{"id":9609,"date":"2026-03-11T06:30:00","date_gmt":"2026-03-11T05:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/hub.hslu.ch\/immobilienblog\/?p=9609"},"modified":"2026-03-11T13:17:07","modified_gmt":"2026-03-11T12:17:07","slug":"warum-ai-oft-nicht-liefert","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/hub.hslu.ch\/immobilienblog\/2026\/03\/11\/warum-ai-oft-nicht-liefert\/","title":{"rendered":"Warum AI oft nicht liefert"},"content":{"rendered":"\n<p>Ein Artikel von:&nbsp;<a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/dr-marc-gille-sepehri-2165946\/\">Dr. Mark Gille-Sepehri<\/a>&nbsp;und&nbsp;<a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/markus-schmidiger-24201115\/\">Prof. Dr. Markus Schmidiger<\/a><\/p>\n\n\n\n<p>Genau dieses Spannungsfeld zwischen Investitionsboom und ausbleibendem Nutzen stand im Fokus unseres Webinars vom 5. M\u00e4rz 2026. Basierend auf aktuellen Studien und praktischen Erfahrungen aus Projekten in der Immobilienwirtschaft wurde analysiert, warum viele AI-Projekte nicht die erwarteten Ergebnisse liefern und welche strukturellen Hebel Unternehmen nutzen k\u00f6nnen, um AI erfolgreich einzusetzen.<br>Die Aufzeichnung des Webinars finden Sie hier:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-video\"><video height=\"1920\" style=\"aspect-ratio: 2880 \/ 1920;\" width=\"2880\" controls src=\"https:\/\/hub.hslu.ch\/immobilienblog\/wp-content\/blogs.dir\/443\/files\/sites\/9\/2026\/03\/Webinar-AI.mov\"><\/video><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Der grosse AI-Boom und die Realit\u00e4t<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Seit dem sogenannten \u201eChatGPT-Moment\u201c hat sich der Einsatz von AI in Unternehmen massiv beschleunigt. Innerhalb weniger Jahre geben rund&nbsp;<strong>80 Prozent der Unternehmen an, AI bereits einzusetzen oder aktiv zu testen<\/strong>. Gleichzeitig planen viele Firmen, ihre AI-Investitionen weiter zu erh\u00f6hen.&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Doch die wirtschaftlichen Resultate bleiben bislang begrenzt. Studien zeigen:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>nur etwa&nbsp;<strong>15 Prozent der Unternehmen berichten von messbarem Return on Investment<\/strong><\/li>\n\n\n\n<li>rund&nbsp;<strong>50 Prozent der AI-Projekte scheitern bereits nach der Pilotphase<\/strong><\/li>\n\n\n\n<li>lediglich&nbsp;<strong>etwa 5 Prozent der Unternehmen schaffen es, mit AI echte Wertsch\u00f6pfung im grossen Massstab zu erzielen<\/strong>&nbsp;&nbsp;<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Die Ursache liegt also nicht in mangelnden Investitionen. Das Problem liegt tiefer: in der Umsetzung innerhalb der Organisation.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Die Pilotfalle<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Ein h\u00e4ufiges Muster ist die sogenannte Pilotfalle.<\/p>\n\n\n\n<p>Viele AI-Projekte funktionieren in der Proof-of-Concept Phase hervorragend. Doch sobald sie in den operativen Betrieb \u00fcberf\u00fchrt werden sollen, entstehen Schwierigkeiten.<\/p>\n\n\n\n<p>In Pilotprojekten herrschen meist ideale Bedingungen:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>klar definierter Anwendungsbereich<\/li>\n\n\n\n<li>sorgf\u00e4ltig vorbereitete Daten<\/li>\n\n\n\n<li>motivierte Projektteams<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Sobald die L\u00f6sung jedoch in reale Prozesse integriert wird, treten typische Probleme auf:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Medienbr\u00fcche zwischen Systemen<\/li>\n\n\n\n<li>unklare Verantwortlichkeiten<\/li>\n\n\n\n<li>Integrationsprobleme zwischen IT-Systemen<\/li>\n\n\n\n<li>fehlende Entscheidungsstrukturen<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Die Folge: Projekte bleiben in der Experimentierphase stecken oder werden nach kurzer Zeit wieder eingestellt.&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Die vier h\u00e4ufigsten Fehler bei AI-Projekten<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Aus der Analyse von Studien und Projekterfahrungen lassen sich vier zentrale Fehler identifizieren.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Fehler 1: Kein klares Werteversprechen<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Viele Unternehmen starten AI-Initiativen ohne klar definierte Gesch\u00e4ftsziele.<\/p>\n\n\n\n<p>Typische Symptome:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Use Cases werden explorativ statt strategisch ausgew\u00e4hlt<\/li>\n\n\n\n<li>Projekte werden gestartet, weil \u201eman etwas mit AI machen sollte\u201c<\/li>\n\n\n\n<li>der wirtschaftliche Nutzen wird nicht systematisch gemessen<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Die Folge: AI wird zum Experiment statt zum strategischen Instrument.<\/p>\n\n\n\n<p>Erfolgreiche Unternehmen gehen anders vor. Sie priorisieren gezielt Use Cases mit dem gr\u00f6ssten wirtschaftlichen Hebel und messen konsequent den Return on Investment.&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Fehler 2: Daten werden \u00fcbersch\u00e4tzt<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Viele Organisationen glauben, AI k\u00f6nne Datenprobleme automatisch l\u00f6sen.<\/p>\n\n\n\n<p>In der Praxis gilt jedoch weiterhin das klassische Prinzip der Informatik:<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Garbage in, garbage out.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Wenn Daten unvollst\u00e4ndig, inkonsistent oder unzuverl\u00e4ssig sind, wird AI diese Probleme nicht korrigieren, sondern h\u00e4ufig sogar verst\u00e4rken.<\/p>\n\n\n\n<p>Eine IBM-Studie zeigt die gr\u00f6ssten Herausforderungen beim AI-Einsatz:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>45 Prozent zweifeln an der Zuverl\u00e4ssigkeit ihrer Daten<\/li>\n\n\n\n<li>42 Prozent verf\u00fcgen nicht \u00fcber gen\u00fcgend Trainingsdaten<\/li>\n\n\n\n<li>40 Prozent haben Bedenken bez\u00fcglich Datenschutz und Datensicherheit&nbsp;&nbsp;<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>AI kann zwar auch mit unstrukturierten Daten umgehen. Entscheidend bleibt jedoch, dass Daten die Realit\u00e4t korrekt abbilden und innerhalb von Prozessen sinnvoll genutzt werden k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Fehler 3: Die Organisation ist nicht vorbereitet<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Der vielleicht wichtigste Punkt: AI ist kein IT-Projekt.<\/p>\n\n\n\n<p>Erfolgreiche AI-Implementierungen betreffen das gesamte Unternehmen:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Entscheidungsprozesse<\/li>\n\n\n\n<li>Verantwortlichkeiten<\/li>\n\n\n\n<li>Organisationsstruktur<\/li>\n\n\n\n<li>Arbeitsweisen<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Studien zeigen, dass besonders erfolgreiche Unternehmen sich durch ein starkes Engagement des Topmanagements auszeichnen. F\u00fchrungskr\u00e4fte treiben aktiv die Transformation und integrieren AI in Gesch\u00e4ftsprozesse und Strategien.&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>AI ver\u00e4ndert also nicht nur Technologie. Sie ver\u00e4ndert die Art, wie Organisationen funktionieren.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Fehler 4: Die Kompetenzl\u00fccke<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Ein weiterer zentraler Engpass ist fehlendes Know-how.<\/p>\n\n\n\n<p>Viele Unternehmen untersch\u00e4tzen, wie stark AI neue Kompetenzen erfordert. Gleichzeitig entsteht ein paradoxer Effekt:<\/p>\n\n\n\n<p>Mitarbeitende nutzen AI oft intensiver, als F\u00fchrungskr\u00e4fte glauben.<\/p>\n\n\n\n<p>W\u00e4hrend Manager davon ausgehen, dass AI kaum eingesetzt wird, nutzen viele Mitarbeitende Chatbots bereits t\u00e4glich f\u00fcr Aufgaben wie:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Textzusammenfassungen<\/li>\n\n\n\n<li>Analysen<\/li>\n\n\n\n<li>Dokumentenauswertung<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Doch der Schritt von individuellen Produktivit\u00e4tstools zu strategischen Prozessinnovationen wird h\u00e4ufig nicht geschafft.<\/p>\n\n\n\n<p>Gleichzeitig entsteht ein neuer Trend: Fachspezialisten werden zunehmend selbst zu Systemdesignern. Mit Low-Code und No-Code L\u00f6sungen k\u00f6nnen sie ihr Expertenwissen direkt in AI-gest\u00fctzte Prozesse \u00fcbersetzen.&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Technologie ist nicht das Problem<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Ein zentrales Ergebnis aus Studien und Praxis lautet:<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Technologie ist selten der limitierende Faktor.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Die gr\u00f6ssten Hindernisse liegen in:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Strategie<\/li>\n\n\n\n<li>Organisation<\/li>\n\n\n\n<li>Prozessen<\/li>\n\n\n\n<li>Kompetenzen<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Unternehmen, die AI erfolgreich einsetzen, unterscheiden sich in mehreren Punkten von der Mehrheit.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Was die erfolgreichsten 5 Prozent anders machen<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Organisationen, die echten Mehrwert aus AI generieren, folgen typischerweise einem klaren Muster:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>klar priorisierte Use Cases<\/li>\n\n\n\n<li>definierte Datenverantwortung<\/li>\n\n\n\n<li>digitalisierte und optimierte Prozesse<\/li>\n\n\n\n<li>aktive Einbindung der Unternehmensf\u00fchrung<\/li>\n\n\n\n<li>gezielter Kompetenzaufbau im Unternehmen&nbsp;&nbsp;<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>AI wird dort nicht als isoliertes Technologieprojekt betrachtet, sondern als strategisches Transformationsthema.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Die sieben strukturellen Hebel erfolgreicher AI<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Aus diesen Erkenntnissen lassen sich sieben zentrale Handlungsfelder ableiten:<\/p>\n\n\n\n<ol start=\"1\" class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Strategie und Orientierung<\/strong>Klare Zieldefinition und Priorisierung von Use Cases.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Daten und Informationsqualit\u00e4t<\/strong>Sicherstellen, dass Daten zuverl\u00e4ssig und zug\u00e4nglich sind.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Prozesse und Systeme<\/strong>Gesch\u00e4ftsprozesse analysieren und gezielt mit AI optimieren.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Organisation und Rollen<\/strong>Verantwortlichkeiten und Entscheidungsstrukturen anpassen.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Kompetenzen und Skills<\/strong>Mitarbeitende bef\u00e4higen, AI aktiv zu nutzen und zu gestalten.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Kultur und Ver\u00e4nderungsbereitschaft<\/strong>\u00c4ngste adressieren und Transformation aktiv begleiten.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Governance und Risikomanagement<\/strong>Kontrollmechanismen und Verantwortlichkeiten definieren.&nbsp;&nbsp;<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Fazit: AI ist eine Managementaufgabe<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Der aktuelle AI-Boom zeigt deutlich: Technologie allein schafft noch keinen wirtschaftlichen Nutzen.<\/p>\n\n\n\n<p>Die entscheidende Herausforderung liegt darin, AI sinnvoll in Organisationen und Prozesse zu integrieren.<\/p>\n\n\n\n<p>Unternehmen, die AI erfolgreich einsetzen wollen, m\u00fcssen daher nicht prim\u00e4r ihre Technologie modernisieren, sondern ihre Organisation transformieren.<\/p>\n\n\n\n<p>Oder anders formuliert:<\/p>\n\n\n\n<p><strong>AI ist kein IT-Projekt.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>AI ist eine F\u00fchrungsaufgabe.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Sie wollen AI erfolgreich bei sich einsetzen?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Hier einige Angebote, wie wir Ihnen dabei behilflich sein k\u00f6nnen<strong><\/strong><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Wie AI-fit ist Ihr Unternehmen wirklich?<\/h2>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Eine klare Antwort in 10 Minuten.<\/h2>\n\n\n\n<p>Mit unserem&nbsp;<strong>kostenlosen AI Readiness Check<\/strong>&nbsp;erhalten Sie eine strukturierte Standortbestimmung entlang der entscheidenden Erfolgsfaktoren: Daten. Use Cases. Organisation. Kompetenzen. Governance.<\/p>\n\n\n\n<p>Sie sehen sofort, wo Sie stehen und wo Ihr gr\u00f6sstes Hebelpotenzial liegt.<\/p>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/ai-in-real-estate.ch\">\u2794&nbsp;<strong>Jetzt AI Readiness Check starten<\/strong><\/a><br><em>(Die Auswertung ist anonym und sofort verf\u00fcgbar.)<\/em><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">AI strategisch erfolgreich einsetzen: Der AI Transformation Circle<\/h2>\n\n\n\n<p>Viele Unternehmen experimentieren mit AI. Nur wenige integrieren sie systematisch in ihre Wertsch\u00f6pfung.<\/p>\n\n\n\n<p>Der&nbsp;<strong><a href=\"https:\/\/www.hslu.ch\/de-ch\/wirtschaft\/ueber-uns\/institute\/ifz\/immobilien\/ai-at-re\/transformation-circle\/\">AI Transformation Circle<\/a><\/strong>&nbsp;bietet den strukturierten Rahmen daf\u00fcr. Sie arbeiten gemeinsam mit anderen Unternehmen an:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>einem klaren AI-Zukunftsbild<\/li>\n\n\n\n<li>priorisierten Anwendungsfeldern<\/li>\n\n\n\n<li>Prozess- und Datenanalyse<\/li>\n\n\n\n<li>Governance-Design<\/li>\n\n\n\n<li>konkreten Umsetzungsschritten<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Klare strategische Organisationsentwicklung. Und konkrete Umsetzung mit sofort nutzbaren Resultaten.<\/p>\n\n\n\n<p>Der Circle hilft Ihnen, AI aus der Pilotphase zu f\u00fchren und dauerhaft produktiv zu machen.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">AI in Real Estate: bleiben Sie am Puls<\/h2>\n\n\n\n<p>Unsere Webinarreihe beleuchtet regelm\u00e4ssig aktuelle Fragestellungen an der Schnittstelle von AI und Immobilienwirtschaft.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>N\u00e4chstes Webinar:<\/strong><br>1. April 2026<br><em>\u201e<strong>Wie AI die Immobilienbewirtschaftung ver\u00e4ndert<\/strong>\u201c<\/em><\/p>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/www.hslu.ch\/de-ch\/wirtschaft\/agenda\/veranstaltungen\/2026\/04\/01\/webinar-ai-at-re-wie-ai-die-immobilienbewirtschaftung-veraendert\/\">\u2794 Infos und Anmeldung<\/a><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Von Erkenntnis zu Umsetzung<\/h2>\n\n\n\n<p>In unseren Seminaren und Workshops vertiefen wir die Themen praxisnah und mit konkreter Transferunterst\u00fctzung f\u00fcr Ihr Unternehmen.<\/p>\n\n\n\n<p>Alle Angebote rund um&nbsp;<strong>AI @ Real Estate<\/strong>&nbsp;finden Sie&nbsp;<a href=\"https:\/\/www.hslu.ch\/de-ch\/wirtschaft\/ueber-uns\/institute\/ifz\/immobilien\/ai-at-re\/\">hier<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Der Einsatz von K\u00fcnstlicher Intelligenz w\u00e4chst rasant. Unternehmen investieren Milliarden. Die Erwartungen sind hoch: Effizienzsteigerungen, Automatisierung und v\u00f6llig neue Gesch\u00e4ftsmodelle. Doch die Realit\u00e4t zeigt ein anderes Bild. 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