AI demokratisiert Wissen. Was wird wertvoll?
In vielen Geschäftsleitungen beginnt die AI-Diskussion mit derselben Frage: Welche Tools sollen wir einsetzen? Ich halte das für die falsche Frage.
AI verändert nicht nur die Effizienz unserer Arbeit. Sie verändert die Art und Weise, wie Wissen entsteht, wie Entscheidungen vorbereitet werden und Expertise verfügbar wird, und hat damit Einfluss darauf, wo künftig überhaupt Wert entsteht.
AI demokratisiert Wissen. Recherchen, Analysen, Marktinformationen und Problemlösungen werden in einer Geschwindigkeit und Qualität bereitgestellt, die noch vor wenigen Jahren undenkbar war. AI kann heute Millionen von Datenpunkten miteinander verbinden und uns eine Tiefenschärfe geben, die ein Mensch in diesem Datenmeer schlicht nie erreichen könnte.
Damit schrumpft aber auch ein Vorteil, auf dem viele Geschäftsmodelle lange aufgebaut waren: die Informationsasymmetrie. Der Wissensvorsprung zwischen Unternehmen und Kunden, Expert:innen und Laien, grossen und kleinen Organisationen wird kleiner.
Die strategische Frage lautet deshalb: Was wird wertvoller, wenn Wissen immer breiter verfügbar ist?
In unserem SwissCognitive White Paper AI Is Changing the Economics of Expertise beschäftigen wir uns genau mit dieser Verschiebung. Wissen lässt sich zunehmend generieren und skalieren. Urteilsfähigkeit hingegen entsteht aus Erfahrung, Kontext und Bauchgefühl. Sie zeigt sich darin, Informationen richtig einzuordnen, unter Unsicherheit Entscheidungen zu treffen und Verantwortung zu übernehmen. Genau das verändert die Logik der Wertschöpfung.
Wenn Informationen und Analysen immer günstiger erhältlich sind, entsteht Differenzierung nicht mehr primär dadurch, dass ein Unternehmen mehr weiss als der Kunde. Wert entsteht dort, wo aus Wissen bessere Entscheidungen, innovative Lösungen, besondere Kundenerlebnisse oder neue Geschäftsmodelle entstehen. Genau darin sehe ich eine grosse Chance für Schweizer KMU.
Unsere Stärke lag selten in der Masse. Sie liegt in Spezialisierung, Präzision, Ingenieurskunst, Kundennähe, Verlässlichkeit und tiefem Domänenwissen.
Schweizer KMU müssen mit AI nicht versuchen, Grossunternehmen zu imitieren; sie können ihre Spezialisierung, Nähe und Expertise mit der Skalierungskraft von AI verbinden.
Ich spreche gerne von der AI Boutique: nicht möglichst gross, sondern aussergewöhnlich gut. Die entscheidende Frage lautet also nicht: Wie werden wir mit AI grösser? Sondern: Wie werden wir mit AI noch besser in dem, was uns einzigartig macht?
Grossbritannien ist dafür ein spannender Beobachtungsmarkt. Die britische Regierung verfolgt ein ambitioniertes Ziel: Bis 2035 sollen britische KMU zu den digital kompetentesten und AI-versiertesten der G7 gehören. Die 2026 publizierten AI Adoption Plans zielen bewusst über die Nutzung einzelner Tools hinaus: Entscheidend ist der Schritt von Pilotprojekten und punktueller Nutzung hin zu tiefer Integration, veränderten Workflows und neuen Geschäftsmodellen.
Die Realität zeigt jedoch, wie gross die Lücke noch ist. Rund 29 Prozent der britischen Unternehmen nutzen bereits mindestens eine AI-Technologie. Gleichzeitig setzen rund drei Fünftel der AI nutzenden Unternehmen AI primär ein, um bestehende Abläufe zu verbessern. Neue Produkte, Dienstleistungen oder Märkte spielen bislang eine deutlich kleinere Rolle. Bemerkenswert: Kleinere Unternehmen nutzen AI etwas häufiger für innovations- und wachstumsorientierte Aktivitäten als grössere.
Für mich ist genau das interessant: Adoption ist noch keine Transformation. Besonders sichtbar wird das bei Professional Services. Der britische Adoption Plan für Professional and Business Services hält fest, dass diese Unternehmen menschliche Expertise verkaufen und AI professionelle Urteilskraft stärken, Servicequalität verbessern und neue Advisory-Modelle ermöglichen kann. Für mich liegt darin der Kern: Wo Wert auf Expertise, Urteilskraft und Vertrauen beruht, verändert AI nicht nur die Effizienz, sondern die Wertschöpfung selbst.
In der nächsten Phase geht es deshalb nicht darum, ob Unternehmen AI einsetzen – sondern wofür.
Genau diese Lücke begegnet uns auch in unseren Workshops mit Geschäftsleitungen und Verwaltungsräten immer wieder. Sobald die Diskussion bei Lizenzen, Tools und einzelnen Use Cases beginnt, landen wir sehr schnell bei derselben Frage: Wo können wir Zeit und Kosten sparen? Das ist wichtig. Aber wir wollen doch nicht einfach im Durchschnitt etwas besser werden. Wir wollen mit AI Dinge tun können, die zuvor nicht möglich waren.
Deshalb unterscheiden wir in unserer Arbeit gerne drei Ebenen der Wertschöpfung: Erstens kann AI bestehende Prozesse effizienter machen. Zweitens kann sie das Kundenerlebnis und die Differenzierung verbessern. Und drittens kann sie neue Produkte, Dienstleistungen und Geschäftsmodelle ermöglichen.
Der dritte Hebel ist naturgemäss der schwierigste. Aber dort entsteht oft der eigentliche strategische Wert. Und genau deshalb halte ich es für gefährlich, AI primär als Rationalisierungsinstrument zu verstehen. Wer ausgerechnet seine erfahrensten Mitarbeitenden wegrationalisiert und darauf vertraut, dass AI deren Rolle übernehmen werde, riskiert genau jene Fähigkeit zu schwächen, die es für Neues braucht.
Denn Expert:innen in Kombination mit AI können etwas anderes leisten als AI allein. Sie erkennen ungewöhnliche Zusammenhänge, stellen bessere Fragen, challengen bestehende Annahmen und verbinden Erfahrung mit neuen Datenpunkten. Daraus entstehen ungeahnte Perspektiven, bessere Lösungen und im besten Fall äusserst innovative Geschäftsideen.
AI skaliert Wissen. Wettbewerbsvorteile entstehen dort, wo Expert:innen daraus etwas schaffen, was zuvor noch nicht existierte.
Ich spreche deshalb lieber vom Expert in the Loop als vom Human in the Loop. AI liefert Geschwindigkeit und analytische Reichweite. Der Experte liefert Urteilskraft, Kontext und Verantwortung.
Für Führungsteams bedeutet das vor allem eines: AI darf nicht delegiert, sondern muss geführt werden. Eine Geschäftsleitung muss keine Modelle trainieren und ein Verwaltungsrat kein Prompt Engineer werden. Aber die Führung muss verstehen, was AI ökonomisch mit dem Unternehmen macht. Sie muss entscheiden, wo AI Effizienz schafft, wo Differenzierung möglich wird und wo neue Geschäftsfelder entstehen können. Sie muss erkennen, welche Fähigkeiten im Unternehmen künftig strategisch wichtig bleiben, welche Entscheidungen AI vorbereiten oder unterstützen darf und wo menschliches Urteil unverzichtbar ist. Und sie muss eine noch unbequemere Frage stellen: Was wollen wir bewusst nicht automatisieren, weil genau dort ein Teil unserer Differenzierung liegt?
In unseren Gesprächen mit Führungsgremien zeigt sich immer wieder: Sobald diese Fragen gemeinsam diskutiert werden, verändert sich die Qualität der AI-Debatte. Es geht plötzlich nicht mehr um die nächste Lizenz oder den nächsten Use Case, sondern um Strategie, Organisation, Kompetenzen und zukünftige Wertschöpfung. AI ist ein Führungsmandat – kein IT-Projekt.
Meiner Meinung nach wird ein Faktor massiv unterschätzt: Vertrauen. Je leichter Informationen und Empfehlungen generiert werden, desto wertvoller wird die Frage, wem wir vertrauen, wer einordnet und Verantwortung übernimmt. Deshalb lautet unsere Formel: Human Expertise + AI + Trust.
Gerade darin liegt die Chance für Schweizer KMU. Verbinden wir AI mit Expertise, Präzision, Kundennähe und Vertrauen, wird sie nicht zum Gleichmacher, sondern zum Verstärker unserer besten Eigenschaften. Wer AI nur nutzt, um effizienter zu werden, optimiert das Bestehende. Wer Expertise neu in Wertschöpfung übersetzt, schafft das Nächste. Produktivität ist wichtig. Aber sie ist erst der Anfang.
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Pull Quote: «AI skaliert Wissen. Wettbewerbsvorteile entstehen dort, wo Expert:innen daraus etwas schaffen, was zuvor noch nicht existierte.»
Quellen / Links für die Redaktion
• UK Department for Business and Trade – SME Digital Adoption Taskforce: 2026 update (26.06.2026)
• UK Department for Science, Innovation and Technology – AI Champions’ AI Adoption Plans (08.06.2026)
• Office for National Statistics – Business insights and impact on the UK economy: 2 July 2026
• Office for National Statistics – Artificial intelligence in UK businesses: 2023 to 2026 (20.07.2026)
• SwissCognitive / Dalith Steiger-Gablinger (2026): AI Is Changing the Economics of Expertise – Implications for Boards, CEOs and Executive Teams, June 2026.
Online White Paper
• SwissCognitive (2026): AI Augmented C-Suite Roundtable – Wie verändert AI Führungsrollen, Entscheidungsprozesse und strategische Orientierung?, June 2026.
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