Am Mittwoch, 1. April war ich zum ersten Mal an der GenAI in Zürich. Ich wusste ehrlich gesagt nicht genau, was mich dort erwarten würde. Sehr schnell war klar: dieser Event ist technisch. Sehr technisch. Und trotzdem – oder gerade deswegen – habe ich einige Dinge mitgenommen, die mich seither beschäftigen.
AI ist der grosse Schirm über allem, was intelligent wirkt – eine KI die Spam filtert, Bilder klassifiziert oder Empfehlungen ausspielt. GenAI ist der coole Cousin, der wirklich etwas Neues erfindet. Egal ob Text, Bild oder Code. Statt nur Bestehendes zu sortieren, erschafft (oder eben: generiert) sie etwas Neues. Daher der Name: Generative AI.
Ja. Und das ist wichtiger als viele denken. Eine KI-Halluzination passiert, wenn das Modell etwas schreibt, das falsch oder schlicht erfunden ist. Es klingt aber so überzeugend und flüssig, dass man es glaubt. Die KI prüft keine Fakten. Sie ist darauf trainiert, Sätze zu bilden, die logisch klingen. Das Resultat: Sie lügt mit grosser Überzeugung, ohne es selbst zu merken.
Was das für dich bedeutet: Wer AI-Outputs blind übernimmt – ob im Marketing, im Kundendienst oder in der Beratung – trägt das Risiko selbst. AI ist ein mächtiges Werkzeug. Aber es braucht immer einen Menschen, der mitdenkt.
Die GenAI Zürich ist aufgeteilt in Keynotes im grossen Saal, Use-Case-Präsentationen von Unternehmen aus der Praxis, einen Hackathon und eine Ausstellungsfläche, wo man die vorstellenden Firmen direkt ansprechen kann. Ein gut durchmischtes Format, das sowohl Einblicke als auch direkte Gespräche ermöglicht.
Durch alle Räume, alle Vorträge und alle Gespräche zog sich eine Erkenntnis die so simpel klingt und trotzdem so selten umgesetzt wird:
AI alleine ist nicht nützlich. Es braucht ein Konzept dahinter.
Logisch, oder? Anscheinend nicht. Verschiedene Referent:innen kamen unabhängig voneinander zum selben Schluss: rund 95 Prozent der KI-Projekte scheitern nicht an der Technologie – sondern daran, dass Unternehmen mit dem Tool starten, statt mit dem Problem. Eine KI-Strategie ist kein IT-Projekt. Sie ist ein Transformationsprozess, der mit einer ehrlichen Frage beginnt: „Wo verlieren wir heute Zeit, Geld oder Qualität? Und nicht: „Welches Tool kaufen wir?“
Die Lücke zwischen Erfolg und Misserfolg liegt nicht in der Technologie. Sie liegt im Fehlen einer klaren Roadmap davor.
Ich war hauptsächlich in der grossen Aula und im Use-Case-Raum. Die Präsentationen in der Aula waren sehr technisch. Und einen Vortrag bezüglich IT Sicherheit fand ich darin besonders relevant.
Timo Bozsolik-Torres von SandboxAQ und Drilon Balaj von XY Cyber haben etwas angesprochen, was ich implizit weiss aber ich mir nicht genug bewusst war. Shadow AI nennt sich das Phänomen, wenn Mitarbeitende unkontrolliert AI-Tools nutzen. Und zwar ohne Wissen der IT, ohne Richtlinien, oft mit echten Kundschaftsdaten. Die meisten Unternehmen haben keine Werkzeuge, um das überhaupt zu erkennen. Und was sie nicht sehen, können sie nicht schützen.
In den Talks gab es eine klare Haltung: Die Lösung ist nicht das Verbot. Wer anfängt zu verbieten, hat bereits verloren. Denn die Nutzung geht einfach in den Untergrund des Unternehmens. Die richtige Reihenfolge lautet: erst Sichtbarkeit schaffen, dann Richtlinien definieren, dann sichere Alternativen anbieten.
Für KMU ganz konkret: Habt ihr eine klare Regel, was Mitarbeitende mit Kundendaten und AI-Tools dürfen? Falls nicht, ist das euer erster Schritt. Nicht morgen. Sondern jetzt.
Im Use-Case-Raum wurden Praxisbeispiele von Unternehmen gezeigt welche AI nicht als Experiment verstehen, sondern bereits produktiv einsetzen. Hier meine persönliche Zusammenfassung der für mich spannendsten Beiträge.
Migros hat eine interne Chatbot-Plattform gebaut, die es Teams erlaubt, AI-Assistenten in wenigen Minuten zu erstellen. Mit hohen Standards bezüglich Sicherheit und Datenschutz. Ihr grösstes Learning: Die Technologie war nie das Problem. Stakeholder-Management und Governance-Modelle haben mehr Zeit gekostet als die eigentliche Entwicklung. Vorallem eine Lösung, welche Business Needs sowie Security Standards erfüllt. Erst Konzept, dann Tool. Auch das wurde hier wieder erwähnt.
IKEA kämpft mit einer Supply Chain, die über 80 Jahre gewachsen ist. Sie setzen nun schrittweise auf Agentic AI, um Mitarbeitende im Alltag zu entlasten. Auch IKEA hat nicht alles einer KI angehängt. Es wird bewusst nicht alles mit KI geregelt, nur einzelne Task, da man sich noch nicht voll und ganz auf die KI verlassen kann.
Zalando hat gezeigt, wie AI echte Kundenbedürfnisse versteht. Wenn jemand „Was ziehe ich zu einer 80er-Party an?“sucht, dann ist das keine klassische Suche mehr. Das ist ein Moment, ein Gefühl, ein Kontext. Zalando übersetzt genau das in konkrete Produktempfehlungen mittels KI.
Eine Aussage hat mich an diesem Tag mehr beschäftigt als alle Tools und Demos zusammen. Sie kam beiläufig, aber sie ist geblieben:
„AI gibt euch zwei Optionen: Ihr macht mit demselben Team mehr Umsatz. Oder ihr macht denselben Umsatz mit weniger Leuten.“
Welche Option ihr wählt, ist eine Frage der Strategie und der Werte. Aber die Entscheidung kommt.
Drei Fragen die ich mir nach diesem Tag stelle – und die ich auch euch mitgeben möchte:
AI ist kein Allheilmittel. Aber wer es strategisch einsetzt – mit einem klaren Ziel, klaren Regeln und dem richtigen Werkzeug – der kann mit demselben Team deutlich mehr erreichen.
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