Während Künstliche Intelligenz sich unaufhaltsam von einem Trend zur entscheidenden Grösse für die Wettbewerbsfähigkeit entwickelt, zögern KMU noch mit dem konkreten Einsatz.
Hohe Komplexität. Ressourcenmangel. Unklare rechtliche Rahmenbedingungen.
Viele Führungskräfte sagen: „Wir wissen nicht, wo wir anfangen sollen.”
Um Klarheit zu finden, laden wir dich ein zum nächsten KI-Café:
Datum: Mittwoch, 10. Dezember 2025
Zeit: 16:30–19:00 Uhr
Ort: Kloster St. Elisabeth, Duxgass 55, 9494 Schaan
Manuel Pfiffner (CEO, sl.one) zeigt, warum die Nutzung der Cloud die Voraussetzung für vertrauenswürdige KI ist:
Manuel bringt es auf den Punkt:
„Für viele KMU klingt Digitalisierung nach einem Grossprojekt. Die Realität sieht dank moderner Cloud-Plattformen anders aus. Wir nehmen unseren Kunden die Komplexität der Infrastruktur ab, sodass sie sich voll auf die Anwendung konzentrieren können. So wird IT zu einem praktischen Werkzeug, das messbare Effizienzgewinne im Arbeitsalltag schafft.”
Das Team von mmind.ai zeigt drei sofort einsetzbare Microsoft Copilot-Beispiele:
→ Daten in Excel analysieren
→ E-Mail-Verläufe zusammenfassen
→ Copilot-Wissensbasis anlegen
Im Anschluss: Housewarming in unserer neuen Gallery im Kloster.
🎙️ Du hörst des Newsletter lieber? Hier eine kurze, KI-generierte Audio-Zusammenfassung dieser Ausgabe:
KI Strategie für KMU: Cloud – Skills – Führung
Warum Cloud die Basis ist
Erstens: KI-Modelle brauchen Rechenleistung, die lokale Server nicht liefern können.
Ohne Cloud läuft alles langsam oder gar nicht.
Zweitens: Sicherheit und Governance sind in modernen Cloud-Plattformen eingebaut.
Bei lokalen Lösungen musst du alles selbst implementieren.
Drittens: Deine Daten müssen strukturiert und zugänglich sein.
Cloud-Plattformen wie Microsoft 365, Google Workspace oder Atlassian machen das möglich.
Ohne Cloud-Basis ist KI ein Experiment.
Mit Cloud-Basis wird KI ein Werkzeug.
Warum liefert KI oft nicht die erwünschten Ergebnisse?
Mehrere Führungskräfte sagten uns diese Woche: „Die neuen KI-Modelle sind schlechter geworden.”
„ChatGPT liefert nur noch oberflächliche Texte.”
„Man kann sich auf die Ergebnisse nicht verlassen.”
Die Ursache lässt sich schnell finden: Ganz kurzer Prompt. Meist eine Frage. Keine Struktur.
Erwartung: Perfekte Antwort.
Das hat bei ChatGPT 3.5 noch funktioniert. Die Modelle waren simpel.
Heute funktioniert es nicht mehr.
Nicht weil die Modelle schlechter wurden. Sondern weil sie anspruchsvoller sind.
Ein Beispiel:
Jemand tippt: „Strategie für 2025 erstellen.”
Das Ergebnis? Generischer Fluff. Austauschbarer KI-Talk, der auf jedes Unternehmen passt.
Dann haben wir umformuliert:
„Denk intensiv darüber nach und wäge drei strategische Optionen für 2025 gegeneinander ab. Berücksichtige: Marktdynamik in der Fertigungsindustrie, unsere begrenzten Ressourcen (20 Mitarbeiter, kein Vertriebsteam), und das Cashflow-Risiko im Q3.”
Das Ergebnis war nicht wiedererkennbar.
Plötzlich konkret. Nutzbar. Relevant für genau diese Firma.
Der GF sagte: „Moment. Das ist ja wie mit einem echten Senior Consultant zu sprechen.”
Framework: Drei Prompting-Regeln für bessere Ergebnisse
Was den Unterschied gemacht hat:
Regel 1: Leite das Modell zum Nachdenken an
„Denk intensiv darüber nach” aktiviert den Thinking Mode.
Das Modell nimmt sich Zeit. Prüft Alternativen.
Ohne diesen Trigger? Es liefert die wahrscheinlichste Antwort. Nicht die beste.
Regel 2: Gib Kontext, der fokussiert
Nicht „Fass zusammen”.
Sondern „Identifiziere die drei kritischsten Risiken für unsere Liquidität im Q3. Basierend auf den Zahlen auf Seite 47-52.”
Das Modell weiss, wo es hinschauen soll.
Regel 3: Definiere die Rolle präzise
Nicht „Agiere als Berater”.
Sondern „Du bist unser CFO mit 15 Jahren Fertigungserfahrung. Du kennst unsere Cashflow-Probleme. Keine generischen Empfehlungen.”
Das Modell schneidet Floskeln weg.
Die neuen Modelle sind wie hochqualifizierte Experten, Koryphäen.
Sie können brillant sein.
Aber sie sind nicht telepathisch.
Sie brauchen ein gutes Briefing.
→ Mehr dazu:
GPT 5.1 Prompting Guide
Prompting Guide für Gemini 3
Microsoft Model Choice Guide
Der Praxis-Check: KI in der Geschäftsführung
Jetzt kommt die entscheidende Frage: Wo genau anfangen?
Unsere Antwort: Bei der Geschäftsführung.
Warum?
KI ist eine Führungsaufgabe.
Nicht weil die IT es nicht kann. Sondern weil Transformation von oben vorgelebt werden muss.
Die Organisation schaut auf dich. Was du tust, macht das Team nach.
Wenn du KI nicht in deinen eigenen Sitzungen nutzt, wird es das Team auch nicht tun.
Wenn du KI nur als IT-Thema behandelst, bleibt es ein IT-Thema.
Aber KI ist kein IT-Thema.
KI ist ein Thema für deine originären Aufgaben als Geschäftsführer:
→ Sitzungen beschleunigen
→ Innovation vorantreiben
→ Die Organisation in Bewegung halten
Das sind keine IT-Aufgaben. Das sind Führungsaufgaben.
Und genau dort setzt KI an.
Die 7 Kern-Sitzungen, in denen KI den grössten Hebel hat:
1. Weekly 1:1
Der Custom GPT bereitet jedes Gespräch vor: Offene Commitments, letzte Entscheidungen, kritische Themen.
Resultat: Kein „Was haben wir letzte Woche besprochen?”
2. Führungsteam Meeting
10-Minuten KPI-Review automatisch vorbereitet. Die GL diskutiert nur noch Ausreisser und strategische Weichen.
Nicht mehr: „Wo stehen wir eigentlich?”
3. Operating Review
Der GPT markiert Anomalien in Produktionsdaten, Lagerbestand, Lieferterminen.
Das Team fokussiert auf Massnahmen, nicht auf Datenbeschaffung.
4. Quartalsplanung (OKRs)
Vorquartal wird automatisch ausgewertet. Die GL plant die nächsten 3 Monate.
5. Voice-of-Customer
Kundenfeedback aus CRM, Support-Tickets, Verkaufsgesprächen wird gebündelt.
Der GPT identifiziert Muster. Die GL sieht die Pain Points der Kunden.
6. VR Update
Prägnante Unterlagen in 15 Minuten erstellt. Der GPT formuliert die Kernbotschaften.
Die GL ergänzt, verfeinert, versendet.
7. All-Hands
Das „Warum” von Veränderungen wird klar kommuniziert.
Der GPT hilft, Entscheidungen verständlich zu machen. Q&A werden vorbereitet.
Wie das in der Praxis aussieht:
Ein Schweizer Industriebetrieb mit 100 Mitarbeitern hat genau das gemacht.
In Minute 47 einer GL-Sitzung stellte der Leiter Produktion eine Frage zum Thema Lieferketten-Engpässe.
Wir fütterten seine Frage in einen Custom GPT – trainiert auf die internen Prozesse, Lieferantenverträge und Produktionsdaten.
Was normalerweise eine Woche Analyse durch den Einkauf gekostet hätte, war sofort da.
Mit drei konkreten Optionen. Inklusive Kostenvergleich.
Die GL entschied noch im selben Meeting.
Der CEO sagte später: „Das hat uns nicht nur Zeit gespart. Es hat uns gezwungen, anders zu denken.”
Wie das funktioniert:
Wir bauen einen Custom GPT mit Wissensbasis. Relevante Dokumente, Prozesse, Entscheidungshistorie.
Optional: Anbindung an Microsoft Copilot, Google Workspace oder Atlassian – je nach Reifegrad und Sicherheitsanforderungen.
Mobil nutzbar. Per Sprache oder Eingabe. Im Büro, Homeoffice, unterwegs.
Das ist keine Science Fiction. Das ist heute verfügbar.
Zusammen mit dem KMU-HSG haben wir einen Leitfaden Digitalisierung entwickelt: Sicher, pragmatisch, ohne technische Hürden.
Was du die nächsten Tage konkret tun kannst:
1. Komm zum KI-Café am 10. Dezember
Sieh live, wie Cloud und Copilot im KMU-Alltag funktionieren.
→ Jetzt anmelden
2. Test deine Prompts
Nimm eine Frage, die du letzte Woche an ChatGPT gestellt hast.
Formuliere sie neu mit Kontext, Rolle und Denkauftrag.
Vergleiche die Ergebnisse.
3. Lade den Leitfaden Digitalisierung
Zusammen mit dem KMU-HSG haben wir einen Leitfaden entwickelt: Sicher, pragmatisch, ohne technische Hürden.
→ Hier downloaden
Die Cloud ist die Basis.
Prompting ist das Werkzeug.
Die Geschäftsführung ist der Startpunkt.
In dieser Reihenfolge funktioniert KI.
