Derzeit läuft auf LinkedIn eine Diskussion, die überfällig war. Wer KI sinnvoll einsetzen will, muss zuerst seine Daten in Ordnung bringen. Rohe, unstrukturierte, verstreute Daten führen zu schlechten KI-Ergebnissen – egal wie leistungsfähig das Modell ist.
Das stimmt. Aber die Diskussion dreht sich fast ausschliesslich um Kunden-, Produkt- oder Finanzdaten. Was dabei fehlt: Strategiedaten.
In den meisten KMU sieht die Realität so aus. Die letzte SWOT liegt irgendwo in einer PowerPoint vom letzten Workshop. Die strategischen Fragen wurden damals formuliert, aber nie systematisch weiterverfolgt. Die Optionen, die das Führungsteam entwickelt hat, existieren in drei verschiedenen Versionen. Und die Massnahmen, die beschlossen wurden, sind über Excel-Listen, E-Mails und persönliche Notizen verteilt.
Wenn ein neues Mitglied ins Führungsteam kommt, beginnt die Suche von vorne. Wenn ein Jahr später der nächste Strategieprozess ansteht, weiss niemand mehr genau, was damals entschieden wurde – und warum.
Das ist kein Versagen des Teams. Es ist ein strukturelles Problem: Strategiearbeit wird als Projekt behandelt, nicht als kontinuierlicher Prozess. Der Workshop erzeugt Energie, Dokumente werden erstellt, Massnahmen beschlossen. Und nach einigen Monaten verschwindet Strategie wieder im operativen Alltag.
KI kann unter diesen Bedingungen nichts leisten. Nicht weil sie zu schwach ist, sondern weil ihr der Kontext fehlt. Ein Sprachmodell, das nach strategischen Optionen für ein Unternehmen gefragt wird, ohne zu wissen, was dieses Unternehmen in den letzten Jahren entschieden hat, welche Annahmen seiner Strategie zugrunde liegen und welche Fragen noch offen sind, liefert zwangsläufig Allgemeinwissen. Gut formuliert, strukturiert – und strategisch wenig brauchbar.
Was das konkret bedeutet: Marktanalysen, Wettbewerberprofile, SWOT-Elemente, strategische Fragen, Optionen, Stossrichtungen, Massnahmen und die Annahmen, auf denen all das beruht – alles an einem Ort, strukturiert, verknüpft und jederzeit abrufbar. Nicht als Archiv, sondern als lebendige Arbeitsgrundlage, die mit jeder strategischen Diskussion wächst.
Genau das ist die Idee hinter der Strategy.app. Sie bildet die Methode StrategieKompakt digital ab und schafft den strukturierten Rahmen, in dem Strategiearbeit zur Daueraufgabe wird – statt zum periodischen Projekt. Analysen werden systematisch erfasst, Entscheidungen dokumentiert, Stossrichtungen weiterentwickelt. Das Wissen, das im Laufe der Strategiearbeit entsteht, geht nicht verloren.
Und erst wenn dieser strukturierte Wissensbestand vorhanden ist, wird KI zu einem echten Denkpartner. Nicht als Ersatz für Analyse und Entscheidung – sondern als Instrument, das auf einer belastbaren Grundlage aufbaut, Zusammenhänge sichtbar macht und die Qualität strategischer Diskussionen erhöht.
Die Technik folgt der Methode. Nicht umgekehrt.
In den ersten beiden Beiträgen dieser Serie ging es um ein handwerkliches Problem: Warum KI bei strategischen Optionen ohne Rahmen enttäuscht – und was Kontext und Methode daran ändern. Wer Entwicklungsdimensionen und das Adjacency-Prinzip konsequent einsetzt, bekommt Ergebnisse, die sich einordnen, bewerten und weiterentwickeln lassen.
Aber es gibt eine zweite Ebene. Sie ist subtiler und tritt auch dann auf, wenn die Vorbereitung gut war.
Ein Führungsteam sitzt zusammen. Vor ihm liegt eine offene strategische Frage – unbequem, noch nicht durchgearbeitet, mit unterschiedlichen Meinungen im Raum. Jemand gibt die Frage in ein KI-System ein. Wenige Sekunden später liegt eine strukturierte, gut formulierte Antwort auf dem Tisch.
Die Spannung ist weg.
Und genau dort beginnt das eigentliche Problem.
Strategische Auseinandersetzung lebt von produktiver Spannung. Nicht von Konflikt um seiner selbst willen, sondern von der Reibung, die entsteht, wenn unterschiedliche Erfahrungen, Einschätzungen und Risikobereitschaften aufeinandertreffen. Diese Reibung ist keine Ineffizienz. Sie ist der Denkprozess selbst. Aus ihr entstehen Fragen, die präziser sind als die ursprüngliche Frage. Einschätzungen, die sich gegenseitig schärfen. Entscheidungen, die getragen werden, weil sie gemeinsam durchdacht wurden.
KI kann diese Spannung nicht erzeugen. Aber sie kann sie auflösen, bevor sie ihre Wirkung entfaltet hat.
Das geschieht nicht durch schlechte Antworten. Es geschieht durch plausible Antworten zum falschen Zeitpunkt.
Ein Sprachmodell ist auf Mustererkennung in grossen Textmengen trainiert. Es liefert Antworten, die in der Sprache der jeweiligen Branche formuliert sind, Struktur und Kohärenz ausstrahlen und vertraut klingen – weil sie aus der Vergangenheit des Feldes destilliert sind. Die Antwort klingt richtig, weil sie bekannt klingt.
Strategische Fragen, die wirklich relevant sind, haben aber keine Vergangenheit, aus der sich die Antwort ableiten liesse. Sie sind spezifisch für dieses Unternehmen, diesen Markt, dieses Team, diesen Moment. KI kann dazu Hypothesen liefern, Strukturen vorschlagen, Varianten sichtbar machen. Aber sie kann die Frage nicht beantworten. Wer das vergisst, delegiert kein Werkzeug – sondern ein Urteil.
Hier liegt der entscheidende Unterschied zwischen zwei Arten, wie KI in der Strategiearbeit wirken kann.
Als Spiegel macht KI sichtbar, was bereits im System vorhanden ist. Unklare Annahmen führen zu unscharfen Outputs. Widersprüchliche Zielsetzungen erzeugen widersprüchliche Vorschläge. Das ist wertvoll – ein Führungsteam erkennt schneller, wo die eigene Analyse noch nicht präzise genug ist.
Resonanz entsteht eine Stufe weiter. Nicht wenn KI eine Antwort zurückgibt, sondern wenn der KI-Output das Team dazu bringt, die eigene Frage neu zu stellen. Wenn eine generierte Option als unbefriedigend erkannt wird – und das Team beginnt zu verstehen, warum sie unbefriedigend ist. Wenn eine verdichtete Analyse einer Beobachtung aus der Praxis widerspricht und dieses Spannungsverhältnis zum Ausgangspunkt einer echten Diskussion wird.
Resonanz setzt voraus, dass KI-Output als Hypothese behandelt wird – nicht als Ergebnis.
Das ist nicht nur eine Frage der Haltung. Es ist eine Frage des Prozessdesigns.
In einem gut geführten Strategieprozess ist die Sequenz entscheidend. KI arbeitet in der Vorbereitung, in der Verdichtung, in der Dokumentation. Im Workshop selbst – wenn das Führungsteam strategische Fragen durcharbeitet, Optionen bewertet und Stossrichtungen entwickelt – ist die primäre Aufgabe nicht Informationsverarbeitung. Es ist Urteilsbildung. Und Urteilsbildung braucht die Reibung, die entsteht, wenn Menschen mit unterschiedlichen Erfahrungen gemeinsam denken.
Das bedeutet nicht, dass KI im Workshop keinen Platz hat. Sie kann Zwischenstände verdichten, Varianten durchspielen, Formulierungen schärfen. Aber sie sollte nicht das erste Wort haben, wenn eine offene Frage auf dem Tisch liegt. Wer KI zu früh einsetzt, riskiert, dass das Team eine Antwort bewertet, statt eine Frage zu durchdenken.
Ein lernendes strategisches System entsteht nicht dadurch, dass KI besser wird. Es entsteht dadurch, dass das Unternehmen besser wird: in der Formulierung seiner Fragen, in der Qualität seiner Annahmen, in der Konsistenz zwischen strategischer Richtung und operativem Handeln.
Strategie beginnt mit der Fähigkeit eines Unternehmens, sich selbst zuzuhören. KI kann dieses Zuhören unterstützen – in der Vorbereitung, in der Strukturierung, in der Nachbereitung. Sie kann es nicht ersetzen. Und sie darf es nicht abkürzen.
Die drei Beiträge dieser Serie beschreiben zwei Ebenen, auf denen KI in der Strategiearbeit scheitert – und zwei Bedingungen, unter denen sie tatsächlich nützt. Die erste Ebene ist handwerklich: Kontext und Methode. Die zweite ist prozessual: der richtige Zeitpunkt und die Bereitschaft, KI-Output als Hypothese zu behandeln, nicht als Antwort.
Beides zusammen ist noch keine Garantie für gute Strategie. Aber es ist die Voraussetzung dafür, dass KI überhaupt einen Beitrag dazu leisten kann.
Künstliche Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren einen bemerkenswerten Einfluss auf viele Bereiche der Unternehmensführung, insbesondere auf die Strategieentwicklung. Bei Strategy.app haben wir verschiedene Ansätze entwickelt, um KI in den Strategieentwicklungsprozess zu integrieren. Doch trotz dieser Fortschritte sind uns in der Praxis auch Grenzen der KI aufgefallen. In diesem Artikel beleuchten wir daher die Herausforderungen, die wir bei der Nutzung von KI in der Strategieentwicklung erlebt haben, und geben Einblicke, wie wir diese in der weiteren Entwicklung von Strategy.app berücksichtigen.
In der Zusammenarbeit mit unseren Nutzern haben wir erfolgreich KI für verschiedene Aufgaben eingesetzt, darunter:
Doch bei der Anwendung zur Ausarbeitung strategischer Optionen sind wir auf Herausforderungen gestossen, die wir im Folgenden näher erläutern.
Ein zentrales Problem war die Allgemeinheit der Vorschläge, die die KI generierte. Viele der Ideen waren plattitüdenhaft und liessen sich ohne tiefes Verständnis der spezifischen Unternehmenssituation anwenden. Dies stellte sich als Limitation der KI heraus, die oft auf vorgefertigten Daten und Modellen basiert.
Die KI benötigt daher umfangreiche und qualitativ hochwertige Daten aus dem Unternehmen, um relevante Analyse- und Entwicklungsergebnisse liefern zu können. In unserem letzten Projekt war der Mangel an spezifischen Informationen wahrscheinlich der Grund dafür, dass die Vorschläge der KI weniger anpassbar und konkret waren.
Ein weiteres Problem stellte die geschwungene Sprache der KI dar, die oft den Eindruck von Wissen vermittelte, jedoch bei näherer Untersuchung wenig Substanz aufwies. Die KI kann zwar Texte generieren, jedoch muss sie im richtigen strategischen Kontext arbeiten, um wirkliche Mehrwerte zu schaffen.
Durch unsere Erfahrungen haben wir wichtige Erkenntnisse über die Grenzen der KI gewonnen, die wir in die Entwicklung von Strategy.app einfliessen lassen:
Obwohl wir bei der Anwendung von KI in der Strategieentwicklung auf Herausforderungen gestossen sind, erkennen wir gleichzeitig auch das Potenzial dieser Technologie. Nicht alles, was die KI vorgeschlagen hat, war schlecht; im Gegenteil, es gab zwei vielversprechende Ideen, die wir in unseren strategischen Prozess aufgenommen haben.
Wir sind bestrebt, diese Grenzen der KI zu überwinden und eine Plattform zu entwickeln, die es KMU ermöglicht, ihre Unternehmensstrategien durch die Kombination von Mitarbeiterwissen und KI-Intelligenz effektiv zu gestalten.
Sind Sie neugierig auf die Möglichkeiten von KI in Ihrer Strategieentwicklung? Testen Sie Strategy.app oder kontaktieren Sie einen unserer Experten, um mehr darüber zu erfahren, wie wir Ihnen helfen können, Ihre strategischen Ziele zu erreichen.

Ein KMU braucht keinen aufwändigen Strategieprozess. In der Regel ist es ausreichend, wenn die Geschäftsführung die wesentlichen Elemente (Markt, Wettbewerb, Trends, SWOT, die grobe Stossrichtung, sowie die zugehörigen Massnahmen) behandelt, die wichtigen Themen überdenkt und das Ganze noch dokumentiert.
Ist eine Strategie vorhanden? Die Antwort ist in den meisten Fällen ein schnelles: „Ja haben wir.“ Aber auf die Frage, kann man diese irgendwo anschauen oder nachlesen, fällt die Antwort schon zögerlicher aus. Eine aktive und transparente Kommunikation der grundlegenden Stossrichtung des Unternehmens ist Voraussetzung, um Mitarbeitende, Kunden und Geschäftspartner wirksam einzubeziehen. Geheimnistuerei ist hier aber auch unnötig und falsch und auch die Frage, ob die Konkurrenz denn die Strategie erfahren darf, sollte eher in den Hintergrund treten.
Mit dem Wissen, «Wohin die Reise Gehen soll» macht die Geschäftsführung insbesondere auch die Mitarbeitenden zu Beteiligten, wodurch die gemeinsame und konsequente Umsetzung schnell und effizient erfolgen kann.
Mit der neuen webbasierten Softwarelösung STRATEGY.APP haben wir mit unserem Kunden genau das gemacht:
Alles ist heute in Veränderung: Märkte und Kundenbedürfnisse, sowie das Kaufverhalten, die verwendeten Technologien und die Wettbewerbssituation, aber auch die Mitarbeiterbedürfnisse, das Wirtschaftsumfeld, sowie Gesetze und Regularien und noch vieles mehr. Die Strategie des Unternehmens sollte daher mindestens einmal jährlich überprüft bzw. die Stossrichtung hinterfragt und angepasst werden.
Dr. Thomas Strauch
DTS Consulting AG
Grabenweg 25 a
8484 Weisslingen
+41 79 600 47 85
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