Webinar-Rückblick: Wie KI-ready ist Ihr Unternehmen wirklich? – Insights, Benchmarks, Strategien

Am 24. Juli 2025 hat das CorpIn-Webinar „Wie KI-ready ist Ihr Unternehmen wirklich? Insights, Benchmarks, Strategien“ erfolgreich stattgefunden. Zahlreiche Entscheidungsträger:innen aus unterschiedlichsten Branchen und Unternehmensgrössen – von aufstrebenden KMU bis hin zu etablierten Konzernen – nahmen teil. Diese beeindruckende Vielfalt an Teilnehmenden unterstreicht die grosse themenübergreifende Relevanz von KI-Readiness. In einer Zeit, in der Künstliche Intelligenz in Unternehmen längst Realität geworden ist, steht die Frage im Raum, wie gut Unternehmen in der Schweiz wirklich auf KI vorbereitet sind. Das Webinar bot wertvolle Einblicke in den Stand der digitalen Transformation und zeigte, warum KI-Readiness zum entscheidenden Erfolgsfaktor in der modernen Unternehmenswelt avanciert. Herzlichen Dank an alle, die dabei waren und durch Fragen und Diskussionen zum Erfolg dieses Events beigetragen haben!

Studien-Insights

Gleich zu Beginn wurden zentrale Ergebnisse der aktuellen KI-Reifegradstudie 2025 präsentiert. Diese Schweizer Studie – der Swiss AI Report 2025 – basiert auf einer Umfrage unter 1’338 Unternehmen und untersucht die KI-Readiness in der Schweiz entlang von sechs Dimensionen. Die Zahlen sprechen eine deutliche Sprache und verdeutlichen, wo Chancen und Baustellen liegen:

• Datenqualität als Achillesferse: Nur 8 % der Unternehmen verfügen über eine vollständig konsistente Datenstruktur – die Datenbasis ist also oft lückenhaft. Ohne saubere, integrierte Daten leidet jede KI-Strategie, denn wenn die Datengrundlage nicht stimmt, kann selbst die schlauste KI keinen Mehrwert liefern.
• Strategie vs. Umsetzung: 65 % der Firmen verankern KI zwar in ihrer langfristigen Strategie, aber nur 13 % haben klare, messbare Ziele oder KPIs definiert. Mit anderen Worten: KI ist zwar auf dem Papier Priorität, bleibt aber oft ein Buzzword ohne konkrete Umsetzung. Dieser Gap zwischen Anspruch und Realitäterschwert den Erfolg von KI-Initiativen – Ziele und Verantwortlichkeiten bleiben diffus, Fortschritte lassen sich schwer messen.
• Fehlende Erfolgsmessung: Über die Hälfte (rund 51 %) der Unternehmen misst den Erfolg von KI-Projekten gar nicht. Ohne Kennzahlen und laufendes Monitoring fehlen die Grundlagen, um strategische Entscheidungen datenbasiert zu treffen. KI-Projekte laufen so Gefahr, ohne Sichtbarkeit vor sich hinzuarbeiten, was die langfristige Verankerung im Unternehmen erschwert.
• Kompetenzlücken im Team: Nur 9 % der Unternehmen bieten ihren Mitarbeitenden verpflichtende, regelmässige KI-Schulungen an. Der Aufbau von KI-Kompetenzen bleibt damit lückenhaft. Gleichzeitig haben 39 % der Firmen gar keine KI-Fachperson im Team. Dieses Skill-Gap bremst die Umsetzung von KI: Ohne internes Know-how werden Potenziale nicht erkannt und externe Dienstleister können nicht effektiv gesteuert werden.
• Erste Erfolge und Nachzügler: 48 % der Schweizer Unternehmen nutzen KI bereits in ersten Prozessen – ein Anstieg von ~10 % gegenüber 2023. Das zeigt, dass KI langsam vom Hype in die Praxis übergeht. Dennoch verzichtet gut die Hälfte weiterhin auf KI im Alltag. Viele Firmen sind noch in der Experimentier- oder Planungsphase, während die Vorreiter bereits erste Effizienzgewinne realisieren.
• Technische Integration hakt: Bei 40 % der Unternehmen fehlt eine durchgängige IT-Integration für KI-Lösungen. Spezialisierte Systeme – von BI bis SCM – sind häufig noch nicht an KI angebunden. Entsprechend nennen 64 % der Firmen die fehlende Integration in bestehende Systeme als zentrales KI-Hindernis. Hier zeigen sich technische Barrieren: KI-Analysen bleiben wirkungslos, wenn sie nicht in Kernprozesse (z. B. ERP/CRM) zurückspielen.

Fazit der Studie: Die KI-Readiness Schweizer Unternehmen verbessert sich zwar, doch es gibt deutliche Hausaufgaben. Datensilos, fehlende klare Strategie, unzureichende Skills und Integrationsprobleme bremsen noch vielfach. Künstliche Intelligenz in Schweizer Unternehmen entwickelt sich gerade vom Buzzword zur konkreten Praxis – jetzt gilt es, die Lücken zu schliessen und KI strategisch auf solide Beine zu stellen.

Das Hexagon-Modell im Detail

Ein Höhepunkt des Webinars war die Vorstellung des Hexagon-Modells – eines sechsdimensionalen KI-Reifegradmodells, das im Rahmen der Studie entwickelt wurde. Dieses Modell fasst sechs zentrale Handlungsfelderzusammen, die gemeinsam ein ganzheitliches Bild der KI-Readiness eines Unternehmens ergeben. Warum Hexagon? Weil jedes Handlungsfeld wie ein Baustein (eine Seite des Sechsecks) zur Gesamt-Reife beiträgt. Im Webinar wurden die sechs Reifegrad-Dimensionen mit praxisnahen Beispielen erläutert:

1. Datenfundament: „Daten sind das neue Öl“ – die Qualität von KI-Anwendungen hängt direkt von der Qualität Ihrer Daten ab. In diesem Feld geht es um Datenqualität, Verfügbarkeit und Struktur. Beispiel: Ein Unternehmen mit konsolidierten, bereinigten Daten kann zuverlässige Analysen fahren; eines mit isolierten Datensilos hingegen kämpft mit widersprüchlichen Ergebnissen. Implikation: Investitionen in Datenmanagement (von Bereinigung bis Governance) sind Grundvoraussetzung, damit KI ihr Potenzial entfalten kann.
2. Strategische Verankerung: KI-Projekte brauchen Rückendeckung der Führung und klare Ziele. Diese Dimension bewertet, ob KI strategisch eingebettet ist – inklusive Top-Management-Support, definierter KPIs und kontinuierlicher Erfolgskontrolle. Beispiel: Unternehmen A hat eine KI-Roadmap mit messbaren Zielen, Vorstandssponsoring und regelmässigen Reportings; Unternehmen B experimentiert ad-hoc ohne Strategie. Wenig überraschend ist A erfolgreicher, denn ohne Strategie bleibt KI Stückwerk.
3. Organisationskultur: „Culture eats strategy for breakfast“ – das gilt auch für KI. Eine innovationsfreundliche, offene Kultur entscheidet mit darüber, ob KI-Initiativen akzeptiert werden. Hier betrachten wir Mitarbeiterakzeptanz, Change-Management und Lernbereitschaft. Beispiel: In einer Kultur, die Experimentierfreude belohnt und Ängste durch offene Kommunikation abbaut, werden Mitarbeiter KI eher als Chance denn als Bedrohung sehen. Tipp: Transparente Kommunikation („Was bringt KI jedem Einzelnen?“) und Einbindung der Teams in Pilotprojekte fördern Vertrauen.
4. Technische Voraussetzungen: Gemeint sind Infrastruktur, Systeme und Integration – kurzum die IT-Fähigkeiten, um KI überhaupt zu ermöglichen. Dazu zählen skalierbare Cloud-Plattformen, ausreichende Rechenkapazitäten und vor allem die nahtlose Integration von KI-Lösungen in die bestehende Systemlandschaft. Beispiel: Ein Unternehmen mit flexiblen APIs und moderner Architektur kann einen KI-Service leicht andocken und in Geschäftsprozesse einbetten. Fehlt diese Grundlage, bleibt KI oft in Insellösungen stecken.
5. Sicherheit & Privatsphäre: Jede neue Technologie bringt auch Risiken – hier geht es um Datenschutz, IT-Security und Compliance. KI-Systeme müssen verantwortungsvoll eingesetzt werden, insbesondere wenn es um sensible Daten geht. Beispiel: Ein Finanzunternehmen muss gewährleisten, dass KI-Modelle keine vertraulichen Kundendaten verletzen; es braucht also Richtlinien (z. B. DSGVO-konforme Datennutzung) und technische Massnahmen (Verschlüsselung, Zugriffsbegrenzung). Unternehmen, die Sicherheit & Compliance früh integrieren, vermeiden spätere böse Überraschungen und nutzen KI dennoch effektiv.
6. Awareness & Kompetenz: Schliesslich bewertet das Modell das Know-how und Bewusstsein für KI im Unternehmen. Versteht die Organisation KI? Verfügen wir über die nötigen Fähigkeiten oder den Zugang dazu?Diese Faktoren entscheiden, ob KI-Initiativen fachkundig geplant und umgesetzt werden können. Beispiel: Firma X schult ihre Mitarbeitenden regelmässig in KI-Grundlagen und hat Data Scientists im Team – dort entstehen durch internes Wissen schnell neue Anwendungsideen. Firma Y hingegen fehlt es an KI-Verständnis; hier besteht Gefahr, dass man Chancen übersieht oder sich von Hypes blenden lässt.

Überblick: Das Hexagon-Modell erwies sich im Webinar als strukturiertes Framework, um die vielfältigen Aspekte der KI-Readiness greifbar zu machen. Die Teilnehmer konnten sich in den Dimensionen sofort wiederfinden („Wo stehen wir bei Daten? Wie offen ist unsere Kultur wirklich?“) und erkannten, in welchen Bereichen ihr eigenes Unternehmen Stärken oder Schwächen hat. Diese ganzheitliche Sichtweise ist entscheidend: KI-Readiness braucht mehr als nur Technik – es ist ein Zusammenspiel von Daten, Menschen, Prozessen und Struktur.

Herausforderungen für Unternehmen

Im nächsten Abschnitt diskutierten die Referenten offen die grössten Hürden, die Unternehmen auf dem Weg zu hoher KI-Readiness überwinden müssen. Aus Studie und Praxis kristallisieren sich fünf zentrale Herausforderungen heraus, denen sich nahezu jedes Unternehmen stellen muss:

• Daten & Qualität: Garbage in, garbage out. Viele Unternehmen kämpfen mit mangelnder Datenqualität und fragmentierten Datenquellen. Wenn Daten verstreut, unvollständig oder veraltet sind, können KI-Algorithmen ihr Potenzial nicht ausschöpfen. Die Herausforderung besteht darin, Daten zu konsolidieren, Silos aufzubrechen und eine verlässliche Datenbasis zu schaffen – eine grundlegende, aber oft unterschätzte Aufgabe.
• Strategie & Zielklarheit: Wie die Studie zeigt, fehlt es oft an klarer strategischer Verankerung von KI. Unternehmen tun sich schwer, konkrete Ziele, KPIs und Verantwortlichkeiten für KI-Initiativen festzulegen. Die Folge: KI-Projekte verlieren an Fokus oder versanden. Der Appell lautet, KI nicht bloss als Trend aufzunehmen, sondern aktiv in die Geschäftsstrategie einzubetten – mit einem klaren Warum und Was (Ziele) hinter jedem KI-Vorhaben.
• Integration in Prozesse: Die Systemintegration wurde von den Teilnehmenden als technisches Nadelöhridentifiziert. KI-Lösungen laufen oft isoliert und sind nicht mit Kernprozessen verknüpft. 64 % der befragten Firmen nennen fehlende Integration als Hauptproblem. Hier gilt es, die IT-Architektur zu modernisieren, Schnittstellen (APIs, Middleware) zu schaffen und Insellösungen abzubauen. Nur so können KI-Erkenntnisse nahtlos in den Geschäftsablauf einfliessen – zum Beispiel indem ein Chatbot direkt ins CRM-System schreibt oder eine KI-Analyse automatisch im Reporting landet.
• Kultur & Change-Management: Auch die Unternehmenskultur stellt eine Herausforderung dar. 41 % der Unternehmen berichten von Widerstand oder Zurückhaltung im Team gegenüber KI-Projekten. Selbst wenn nur wenige Mitarbeiter offen skeptisch sind, gibt es doch oft stille Vorbehalte, Ängste und Unsicherheiten. Mitarbeitende fragen sich: Verliere ich durch KI meinen Job? Wie verändere ich meine Arbeitsweise? Ohne aktives Change-Management und frühzeitige Einbindung der Belegschaft können solche kulturellen Barrieren Projekte ausbremsen. Transparenz, Training und Teilhabe sind hier die Schlüssel, um eine KI-freundliche Kulturzu etablieren.
• Kompetenzen & Talente: Schliesslich fehlt es vielen Firmen an den nötigen Fachkräften und Skills, um KI voranzutreiben. Der Mangel an KI-Expert:innen und geeigneten Weiterbildungsangeboten wurde im Webinar deutlich benannt. 39 % der Unternehmen haben keine KI-Fachperson an Bord , und über die Hälfte schult ihre Mitarbeiter kaum oder nur sporadisch in KI. Diese Know-how-Lücke erschwert es, KI-Projekte intern zu konzipieren, zu managen oder auch nur fundiert zu beurteilen. Die Herausforderung besteht darin, gezielt KI-Kompetenzen aufzubauen – sei es durch Weiterbildung bestehender Mitarbeitender (z. B. Data Literacy für Führungskräfte) oder durch die Rekrutierung von Spezialisten. Langfristig zahlt sich eine solche Investition in Human Capital aus, um unabhängiger von externer Hilfe zu werden.

Zusammengefasst: Unternehmen in der Schweiz stehen auf dem Weg zur KI-Exzellenz vor einem Bündel an Aufgaben, die interdisziplinär angegangen werden müssen. Daten, Strategie, Integration, Kultur und Kompetenzen– all diese Bereiche brauchen Aufmerksamkeit. Die gute Nachricht: Keine Firma ist mit diesen Herausforderungen alleine. Im Webinar wurden viele Fragen gestellt, Best Practices ausgetauscht und Mut gemacht, diese Herausforderungen Schritt für Schritt anzugehen. Jede noch so grosse Reise beginnt mit dem ersten Schritt – und genau dafür gab es im weiteren Verlauf konkrete Ansätze.

Das Hexagon-Tool als Wegweiser

Im Zuge des Webinars wurde auch ein praktisches Hilfsmittel vorgestellt: die neue Hexagon-Plattform von CorpIn – ein Self-Assessment-Tool, das Unternehmen Schritt für Schritt auf ihrem Weg zu höherer KI-Reife begleitet. Dieses Schweizer Tool mit empirischem Fundament basiert auf den Daten der erwähnten Studie (über 1’300 Datensätze aus Schweizer Unternehmen) und macht den KI-Reifegrad erstmals ganzheitlich messbar. Was bietet Hexagon konkret?

• Klare Standortbestimmung: Die Plattform ermöglicht es, die eigene KI-Readiness entlang der sechs Dimensionen des Hexagon-Modells zu bewerten. Anhand von 56 Erfolgsfaktoren erhalten Sie eine detaillierte Einschätzung Ihrer Stärken und Schwächen. Statt vager Vermutungen gibt es objektive Fakten, wo Ihr Unternehmen heute steht.
• Objektives Benchmarking: Wie schneidet Ihr Unternehmen im Branchenvergleich ab? Hexagon liefert Benchmarks gegen ähnliche Firmen (gleiche Branche, Grössenordnung) auf Basis einer der grössten KI-Datenbanken der Schweiz. Sie sehen zum Beispiel, ob Ihre KI-Strategie über oder unter dem Branchendurchschnitt liegt, oder wie Ihre Datenqualität im Vergleich zu anderen bewertet wird. Dieses datenbasierte Benchmarking schafft Klarheit und Dringlichkeit, indem es zeigt, wo Sie relativ zum Markt stehen.
• Konkrete Handlungsempfehlungen: Aus den Ergebnissen leitet das Tool individuelle Handlungsfelder und Empfehlungen ab. Sie erfahren gezielt, welche nächsten Schritte die grösste Wirkung entfalten. Beispielsweise könnte das Tool empfehlen, vorrangig die Dateninfrastruktur auszubauen (wenn dort Schwächen identifiziert wurden) oder ein Schulungsprogramm aufzusetzen, falls die Mitarbeiterkompetenz auffällig niedrig bewertet wurde. Diese Tailor-Made-Empfehlungen dienen als strategische Grundlage, um Massnahmen mit dem grössten Hebel zuerst anzugehen.

Darüber hinaus punktet Hexagon mit seiner intuitiven Visualisierung: Alle Ergebnisse werden in übersichtlichen Dashboards dargestellt, etwa als sechseckiges Radar-Diagramm, das Ihr Profil auf einen Blick zeigt. So erkennen Sie sofort, in welcher Dimension Nachholbedarf besteht. Entscheidungsträger:innen bekommen ein ganzheitliches, doch greifbares Bild der KI-Reife ihres Unternehmens – ideal als Ausgangsbasis für weitere Diskussionen im Führungsteam.

Hinweis: Die Hexagon-Plattform wurde im Webinar live demonstriert. Viele Teilnehmer zeigten sich begeistert, wie einfach und schnell sie damit einen KI-Reife-Check durchführen können. Als in St. Gallen entwickelte Schweizer Lösung garantiert Hexagon zudem, dass Daten sicher und DSG-konform verarbeitet werden – ein nicht unwesentlicher Aspekt, wenn man an Benchmarking mit Unternehmensdaten denkt.

Unterm Strich ist Hexagon ein Wegweiser: Statt im Blindflug KI-Projekte zu starten, können Unternehmen mit diesem Tool datenbasiert planen und priorisieren. Es nimmt viel Unsicherheit und liefert einen klaren Fahrplan, wo man ansetzen sollte. Oder um es mit den Worten des CorpIn-CEO zu sagen, der im Webinar zitiert wurde: „Viele Unternehmen wissen gar nicht, wie vorbereitet sie wirklich sind. Mit der Hexagon-Plattform machen wir genau das sichtbar – und zeigen, wo man konkret ansetzen muss.“.

Ihre nächsten Schritte

Nach all den Insights, Zahlen und Tools stellt sich die Frage aller Fragen: Was sollen wir jetzt tun? Der Webinar-Rückblick wäre nicht vollständig ohne eine klare Roadmap für Ihre nächsten Schritte. Hier ein möglicher Aktionsplan, den wir Entscheider:innen ans Herz legen – vom Wissen zum Handeln:

1. Webinar-Aufzeichnung ansehen: Falls Sie beim Live-Termin nicht dabei waren oder bestimmten Passagen nochmals lauschen möchten, holen Sie die Insights nach! Die Aufzeichnung des Webinars steht jetzt bereit. Nehmen Sie sich eine Stunde Zeit und lassen Sie die wichtigsten Punkte (Studienergebnisse, Use Cases, Tool-Demo) auf sich wirken. (Tipp: Teilen Sie die Aufzeichnung auch mit Kolleg:innen, um ein gemeinsames Verständnis zu schaffen.)
2. Status quo analysieren – Hexagon Self-Assessment durchführen: Wissen Sie, wo Ihr Unternehmen in Sachen KI-Readiness steht? Seien Sie ehrlich mit sich selbst. Nutzen Sie noch heute die Hexagon-Plattform , um Ihren aktuellen Reifegrad zu ermitteln. Das dauert nicht lange und liefert Ihnen einen objektiven Report über alle sechs Dimensionen – inklusive Benchmarks und ersten Empfehlungen. Interesse geweckt? Hier geht’s zum Tool: Jetzt KI-Reifegrad ermitteln!
3. Erkenntnisse intern diskutieren: Präsentieren Sie die Ergebnisse Ihrer Reifegrad-Analyse im Führungsteam. Wo liegen Ihre Stärken, wo dringender Handlungsbedarf? Diskutieren Sie gemeinsam die Prioritäten: Vielleicht zeigt sich, dass Datenqualität das dringendste Thema ist – oder dass eine KI-Strategie auf Top-Management-Level verabschiedet werden muss. Nutzen Sie die Hexagon-Resultate als Grundlage für einen Fahrplan.
4. Konkrete Massnahmen ableiten: Entwickeln Sie auf Basis der identifizierten Handlungsfelder eine KI-Roadmap. Setzen Sie sich SMARTe Ziele (z. B.: „Bis Ende Jahr schaffen wir konsolidierte Kundendaten in einer Cloud-Plattform“ oder „Wir schulen 100 Mitarbeiter in KI-Grundlagen“). Priorisieren Sie Massnahmen nach Wirkung: Was bringt den grössten Nutzen oder minimiert das grösste Risiko? Legen Sie Verantwortlichkeiten und Budgets fest. Hier kann es hilfreich sein, sich an Best Practices zu orientieren oder einen erfahrenen Partner wie CorpIn zurate zu ziehen, um die Massnahmen strategisch abzustimmen.
5. Pilotprojekte starten: Denken Sie gross, fangen Sie klein an. Identifizieren Sie einen oder zwei Pilot-Use-Cases, die schnell umsetzbar sind und Erfolg versprechen – etwa einen Chatbot im Kundenservice oder eine automatisierte Datenanalyse in einem Teilprozess. Diese Piloten dienen als Lernfeld: Sie sammeln Erfahrungen, gewinnen interne Unterstützer durch Quick Wins und können bei geringem Risiko ausprobieren, was funktioniert und was nicht. Wichtig: Definieren Sie von Anfang an Erfolgskriterien (KPIs) für jedes Pilotprojekt, um den Mehrwert messbar zu machen.
6. Fortschritt messen und iterieren: KI-Readiness ist ein fortlaufender Prozess, kein einmaliges Projekt. Etablieren Sie daher einen Regelkreis: Messen Sie regelmässig die Fortschritte (z. B. alle 6–12 Monate erneutes Hexagon-Assessment als Benchmark), passen Sie Ihre Strategie an neue Erkenntnisse an und skalieren Sie erfolgreiche Piloten schrittweise ins gesamte Unternehmen. Feiern Sie Erfolge, lernen Sie aus Rückschlägen und bleiben Sie agil. So entwickelt sich Ihr Unternehmen über die Zeit vom KI-Einsteiger zum KI-Vorreiter.

Zu jedem Zeitpunkt gilt: Bleiben Sie nicht allein! Vernetzen Sie sich mit anderen, tauschen Sie Erfahrungen aus (zum Beispiel über LinkedIn-Gruppen oder Branchenverbände) und holen Sie sich bei Bedarf Expertenrat. Die KI-Community – gerade in der Schweiz – ist stark am Wachsen, und gegenseitige Unterstützung kann vieles erleichtern.

Ausblick & Dank

Zum Abschluss möchten wir einen Blick nach vorne werfen – und Danke sagen. Die rege Teilnahme und das positive Feedback zum Webinar haben gezeigt, dass KI-Readiness in der Schweiz ein zentrales Thema ist, das viele umtreibt. Es geht jetzt darum, vom Wissen ins Handeln zu kommen. Nutzen Sie die bereitgestellten Ressourcen: Laden Sie den vollständigen Swiss AI Report 2025 kostenlos herunter, um noch mehr Insights und Best Practices zu erhalten. Sehen Sie sich die Webinar-Aufzeichnung an und teilen Sie sie intern, um den Wandel gemeinsam anzustossen. Und vor allem: Starten Sie Ihre eigene KI-Initiative jetzt, nicht „irgendwann“. Wer heute die richtigen Fragen stellt und mutig in KI investiert, der wird morgen zu den Gewinnern gehören.

Wir bedanken uns herzlich bei allen Teilnehmenden für das Vertrauen und das Engagement. Ihr Interesse an unserem Webinar motiviert uns, auch künftig Wissen zu teilen, zu inspirieren und gemeinsam Lösungen zu erarbeiten. Bleiben Sie dran – dies war sicherlich nicht unser letztes Event zu KI und digitaler Transformation. Die Zukunft gehört den Unternehmen, die jetzt handeln. In diesem Sinne: Packen wir’s an und machen wir unsere Unternehmen fit für die KI-Zukunft! 🚀

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