Welche Erkenntnisse liefert der Rollout eines KI-Assistenten im Unternehmen in der Mode?
Universelle KI-Assistenten sind die am leichtesten einzukaufende und am schwersten messbare KI. Veröffentlichte Rollouts und Umfragedaten zeigen eine Handvoll wiederkehrender Erkenntnisse zu Umfang, Datenzugriff, Schulung und Nachweis.
DAS WICHTIGSTE Zusammenfassung der Redaktion
- Die wichtigste Erkenntnis aus veröffentlichten Rollouts von Unternehmensassistenten lautet: Die Lizenzen sind der einfache Teil. Der Wert hängt von definierten Anwendungsfällen, dem Zugriff auf die richtigen Daten, Schulung und einem Messkonzept ab.
- Im März 2026 kündigte Marks & Spencer 11’000 Lizenzen für Microsoft 365 Copilot für Filialleitungen und Mitarbeitende der Zentrale an. Die Berichterstattung beschrieb die vorgesehenen Einsatzzwecke, aber keine gemessenen Ergebnisse.
- Die McKinsey-Umfrage 2026 ergab, dass 80 % der Befragten sagen, KI habe ihre persönliche Produktivität verbessert, aber nur 37 % dem EBIT einen Effekt durch KI zuschreiben. Persönliche Produktivität wird also nicht automatisch zu Unternehmensergebnissen.
- Nach Artikel 4 des EU-KI-Gesetzes (AI Act) müssen Anbieter und Betreiber Massnahmen ergreifen, um die KI-Kompetenz ihres Personals zu fördern. Diese Pflicht gilt seit dem 2. Februar 2025.
- Rollen mit einer eng umrissenen, wiederkehrenden Aufgabe und einer klaren Datenquelle eignen sich besser als Startpunkt für einen Rollout als ein unternehmensweiter Lizenzabwurf.
Die durchgängige Erkenntnis aus Rollouts von KI-Assistenten im Unternehmen lautet, dass die Lizenz der kleinste Teil des Projekts ist: Die Ergebnisse hängen davon ab, dass man konkrete Aufgaben für den Assistenten auswählt, ihm Zugang zu sauberen und zulässigen Daten gibt, Mitarbeitende für diese Aufgaben schult und die Ergebnisse an einer Baseline misst. Modeunternehmen mit ihren fragmentierten Produkt-, Vertriebs- und Lieferkettensystemen stehen diesen Fragen schärfer gegenüber als die meisten. Dieser Beitrag stützt sich auf veröffentlichte Rollouts und Umfrageergebnisse und bleibt vorsichtig, wo keine Ergebnisse berichtet wurden.
Wie sieht ein grosser Rollout im Modehandel aus?
Eines der klarsten öffentlichen Beispiele stammt aus dem britischen Einzelhandel. Im März 2026 kündigte Marks & Spencer laut einem Bericht von Resultsense 11’000 Lizenzen für Microsoft 365 Copilot für alle Filialleitungen und Mitarbeitenden der Zentrale an. Für die Filialen nennt der Bericht als Einsatzzwecke unter anderem das Zusammenführen filialspezifischer Daten wie Verkaufsleistung und Dienstplanänderungen, für die zuvor mehrere Systeme geprüft werden mussten, sowie Notizen zur Schichtübergabe. In der Zentrale sollen Meeting-Updates, Trading-Zusammenfassungen und Empfehlungen aus komplexen Trading-Berichten entstehen. M&S erklärte, ein Schulungs- und Entwicklungsprogramm durchzuführen.
Derselbe Bericht hält fest, dass keine gemessenen Ergebnisse veröffentlicht wurden, sondern nur ein anekdotischer Kommentar einer Filialleiterin oder eines Filialleiters, und dass der Beweis darin bestehe, ob die Tools messbare Verbesserungen bei der Filialleistung und der Mitarbeiterproduktivität bringen. Diese Vorsicht gilt für jedes Unternehmen: Eine Rollout-Ankündigung belegt die Absicht, nicht den Nutzen.
Warum zeigen sich persönliche Produktivitätsgewinne nicht immer in der Rechnung?
Die McKinsey-Umfrage 2026 mit 1719 Befragten ergab, dass 80 % sagen, KI habe ihre persönliche Produktivität verbessert, und 50 % angeben, sie helfe ihnen, bessere Entscheidungen zu treffen. Dennoch schreiben 37 % der KI zumindest teilweise einen EBIT-Effekt zu, praktisch unverändert gegenüber dem Vorjahr. Die Umfrage zeigte ausserdem, dass knapp drei Viertel der Spitzenreiter ihre Arbeitsabläufe grundlegend um KI herum neu gestaltet hatten, bei den übrigen Befragten rund ein Viertel.
Daraus folgt: Ein Assistent verändert, wie Einzelne arbeiten, aber Geschäftsergebnisse erfordern Veränderungen im Prozess drumherum: wer prüft, wer entscheidet, was entfällt. In der Mode gewinnt eine Merchandiserin, die eine Trading-Zusammenfassung in zehn Minuten statt in einer Stunde erstellt, zwar Zeit, doch der Nutzen ist nur real, wenn sich auch das wöchentliche Trading-Meeting, das Berichtsformat oder die Personalannahme ändern.
Was sind die wichtigsten Erkenntnisse?
| Erkenntnis | Was ohne sie schiefgeht | Beispiel aus der Mode |
|---|---|---|
| Mit benannten Anwendungsfällen beginnen | Lizenzen bleiben ungenutzt oder werden für Banalitäten verwendet | Wöchentliche Trading-Zusammenfassungen, Entwürfe für Lieferanten-E-Mails, Textprüfung von Line Sheets |
| Zuerst den Datenzugriff klären | Der Assistent sieht keine Verkaufs-, Bestands- oder Produktdaten und gibt generische Antworten | Produktattribute, die in mehreren Systemen mit unterschiedlichen Codes geführt werden |
| Nach Rollen schulen | Ein generischer Kurs, den niemand anwendet | Getrennte Sessions für Planung, E-Commerce, Wholesale-Vertrieb und Design |
| Regeln festlegen, was nicht eingegeben werden darf | Vertrauliche Sortimentspläne oder Lieferantenpreise gelangen in die falschen Tools | Sortimentsdaten vor der Kollektion, Kalkulationen, Kundenlisten |
| An einer Baseline messen | Anekdoten ersetzen Belege | Stunden für Reporting vor und nach der Einführung |
| Eine menschliche Prüfinstanz behalten | Plausible Fehler erreichen Kunden oder Partner | Falscher Grössen- oder Zusammensetzungstext in einem Entwurf für eine Produktseite |
Wie sollten Datenzugriff und Berechtigungen gehandhabt werden?
Ein Assistent, der interne Dokumente lesen kann, erbt die Qualität Ihrer Berechtigungen. Ist ein gemeinsames Laufwerk versehentlich für alle offen, kann der Assistent dessen Inhalte jedem zugänglich machen. Prüfen Sie die Zugriffsrechte der angebundenen Quellen, bevor Sie den Assistenten einschalten, und beginnen Sie mit wenigen Quellen. Eine Handelsempfehlung von Anthropic, einem Modellanbieter, weist in ähnlicher Weise darauf hin, dass fragmentierte Systeme in E-Commerce, Kasse, Bestand und Kundendaten nicht für das Zusammenspiel gebaut sind, und empfiehlt, das Fundament mit Abstimmung der Beteiligten und Governance aufzubauen, bevor skaliert wird.
Was verlangt der EU AI Act zur Schulung des Personals?
Artikel 4 des EU-KI-Gesetzes verlangt von Anbietern und Betreibern, Massnahmen zur Förderung der KI-Kompetenz ihres Personals und anderer Personen zu ergreifen, die in ihrem Auftrag KI-Systeme nutzen, unter Berücksichtigung von deren Kenntnissen, Erfahrung und Kontext. Laut der Europäischen Kommission gilt die Pflicht seit dem 2. Februar 2025, es wird kein bestimmtes Niveau und kein Zertifikat vorgeschrieben, und die Durchsetzung liegt bei den nationalen Behörden. Die Massnahmen müssen der Rolle angemessen sein. Ein Modeunternehmen, das einen Assistenten einführt, hat also neben dem praktischen auch einen rechtlichen Grund zu dokumentieren, wer wann in was geschult wurde.
Sollte man für alle gleichzeitig ausrollen?
Die Handelsempfehlung von Anthropic rät zu selektiven Piloten mit geringerem Risiko und anschliessender Skalierung dessen, was funktioniert. Das Beispiel M&S begann dagegen mit einer definierten Gruppe: Filialleitungen und Mitarbeitende der Zentrale. Gemeinsam ist eine begrenzte Gruppe mit definierten Aufgaben, damit Effekte sichtbar werden. Ein gestuftes Vorgehen erlaubt es zudem, die ersten echten Fragen der Nutzer zu sammeln und die Schulung anzupassen, bevor die grössere Gruppe hinzukommt.
- Wählen Sie zwei oder drei Rollen mit wiederkehrenden, textlastigen oder datenzusammenfassenden Aufgaben.
- Halten Sie die Baseline fest: Zeitaufwand, Fehlerquoten, Durchlaufzeit.
- Prüfen Sie Datenzugriff und Berechtigungen der angebundenen Quellen.
- Schulen Sie nach Rollen mit echten Beispielen aus Ihrer eigenen Arbeit.
- Prüfen Sie Nutzung und Ergebnisse nach sechs Wochen und nach drei Monaten und entscheiden Sie dann, ob Sie ausweiten.
- Veröffentlichen Sie kurze interne Regeln dazu, welche Daten verwendet werden dürfen und welche nicht.
Die vernünftige Erwartung an einen Unternehmensassistenten sind stetige, bescheidene Gewinne bei bestimmten Aufgaben sowie ein klares Bild davon, wo er nicht hilft. Unternehmen, die diese Erwartung früh setzen, geben das Tool seltener auf, wenn die anfängliche Begeisterung nachlässt. Sie können dem Finanzwesen, dem Betriebsrat und den Mitarbeitenden auch besser erklären, wofür das Tool gedacht ist, wofür es nicht verwendet werden sollte und wie seine Ergebnisse beurteilt werden.
Häufige Fragen
Was ist ein KI-Assistent für Unternehmen?
Es ist ein universelles generatives KI-Tool wie Microsoft 365 Copilot, das im ganzen Unternehmen eingesetzt wird, damit Mitarbeitende Texte entwerfen, zusammenfassen und interne Informationen abfragen können. Es ist in der Regel unter den bestehenden Berechtigungen mit Unternehmensdokumenten und -systemen verbunden.
Welche Rollen in einem Modeunternehmen profitieren zuerst?
Rollen mit wiederkehrenden, textlastigen oder berichtszusammenfassenden Aufgaben, etwa Trading-Analysen, Lieferanten- und Kundenkorrespondenz und die Prüfung von Produkttexten. Der Wert hängt von Datenzugriff und einem definierten Arbeitsablauf ab, nicht allein von der Rollenbezeichnung.
Verlangt der EU AI Act Schulungen für Mitarbeitende, die KI nutzen?
Artikel 4 verlangt von Anbietern und Betreibern, Massnahmen zur Förderung der KI-Kompetenz von Mitarbeitenden zu ergreifen, die KI-Systeme nutzen. Ein bestimmtes Zertifikat oder Niveau wird nicht vorgeschrieben, die Massnahmen sollten zu Rolle und Kontext passen.
Wie belegt man, dass ein Assistent die Lizenzkosten wert ist?
Messen Sie vor dem Rollout eine Baseline, etwa die Stunden für einen bestimmten Bericht, und vergleichen Sie sie nach drei bis sechs Monaten für dieselbe Aufgabe unter Berücksichtigung der Saisonalität. Nutzungsstatistiken allein zeigen keinen Geschäftswert.
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