Das Produktivitätsparadox: Wie Unternehmen das volle Potenzial von GenAI nutzen

Was, wenn das grösste Hindernis für die produktive Nutzung von KI nicht die Technologie ist? Denn viele Schweizer Unternehmen verfügen längst über leistungsfähige GenAI-Tools. Trotzdem stagniert der Produktivitätsgewinn. Wie Mensch und KI konstruktiv zusammenfinden.

Vor etwa drei Jahren ging der GenAI-Boom los. In vielen Schweizer Unternehmen durften Mitarbeitende kurze Zeit später zum ersten Mal mit Copilot, ChatGPT oder einem anderen KI-Tool experimentieren. Die Begeisterung war gross, erste Erfolgsgeschichten machten die Runde. Doch heute zeigt sich in vielen Teams ein anderes Bild: Die Tools sind zwar installiert, aber der Mehrwert fürs Unternehmen zeichnet sich nicht klar ab. Gleichzeitig berichten IT-Verantwortliche, dass im Hintergrund längst andere, nicht freigegebene KI-Tools genutzt werden – ohne dass jemand genau weiss, welche Daten dabei wohin fliessen.

Das Paradox: individuelle vs. unternehmerische Produktivität

Das ist das Produktivitätsparadox der aktuellen KI-Phase: Die Technologie funktioniert, doch zwischen individueller Produktivität und messbarer Wirkung auf das Unternehmen klafft eine Lücke. Viele Unternehmen haben GenAI zunächst als persönliches Assistenzwerkzeug eingeführt. Deutlich anspruchsvoller ist es, die Technologie in relevante Prozesse zu integrieren und Arbeit so neu zu gestalten, dass daraus ein skalierbarer Unternehmenswert entsteht.

In der Schweiz beobachtet Christof Zogg, Co-Lead Swisscom AI & Software Products, gewichtige Faktoren, die den Einsatz von GenAI einerseits verlangsamen, andererseits unterstützen: Ein ausgeprägtes Rechts- und Risikobewusstsein kann die Einführung bremsen. Gleichzeitig bilden die hohe IT-Kompetenz und die gut ausgebaute digitale Infrastruktur eine solide Ausgangslage. Die entscheidende Frage lautet deshalb nicht, wie schnell Unternehmen GenAI einführen, sondern für welche Aufgaben sie die Technologie einsetzen und welchen konkreten Beitrag diese Anwendungen zu den Unternehmenszielen leisten.

Die nächste Entwicklungsstufe könnte das Produktivitätsparadox zumindest teilweise auflösen: KI-Agenten und stärker integrierte Lösungen können nicht nur einzelne Tätigkeiten unterstützen, sondern zusammenhängende Prozesse bearbeiten. Damit daraus tatsächlich Wert entsteht, braucht es jedoch mehr als neue Tools. Unternehmen müssen die richtigen Use Cases auswählen, ihre Arbeitsabläufe weiterentwickeln und die Fähigkeiten stärken, die Menschen in der Zusammenarbeit mit KI besonders wertvoll machen.

Was bleibt, wenn KI die Routine übernimmt?

Je mehr Routineaufgaben, Recherchearbeit und erste Textentwürfe von KI übernommen werden, desto deutlicher tritt zutage, was tatsächlich noch von Menschen geleistet werden muss. Ryan Roslansky, ehemaliger CEO von LinkedIn, und Aneesh Raman, Chief Economic Opportunity Officer bei Microsoft und früher LinkedIn, haben dafür zusammen mit Fachleuten aus verschiedenen Bereichen fünf Fähigkeiten identifiziert, die den Menschen in der Zusammenarbeit mit KI unersetzbar machen: die fünf C: Curiosity, Courage, Creativity, Compassion und Communication, auf Deutsch Neugierde, Mut, Kreativität, Mitgefühl und Kommunikation.

Was früher pauschal als Soft Skills abgetan wurde, wird damit zum eigentlichen Hard Skill des KI-Zeitalters. Für Unternehmen heisst das: Diese fünf Fähigkeiten sind keine nette Ergänzung zur KI-Strategie – sie sind die Strategie, sobald die Routinearbeit wegfällt.

• Neugierde (Curiosity) ist dabei die Grundfähigkeit, auf der alle anderen aufbauen. KI erkennt Muster in bestehenden Daten – nur Menschen stellen die Frage, ob man eine Aufgabe nicht grundsätzlich anders angehen sollte. Im Arbeitsalltag zeigt sich das zum Beispiel bei der Person in der Buchhaltung, die sich nicht mit der Erklärung «das war schon immer so» zufriedengibt, sondern nachfragt, warum bestimmte Kosten jedes Quartal auffällig schwanken – und dabei eine Ineffizienz aufdeckt, die kein Standardbericht gezeigt hätte.
• Mut (Courage) entscheidet, was mit dieser Neugierde passiert. KI kann Risiken berechnen, aber nur Menschen entscheiden, welches Risiko ein Unternehmen eingehen will. Das zeigt sich bei der Entwicklerin, die mitten im Projekt den Wechsel auf ein neues Framework vorschlägt, weil es den Kunden langfristig besser dient. Oder beim Verkaufsleiter, der einem Grosskunden offen sagt, dass seine Anfrage nicht die richtige Lösung ist. Mut bedeutet, zu handeln, bevor alle Informationen vorliegen – etwas, das kein Algorithmus übernehmen kann.
• Kreativität (Creativity) geht über das «Remixen» von Bestehendem hinaus, wie es die KI macht. Sie bedeutet, sich etwas auszudenken, das es so noch nicht gab. Steve Jobs hat weder den Computer noch das Telefon erfunden. Aber er hat sich vorgestellt, wie beides zu einem Gerät werden könnte. Für Unternehmen bedeutet das: Kreativität ist kein Privileg des Marketings oder der Produktentwicklung, sondern eine Fähigkeit, die in jeder Funktion gebraucht wird, sobald KI die Fleissarbeit übernimmt.
• Mitgefühl (Compassion) lässt sich von keiner KI simulieren, egal wie überzeugend der Tonfall eines Chatbots wirkt. Es ist die Fähigkeit, die eine Führungskraft dazu bringt, die nachlassende Leistung eines Mitarbeitenden zu erkennen, nachzufragen, und dann unaufgeregt flexible Arbeitszeiten zu ermöglichen, weil ein Elternteil gepflegt werden muss. In einer Arbeitswelt, in der KI immer mehr Interaktionen vorstrukturiert, wird der menschliche Kontakt zum Unterscheidungsmerkmal – gegenüber Mitarbeitenden und Kunden.
• Kommunikation (Communication) schliesslich ist die Fähigkeit, Sprache Bedeutung zu geben und nicht nur Information zu übersetzen wie eine KI. Wer im Team präzise formulieren kann, was man von einem KI-System erwartet, und wer Ergebnisse verständlich einordnen kann, hebt die Zusammenarbeit mit KI auf ein ganz anderes Niveau als jemand, der nur Prompts abtippt.

Die beiden Autoren betonen, dass sich die fünf C nicht in einem Wochenend-Workshop erlernen lassen. Sie entwickeln sich mit der Zeit, durch echte Beziehungen und durch den Umgang mit schwierigen Problemen. Für Unternehmen bedeutet das: Wer die fünf C ernst nimmt, kann sie nicht per Weisung verordnen, sondern muss ihnen im Arbeitsalltag bewusst Raum geben.

Schatten-KI: kein Problem der Disziplin, sondern ein Signal

Viele Organisationen reagieren auf unkontrollierte KI-Nutzung zunächst mit Verboten: gesperrte Domains, strikte Richtlinien, Mahnungen in der Teamsitzung. Das Problem dabei: Schatten-KI entsteht fast immer aus einem legitimen Bedürfnis. Mitarbeitende greifen zu einem nicht freigegebenen Tool, weil es ihnen hilft, eine Aufgabe schneller, einfacher oder kreativer zu lösen als mit dem offiziellen Werkzeug. Ein Verbot löst dieses Bedürfnis nicht auf, es verdrängt es nur in schwerer kontrollierbare Kanäle – und es bestraft genau jene Neugierde, die Unternehmen eigentlich fördern wollen.

Wirksamer ist ein anderer Ansatz: Sicherheit, Benutzerfreundlichkeit und Vertrauen als Fundament, auf dem sich kontrollierte Nutzung von selbst durchsetzt. Erst wenn Mitarbeitende wissen, dass ihre Daten in einem freigegebenen Tool tatsächlich geschützt sind, trauen sie sich auch, dieses Tool mutig und neugierig – Courage und Curiosity – für anspruchsvolle Aufgaben einzusetzen. Governance wird damit nicht zum Bremsklotz, sondern zur Voraussetzung dafür, dass Mitarbeitende überhaupt bereit sind, mit KI zu experimentieren.

Souveräner Werkzeugkasten statt eines grossen Tools

Ein weiterer Grund für stockende KI-Projekte: der Versuch, mit einem einzigen Tool alle Bedürfnisse abzudecken. Sinnvoller ist ein bedarfsgerechter KI-Workspace mit drei Ebenen:

• Copilot im Microsoft-365-Ökosystem für die persönliche Produktivität im Büroalltag.
• Ein souveräner Firmen-Assistent, zum Beispiel der Swiss AI Assistant, der auf Schweizer Infrastruktur läuft und eine sichere, KI-gestützte Verarbeitung vertraulicher und besonders schützenswerter Unternehmensdaten ermöglicht – auch dort, wo der Einsatz anderer KI-Lösungen aufgrund von Datenschutz- oder Compliance-Anforderungen eingeschränkt ist.
• Spezialisierte Fach-Agenten, die in CRM-, ERP- oder Fachdatenbanken integriert sind und konkrete Geschäftsprozesse automatisieren.

Diese drei Ebenen schliessen sich nicht aus, sie ergänzen sich. Für KMU mit knappen IT-Ressourcen heisst das: Nicht jedes Problem braucht ein neues Tool. Oft reicht die Kombination aus beispielsweise Microsoft 365 Copilot und einem schlanken, abgesicherten Firmen-Assistenten für die ersten internen Anwendungsfälle. Für KI-Verantwortliche in grösseren Unternehmen bedeutet es, die Architekturfrage – welches Tool für welche Aufgabe, mit welcher Datenhaltung – konsequent vor die Rollout-Frage zu stellen.

Nutzung braucht Begleitung: drei wichtige Hebel

Selbst mit der richtigen Tool-Architektur zeigt sich nach einigen Monaten oft derselbe Effekt: Die Nutzung flacht ab, wenn niemand sie aktiv begleitet. Technologie allein verändert keine Arbeitsgewohnheiten. Das macht gelebte Praxis im Team. Und genau hier schliesst sich der Kreis zu den fünf C: Sie entwickeln sich nicht durch ein Tool, sondern durch Austausch, Übung und echte Zusammenarbeit.

Drei Hebel haben sich dabei als wirksam erwiesen:

1. Das einfache Teilen von Wissen: Mitarbeitende befähigen, eigene fachspezifische Prompt-Vorlagen im Team bereitzustellen und Best Practices offen auszutauschen – eine gute Übung in Kommunikation.
2. Peer-to-Peer-Enablement durch KI-Ambassador*innen in den Fachbereichen, die Kolleg*innen im konkreten Arbeitsalltag abholen, nicht bloss in einer zentralen Schulung. Das fördert die Neugierde und senkt die Hemmschwelle für mutiges Ausprobieren.
3. Kontinuierliche Lernräume: kurze, regelmässige Praxis-Sessions und Demos, die KI dauerhaft in bestehenden Arbeitsgewohnheiten verankern.

Für IT-Verantwortliche in KMU ist das eine gute Nachricht: Diese drei Hebel kosten wenig Budget, aber Aufmerksamkeit und Konsequenz. Für KI- und Work-Smart-Verantwortliche in grösseren Organisationen ist es ein Auftrag, Enablement genauso zu budgetieren und zu steuern wie die technische Einführung: als eigenständiges Arbeitspaket mit eigenen Zielgrössen, nicht als Nebengedanke.

Vom IT-Projekt zur Organisationsentwicklung

Wer KI-Transformation ausschliesslich als IT-Projekt führt, wird an genau diesem Punkt ankommen: Die Technik läuft, aber die Wirkung bleibt hinter den Erwartungen zurück. Die eigentliche Chance liegt woanders, nämlich darin, Arbeit menschlicher, kreativer und wirkungsvoller zu gestalten, weil Routineaufgaben an KI abgegeben werden können und Raum für Neugierde, Mut, Kreativität, Mitgefühl und Kommunikation entsteht.

Daraus lassen sich drei konkrete Schritte ableiten:

1. Eine sichere, souveräne Infrastruktur schaffen, sei es mit dem Swiss AI Assistant, Microsoft 365 Copilot oder mit beiden kombiniert.
2. Gezielt in die fünf C der Mitarbeitenden investieren, über Ambassadoren-Programme, Lernräume und offenen Wissensaustausch. Denn diese Fähigkeiten entstehen laut Roslansky und Raman nur über Zeit, Beziehung und das Lösen echter Probleme.
3. Die durch KI gewonnene Zeit nicht einfach in mehr Output derselben Art umlenken, sondern bewusst für Innovation, Strategie und den Aufbau von Kundenbeziehungen freihalten.

Das Produktivitätsparadox löst sich nicht durch das nächste Tool-Update. Es löst sich, wenn Unternehmen anfangen, Arbeit bewusst um das zu gestalten, was Menschen auszeichnet. Dann verschiebt sich der Massstab für Erfolg von «Wie viel Zeit sparen wir?» zu «Wie viel bessere Arbeit entsteht dadurch?»

Buchtipp

Open to Work: How to Get Ahead in the Age of AI, Ryan Roslansky, Aneesh Raman; Verlag HarperCollins, 2026. Erhältlich auf Englisch, Spanisch und Französisch.