Vor gut zehn Jahren legte ich meine Thesen Mitarbeiter sind die besten Strategen dem Chef einer Beratungsfirma vor. Sein erster Satz: «Aber dann kann ich ja die Berater nicht mehr verrechnen.»
Das sagt alles.
Die These hat sich seither bestätigt. Strategien, die im kleinen Kreis im Topmanagement entstehen – oft mit externer Beraterhilfe – erreichen selten Kopf und Herz der Mitarbeiter und scheitern in der Umsetzung. Gemeinsam erarbeitete Strategien dagegen werden getragen. Daran hat sich nichts geändert. Im Gegenteil.
Was sich geändert hat, ist das Werkzeug.
Künstliche Intelligenz – konkret: generative KI und KI-Agenten – ist in den letzten Jahren zum mächtigsten Denkpartner geworden, den Strategiearbeit je hatte. Sie analysiert, strukturiert, formuliert, hinterfragt, widerspricht.
Viele Unternehmen ziehen daraus den Fehlschluss, KI sei vor allem ein Effizienzwerkzeug: schneller Daten aufbereiten, schneller Strategiepapiere schreiben, schneller Meetings vorbereiten.
Doch genau das verfehlt den Punkt.
Führungskräfte ertrinken in Informationen, sind in Meetings gefangen, treffen folgenschwere Entscheidungen ohne Zeit zum Nachdenken. Mehr Tools haben das Problem nicht gelöst – sie haben es verstärkt. Wie Barry O’Reilly schreibt: AI isn’t replacing leaders. It’s exposing them.
Strategiearbeit ist Entscheidungsarbeit unter Unsicherheit. Was KI verändert, ist nicht die Geschwindigkeit der Arbeit, sondern die Qualität der Entscheidungen – wenn man sie richtig einsetzt.
Das gilt aber nicht nur für die Spitze.
Eine echte Veränderung entsteht erst, wenn jeder Mitarbeiter KI als Denkpartner einsetzt – wenn die Geschäftsleitung das vorlebt und das Lernen geteilt wird. Erst dann entsteht das, was O’Reilly Judgment Infrastructure nennt: ein Gefüge aus Praktiken, Routinen und Werkzeugen, das es Menschen ermöglicht, auch unter Druck und Unsicherheit gut zu urteilen – verteilt über das ganze Unternehmen, nicht nur an der Spitze.
Genau das ist der Grund, warum die besten Agenten eines Unternehmens nicht KI-Agenten sind, sondern seine eigenen Mitarbeiter. Ein KI-Agent hat Werkzeuge, aber keinen Kontext. Was Mitarbeiter schon hatten – Kontext, Erfahrung, Loyalität, Vertrauen, Verantwortung – wird durch KI verstärkt. Ein Mitarbeiter mit KI ist ein Agent, den kein KI-Agent je einholt. Und ein KI-Agent ist nur so gut wie der Mitarbeiter, der ihn führt.
Einverstanden?
Wenn nicht, lesen Sie meine 10 Thesen. Sie beschreiben, wie Strategieentwicklung im KI-Zeitalter funktioniert – und wie sie nicht funktioniert.
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.
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.
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.
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?
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
