Tag 10: Umsetzung planen und Anbieter auf den Radar bringen

Stefan

Willkommen zu Tag 10 des AI Business Specialist Trainings an der Graduate School of Applied Technology und Management in Zürich. Heute geht es um ein entscheidendes Thema: den Entwicklungsprozess und die Marktanalyse. Wir freuen uns, dass ihr alle online im Zoom Raum dabei seid.

Marc

Hallo auch von meiner Seite. Heute Abend dreht sich alles um die Frage, wie wir vom Anforderungsdokument von Tag 9 zu einer belastbaren Umsetzungsempfehlung kommen, die man auch in sechs Monaten noch vor dem Vorstand oder der Geschäftsleitung begründen kann. Wir schauen uns die Handlungskompetenz C 2 an, Entwicklungs und Prüfprozess einer Idee starten.

Stefan

Lass uns gleich zu Beginn die Lernziele des heutigen Abends festhalten. Am Ende des heutigen Tages könnt ihr erstens Rahmenbedingungen von Anforderungen unterscheiden und K O Kriterien binär und prüfbar formulieren. Zweitens könnt ihr ein Prüfvorgehen aus sechs Stufen begründet auswählen und mit einem klaren Abbruchkriterium versehen.

Marc

Drittens lernt ihr, den KI Markt in vier Schichten zu gliedern und eine Longlist von zwölf bis fünfzehn Kandidaten strukturiert auf eine Shortlist von drei Anbietern zu reduzieren. Viertens könnt ihr Anbieteraussagen mit klaren Due Diligence Fragen prüfen und Agent Washing sofort entlarven.

Stefan

Fünftens werdet ihr in der Lage sein, die Gesamtkosten über drei Jahre realistisch abzuschätzen und Preismodelle auf ihre Wirkung bei Erfolg zu beurteilen. Sechstens behandelt ihr Anbieterabhängigkeit als Bewertungskriterium und formuliert saubere Exit Klauseln.

Marc

Siebtens leitet ihr eine Build, Buy oder Partner Empfehlung mit vorab gewichteten Kriterien und Sensitivitätsprüfung her. Achtens bestimmt ihr eure regulatorische Rolle als Anbieter oder Betreiber unter dem EU AI Act. Und neuntens besetzt ihr ein Vorhaben mit sechs Schlüsselfunktionen und beantragt die Freigabe in genau fünf Sätzen.

Stefan

Das ist ein strammes Programm. Und die Kernbotschaft des Abends lässt sich in einem einzigen zentralen Satz zusammenfassen: Kaufen ist der Normalfall. Bauen ist die Ausnahme, die man begründen muss. Alles andere ist Handwerk drumherum. Marc, warum tun sich viele Fachleute eigentlich so schwer mit diesem Satz?

Marc

Weil erfahrene IT Experten und Ingenieure oft die Intuition haben, dass Bauen nach hoher Kompetenz aussieht. Man will die volle Kontrolle behalten. Aber wenn wir uns die Beweislage anschauen, müssen wir diese Denkweise radikal umkehren. Die Erfolgsquote von KI Vorhaben hängt heute viel weniger an der Modellqualität als an der nahtlosen Einbettung in den echten Arbeitsablauf.

Stefan

Genau das zeigt der Bericht des M I T Project NANDA aus dem Jahr 2025 mit dem Titel The GenAI Divide. In dieser Untersuchung erzielten rund 95 Prozent der untersuchten Pilotprojekte mit generativer KI keinen messbaren Effekt auf die Erfolgsrechnung des Unternehmens. 95 Prozent Versagerquote bei Piloten, das muss man sich einmal vorstellen!

Marc

Das ist eine gewaltige Zahl. Und schaut man in die Aufteilung darunter, sieht man den Grund. Vorhaben, die eine Lösung von einem spezialisierten Anbieter kauften und mit einem erfahrenen Umsetzungspartner einführten, waren in rund 67 Prozent der Fälle erfolgreich. Eigenentwicklungen kamen hingegen nur auf mickrige 33 Prozent Erfolgsquote. Kaufen mit Partner ist also doppelt so häufig erfolgreich wie Eigenbau.

Stefan

Weil Basisfähigkeiten wie Texterzeugung, Zusammenfassung, Klassifikation oder Transkription sich am freien Markt viel schneller verbessern, als eine einzelne Organisation sie intern weiterentwickeln kann. Wer solche Basisfähigkeiten selbst baut, wettet darauf, dass der Markt langsamer besser wird als man selbst. Und diese Wette verliert man fast immer. Ein bekanntes Beispiel dafür ist BloombergGPT.

Marc

Richtig. Bloomberg baute mit riesigem Aufwand BloombergGPT, ein eigenes, auf Finanzdaten trainiertes Sprachmodell. Kurz nach der Veröffentlichung lag ein allgemeines Modell auf den meisten öffentlichen Finanz Benchmarks vorn, ganz ohne Zugang zu Bloombergs internen Daten und ohne spezielles Finanztraining. Das Muster lautet deshalb: Kaufen, was alle brauchen. Selbst besitzen, was nur ihr habt.

Stefan

Ein zweites Warnbeispiel aus den U S A zeigt, was passiert, wenn Steuerung und Prüfvorgehen fehlen: Das M D Anderson Cancer Center und I B M Watson for Oncology. Der ursprüngliche Vertrag lautete auf rund 2.4 Millionen U S Dollar. Nach zwölf ständigen Vertragsverlängerungen stand die Vertragssumme bei 39.2 Millionen, der Gesamtaufwand bei rund 62 Millionen Dollar. Nach fünf Jahren lief der Vertrag aus, ohne dass das System je bei echten Patientinnen und Patienten eingesetzt wurde.

Marc

Jede einzelne Verlängerung war für sich genommen vertretbar. Es fehlte schlicht das Tor, an dem die Gesamtsumme zur Disposition stand. Und genau deshalb brauchen wir ein strukturiertes Verfahren in fünf Schritten: Auftrag lesen, Prüfvorgehen wählen, Markt analysieren, Entscheid fällen und Freigabe holen. Gehen wir diesen Weg nun Schritt für Schritt durch.

Stefan

Schritt 1: Auftrag lesen und Rahmenbedingungen freilegen. An Tag 9 haben alle Klassen ein Anforderungsdokument erstellt. Aber ein Auftrag von oben enthält fast nie fertige Anforderungen. Er enthält eine Lösungsidee, eine Frist, ein Gefühl und eine Handvoll Rahmenbedingungen, die niemand so nennt. Marc, was unterscheidet eine Anforderung von einer Rahmenbedingung?

Marc

Eine Anforderung beantwortet die Frage, was die Lösung können muss. Sie stammt von Anspruchsgruppen oder aus Geschäftsprozessen und wird später in einer Matrix bewertet und gewichtet. Eine Rahmenbedingung beantwortet die Frage, was den Lösungsraum einschränkt, bevor wir überhaupt suchen. Sie kommt aus Budget, Frist, Recht, Stack, Politik oder Personal. Sie filtert binär vorher aus. Wer eine Rahmenbedingung in die gewichtete Bewertungsmatrix schreibt, macht sie verhandelbar. Der Datenstandort ist kein Kriterium mit Gewicht 15, sondern ein Tor: durch oder nicht durch.

Stefan

Um keine Rahmenbedingung zu übersehen, prüfen wir sechs Pflichtklassen: finanziell, zeitlich, technisch, rechtlich und regulatorisch, organisatorisch sowie politisch. Aus diesen Klassen erheben wir drei bis fünf Bedingungen zu K O Kriterien. Sie müssen binär, prüfbar und ohne Adjektive formuliert sein. Nicht möglichst schnell, sondern Antwortzeit unter zwei Sekunden. Politische Vorgaben, wie ein vom Vorstand präferierter Anbieter, werden dokumentiert, aber ausserhalb der Matrix gehalten und gleich wie alle anderen Kandidaten bewertet.

Marc

In unserem heutigen Case I S A Desk sieht man das perfekt. Der Vorstand gibt 120 000 Franken für das erste Jahr. Davon sind 40 000 Franken bei einer Agentur gebunden. Die 40 000 Franken sind also gar kein freies Budget, sondern eine zeitliche und vertragliche Rahmenbedingung durch die Kündigungsfrist! Zudem verlangt der Vorstandsbeschluss, dass Personendaten ausschliesslich in der Schweiz oder der E U bearbeitet werden. Das ist ein glasklares K O Kriterium.

Stefan

Schritt 2: Das Prüfvorgehen wählen. Ein Prüfvorgehen ist die Antwort auf die Frage: Womit finden wir heraus, ob das funktioniert, und was darf diese Antwort kosten? Die Stufe folgt immer der Unsicherheit, nie dem verbleibenden Budget. Wir unterscheiden sechs Prüfstufen. Stufe 1: Desk Research für den ersten Marktüberblick, Aufwand zwei bis fünf Tage. Stufe 2: R F I Fragebogen zur K O Prüfung, Aufwand zwei bis drei Wochen.

Marc

Stufe 3: Demo an eigenen Daten, halber Tag je Anbieter. Akzeptiert niemals reine Anbieter Demos mit deren geschönten Werbedaten! Stufe 4: Proof of Concept, kurz P o C. Er testet die Kernbehauptung an echten eigenen Daten über vier bis sechs Wochen mit maximal drei Anbietern. Stufe 5: Der Pilot mit echten Nutzerinnen und Nutzern im echten Prozess über acht bis zwölf Wochen. Er beantwortet Verhaltens und Akzeptanzfragen.

Stefan

And Stufe 6: Der Shadow Mode. Das System läuft parallel zum Menschen mit, protokolliert alle seine Entscheide, greift aber noch nicht aktiv ein. Nach acht bis zwölf Wochen vergleicht man die Protokolle. Das ist ideal, wenn Fehler teuer oder rechtlich heikel sind. Und ganz wichtig: Jedes Prüfvorgehen braucht vorab ein schriftlich fixiertes Abbruchkriterium mit einer konkreten Zahl und einem Datum. Ein Prüfvorgehen ohne Abbruchkriterium ist keine Prüfung, sondern eine Anzahlung.

Marc

Zur Steuerung setzen wir auf das Stage Gate Modell mit vier Toren. Tor 1: Marktübersicht mit Longlist. Tor 2: Shortlist nach R F I. Tor 3: P o C Ergebnis mit Messprotokoll. Tor 4: Freigabe Pilot mit Entscheidungsvorlage. Jedes Tor erfordert vier Angaben: Datum, Artefakt, entscheidende Person und Abbruchkriterium. Der Abbruch an einem Tor ist ein Erfolg der Steuerung, kein Scheitern des Vorhabens. Wer das im Gremium so vertritt, bekommt Tore bewilligt. Und denkt daran: Recht, Datenschutz und Geschäftsleitung gehören ab Tor 1 an den Tisch, nicht erst zur Unterschrift!

Stefan

Schritt 3: Die Marktanalyse. Die Frage welches Tool nehmen wir ist falsch gestellt, solange die Schicht unklar ist. Der KI Markt gliedert sich in vier Schichten. Schicht 1: Modell und Infrastruktur wie Open A I, Anthropic, Google oder Azure. Schicht 2: Plattform und Orchestrierung wie Databricks, Snowflake Cortex oder Copilot Studio. Schicht 3: Suite eingebettete Funktionen wie Microsoft 365 Copilot, HubSpot Breeze oder Salesforce Agentforce. Schicht 4: Spezialisierte Fachlösungen.

Marc

Die allererste Marktfrage lautet deshalb nie: Was gibt es Neues? Sondern: Was bezahlen wir heute schon? Die günstigste Option ist fast immer die, deren Lizenz ohnehin schon läuft. Bei Microsoft 365 Copilot Business sprechen wir in der Schweiz von rund 15 Franken pro Person und Monat. Auf jede Longlist gehören von 12 bis 15 Kandidaten zwingend: die bestehende Lösung, die bereits bezahlte Suite Funktion, mindestens ein Schweizer oder europäischer Anbieter und die Nulloption, also gar nichts tun, als Referenzlinie für den Business Case.

Stefan

Beim Analysieren von Anbietern müsst ihr extrem wachsam gegenüber Agent Washing sein. Gartner schätzte im Juni 2025, dass von Tausenden Anbietern, die agentische KI bewerben, nur rund 130 tatsächlich echte agentische Funktionalität liefern! Der Rest etikettiert bestehende Chatbots und simple Automatisierungen um. Gartner prognostiziert auch, dass über 40 Prozent aller agentischen KI Projekte bis Ende 2027 abgebrochen werden, wegen unklarem Wert und mangelnden Kontrollen.

Marc

Drei Fragen entlarven Agent Washing in zwei Minuten. Frage 1: Was entscheidet Ihr System, ohne dass ein Mensch bestätigt? Frage 2: Was passiert, wenn es sich irrt, und wer merkt es zuerst? Frage 3: Zeigen Sie mir ein Log. Nicht ein Dashboard, sondern ein echtes Systemprotokoll! Zudem stellt ihr im R F I immer drei Due Diligence Fragen: Nennen Sie einen Kunden, bei dem abgebrochen wurde, und warum? Was kostet das im Jahr drei bei dreifachem Volumen? Und wie exportiere ich meine Daten, Prompts und Konfigurationen in welchem Format, welcher Frist und zu welchem Preis?

Stefan

Schauen wir auf die Kosten und Preismodelle. Wer nur die Lizenz rechnet, unterbietet die Gesamtrechnung um den Faktor drei bis fünf! Die Lizenz macht nach T C O Analysen nur rund 20 bis 30 Prozent der Gesamtkosten über drei Jahre aus. Die Datenaufbereitung ist regelmässig der grösste Einzelposten, gefolgt von Integration, Change Management, Schulung und Betrieb. Faustregel für die erste ehrliche Schätzung: Listenpreis mal drei bis fünf rechnen, und zwar immer über drei Jahre, nie nur über das erste Budgetjahr.

Marc

Auch die Wirkung des Preismodells bei Erfolg muss geprüft werden. Ein Modell pro Sitz bestraft Vorsicht, weil man auch für Nichtnutzer zahlt. Ein Modell pro Verbrauch bestraft Erfolg, weil die Kosten mit steigender Nutzung unkontrolliert explodieren. Ein Modell pro Ergebnis verlagert den Streit auf die genaue Definition des Ergebnisses. Achtet auch auf Vendor Lock in an vier Stellen: S D K Kopplung, modellspezifische Prompts, proprietäre Datenformate und Evaluationen im Anbieter Tool. Die Exit Klausel verhandelt man vor der Unterschrift, da ist sie billig.

Stefan

Schritt 4: Der Entscheid zwischen Build, Buy und Partner. Drei Achsen geben die Richtung vor. Differenzierung: Ist die Fähigkeit Standard oder unser Unterschied im Markt? Kompetenz: Haben wir sie und behalten wir sie über drei Jahre? Bewegungsrate: Wie schnell wird das Feld ohne unser Zutun besser? Standard, fehlende Eigenkompetenz oder hohe Entwicklungsdynamik führen zwingend zu Kaufen oder Partner. Partner ist dabei eine eigene Option mit Verträgen zu Wissenstransfer, Eigentum an Prompts und definierten Exit Bedingungen.

Marc

Für die Bewertungsmatrix gilt: Höchstens sieben Kriterien. Gewichte zwingend vor den Anbieterterminen fixieren und protokollieren. Danach macht ihr eine Sensitivitätsprüfung: Kippt das Ergebnis, wenn eine Gewichtung um zehn Punkte verschoben wird? Wenn ja, liegt kein Ergebnis vor, sondern ein Unentschieden. Das löst man durch ein zusätzliches Kriterium oder einen P o C. Und vergesst den EU AI Act nicht: Wer kauft, ist Betreiber. Wer selbst baut oder ein System wesentlich verändert, wird nach Artikel 25 rechtlich zum Anbieter mit dem vollen, teuren Pflichtenkatalog!

Stefan

Schritt 5: Team und Freigabe. Ein Projekt braucht sechs besetzte Funktionen: fachliche Verantwortung, Daten, Technik und Integration, Betrieb, Recht und Datenschutz sowie Change und Schulung. Das müssen nicht sechs Personen sein, aber jede Funktion braucht einen Namen, einen Prozentsatz und eine benannte Stellvertretung. Eine Funktion ohne Namen ist nicht besetzt. Eine Person ohne Stellvertretung ist ein Klumpenrisiko. Pro Entscheid gibt es genau ein Accountable nach R A C I.

Marc

Am Ende steht ein Freigabeantrag an das Gremium in genau fünf Sätzen! Satz 1: Was wir wollen, inklusive Build, Buy oder Partner und Partnername. Satz 2: Was es über drei Jahre kostet, mit der unsichersten Position benannt. Satz 3: Was wir dafür bekommen, gemessen an konkreten Schwellenwerten. Satz 4: Was schiefgehen kann und wie unser Abbruchkriterium aussieht. Satz 5: Was wir jetzt konkret brauchen: Betrag, Datum und benannte Personen. Ergänzt eine Zusatzzeile mit dem, was ihr bewusst nicht geprüft habt und warum. Das schafft enormes Vertrauen!

Stefan

Das war die geballte Theorie. Lasst uns nun zum Abschluss die wichtigsten Takeaways des heutigen Abends prägnant zusammenfassen. Takeaway 1: Kaufen ist der Normalfall, Bauen ist die begründungspflichtige Ausnahme. Basisfähigkeiten kauft man am Markt, weil der Markt schneller besser wird als jede interne Abteilung.

Marc

Takeaway 2: Trennt Rahmenbedingungen von Anforderungen. Rahmenbedingungen verhandelt man nicht in der Matrix, sie filtert binär als K O Kriterien vor der Marktansprache aus. Politische Vorgaben werden dokumentiert und gleich wie alle anderen Kandidaten bewertet.

Stefan

Takeaway 3: Ein Prüfvorgehen folgt der Unsicherheit, nicht dem Budget. Wählt die günstigste Stufe von Desk Research bis Shadow Mode, die eure offene Frage beantwortet. Und verankert an jedem der vier Tore ein konkretes Abbruchkriterium mit Zahl und Datum. Der Abbruch an einem Tor ist ein Erfolg der Steuerung!

Marc

Takeaway 4: Die erste Marktfrage heisst: Was bezahlen wir schon? Nutzt den Auswahltrichter von 12 auf 3 Kandidaten, fordert zu jeder Anbieterzusage Belege und entlarvt Agent Washing mit den drei Fragen nach Autonomie, Fehlern und echten System Logs.

Stefan

Takeaway 5: Rechnet die Gesamtkosten über drei Jahre mit der Faustregel Listenpreis mal drei bis fünf. Die Lizenz ist nur 20 bis 30 Prozent der Rechnung, Datenaufbereitung und Change dominieren. Sichert den Datenexport vor Vertragsschluss zur Vermeidung von Vendor Lock in.

Marc

Takeaway 6: Bedenkt die regulatorische Rolle unter dem EU AI Act. Buy macht euch zum Betreiber, Build oder wesentliche Eigenanpassungen machen euch zum Anbieter mit vollem Pflichtenkatalog. Passt auf die extraterritoriale Wirkung in der Schweiz auf.

Stefan

Und Takeaway 7: Besetzt alle sechs Funktionen mit Namen und Stellvertretung. Formuliert den Freigabeantrag in genau fünf Sätzen mit konkretem Betrag, Datum und Personenbedarf. Ein Gremium entscheidet über einen klaren Antrag, nicht über eine lange Analyse.

Marc

Mit diesen Takeaways seid ihr bestens gerüstet für die Projektwerkstatt, die jetzt von 20:00 bis 21:00 Uhr stattfindet. Geht in eure Stammgruppen und wendet diese 13 Bausteine direkt auf euer eigenes KI Projekt an. Das ist die direkte Vorbereitung für eure Wochenaufgabe 3 mit Abgabe am Sonntag um 18:00 Uhr sowie für eure Projektarbeit.

Stefan

Wir wünschen euch viel Erfolg in den Breakout Räumen und bei der Ausarbeitung eurer Umsetzungsempfehlungen. Bei Fragen stehen wir euch im Hauptraum zur Verfügung. Danke fürs Zuhören und bis zum nächsten Kurstag!