Wie bringen Sie Mitarbeitende dazu, KI tatsächlich zu nutzen? Ein Einführungsplan für Modeteams
Lizenzen allein verändern die Arbeitsweise nicht. Ein praxisnaher Einführungsplan für Modeunternehmen: Anwendungsfälle je Team, Schulung, Leitplanken, Champions und Messung.
DAS WICHTIGSTE Zusammenfassung der Redaktion
- Der Kauf von KI-Lizenzen schafft noch keine Nutzung; diese wächst, wenn Tools mit konkreten Aufgaben in der wöchentlichen Routine jedes Teams verknüpft sind.
- Die Superagency-Umfrage von McKinsey aus dem Jahr 2025 ergab, dass Mitarbeitende dreimal häufiger als von Führungskräften geschätzt generative KI für einen nennenswerten Teil ihrer Arbeit nutzten.
- In derselben Umfrage gaben 48 Prozent der Mitarbeitenden in den USA an, dass eine formelle Schulung ihre tägliche Nutzung generativer KI am stärksten erhöhen würde.
- Der State of AI 2026 von McKinsey ergab, dass fast drei Viertel der KI-Spitzenreiter ihre Arbeitsabläufe grundlegend neu gestaltet hatten, verglichen mit etwa einem Viertel der übrigen Befragten.
- Ein Einführungsplan sollte Anwendungsfälle je Funktion festlegen, rollenspezifische Schulungen anbieten, klare Leitplanken veröffentlichen, Champions benennen und die Nutzung zusammen mit den Geschäftsergebnissen messen.
Mitarbeitende nutzen KI, wenn sie ihnen bei Aufgaben, die sie ohnehin erledigen, Zeit spart, wenn sie wissen, was erlaubt ist, und wenn ihnen jemand zeigt, wie es geht. Ein tragfähiger Einführungsplan für ein Modeunternehmen beginnt deshalb mit konkreten Anwendungsfällen je Team, ergänzt sie um rollenbasierte Schulungen und klare Leitplanken, setzt interne Champions ein und misst sowohl die Nutzung als auch die Geschäftsergebnisse. Werden Lizenzen ohne diese Schritte verteilt, bleiben die meisten Zugänge meist ungenutzt.
Warum bleiben KI-Lizenzen oft ungenutzt?
Die Lücke liegt selten an der Technologie. Der im Januar 2025 veröffentlichte Bericht Superagency in the workplace von McKinsey, gestützt auf eine Umfrage unter 3'613 Mitarbeitenden und 238 Führungskräften der obersten Ebene, ergab, dass die Führungskräfte schätzten, nur 4 Prozent der Mitarbeitenden würden generative KI für mindestens 30 Prozent ihrer täglichen Arbeit nutzen, während die Mitarbeitenden selbst 13 Prozent angaben. Nur 1 Prozent der Führungskräfte bezeichnete die eigene Einführung als ausgereift. Mit anderen Worten: Die informelle Nutzung ist dem offiziellen Programm oft voraus, aber verstreut und ungesteuert.
Dieselbe Umfrage zeigt, was sich Mitarbeitende wünschen: 48 Prozent der Befragten in den USA nannten eine formelle Schulung als die Initiative, die ihre tägliche Nutzung am ehesten erhöhen würde, gefolgt von einer nahtlosen Integration in die Arbeitsabläufe (45 Prozent) und dem Zugang zu Tools (41 Prozent). Mehr als ein Fünftel gab an, nur minimale oder gar keine Unterstützung zu erhalten.
Mit welchen KI-Anwendungsfällen sollte jedes Modeteam beginnen?
Allgemeine Aufforderungen, «KI einmal auszuprobieren», bringen wenig. Besser ist es, jedem Team zwei oder drei konkrete Einstiegspunkte zu geben, die mit echten Arbeitsergebnissen verknüpft sind.
| Team | Einstiegsanwendungen | Was eine Person prüfen muss |
|---|---|---|
| Design | Varianten von Moodboards, Zusammenfassungen von Trendrecherchen, Erkundung von Farbstellungen | Originalität, Risiken beim geistigen Eigentum, Machbarkeit |
| Merchandising und Planung | Abverkaufsberichte zusammenfassen, Notizen für Sortimentsreviews entwerfen, Szenariofragen zu Tabellen | Zahlen im Abgleich mit den Quellsystemen |
| E-Commerce und Content | Entwürfe für Produktbeschreibungen, Übersetzungen, SEO-Metadaten | Richtigkeit der Angaben zu Material, Pflege und Passform |
| Vertrieb und Wholesale | Kundenbriefings vor Terminen, Follow-up-E-Mails, Auftragszusammenfassungen | Preise, Konditionen und Liefertermine |
| Kundenservice | Antwortentwürfe, Nachschlagen von Richtlinien, Fallzusammenfassungen | Entscheide über Rückerstattungen, Tonalität gegenüber verärgerter Kundschaft |
| Supply Chain und Beschaffung | Entwürfe für E-Mails an Lieferanten, Dokumentenvergleiche, Zusammenfassungen von Sendungsabweichungen | Zusagen an Lieferanten, Compliance-Daten |
Auch die Reihenfolge ist wichtig. Beginnen Sie mit den Teams, bei denen eine Einstiegsanwendung am nächsten an einem bestehenden Arbeitsergebnis liegt, etwa Produkt-Content oder Follow-ups im Vertrieb, damit erste Ergebnisse schnell sichtbar werden. Teams, deren Arbeit von noch nicht verlässlichen Daten abhängt, etwa die Planung mit unvollständiger Abverkaufshistorie, können folgen, sobald die Eingangsdaten bereinigt sind. Ein einfacher, veröffentlichter Einführungskalender zeigt allen, wann sie an der Reihe sind, und verringert den Druck, in der Zwischenzeit mit nicht freigegebenen Tools zu experimentieren.
Wie sollte KI-Schulung aufgebaut sein?
Schulungen wirken am besten, wenn sie kurz, rollenspezifisch und wiederholt sind. Ein einmaliges Webinar zum Thema «Was ist generative KI?» reicht nicht. Eine praxistaugliche Struktur hat drei Ebenen:
- Grundlagen für alle: was die freigegebenen Tools können und was nicht, wie man Ergebnisse prüft, welche Daten nie eingegeben werden dürfen und wie Fehler und Halluzinationen in der Praxis aussehen.
- Rollen-Workshops: Sitzungen von 60 bis 90 Minuten pro Team mit dessen echten Dokumenten und Aufgaben aus der obigen Tabelle.
- Sprechstunden und Auffrischungen: ein regelmässiger Termin, an dem Champions oder das KI-Team bei konkreten Problemen helfen, sowie kurze Updates, wenn sich Tools ändern.
Es gibt auch eine Compliance-Dimension. Seit dem 2. Februar 2025 verpflichtet Artikel 4 des EU AI Act Betreiber von KI-Systemen zu Massnahmen, die die KI-Kompetenz ihrer Mitarbeitenden fördern. Laut der Europäischen Kommission ist kein Zertifikat nötig, doch Organisationen sollten nachweisen können, was sie getan haben. Führen Sie daher einfache Aufzeichnungen darüber, wer an welcher Sitzung teilgenommen hat.
Manche Händler haben dies formalisiert. Die Debenhams Group lancierte laut FashionUnited im August 2025 mit Multiverse eine AI Skills Academy, die allen Mitarbeitenden offensteht und über die Apprenticeship Levy des Unternehmens finanziert wird.
Welche Leitplanken brauchen Mitarbeitende, bevor sie KI nutzen?
Unsicherheit über die Regeln bremst die Einführung ebenso stark wie fehlende Fähigkeiten. Veröffentlichen Sie eine einseitige Richtlinie, die die Fragen beantwortet, die Mitarbeitende tatsächlich stellen: welche Tools freigegeben sind, welche Datenklassen (Kundendaten, unveröffentlichte Designs, Lieferantenpreise, Vertragsbedingungen) in welchem Tool erlaubt sind, wer für ein KI-gestütztes Ergebnis verantwortlich ist und wann die Nutzung von KI offengelegt werden muss. Ergänzen Sie sie um einen einfachen Weg, neue Tools zu beantragen, damit niemand auf nicht freigegebene Consumer-Apps ausweicht.
Wie treiben Champions und Vorgesetzte die Einführung voran?
Beispiele von Kolleginnen und Kollegen überzeugen mehr als zentrale Ankündigungen. Benennen Sie pro Team einen Champion, geben Sie ihm einige Stunden pro Monat und bitten Sie ihn, funktionierende Prompts und kurze Vorher-nachher-Beispiele zu sammeln und zu teilen. Auch Vorgesetzte sind wichtig: Wenn eine Vorlage für Sortimentsreviews oder Vertriebsmeetings ausdrücklich eine von KI erstellte Zusammenfassung vorsieht, wird die Nutzung Teil der Routine statt eines optionalen Extras.
Der tiefere Hebel ist die Neugestaltung der Prozesse. Der State of AI 2026 von McKinsey, gestützt auf 1'719 im Mai und Juni 2026 befragte Personen, ergab, dass fast drei Viertel der KI-Spitzenreiter ihre Arbeitsabläufe grundlegend neu gestaltet hatten, verglichen mit etwa einem Viertel der übrigen Befragten. Einem unveränderten Prozess einen Chatbot hinzuzufügen, verändert die Ergebnisse selten.
Wie messen Sie, ob die KI-Einführung funktioniert?
Verfolgen Sie zwei Arten von Kennzahlen gemeinsam. Nutzungskennzahlen (aktive Nutzende pro Woche, Nutzung nach Team, wiederholte Nutzung) zeigen, ob die Tools in die tägliche Arbeit eingezogen sind. Ergebniskennzahlen zeigen, ob das etwas bewirkt: Zeit bis zur Veröffentlichung einer Produktseite, Stunden für die Vorbereitung von Sortimentsreviews, Erstreaktionszeit im Kundenservice. Prüfen Sie beide in den ersten sechs Monaten monatlich, stellen Sie Anwendungsfälle ein, die sich nicht durchsetzen, und bauen Sie jene aus, die nachweislich Zeit sparen oder die Qualität verbessern.
Rechnen Sie mit ungleichmässigen Fortschritten. Manche Teams werden schnell einsteigen, andere brauchen mehr Unterstützung oder bessere Daten, bevor KI nützlich wird. Ein Plan, der dies ehrlich anerkennt und sich auf Evidenz statt Begeisterung stützt, kommt weiter als eine Einführung mit grossem Knall.
Häufige Fragen
Wie lange dauert es, bis Mitarbeitende KI-Tools nutzen?
Es gibt keinen festen Zeitplan, doch die meisten Unternehmen sollten mehrere Monate für Schulung, Unterstützung durch Champions und Prozessänderungen einplanen, bevor sich die Nutzung stabilisiert. Wer Nutzungs- und Ergebnisdaten in den ersten sechs Monaten monatlich prüft, erkennt, welche Teams mehr Hilfe brauchen.
Wie schult man Mitarbeitende in der Mode am besten in KI?
Kurze, rollenspezifische Sitzungen mit den echten Aufgaben jedes Teams wirken besser als allgemeine Kurse. Kombinieren Sie Grundlagen für alle mit Team-Workshops und regelmässigen Sprechstunden, und führen Sie Aufzeichnungen, um die Pflichten zur KI-Kompetenz aus dem EU AI Act zu belegen.
Sollten Unternehmen ihren Mitarbeitenden öffentliche KI-Tools verbieten?
Pauschale Verbote verdrängen die Nutzung oft in den Untergrund. Klarer ist es, ein freigegebenes Tool mit Schutz für Geschäftsdaten bereitzustellen, festzulegen, welche Daten wo verwendet werden dürfen, und einen schnellen Weg für die Beantragung weiterer Tools anzubieten.
Wie misst man die Einführung von KI?
Kombinieren Sie Nutzungskennzahlen wie wöchentlich aktive Nutzende und wiederholte Nutzung nach Team mit aufgabenbezogenen Ergebniskennzahlen wie der Zeit bis zur Veröffentlichung von Produkt-Content oder den Reaktionszeiten im Kundenservice. Nutzung ohne verbesserte Ergebnisse deutet darauf hin, dass Anwendungsfall oder Prozess überdacht werden müssen.
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