Das AI-First
Framework
Ein Leitfaden für Führungskräfte zur Verankerung einer KI-Kultur im KMU.
«Aus praktischer Sicht hervorragend.» Das AI-First Framework verbindet wissenschaftliche Tiefe mit unmittelbarem Praxisnutzen. Es stützt sich auf bewährte Veränderungsmodelle wie Kotter und ADKAR und ist in eine breite, thematisch fundierte Quellenbasis eingebettet. Damit steht es auf solidem theoretischem Fundament. Gleichzeitig ist es so konzipiert, dass Führungskräfte es direkt einsetzen können: übersichtlich aufgebaut, mit konkreten Checklisten und einer visuellen Gesamtübersicht, die den Transfer in den Alltag erleichtern. Das Framework adressiert ein reales, drängendes Führungsproblem – die nachhaltige Verankerung von KI als Kultur in KMU – und liefert darauf eine klare, handlungsorientierte Antwort.
Warum dieses Whitepaper
Dieses Whitepaper basiert auf meinem Transferbericht, den ich im Rahmen des CAS Leadership für Fortgeschrittene an der Berner Fachhochschule verfasst habe. Als Managing Partner von Centry Labs begleite ich Schweizer KMU bei der digitalen Transformation. Dabei beobachte ich immer wieder dasselbe Muster: Der Wille, mit Künstlicher Intelligenz zu arbeiten, ist da. Der klare Weg dorthin fehlt.
Aus dieser Beobachtung ist das AI-First Framework entstanden – ein Leitfaden, der zwei etablierte Change-Management-Modelle mit der Praxis der KI-Einführung verbindet. Wir setzen es bei Centry Labs seit Kurzem selbst in unserer Beratung ein.
Mit diesem Whitepaper stellen wir es allen Führungskräften zur Verfügung, die eine KI-Kultur in ihrem Unternehmen aufbauen wollen – unabhängig davon, ob sie das mit uns oder auf eigene Faust tun.
Alle Aussagen und Zahlen in diesem Dokument stützen sich auf wissenschaftliche Quellen und aktuelle Studien. Diese sind im Text mit Zahlen gekennzeichnet und am Ende vollständig aufgeführt.
Roger Thalmann, Managing Partner Centry Labs
Warum KI-Projekte in Schweizer KMU scheitern
Die Mehrheit der Schweizer KMU zeigt grundsätzliches Interesse an Künstlicher Intelligenz – hat aber noch keine strategisch verankerte Nutzung aufgebaut.[1] Das ist kein Zufall, sondern ein wiederkehrendes Muster mit klaren Folgen: Unternehmen, die KI konsequent einsetzen, werden produktiver und innovieren schneller,[2] während traditionell geführte Betriebe zurückfallen.[3] Vielversprechende KI-Projekte scheitern dabei selten an der Technologie – sie scheitern daran, dass die Organisation nicht bereit ist, sie über die Pilotphase hinaus zu skalieren.[4]
Dazu kommt ein Vertrauensproblem:[1] Viele Mitarbeitende fürchten, durch KI ersetzt zu werden,[1] und verstehen die Technologie zu wenig.[3] Führungskräfte wiederum verbleiben häufig in operativen Routinen, statt KI gezielt für strategische Entscheidungen einzusetzen.[1]
Kurz gesagt: Viele KMU versuchen, moderne Technologie mit den Denkmustern von gestern zu steuern.[3]
Die Ausgangslage in Zahlen
Was konkret blockiert
Die grössten Barrieren sind kultureller Natur: ausgeprägte Risikoscheu gegenüber neuen Technologien,[4] Angst vor Stellenabbau (57 Prozent der Schweizer Arbeitnehmenden[7]) und ein verbreitetes Vertrauensdefizit – nur 46 Prozent vertrauen KI-Systemen grundsätzlich.[4] Dazu kommt ein struktureller Mangel an KI-Kompetenz: Rund 60 Prozent der deutschsprachigen Unternehmen berichten über fehlende interne KI-Expertise,[4] bei KMU fehlt oft das Grundwissen über Einsatzmöglichkeiten und Risiken.[1]
In der Beratungspraxis begegnet uns bei Centry Labs immer wieder dieselbe Ausgangsfrage: «Wir wollen etwas mit KI machen, wissen aber nicht, wo wir anfangen sollen.» Die Diskussion dreht sich dann meist um das richtige Tool. Die eigentlich entscheidende Frage lautet jedoch: Welche Prozesse sollen durch KI unterstützt werden, und wie werden die Mitarbeitenden von Beginn an einbezogen? Dieser Wechsel von der Tool-Frage zur Prozess- und Menschenfrage ist der entscheidende erste Schritt. Eine Harvard-Studie zeigt: KI-unterstützte Teams erzielen eine signifikant höhere Qualität als jene ohne KI-Unterstützung.[13] KI ist ein Verstärker menschlicher Leistungsfähigkeit, kein Ersatz.
Zwei Denkmodelle als Fundament
Die Einführung einer AI-First-Kultur im KMU ist kein technisches, sondern ein organisationales Veränderungsprojekt. Damit du diesen Wandel strukturiert angehen kannst, kombiniert das Framework zwei komplementäre Change-Management-Modelle.
Kotters 8-Stufen-Modell
Strukturiert[11] den organisationalen Wandel auf der Führungsebene und gibt dem Framework seine Reihenfolge. Es beschreibt, welche Schritte du als Führungskraft in welcher Reihenfolge einleitest, um Veränderungen nachhaltig zu verankern – von der Schaffung eines Dringlichkeitsgefühls bis zur Festigung neuer Verhaltensweisen in der Unternehmenskultur.
Das ADKAR-Modell
Ergänzt[12] die organisationale Sicht um die individuelle Ebene. Es zeigt, was gleichzeitig im Inneren jeder einzelnen Person passieren muss: Awareness, Desire, Knowledge, Ability und Reinforcement.
Die Kombination verschiedener Change-Management-Modelle ist kein Widerspruch, sondern eine bewährte Empfehlung:[1] Veränderung betrifft Menschen, Prozesse und Strategie gleichzeitig – unterschiedliche Modelle rücken unterschiedliche Aspekte davon in den Fokus.
Kotter sagt dir, was du als Führungskraft wann tust. ADKAR zeigt dir, was gleichzeitig in deinem Team passieren muss. Erst zusammen ergeben sie ein vollständiges Bild der Transformation.
Das AI-First Framework im Überblick
Das Framework gliedert sich in drei Phasen mit insgesamt acht Stufen. Die Phasen laufen teilweise parallel und bauen sequenziell aufeinander auf.
| Phase | Ziel | Stufen |
|---|---|---|
| Phase 1 – Klima für den Wandel schaffen | Dringlichkeit erzeugen, Führungskoalition bilden, Vision entwickeln | 1 · 1b · 2 · 3 |
| Phase 2 – Den Wandel ermöglichen | Vision kommunizieren, Hindernisse abbauen, erste Erfolge sichtbar machen | 4 · 5 · 6 |
| Phase 3 – Den Wandel verankern | Erfolge konsolidieren, Neues zur Normalität machen | 7 · 8 |
Wichtig: Nicht jedes Unternehmen startet bei Stufe 1. Entscheidend ist, deinen tatsächlichen Standort zu kennen und gezielt dort anzusetzen, wo der grösste Hebel liegt.
Klima für den Wandel schaffen
Bevor eine Organisation KI-Werkzeuge sinnvoll einsetzen kann, muss sie verstehen, warum der Wandel notwendig ist – und die Bereitschaft entwickeln, ihn aktiv mitzugestalten. Veränderungsprozesse scheitern, wenn die Dringlichkeit nicht spürbar ist.[11] Ohne Awareness und Desire bleibt jede Massnahme wirkungslos.[12]
Dringlichkeit erzeugen
Worum es geht: Der Ausgangspunkt jeder Transformation ist eine ehrliche Bestandsaufnahme. Ein KI-Reifegrad-Assessment erfasst den aktuellen Stand deiner Organisation und vergleicht ihn mit branchenspezifischen Benchmarks. Auf individueller Ebene zielt dieser Schritt auf das erste ADKAR-Element: Awareness.[12] Wirksamer als abstrakte «KI-Revolution» ist die konkrete Frage: Welche Mitbewerber setzen KI bereits ein – und mit welchen Auswirkungen auf Preis oder Servicequalität?
- Mach in 10–15 Minuten den kostenlosen KI-Readiness-Check von Centry Labs – er liefert dir eine erste, objektive Standortbestimmung über sechs Handlungsfelder.
- Sammle mit deiner Geschäftsleitung drei bis fünf Beispiele direkter Mitbewerber oder Branchennachbarn, die KI bereits sichtbar einsetzen.
- Formuliere in einem Satz, was passiert, wenn ihr in zwei Jahren nichts verändert habt.
- Trage diese Erkenntnisse in die nächste Geschäftsleitungssitzung – als eigenständiges Traktandum, nicht als Randnotiz.
KI-Grundlagenaufbau für alle Mitarbeitenden
Worum es geht: Awareness darf nicht auf der Führungsebene stehen bleiben. Jede Person muss die Notwendigkeit der Veränderung individuell verstehen.[12] Ein obligatorischer KI-Grundlagenaufbau ist weniger technische Weiterbildung als vielmehr ein kulturelles Orientierungsangebot mit Alltagsbeispielen und Raum für offene Fragen. Moderierte Workshopformate, die persönliche Reaktionen zulassen, haben sich dabei bewährt.[4]
- Plane einen 2- bis 3-stündigen Grundlagenaufbau für die gesamte Belegschaft ein – nicht optional, sondern für alle verbindlich.
- Baue den Grundlagenaufbau um reale Beispiele aus deinem Unternehmen auf, nicht um generische Foliensätze.
- Reserviere mindestens ein Drittel der Zeit für offene Fragen und Bedenken – ungefiltert, auch unbequeme.
- Wiederhole das Angebot für neue Mitarbeitende als festen Bestandteil der Einarbeitung.
Führungskoalition aufbauen
Worum es geht: Kein Wandel gelingt als Einzelinitiative. Eine kleine, aber einflussreiche Führungskoalition ist eines der wichtigsten Erfolgselemente jeder Transformation[11] – Schlüsselpersonen müssen dabei nicht nur informiert, sondern persönlich überzeugt sein.[12] In jeder Abteilung wird eine Person als AI-Champion nominiert – idealerweise jemand mit hoher Glaubwürdigkeit, nicht zwingend die technikaffinste Person. Gemeinsam mit der Geschäftsleitung bilden sie eine AI-Taskforce, die regelmässig tagt und ein schriftliches Bekenntnis zur AI-First-Ausrichtung verabschiedet.
- Bestimme pro Abteilung eine Person als AI-Champion – nach Glaubwürdigkeit, nicht nach Technikaffinität.
- Richte eine monatliche AI-Taskforce-Sitzung mit Geschäftsleitung und AI-Champions ein.
- Verfasse ein kurzes, schriftliches Bekenntnis zur AI-First-Ausrichtung und lass es von der gesamten Koalition unterzeichnen.
- Kommuniziere die Zusammensetzung der Koalition intern – sichtbar und mit Führungspersonen im Zentrum.
Vision und Strategie entwickeln
Worum es geht: Eine AI-First-Vision beantwortet eine zutiefst menschliche Frage: Wozu machen wir das, und was gewinnen wir dabei? Erfolgreiche AI-First-Organisationen richten ihre KI-Strategie konsequent am menschlichen Mehrwert aus.[3] Zum Beispiel: «Wir nutzen KI, damit unsere Mitarbeitenden mehr Zeit für das haben, was wirklich zählt.» Diese Vision wird in drei bis fünf strategische Prioritäten mit messbaren Kennzahlen übersetzt. Damit beginnt der Übergang zum ADKAR-Element Knowledge.[12]
- Reserviere einen Halbtag mit deiner Führungskoalition, ausschliesslich für die Vision – ohne operative Ablenkung.
- Formuliere die Vision in einem einzigen, verständlichen Satz, den jede Mitarbeiterin und jeder Mitarbeiter nachsprechen könnte.
- Übersetze die Vision in drei bis fünf Prioritäten mit je einer messbaren Kennzahl.
- Weise jeder Priorität sofort ein Budget, eine Zeitachse und eine verantwortliche Person zu.
Den Wandel ermöglichen
Sobald Vision und Führungskoalition stehen, beginnt die anspruchsvollste Phase: die Befähigung der gesamten Organisation. Diese Phase entscheidet, ob der Wandel tatsächlich in der Breite ankommt oder auf Führungsebene stecken bleibt.[11] Selbst motivierte Mitarbeitende scheitern, wenn ihnen das Wissen (Knowledge) oder die praktische Fähigkeit (Ability) fehlt, neue Verhaltensweisen zu zeigen.[12]
Vision kommunizieren
Worum es geht: Eine Vision entfaltet ihre Wirkung erst durch konsequente, wiederholte Kommunikation. Die meisten Organisationen kommunizieren ihre Veränderungsvision zehnmal zu wenig.[11] Führungskräfte, die KI-Tools sichtbar selbst nutzen, senden ein stärkeres Signal als jede formale Kommunikationsmassnahme – Lead by Example gilt als zentraler Hebel für kulturelle Akzeptanz.[4]
- Lege einen fixen monatlichen Termin für ein AI-First-Update fest – kurz, ehrlich, mit konkreten Beispielen statt Worthülsen.
- Nutze selbst sichtbar mindestens ein KI-Tool in deinem eigenen Arbeitsalltag und sprich offen darüber.
- Sammle wöchentlich ein «Was hat diese Woche funktioniert?»-Beispiel aus einer Abteilung und teile es aktiv.
- Vermeide Worthülsen wie „KI-Revolution“ – sprich stattdessen konkret über Prozesse und Resultate.
Hindernisse beseitigen und Mitarbeitende befähigen
Worum es geht: Selbst engagierte Mitarbeitende stossen auf strukturelle Barrieren: fehlende Tool-Zugänge, unklare Zuständigkeiten oder Führungskräfte, die den Wandel verbal unterstützen, ihn aber durch ihr Verhalten blockieren. Das aktive Beseitigen solcher Hindernisse ist eine explizite Führungsaufgabe.[11] Organisationen, die Barrieren systematisch adressieren, erzielen eine signifikant höhere KI-Adoptionsrate als jene, die primär auf Schulung setzen.[14] Ergänze das durch praxisorientierte Hands-on-Workshops – Kompetenz entsteht durch Anwenden, nicht durch Zuschauen (ADKAR: Ability).[12]
- Führe pro Abteilung einen 2-stündigen Barrieren-Workshop durch (nutze Arbeitsblatt 5 als Vorlage).
- Sortiere die gefundenen Hindernisse nach technisch, prozessual und kulturell – und weise jedem eine verantwortliche Person zu.
- Organisiere für jede Abteilung einen Hands-on-Workshop mit einem konkreten Use Case aus ihrem eigenen Alltag.
- Überprüfe nach vier Wochen, ob die identifizierten Hindernisse tatsächlich beseitigt wurden.
Kurzfristige Erfolge sichtbar machen
Worum es geht: Transformationsprozesse verlieren an Schwung, wenn Mitarbeitende über Monate keine spürbaren Verbesserungen erleben. Plane Quick Wins bewusst, statt abzuwarten, bis sie zufällig entstehen.[11] Definiere in jeder Abteilung überschaubare Pilot-Anwendungsfälle, in denen KI-Unterstützung innerhalb von vier bis acht Wochen einen messbaren Nutzen erzeugt. Sichtbare Pilotprojekte erhöhen die Bereitschaft zur breiteren KI-Adoption signifikant.[1]
- Definiere pro Abteilung einen Pilot-Anwendungsfall mit klarer Zeitgrenze von vier bis acht Wochen.
- Lege vor dem Start fest, wie der Erfolg gemessen wird (Zeitersparnis, Fehlerreduktion, Kundenfeedback).
- Wähle bewusst einen realistischen, nicht einen «idealen» Arbeitskontext für den Piloten.
- Kommuniziere das quantifizierte Ergebnis unternehmensweit – unabhängig davon, ob es voll überzeugt hat.
Den Wandel verankern
Quick Wins sind erreicht, die Organisation ist in Bewegung – doch jetzt lauert die grösste Gefahr: der Rückfall. Viele Transformationen scheitern genau in dieser Phase, weil Führungskräfte den Wandel für abgeschlossen halten, bevor er in der Kultur verankert ist.[11] Ohne aktive Verstärkung (Reinforcement) fallen Menschen unweigerlich in alte Muster zurück.[12] Phase 3 hat deshalb eine klare Aufgabe: das Neue zur Normalität machen.
Erfolge konsolidieren und weitere Veränderungen anstossen
Worum es geht: Ziehe eine systematische Erfolgsbilanz: Welche Pilotprojekte haben funktioniert? Welche Erkenntnisse lassen sich auf andere Abteilungen übertragen? Die AI-Champions werden zu internen Multiplikatoren. Bewährte Anwendungsfälle werden aus dem Pilotmodus in den regulären Betrieb überführt und skaliert. Auf ADKAR-Ebene setzt diese Stufe den Reinforcement-Zyklus in Gang.[12]
- Erstelle nach jedem Pilotzyklus eine kurze Erfolgsbilanz: Was hat funktioniert, was nicht, und warum?
- Bestimme, welche erfolgreichen Anwendungsfälle in den regulären Betrieb überführt werden – mit klarer Verantwortung.
- Lass deine AI-Champions ihre Erfahrungen aktiv an andere Abteilungen weitergeben.
- Starte parallel eine neue, etwas anspruchsvollere KI-Initiative, sobald die erste Welle stabil läuft.
Neue Ansätze in der Kultur verankern
Worum es geht: Kulturwandel ist abgeschlossen, wenn neue Verhaltensweisen nicht mehr als Veränderung wahrgenommen werden, sondern als selbstverständlicher Teil des Arbeitsalltags. Kultur folgt dem Verhalten, nicht umgekehrt.[11] Drei Hebel: KI-Kompetenzen in Stellenbeschreibungen und Leistungsbeurteilungen integrieren, Erfolgsgeschichten sichtbar machen, Führungsverhalten regelmässig überprüfen. Eine AI-First-Kultur trägt langfristig nur, wenn sie von Führungskräften täglich vorgelebt wird[3] – Reinforcement wirkt am stärksten, wenn es konsistent, sichtbar und mit konkreten Konsequenzen verbunden ist.[12]
- Ergänze Stellenbeschreibungen und Einarbeitungsprozesse um konkrete KI-Kompetenzen.
- Baue KI-Nutzung als Kriterium in die reguläre Leistungsbeurteilung ein.
- Richte ein einfaches Format ein, um Erfolgsgeschichten sichtbar zu machen (z. B. eine feste Rubrik im Teammeeting).
- Überprüfe halbjährlich mit deiner Führungskoalition, ob euer eigenes Verhalten die AI-First-Kultur noch stützt.
AI-First ist Führungsaufgabe
Schweizer KMU scheitern bei der KI-Adoption selten an der Technologie, sondern an der Kultur. Fehlende Dringlichkeit, strukturelle Barrieren und mangelnde Befähigung verhindern, dass KI-Potenziale in der Breite wirksam werden.
Das AI-First Framework bietet dir einen strukturierten, phasenbasierten Leitfaden, um diesen kulturellen Wandel gezielt zu gestalten. Die Kombination aus Kotters 8-Stufen-Modell und dem ADKAR-Ansatz verbindet organisationale Steuerung mit individueller Begleitung.
Setze das Framework modular ein: Nicht jedes Unternehmen startet bei Stufe 1. Entscheidend ist, den tatsächlichen Standort zu kennen und gezielt dort anzusetzen, wo der grösste Hebel liegt.
Arbeitsblätter – dein Werkzeugkasten
Die folgenden sechs Arbeitsblätter übersetzen das Framework in unmittelbar nutzbare Werkzeuge. Kopiere sie, drucke sie aus oder bearbeite sie direkt mit deinem Führungsteam.
Standortbestimmung
KI-Readiness-Check über sechs Handlungsfelder – die faktenbasierte Grundlage für Stufe 1.
Checkliste Phase 1
Klima für den Wandel schaffen: von Mitbewerber-Beispielen bis zur AI-First-Vision.
Checkliste Phase 2
Den Wandel ermöglichen: Kommunikationsrhythmus, Barrieren-Workshops, Pilot-Anwendungsfälle.
Checkliste Phase 3
Den Wandel verankern: Erfolgsbilanz, Stellenbeschreibungen, Leistungsbeurteilung.
Barrieren-Analyse
Vorlage für moderierte Workshops – technisch, prozessual, kulturell mit Verantwortlichkeiten.
Vision in einem Satz
«Wir nutzen KI, damit …» – plus drei bis fünf messbare Prioritäten mit Budget.
Du willst das Framework mit Begleitung umsetzen?
Centry Labs unterstützt Schweizer KMU bei der Umsetzung des AI-First Frameworks: von der Standortbestimmung über den KI-Grundlagenaufbau bis zur Verankerung in der Unternehmenskultur. Ob punktuelle Begleitung oder durchgängige Transformationspartnerschaft – wir passen den Umfang an deinen Bedarf an.
Über Centry Labs
Centry Labs GmbH
Centry Labs ist eine Schweizer Unternehmensberatung mit Sitz in Zug, die KMU und öffentliche Verwaltungen auf ihrem Weg der digitalen Transformation begleitet. Wir verstehen Digitalisierung nicht als technisches Projekt, sondern als kulturellen Wandel – mit klarer strategischer Ausrichtung, pragmatischer Umsetzung und gezielter Befähigung von Mitarbeitenden.
Unser Fokus liegt auf dem verantwortungsvollen Einsatz von Künstlicher Intelligenz im unternehmerischen Alltag. Wir helfen unseren Kundinnen und Kunden, KI vom Experiment zur festen Grösse in Prozessen, Entscheidungen und Kultur zu machen – von der Standortbestimmung über erste Use Cases bis zur skalierten Verankerung im Unternehmen.
Als Sparring-Partner der Geschäftsleitung verbinden wir strategische Klarheit mit operativer Umsetzungsstärke. Wir arbeiten Hand in Hand mit den Führungskräften, entwickeln gemeinsam mit den Teams praxistaugliche Lösungen und stellen sicher, dass Wissen und Verantwortung im Unternehmen bleiben, nicht bei uns.
Das AI-First Framework ist Ausdruck unseres Beratungsverständnisses: Menschenzentriert, wissenschaftlich fundiert, wirtschaftlich wirksam – und immer darauf ausgerichtet, unsere Kundinnen und Kunden nachhaltig zu befähigen.
Quellenverzeichnis
▶14 Quellen einblenden / ausblenden
- [1]Peter, M. K., Laurenzi, E., & Hinkelmann, K. (2025). Künstliche Intelligenz (KI): Strategiemethodik, Konzepte und Fallstudien. 1. Auflage 2025, FHNW Hochschule für Wirtschaft.
- [2]Dionisius, A. (2025, 27. November). AI-First-Strategien: Mit fünf Prinzipien Geschäftsmodelle und Innovation neu erfinden. maresmedia.se
- [3]Carter, S. (2025). AI first, human always: Embracing a new mindset for the era of superintelligence. Wiley.
- [4]Sudmann, L.-T. (2025, 10. August). Das KI-Imperativ: Deutschlands Weg zur AI-First-Wirtschaft. blog.bloola.com
- [5]PWC Switzerland. (2025). Value in Motion 2025. pwc.ch
- [6]Microsoft. (2025). Work Trend Index Annual Report. microsoft.com
- [7]EY Switzerland. (2024). Mehr als zwei von drei Arbeitnehmern in Europa befürchten einen Stellenabbau aufgrund von Künstlicher Intelligenz. ey.com
- [8]IGEM Digimonitor. (2025). IGEM Digimonitor. igem.ch
- [9]Kearney und Swiss Export. (2024). Wo steht der Schweizer Mittelstand? raiffeisen.ch
- [10]Colombus Consulting, Oracle, & HEG Genève. (2025). Data and AI Observatory in Switzerland – 2025 edition. ai-observatory.ch
- [11]Kotter, J. P. (2016). Leading change: Wie Sie Ihr Unternehmen in acht Schritten erfolgreich verändern. Vahlen.
- [12]Hiatt, J. M. (2006). The Essence of ADKAR: a model for individual change management. Prosci.
- [13]Dell'Acqua, F., Ayoubi, C., & Hila, L. (2025). The Cybernetic Teammate: A Field Experiment on Generative AI Reshaping Teamwork and Expertise. Harvard Business School.
- [14]Kandaswamy, R. (2025). Be AI-First to Outperform Your Competition by 2028. Gartner.
© Centry Labs GmbH. Dieses Whitepaper basiert auf dem Transferbericht „Das AI-First Framework: Ein Leitfaden für Führungskräfte zur Verankerung einer KI-Kultur in KMU" von Roger Thalmann, eingereicht im CAS Leadership für Fortgeschrittene an der Berner Fachhochschule, 2026.