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.
Strategie entsteht im Denken von Menschen. Künstliche Intelligenz macht dieses Denken sichtbar. Mit diesem Satz beginnt das Buch StrategieKompakt mit KI, das heute erscheint.
Das Buch ist ein Praxisleitfaden für Unternehmer und Führungsteams, die Strategie als kontinuierliche Aufgabe verstehen – nicht als periodisches Projekt. Geschrieben für KMU, die mit realen Bedingungen arbeiten: unvollständige Informationen, knappe Zeit, echte Zielkonflikte.
Im Mittelpunkt steht die Methode StrategieKompakt. Sie folgt einer klaren Logik: von der Analyse der Ausgangslage über die SWOT und die Formulierung strategischer Fragen bis zur Entwicklung von Optionen und strategischen Stossrichtungen. Ein durchgehendes Fallbeispiel begleitet diesen Prozess – konkret, nachvollziehbar, unter realen Bedingungen.
KI kommt dabei nicht als Thema am Rande vor. Sie ist an den richtigen Stellen des Prozesses integriert – dort, wo sie stark ist. In der Analyse, in der Verdichtung, in der Formulierung. Mit konkreten Prompts, klaren Rollenverteilungen und ehrlichen Einschätzungen, wo KI an ihre Grenzen stösst.
Denn die entscheidende Frage ist nicht, ob KI strategische Optionen generieren kann. Die Frage ist, unter welchen Bedingungen diese Optionen robust, relevant und weiterverwendbar werden.
Methode und Plattform gehören zusammen. Das Buch beschreibt die Methode. Die Strategy.app bildet sie digital ab – als strukturierter Arbeitsraum, in dem Strategiedaten an einem Ort geführt werden, Entscheidungen dokumentiert werden und das Wissen des Unternehmens über seine eigene strategische Situation wächst. Nicht als Archiv. Als lebendige Grundlage für eine Strategiearbeit, die nicht nach dem Workshop endet.
Drei Dinge sind in diesem Buch anders als in den meisten.
Im ersten Beitrag dieser Serie habe ich beschrieben, warum KI bei strategischen Optionen fast immer zuerst enttäuscht. Die Ursache ist strukturell: ohne Kontext und ohne methodische Einbettung produziert KI Antworten, die statistisch wahrscheinlich sind – nicht Antworten, die zu diesem Unternehmen passen.
Heute gehe ich einen Schritt weiter. Denn das Problem lässt sich lösen. Nicht durch ein besseres Modell, sondern durch einen besseren Rahmen.
In einem Projekt mit einem mittelständischen Hersteller von Fenstern und Türen – im Folgenden Doors & Windows, ein anonymisiertes Fallbeispiel aus der Praxis – haben wir denselben Prozess zweimal durchlaufen. Erst ohne methodische Einbettung, dann mit.
Der erste Durchlauf lieferte Optionen wie diese:
Sauber formuliert, methodisch verknüpft mit SWOT-Quadranten und Ansoff-Typen – und dennoch strategisch kaum verwertbar. Die Optionen hätten auf jeden Hersteller in dieser Branche gepasst. Doors & Windows war darin nicht erkennbar.
Das war nicht ein Versagen der KI. Es war das erwartbare Ergebnis eines Prompts ohne ausreichenden Kontext und ohne methodische Leitplanken für die Entwicklung der Optionen selbst.
Was im zweiten Durchlauf anders war, lässt sich auf zwei konzeptionelle Eingriffe reduzieren.
Das erste Instrument: Entwicklungsdimensionen: Statt KI offen nach Optionen zu fragen, wird der Suchraum entlang konkreter Achsen strukturiert: Technologien, Absatzkanäle, Regionen, Wertschöpfungstiefe, Anwendungskontexte. Jede Dimension öffnet einen anderen Blickwinkel auf das Unternehmen. Das verhindert, dass KI einfach die naheliegendsten Branchenmuster wiederholt.
Das zweite Instrument: das Adjacency-Prinzip: Die Grundregel lautet: Je grösser die Distanz zum bestehenden Geschäft, desto höher das Risiko. Optionen werden deshalb bevorzugt in anliegenden Bereichen gesucht – nicht gleichzeitig in mehreren Dimensionen, weil sich Risiken sonst potenzieren. Das gibt der Optionsentwicklung eine strategische Logik, die über Brainstorming hinausgeht.
Beide Instrumente zusammen verändern nicht, was KI grundsätzlich kann. Sie verändern, worauf KI ihre Mustererkennung anwendet.
Aus «Digitalisierung zur Effizienzsteigerung» wurde mit diesem Rahmen eine konkrete Option:
Doors & Windows entwickelt einen webbasierten Konfigurator, der Fachhandelspartnern die eigenständige Produkt- und Variantenkonfiguration ermöglicht – inklusive technischer Spezifikation und Bestellauslösung. Der Konfigurator reduziert den Aufwand im Innenvertrieb, verkürzt den Angebotsprozess und stärkt die Fachhandelsbindung durch einen Mehrwert im täglichen Geschäft. Entwicklungsdimension: Absatzkanal, adjacent zum bestehenden Geschäft. Geschätztes Potenzial: 15–20% Reduktion der Vertriebskosten, skalierbar.
Aus «Stärkung der Kundenbindung durch nachhaltige Produkte» wurde:
Doors & Windows entwickelt ein Sortiment, das die gängigen Nachhaltigkeitszertifizierungen für öffentliche Bauprojekte erfüllt und damit systematisch ein Kundensegment erschliesst, das bisher kaum bearbeitet wurde – öffentliche Bauherren und Generalunternehmer mit ESG-Verpflichtungen. In diesem Segment ist der internationale Preisdruck strukturell geringer. Entwicklungsdimension: Kundengruppe, adjacent zur bestehenden Produktkompetenz. Mittelfristiges Potenzial: 10–15% Umsatzanteil in einem margenstärkeren Segment.
Der Unterschied ist nicht kosmetisch. Die erste Version benennt eine Richtung. Die zweite beschreibt eine Option, die sich bewerten, priorisieren und zu einer strategischen Stossrichtung verdichten lässt.
Seit wir den Arbeitsdialog mit KI auf diese Weise strukturieren, hat sich die Qualität der Ergebnisse in einem Punkt grundlegend verbessert: die Optionen sind einordnungsfähig. Sie haben eine nachvollziehbare strategische Logik, ein erkennbares Potenzial und eine klare Verbindung zur Ausgangslage des Unternehmens.
Was sich nicht verändert hat, verdient eine ehrliche Benennung. KI erfindet keine Zukunft. Sie verdichtet, strukturiert und variiert – innerhalb des Rahmens, den man ihr gibt. Die Optionen, die aus dem zweiten Durchlauf entstanden, waren besser vorbereitet. Ob sie die richtigen sind, ob das Potenzial realistisch ist, ob das Unternehmen die nötigen Fähigkeiten hat – das entscheidet kein Sprachmodell.
Der Rahmen verbessert zwar die Qualität der Optionen deutlich, aber er berührt eine tiefere Frage nicht – eine, die ich im nächsten Beitrag beschreibe.
Ein Satz aus einem Strategieprojekt ist mir geblieben. Wir hatten erste strategische Optionen mit KI entwickelt – sauber formuliert, gut lesbar, auf den ersten Blick sogar plausibel. Die Reaktion des Kunden war kurz und eindeutig: «Das ist Schrott.»
Die Formulierung war hart. Inhaltlich war sie richtig.
Viele Führungsteams nähern sich KI mit einer nachvollziehbaren Erwartung: Frage eingeben, brauchbare Antwort erhalten, weiterarbeiten. Das funktioniert bei vielen Aufgaben gut. Bei strategischen Optionen funktioniert es fast nie – jedenfalls nicht beim ersten Versuch.
Der Grund ist strukturell. KI produziert Antworten, die statistisch wahrscheinlich sind. Bei der Frage «Welche strategischen Optionen hat unser Unternehmen?» entstehen deshalb Formulierungen, die in der Sprache der jeweiligen Branche klingen und auf den ersten Blick vertraut wirken:
Das ist nicht falsch. Es ist nur nicht dieses Unternehmen. Es könnte jedes Unternehmen einer bestimmten Branche sein. Und genau deshalb ist es strategisch wertlos.
Der Fehler liegt nicht bei der Technologie. Er liegt in der Art, wie die Aufgabe gestellt wird.
Strategische Optionen beschreiben mögliche Entwicklungsrichtungen eines konkreten Unternehmens. Sie entstehen aus der Spannung zwischen dem, was ein Unternehmen ist, was es kann – und was wirklich möglich wäre. KI kennt diese Ausgangslage nicht, es sei denn, man teilt sie ihr mit.
Ohne Kontext reagiert KI auf das, was in vergleichbaren Texten steht. Sie destilliert die Vergangenheit eines Feldes – nicht die Zukunft dieses Unternehmens.
Hinzu kommt eine begriffliche Unschärfe, die in der Praxis häufig vorkommt. Strategische Optionen sind nicht dasselbe wie strategische Fragen. Strategische Fragen werden früher im Prozess entwickelt – aus der SWOT-Analyse, aus der Diagnose der Ausgangslage. Sie benennen die zentralen Herausforderungen, die ein Unternehmen bearbeiten muss.
Strategische Optionen werden davon zunächst unabhängig ausgearbeitet. Sie beschreiben alle möglichen Entwicklungsrichtungen – offen, breiter, losgelöst vom Bestehenden. Erst danach werden sie mit den strategischen Fragen abgeglichen: Welche Optionen sind Antworten auf unsere wichtigsten Herausforderungen?
Wer KI mit strategischen Optionen beauftragt, ohne diesen Unterschied zu kennen, bekommt bestenfalls Antworten auf Fragen, die noch gar nicht gestellt wurden.
In der Praxis haben sich zwei Bedingungen als entscheidend erwiesen – nicht als nette Ergänzung, sondern als Voraussetzung für brauchbare Ergebnisse.
Kontext: KI braucht strukturierte Informationen über das Unternehmen: Geschäftsfelder, Märkte, Wettbewerber, Stärken und Schwächen, relevante Restriktionen. Nicht als langer Freitext, sondern aufbereitet und eingebettet. Ohne diese Grundlage bleibt jede Antwort plausibel – aber nicht anwendbar.
Methode: KI braucht einen methodischen Rahmen, der beschreibt, was eine strategische Option ist, nach welcher Logik Entwicklungsrichtungen systematisch entwickelt werden und wie Ergebnisse strukturiert sein sollen. Ein offener Prompt erzeugt offene Antworten. Eine methodisch eingebettete Frage erzeugt Ergebnisse, die sich einordnen, vergleichen und priorisieren lassen.
Beides zusammen – Kontext und Methode – bildet die Grundlage des Rahmens, mit dem wir in der Praxis arbeiten. Wie dieser Rahmen konkret aufgebaut ist und was er verändert, zeige ich im nächsten Beitrag – am Beispiel eines realen Projekts.
Enttäuschung über KI in der Strategiearbeit ist in den meisten Fällen kein Urteil über die Technologie. Es ist ein Signal, dass der Arbeitsdialog nicht strukturiert genug geführt wurde.
KI wird nicht besser, indem man auf das nächste Modell wartet. Sie wird brauchbarer, wenn der Denkprozess, in den sie eingebettet ist, klarer wird. Das ist keine technische Frage – es ist eine Frage strategischer Disziplin.
Im zweiten Beitrag zeige ich, welche zwei Instrumente den Dialog mit KI bei der Erarbeitung von strategischen Optionen grundlegend verändern – und was das in der Praxis bedeutet. Am Beispiel eines mittelständischen Herstellers lässt sich der Unterschied direkt ablesen: dieselbe Ausgangslage, dieselbe KI, eine völlig andere Qualität der Ergebnisse.
Im dritten Beitrag geht es eine Ebene tiefer: Was passiert mit dem Denkprozess des Führungsteams, wenn KI eine plausible Antwort liefert, bevor die eigentliche strategische Auseinandersetzung stattgefunden hat?
Wann stellen wir Fragen – und wann gestalten wir Antworten?
In der Strategiearbeit mit Führungsteams zeigt sich derzeit ein neues Spannungsfeld: Künstliche Intelligenz wird immer häufiger in Analysen, Diskussionen und Entscheidungsprozesse einbezogen. Die Frage ist nicht mehr, ob KI eingesetzt wird, sondern an welcher Stelle sie tatsächlich Wirkung entfalten kann.
Die Erfahrungen aus den ersten praktischen Anwendungen sind vielschichtig. In manchen Situationen verlaufen Diskussionen schneller und strukturierter, in anderen entsteht zusätzliche Klarheit über Zusammenhänge und Annahmen. Gleichzeitig zeigt sich jedoch immer wieder, dass strategisches Denken trotz technischer Unterstützung anspruchsvoll bleibt und sich nicht einfach automatisieren lässt.
Gerade in der praktischen Arbeit wird deshalb rasch deutlich: Wer den Nutzen von KI verstehen will, muss zuerst verstehen, wie Strategiearbeit selbst strukturiert ist.
Strategiearbeit ist ein Prozess. Unternehmen analysieren ihre Ausgangslage, reflektieren Entwicklungen im Markt und im Wettbewerb und leiten daraus Konsequenzen für ihre zukünftige Ausrichtung ab. Häufig wird dieser Prozess jedoch als eine durchgehende Abfolge verstanden:
In der Praxis zeigt sich eine differenziertere Struktur. Zwischen der analytischen Klärung der Ausgangslage und der eigentlichen Gestaltung der strategischen Richtung liegt eine eigenständige Denkphase, die in vielen Strategieprozessen zu wenig bewusst gestaltet wird: die Formulierung der strategischen Fragen.
Strategische Fragen entstehen aus der Analyse und verdichten sich häufig in der SWOT. Sie beschreiben, welche Themen sich für ein Unternehmen tatsächlich stellen und worüber im Kern entschieden werden muss.
Solche Fragen entstehen typischerweise aus Entwicklungen wie:
Strategische Fragen sind niemals allgemein gültig. Sie sind immer unternehmensspezifisch und immer zeitspezifisch. Was heute eine zentrale strategische Frage darstellt, kann in wenigen Jahren bereits beantwortet oder bedeutungslos sein. Umgekehrt kann eine Fragestellung, die für ein Unternehmen existenziell ist, für ein anderes keinerlei Relevanz haben.
Wenn strategische Fragen nicht explizit formuliert werden, entsteht ein typisches Muster. Führungsteams springen nach der Analyse direkt in die Gestaltung. Optionen werden diskutiert, Initiativen entwickelt und Massnahmen priorisiert – oft ohne dass klar ist, welches strategische Problem damit eigentlich gelöst werden soll.
Strategische Fragen bilden deshalb das Fundament der späteren Gestaltung.
Erst wenn strategische Fragen sauber formuliert sind, beginnt die eigentliche Gestaltungsarbeit. In dieser Phase geht es darum, mögliche Antworten zu entwickeln und Entscheidungen vorzubereiten. Dazu gehören unter anderem:
Der Denkmodus verändert sich in dieser Phase deutlich. Es geht weniger um Verständnis der Ausgangslage als um Auswahl und Richtung. Strategie zeigt sich letztlich darin, welche Antworten ein Unternehmen verfolgt – und welche bewusst verworfen werden, um die gestellten Fragen zu lösen.
In den kommenden Wochen werde ich zeigen, wie KI in unterschiedlichen Phasen der Strategiearbeit eingesetzt werden kann — in der Analyse, bei der Klärung strategischer Fragen, in der Entwicklung von Optionen und in der Ausarbeitung von Massnahmen.
Manches wird dadurch einfacher, manches schneller, und vieles auch überraschend anspruchsvoll.
Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Strategien entwickeln. Mit der Integration von KI in die Strategy.app sind wir nun in der Lage, umfassende Unternehmensstrategien zu erstellen – von der Umfeld- und Wettbewerbsanalyse über SWOT-Analysen bis hin zu konkreten strategischen Massnahmen. Doch während die KI fundierte Datenanalysen und strukturierte Vorschläge bietet, bleibt eine entscheidende Frage offen: Wer macht jetzt die Strategie? … die KI oder die Mitarbeiter? … oder anders gesagt, wie binden wir die Mitarbeiter des Unternehmens in diesen Prozess ein?
Vor 10 Jahren habe ich zehn Thesen zu dem Thema mit dem Titel „Mitarbeiter sind die besten Strategen“ verfasst. Diese Überzeugung gilt auch heute und ist umso wichtiger, da die KI immer mehr Aufgaben übernimmt. Doch wie können wir sicherstellen, dass die Stimmen der Mitarbeiter in der digitalen Analyse nicht untergehen?
Ein zentraler Aspekt dieser Diskussion ist, ob die KI lediglich als unterstützendes Werkzeug zur Entscheidungsfindung fungieren soll oder ob sie aktiv in den kreativen Prozess eingreifen darf. Soll die KI Vorschläge machen, die die Mitarbeiter dann anpassen oder validieren? Oder ist es stimmiger, dass die KI die Ideen der Mitarbeiter analysiert und Verbesserungsvorschläge unterbreitet? Diese Entscheidungen beeinflussen massgeblich, wie sich die Mitarbeiter in den strategischen Prozess eingebunden fühlen.
Ein weiterer Gesichtspunkt ist, wie Mitarbeiter trotz der Unterstützung durch KI das Gefühl behalten, die wahren Autoren der Strategie zu sein. Wie schaffen wir eine Balance, die es ihnen ermöglicht, sich mit der Strategie zu identifizieren und motiviert zu bleiben? Sind transparente Kommunikationswege, Schulungen oder regelmässige Feedbackschleifen notwendig, um sicherzustellen, dass ihre Ideen Gehör finden und sie Teil des strategischen Prozesses bleiben?
Die Diskussion über den optimalen Einsatz von KI in der Strategieentwicklung und die Integration der Mitarbeiter ist eröffnet. Wir freuen uns auf Ihre Kommentare und Perspektiven zu diesem spannenden Thema! Besuchen Sie auch unsere Plattform unter www.strategy.app, um mehr über die Möglichkeiten zu erfahren, die Ihnen unsere KI-gestützte Lösung bietet.
Auch und gerade in der heutigen dynamischen Geschäftswelt ist die Entwicklung einer robusten Unternehmensstrategie entscheidend für den Erfolg von KMU. Ein vielversprechender Ansatz zur Erarbeitung und Umsetzung dieser Strategie ist die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI). Strategieentwicklung mit KI ist ein zentraler Bestandteil der Webapplikation Strategy.app, die wir speziell entwickelt haben, um Unternehmen bei der strategischen Planung zu unterstützen.
Die Strategieentwicklung in Unternehmen umfasst mehrere Schritte: von der Diagnose der Geschäftslage über die Gestaltung der strategischen Ausrichtung bis hin zur Umsetzung der Massnahmen. Die Einbindung von KI in diesen Prozess bringt zahlreiche Vorteile mit sich.
Ein erster Ansatz ist die KI-gestützte Diagnose. Hierbei sammelt die KI selbständig Daten, um Wettbewerber umfassend zu analysieren und Markttrends zu erkennen. KI kann hier präzise Informationen extrahieren und strukturieren, was die Grundlage für eine fundierte SWOT-Analyse (Stärken, Schwächen, Chancen und Risiken) bildet. Diese Analyse ist für Unternehmensentscheidungen unerlässlich, da sie strategische Herausforderungen identifiziert und priorisiert.
Mit strategy.app wird ein Vorschlag für die Hauptherausforderungen direkt von der SWOT abgeleitet. Dieser wird dem Strategieteam vorgelegt, diskutiert und verabschiedet.
Der nächste Schritt ist die Entwicklung strategischer Optionen. Anhand der SWOT-Analyse hilft die KI, relevante strategische Fragen abzuleiten und konkrete Handlungsmöglichkeiten auszuarbeiten. Dabei kommt die Methode der „Adjacency“ zum Einsatz, die es ermöglicht, neue Geschäftsfelder Schritt für Schritt zu erkunden, ohne andere wichtige Dimensionen aus dem Blick zu verlieren. Dies führt zu klar formulierten strategischen Empfehlungen, die die Entscheidungsfindung der Unternehmensführung unterstützen.
Ein weiterer spannender Aspekt ist die Automatisierung administrativer Aufgaben. Die KI in der Strategy.app übernimmt repetitive Arbeiten, wie die Erstellung von Managementsummaries oder die Planung von Massnahmen. Dies erspart wertvolle Zeit, die Sie für strategische Überlegungen nutzen können. Damit sorgt KI nicht nur für Effizienz, sondern auch für eine bessere Qualität der Ergebnisse, da menschliche Fehler minimiert werden.
Abschliessend lässt sich sagen, dass die Strategieentwicklung mit KI für KMU nicht nur eine innovative Massnahme darstellt, sondern auch eine Notwendigkeit geworden ist, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Unternehmen, die den Schritt in die digitale Zukunft wagen, können ihre Strategieentwicklung auf ein neues Level heben.
Möchten Sie mehr darüber erfahren, wie Sie KI in Ihre strategischen Planungsprozesse integrieren können? Besuchen Sie uns auf www.strategy.app für weitere Informationen und praktische Tools zur Unterstützung Ihrer strategischen Entwicklung.
In unserer Serie über die drei goldenen Regeln der KI-gestützten Strategieentwicklung haben wir bereits die ersten beiden Regeln behandelt: Struktur und Fokus. Diese Konzepte sind entscheidend, um das Beste aus der Künstlichen Intelligenz herauszuholen, die mittlerweile ein leistungsfähiges Instrument in der Unternehmensstrategie darstellt. Mit Use Case: Strategieentwicklung mit KI – Regel 3: Kontrolle wollen wir uns mit der dritten und vielleicht entscheidendsten Regel befassen:
Kontrolle in der Strategieentwicklung bedeutet, sicherzustellen, dass die Entscheidungen, die auf Basis von KI-Analysen getroffen werden, auch tatsächlich effektiv und fundiert sind. Ohne diese Kontrolle ist das Risiko hoch, dass man Fehlinterpretationen oder schlichtweg falsche Daten in den Entscheidungsprozess einfließen lässt. Insbesondere für Geschäftsführer und strategische Berater ist es essenziell, die Entscheidungen, die auf KI-gestützten Analysen basieren, kritisch zu hinterfragen und zu validieren. Daher erfordert der Einsatz von KI in der Strategiearbeit nicht nur Vertrauen in die Technologie, sondern auch einen strukturierten Ansatz zur Kontrolle ihrer Ergebnisse.
Strategische Experten müssen sicherstellen, dass die KI-Analysen strategisch sinnvoll sind. Ohne diese Expertenperspektive könnte es der KI an entscheidenden Einblicken fehlen, die nur durch Erfahrung und Branchenkenntnis erlangt werden können. Dies trägt dazu bei, dass die analysierten Daten nicht nur Fakten liefern, sondern auch als Grundlage für strategische Entscheidungen dienen. Diese Verbindung zwischen Datenanalyse und strategischem Denken gibt den Unternehmen die Möglichkeit, präzise und zielorientierte Entscheidungen zu treffen.
Die nächste Fragestellung, die sich stellt, ist die der Validierung. KI kann beeindruckende Ergebnisse liefern, die auf grossen Datenmengen basieren. Doch diese Ergebnisse sind nur so gut wie die Daten, die sie nutzen, und die Algorithmen, die sie verarbeiten. Daher ist es notwendig, jede von der KI generierte Aussage zu überprüfen. Ist klar, was hier ausgesagt wird? Ist es sinnvoll und hat es Hand und Fuss? Oder sind es Binsenwahrheiten oder Plattitüden? Ist die Aussage spezifisch und konkret auf unser Unternehmen gerichtet?
Und wer macht diese Validierung? Die besten Erfahrungen habe ich mit gemischten Teams gemacht.
Wir liessen KI aus der SWOT die strategischen Fragen (auch Hauptherausforderungen genannt) ableiten. Es waren neun an der Zahl. Nach einem ersten Durchlesen fanden es alle ganz gut. Dann nahmen wir uns die erste Aussage vor und ich stellte die folgenden zwei Fragen:
- Gilt diese Aussage genau und nur für unser Unternehmen? Oder könnten wir diese auf beliebige andere Unternehmen übertragen?
- Ist diese Aussage zeitlich spezifisch? Ist es eine Herausforderung, die sich im aktuellen Umfeld stellt und die wir mit gezielten strategischen Massnahmen lösen können?
Und damit fanden die Diskussionen statt – teilweise ging es um einzelne Worte und ich habe immer wieder umformuliert und angepasst. Für jede Frage benötigten wir bis zu einer Stunde, sodass wir am Abend ein Ergebnis hatten, mit dem alle zufrieden waren.
Diese Teamarbeit kann intensiver sein, als die Fragen einfach abzuleiten. Aber am Schluss sind die Aussagen nicht nur auf dem Papier, sondern vor allem in den Köpfen der Mitarbeiter – und dort haben sie die grösste Wirkung.
Die dritte Dimension der Kontrolle ist die Optimierung der KI-Modelle. KI-gestützte Systeme sind nicht statisch; sie müssen regelmässig überprüft und angepasst werden, um Verzerrungen oder falsche Annahmen zu vermeiden. Dies ist besonders wichtig, da sich Märkte und Umgebungen ständig verändern. Durch regelmässige Anpassungen bleibt die Relevanz und Genauigkeit der Ergebnisse erhalten. Die Implementierung eines strukturierten Überwachungsprozesses für die KI ist somit unerlässlich, um sicherzustellen, dass die Strategiesysteme anpassungsfähig und zukunftssicher bleiben.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass KI eine transformative Kraft in der Strategieentwicklung sein kann. Der Einsatz dieser Technologie erfordert jedoch eine sorgfältige Kontrolle über die generierten Daten und Analysen. Die drei Dimensionen der Kontrolle – Kontextualisierung, Validierung und laufende Optimierung – helfen Unternehmen, KI erfolgreich in ihren strategischen Prozess zu integrieren und unerwartete Risiken zu minimieren.
Mit Strategy.app steht Ihnen eine leistungsstarke Plattform zur Verfügung, die nicht nur den strukturierten Einsatz von KI ermöglicht, sondern auch die Kontrolle der Ergebnisse unterstützt. Diese Plattform hilft dabei, die Ergebnisse zu kontrollieren, sie in den Gesamtzusammenhang einzuordnen und das strategische Alignment sicherzustellen, sodass die Entscheidungen Ihrer Organisation gut fundiert und zielgerichtet sind.
Verpassen Sie nicht die Chance, Ihrer Strategieentwicklung durch den intelligenten Einsatz von KI einen neuen Schub zu geben! Entdecken Sie, wie Strategy.app Ihr Unternehmen unterstützen kann.
In der heutigen digitalen Welt kann der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) einen erheblichen Wettbewerbsvorteil in der Strategieentwicklung bieten. Dieser Artikel ist Teil unseres Use Cases: Strategieentwicklung mit KI. Während wir im ersten Beitrag den Aspekt der Struktur behandelt haben, widmen wir uns nun der zweiten Regel: Fokus. Ohne einen klaren Fokus bleibt der Einsatz von KI nicht nur ineffizient, sondern kann auch zu Fehlentscheidungen führen.
Der gezielte Einsatz von KI ermöglicht es, die richtigen Entscheidungen zur richtigen Zeit zu treffen. Sowohl für Geschäftsführer und Kaderleute von kleinen und mittleren Unternehmen (KMU), als auch für Einzelberater ist es unerlässlich, präzise und fokussierte Datenanalysen für ihre Strategiearbeit zu verwenden.
Schritt 1: Diagnose Die Diagnosephase umfasst Markt- und Wettbewerbsanalysen sowie die SWOT-Analyse. KI kann hier wertvolle Einblicke liefern, indem sie relevante Daten schnell und präzise verarbeitet und Muster erkennt, die sonst schwer erkennbar sind.
Schritt 2: Gestaltung In der Gestaltungsphase geht es um die Entwicklung strategischer Optionen und Stossrichtungen. KI-Assistenzsysteme können kreative Lösungen generieren und helfen, innovative, zukunftsorientierte Strategien zu entwickeln.
Schritt 3: Planung Die Planung einer Strategie umfasst die Entwicklung einer Roadmap und die Ressourcenallokation. KI-Tools sind hier entscheidend, um komplexe Projektionen zu erstellen und Ressourcen optimal zu verteilen.
Schritt 4: Umsetzung Schliesslich ist bei der Umsetzung die Anpassung und Erfolgsmessung essenziell. KI kann hier Echtzeitanalysen liefern und Anpassungen vorschlagen, um den strategischen Erfolg zu garantieren.
Mit strategy.app bekommen Sie die ideale Vorlage, um dieser Struktur zu folgen.
1. Analyse & Diagnose Mit KI können tiefgehende Markt- und Wettbewerbsanalysen durchgeführt werden, die herkömmliche Ansätze in Geschwindigkeit und Tiefe übertreffen.
2. Kreation & Strategieentwicklung Durch KI-generierte Ideen und Optionen kann der kreative Prozess der Strategieentwicklung erheblich beschleunigt und optimiert werden.
3. Bot & Assistent Ein KI-gestützter Assistent kann in Echtzeit strategische Fragen beantworten und den Nutzern bei der Entscheidungsfindung helfen.
4. Berichte & Dokumentation KI kann umfassende Berichte und Vorlagen erstellen, die für unterschiedliche Stakeholder wie Entscheidungsausschüsse, Banken oder Verwaltungsräte erforderlich sind.
Durch die Kombination dieser Dimensionen lässt sich KI gezielt einsetzen, um maximale Wirkung zu erzielen, anstatt wahllos Daten zu verarbeiten.
In der strategy.app können Sie KI gezielt in dieser Struktur einsetzen.
Fallbeispiel 1: Ein KMU nutzt KI zur Durchführung von Marktanalysen und zur Ableitung von SWOT-Analysen. Durch die schnelle Datenaufbereitung und präzise Auswertung kann das Unternehmen Trends und Entwicklungen frühzeitig erkennen und entsprechend reagieren.
Fallbeispiel 2: Ein Berater implementiert einen KI-Assistenten, um strategische Optionen für seine Kunden zu entwickeln. Diese KI unterstützt ihn dabei, schnell Optionen zu skizzieren und individuelle Chancen für verschiedene Marktszenarien zu identifizieren.
Fallbeispiel 3: Ein Unternehmen verwendet KI, um Berichte und Vorlagen für Verwaltungsrat- und Bankpräsentationen zu erstellen. Dies spart nicht nur Zeit, sondern erhöht auch die Qualität und Konsistenz der Dokumentation.
Alle diese Beispile wurden mit strategy.app erstellt.
Use Case: Strategieentwicklung mit KI – Regel 2: Fokus: Der Schlüssel zu einem effektiven KI-Einsatz in der Strategieentwicklung liegt im gezielten Fokus. Indem man sich auf die richtigen Prozesse und Funktionen konzentriert, kann man einen signifikanten Mehrwert generieren. Strategy.app bietet Ihnen klar definierte Einsatzbereiche für KI in der Strategiearbeit, die Ihnen helfen, Ihre strategischen Ziele effizienter zu erreichen.
Erschliessen Sie jetzt das volle Potenzial der KI in Ihrer Strategiearbeit und erfahren Sie mehr auf www.strategy.app.
Künstliche Intelligenz (KI) eröffnet spannende Möglichkeiten in der Strategieentwicklung, doch dafür bedarf es eines klaren Rahmens. Struktur bildet das Fundament für den sinnvollen KI-Einsatz. Im ersten Blog unserer Serie haben wir die drei goldenen Regeln – Struktur, Fokus und Kontrolle – vorgestellt. Heute vertiefen wir Regel 1 für die KI in der Strategieentwicklung: Struktur. Die von der Strategy.app abgebildete Struktur macht den KI-Einsatz besonders effizient und gewinnbringend.
Ein fundiertes Verständnis von Strategie ist essenziell, um die richtigen Grundlagen für den Einsatz von KI zu schaffen. Strategie befasst sich mit langfristigen Zielen und den Mitteln, diese zu erreichen. Dabei unterscheidet sie sich von Taktik, die konkrete Massnahmen zur Erreichung dieser Ziele umfasst. Strategie besteht typischerweise aus folgenden fünf Elementen:
Die Strategy.app unterstützt dabei, diese Elemente zu klären und zu strukturieren und bietet so eine ideale Basis zur Integration von KI. Weitere Details finden Sie unter Was ist eine Strategie?.
Ein strukturierter Strategieentwicklungsprozess ist entscheidend, um KI effektiv zu integrieren. Basierend auf der Definition einer Strategie lässt sich dieser Prozess in fünf Phasen unterteilen:
Durch eine klare Abfolge dieser Phasen wird gewährleistet, dass der Einsatz von KI systematisch und strategisch ausgerichtet ist. Weitere Details zu den Phasen finden Sie unter Strategieprozesse.
Schon jetzt zeigt sich, wie KI entlang einer strukturierten Strategieentwicklung optimal eingesetzt werden kann:
Diese Einsatzgebiete werden wir im nächsten Blogartikel ausführlich beleuchten und ein paar praktische Beispiele vorstellen.
Der gezielte Einsatz von KI in der Strategiearbeit erfordert eine klare Struktur als Fundament. Strategy.app bildet diese Regel 1 für die KI in der Strategieentwicklung: Struktur, präzise ab und schafft die ideale Umgebung für den erfolgreichen Einsatz von KI. Lassen Sie sich inspirieren und maximieren Sie den Nutzen von KI für Ihre strategische Arbeit.
