Von GenAI-Piloten zur Produktion: KI-Wertschöpfung für CEOs, Aufsichtsräte und Private Equity

Ein ehrlicher Blick auf GenAI im Jahr 2026

Zwei Jahre nach Beginn der Enterprise-GenAI-Welle ist das Bild eindeutig. Nahezu jedes grosse Unternehmen hat dutzende GenAI- und Agentic-AI-Piloten gestartet. Ein kleinerer Teil betreibt produktive Anwendungen. Ein noch kleinerer Teil kann auf eine Zeile in der GuV zeigen und sagen: das ist der GenAI-Beitrag. Genau dort — zwischen Pilot, Produktion und Wertschöpfung — sitzt die eigentliche Beratungsarbeit von heute.

Wenn Sie im Aufsichtsrat sitzen, ein Portfoliounternehmen führen oder Private-Equity-Investoren beraten, ist die unbequeme Wahrheit: Ein Grossteil der bisherigen GenAI-Ausgaben ist eine Lernsteuer auf Technologie, kein Werthebel. Die Gewinner sehen anders aus. Sie behandeln KI wie jede andere strategische Transformation — mit These, Operating Model, Governance und einem Plan, wie Kapital zurückkommt.

Die vier Werthebel, die wirklich zählen

Aus der Arbeit mit Konzernen und Private-Equity-Investoren an digitaler und KI-Strategie sehen wir vier Werthebel, die in Transformationen mit messbarer Wirkung wiederkehren:

1. Umsatzsteigerung — GenAI-basierte Produktfunktionen, Conversion, Personalisierung, Pricing, Vertriebsproduktivität.
2. Cost-to-Serve-Senkung — Agentic AI in Customer Operations, Shared Services und Back-Office.
3. Entscheidungsbeschleunigung — KI für Underwriting, Diagnose, F&E, Supply-Chain-Entscheidungen.
4. Risiko- und Kontrollqualität — modellbasierte Kontrollen, Betrugserkennung, Compliance-Automatisierung, Governance.

Der häufigste Fehler: Führungsteams jagen alle vier gleichzeitig mit kleinen, unverbundenen Piloten. Wirksame Wertschöpfungspläne wählen zwei, priorisieren rigoros — und behandeln den Rest als Lernkapazität, nicht als Lieferversprechen.

Warum die meisten GenAI-Programme ins Stocken geraten

Wenn eine GenAI-Initiative stehen bleibt, liegt es fast nie am Modell. Es fehlt fast immer eine dieser fünf Bedingungen:

• Ein Business Owner mit P&L-Verantwortung — kein Sponsor aus IT oder dem Innovationslabor.
• Produktionsreife Daten genau dort, wo der Use Case laufen muss — fast immer der harte Teil.
• Ein Target Operating Model, das Produkt, Daten, Plattform, Security und Change in einer Lieferkadenz verbindet.
• Governance, die skaliert — Responsible AI, Model Risk, EU-AI-Act-Alignment, Human Oversight, Audit-Trail.
• Change-Kapazität — Menschen, die die Werkzeuge nutzen, den Ergebnissen vertrauen und ihre Arbeit darum herum neu aufstellen.

Fehlt eines, wird aus dem vielversprechenden Piloten eine Folie im Steerco-Deck. Sind alle fünf präsent, ist der Weg von Pilot zur Produktion kein Technologieproblem — sondern eine Führungsfrage. Genau dort arbeiten wir.

Wie KI-getriebene Wertschöpfung in M&A aussieht

Für Private-Equity-Investoren und Corporate-Development-Teams hat sich die Frage verschoben. Es geht nicht mehr darum, ob das Target KI hat. Es geht darum, wie KI den Wert dieses Assets verändert — und wer ihn einfängt. Drei Fragen gehören heute in jedes Commercial und Tech Assessment:

1. Disruption Risk: Wie exponiert ist das Geschäftsmodell gegenüber GenAI- und Agentic-AI-Substitution durch neue Wettbewerber oder Incumbents?
2. Wertschöpfungsthese: Wo kann KI im Haltezeitraum Umsatz, Marge oder Kapitaleffizienz heben — und mit welchem Investment?
3. Operating-Model-Reife: Hat das Management die Daten, Talente und Governance zur Umsetzung — oder ist das eine Day-1-Lücke?

Gut gemacht, liefert eine KI-bewusste Commercial- und Tech-Due-Diligence mehrere EBITDA-Turns an Sichtbarkeit für den Investment Case. Schlecht gemacht, wird daraus ein generischer Abschnitt in einem CDD-Bericht, den niemand liest.

Sektor-Muster

Die Werthebel zeigen sich je nach Sektor unterschiedlich. Einige Muster, die wir regelmässig sehen:

Responsible AI ist ein Werthebel, keine Steuer

Aufsichtsräte rahmen Responsible AI und EU-AI-Act-Compliance oft als Kostenposten. Die besseren Operatoren behandeln es als Vertrauenshebel. In regulierten Branchen und öffentlicher Beschaffung wird eine saubere Governance-Story zunehmend zur Vorbedingung, um den Use Case überhaupt zu skalieren. Model Risk, Human Oversight, Erklärbarkeit, Incident Response — wer diese Muskeln früh aufbaut, wird später schneller, weil er aufhört, mit der eigenen Risk- und Audit-Funktion zu streiten.

Wo wir helfen

Consulting Huber arbeitet mit CEOs, Aufsichtsräten, Investoren und Leadern im öffentlichen Sektor an:

• Digitaler und KI-Strategie, Wertschöpfungsplänen und Board-Narrativen.
• GenAI- und Agentic-AI-Use-Case-Portfolios mit Feasibility und ROI.
• Target Operating Model und Responsible-AI-Governance-Design.
• Commercial und Tech Due Diligence für M&A und Portfolio-Wertschöpfung.
• Mentoring und Upskilling interner Teams, damit die Fähigkeit beim Klienten bleibt.

Wir arbeiten in kleinen Senior-Teams über TMT, Industrie, Consumer und Financial Services, in Konzern- und Private-Equity-Kontexten.