Alle reden über KI. Die meisten experimentieren. Nur wenige bauen ihr Unternehmen wirklich darauf auf. Diese wenigen Oragnisationen nennt man Frontier Unternehmen. Frontier Firmen nutzen KI nicht als Tool, Feature oder Innovationsprojekt – sie nutzen sie als Grundlage. KI ist dort nicht «on top», sondern eingebaut in Prozesse, Entscheidungen, Produkte und Geschäftsmodelle. Ohne KI würde das Unternehmen schlicht nicht mehr gleich stark performen.
In diesem Interview spricht Frederik Jelden, Strategic Account Technology Strategist bei Microsoft, darüber, woran man AI-native Unternehmen erkennt, welche strukturellen und mentalen Barrieren viele Organisationen ausbremsen und was Unternehmen jetzt tun müssen, um mit KI echten Business Impact zu erzeugen, statt nur mitzuspielen. Frederik verbindet technologische Tiefe mit strategischer Beratung rund um Cloud, Daten und Künstliche Intelligenz. Er arbeitet an globalen Transformations- und Innovationsinitiativen, lebt in Berlin und diskutiert genauso leidenschaftlich über Unternehmenstransformation wie über gutes Essen. Doch nun zum Interview über Frontier Firmen.
Für mich ist ein Unternehmen AI‑native, wenn KI nicht additiv, sondern konstitutiv ist. Also nicht «Wir haben KI-Projekte», sondern: Ohne KI würde dieses Geschäftsmodell so nicht mehr funktionieren. AI ist kein Selbstzweck und bestehende Prozesse werden erst neu definiert mit AI sowie neue Geschäftsmodelle durch und mit AI erschlossen. Ein grosser Unterschied für mich ist, dass AI nicht auf Leuchtturm Fälle begrenzt ist (Value Cases, Use Cases etc.) sondern in jedem Kernprozess verankert ist. AI ist kein begrenztes Programm für das Unternehmen, sondern ein Teil der neuen DNA. Quasi ein neuer Muskel des Unternehmens. Das bedeutet auch das AI nicht eine reine IT-Angelegenheit ist, sondern die Steuerung klar aus dem Business/ den Fachbereichen ausgeht und an die strategischen Geschäftsziele gekoppelt ist.
Im Land der Ingenieure wollen wir alles immer 120% verstehen, nicht deterministische Ausgaben werden daher erstmal extrem kritisch beäugt. Und das kann oft auch wirklich sinnvoll sein, nur leider fehlt manchmal ein pragmatischer Ansatz um die werthaltigen Themenfelder zu identifizieren. Des Weiteren sehe ich einen extremen Fokus auf Tool/ Modell Auswahl. Modelle sind in vielen Fällen hier schon fast eine «Commodity», ich glaube es geht eher um organisatorische Hürden: AI bedeutet Veränderung und diese Veränderung muss gestaltet werden. Organisationsgestaltung und Personalwesen ist gefordert hier die richtigen Programme aufzusetzen. Und die grösste strukturelle Barriere ist immer noch: Datenqualität sowie fragmentierte Datenlandschaften. Ohne Vertrauen in die Daten kann KI kaum Mehrwerte liefern.
Baut keine grossen Use Case Luftschlösser, sondern befähigt jede Abteilung, jedes Team ihre Prozesse mit AI effizienter zu machen. Setzt dafür richtige Anreize und macht die Wirkung von KI unternehmensweit messbar. Wir leben heutzutage in einer Welt von Medienbrüchen, Mitarbeitende sind zunehmend damit überfordert, sind eher manuelle Datenintegrationsmaschinen statt produktiv. Genau hier kann man anfangen. Start small but on scale. Auf technischer Seite ist wichtig sich über Archetypen von KI Gedanken zu machen. Viel zu oft sehe ich redundante Integrationen in Systems of Records und völlig verschiedene Implementierungsansätze. Beides erhöht die Betriebskosten signifikant und kann zum Teil sogar den Mehrwert von AI vernichten.
Dort starten, wo es eine hohe Frequenz von Geschäftsvorfällen gibt. Hier sehe ich den grössten Hebel. Dort ansetzen wo klassische Automatisierung z.B. aufgrund von unstrukturierten Daten immer gescheitert sind. Aber wie oben erwähnt: manuelle repitive Prozesse finden sich in wirklich jeder Abteilung und in jedem Bereich, gegebenenfalls nur nicht in der gleichen Häufung. Klassische Beispiele sind: Angebotsprüfung, Bedarfsklärung und Lieferantenkommunikation, Berichtskommentierung, HR Case Management, IT-Ticket Management, Projektsteuerung und Reporting... – ich könnte die Liste endlos weiterführen.
Ja, der Moment, in dem ich gemerkt habe, das KI nicht nur ein Effizienztool ist, sondern wirklich auch eine positive Auswirkung auf uns hat in Zeiten von hoher Arbeitslast und Komplexität. Ich zitiere hier gerne aus einer Studie von Microsoft «It's about time: The Copilot usage report (2025): The data suggests that we are not just using AI to do our work faster; we are using it to navigate the complexities of being human, one prompt at a time.»
Weniger akademisch, mehr hands on. Schnell starten, schnell scheitern und weitermachen, bis KI in allen Kernprozessen verwendet wird, wo diese Technologie wirklich Sinn macht und hilft. Zu oft streiten wir uns technokratisch über Begrifflichkeiten. Viel zu wenig reden wir über die Herausforderungen, die wir lösen wollen.
Danke an Frederik Jelden für die offenen Insights, den Klartext und die Perspektive aus der echten Transformationspraxis.
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