission und auch Werte nennt. D.h. nicht, dass er dagegen ist, aber für eine Strategie ist das aus seiner Sicht zweitrangig.

Was heisst das jetzt oder wie macht man das konkret?

Es gibt eine Unmenge von Analysetools, die vor allemvon Beratern geschaffen wurden und auch von diesen kunstvoll eingesetzt werden. Die Ergebnisse werden dann typischerweise in einer  SWOT zusammengefasst, mit der die Ausgangslage dargestellt werden soll.

In unserem Whitepaper DIAGNOSE beschreiben wir ein Vorgehen, welches wir mit unseren Kunden seit Jahren erfolgreich anwenden. Wir stellen dazu auch die notwendigen Tools und Formulare zu Verfügung. Selbstredend haben wird diesen Prozess auch in unserer STRATEGY.APP® eingebaut.

Eine SWOT alleine genügt aber als Diagnose noch nicht. Erst wenn wir die Ergebnisse der SWOT auswerten und die Hauptherausforderungen ableiten, schaffen wir das Fundament für eine solide Strategie. Diese kann später jederzeit mit den Guidelines oder Optionen abgeglichen werden.

Mit anderen Worten: die Diagnose ist dann gut genug für den nächsten Schritt, wenn eine klare Liste mit Hauptherausfordungen erstellt worden ist. Wir empfehlen, diese Liste mit den Schlüsselpersonen eines Unternehmens zusammen auszuarbeitern. Damit haben Sie die Ergebnisse nicht nur auf dem Papier, sondern auch in den Köpfen der Mitarbeiter und damit wird es zum Wissen der Organisation.

Und was dann?

Wie wir auf diesem Fundament die Strategie weiterentwickeln, zeigen wir Ihnen im nächsten Artikel.

von Andreas Wettstein und Ignaz Furger

Englische Version / English Version

Frühere Artikel:

Good Strategy / Bad Strategy Teil I

Good Strategy / Bad Strategy Teil II