Wo steht Ihre Organisation bei der Messung des AI-Werts?
90% der Unternehmen sagen, AI liefert Wert. Aber nur eine Minderheit kann es belegen — und genau diese Minderheit erzielt den grössten Nutzen. Dieser Quickcheck verortet Ihre Organisation in 3 Minuten auf dem 6-stufigen AI Economic Maturity Model (RoAI Institute, 2026) und zeigt Ihnen Ihren konkreten nächsten Schritt.
Ihre Antworten sind vertraulich. Anonymisiert-aggregierte Daten fliessen in das «AI Value Barometer Schweiz/DACH» ein.
Teil 1 — Maturity-Fragen (bestimmen die Stage)
Frage 1: Produktionsreife
Wie weit sind Ihre AI-Initiativen heute?
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Warum diese Frage? Produktion ist die Basis für jeden wirtschaftlichen Wert – reine Pilotprojekte bringen diesen meist nicht. Diese Frage filtert den Status quo direkt heraus.
Frage 2: Business Case vorab
Erstellen Sie vor der Einführung eines AI-Use-Cases einen Business Case mit erwartetem Nutzen (z.B. ROI-Prognose)?
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Warum wir das abfragen: Trennt Stage 1 (Produktion ohne jede Bewertung) von Stage 2 (Prognose vorab). Wichtig auch diagnostisch: Viele Organisationen halten sich für «messend», weil sie Business Cases schreiben — dabei sind Prognosen ohne spätere Validierung nur Versprechen. Die Diskrepanz zwischen Frage 2 und Frage 3 ist oft der Aha-Moment des ganzen Tests.
Frage 3: Messung nach Einführung ⭐ Kernfrage
Messen Sie den tatsächlich realisierten Wert Ihrer AI-Use-Cases NACH der Einführung (Vorher-Nachher-Vergleich)?
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Warum wir das abfragen: Das ist die wichtigste Frage des Tests — sie markiert den ersten Inflection Point der Studie. Beim Übergang zu Post-Implementation-Messung verdoppelt sich die High-Value-Quote auf 44%. Wer hier A oder B antwortet, ist mindestens Stage 3; wer C/D antwortet, kann maximal Stage 2 sein, egal wie gut die restlichen Antworten sind. Zugleich unser wichtigster Vertriebsindikator: Genau hier setzt unser Assessment an.
Frage 4: Baseline
Erheben Sie vor der Einführung eine Baseline (Ist-Zustand), gegen die Sie später vergleichen?
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Warum wir das abfragen: Ohne Baseline ist jede spätere Messung methodisch wertlos — man vergleicht gegen eine Erinnerung, nicht gegen Daten. Die Frage fliesst nicht in die Stage-Berechnung ein, sondern liefert ein Qualitätssignal: Wer «Stage 3» erreicht, aber keine Baselines erhebt, misst nur scheinbar. Das ist ein zentrales Argument im Ergebnistext («Ihre Messung steht auf wackligem Fundament») und ein natürlicher Assessment-Anlass. Zudem: Baselines nachträglich einführen ist der billigste, sofort umsetzbare Ratschlag, den wir geben können — schafft Vertrauen.
Frage 5: Aggregation
Aggregieren Sie den Wert aller AI-Initiativen mindestens jährlich zu einer Gesamtzahl (z.B. in CHF)?
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Warum wir das abfragen: Trennt Stage 3 von Stage 4. Die Antwortoption B ist bewusst eingebaut: Viele Firmen aggregieren «gesparte Minuten» (wie AT&T in der Studie) — das fühlt sich wie Messen an, ist aber nicht monetarisiert und damit nicht CFO-tauglich. B-Antworten sind ideale Kandidaten für das Wertmess-Framework (Konvention «gesparte Stunde = X» definieren).
Frage 6: Reporting
Berichten Sie den AI-Wert formal?
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Warum wir das abfragen: Trennt Stage 4 von Stage 5 — dem zweiten und grössten Inflection Point (85% High Value). Die Studie zeigt: Formales Reporting korreliert stärker mit Wert als jeder andere Einzelfaktor (69% vs. 15%). Interessant auch als Barometer-Datenpunkt: Wie viele Schweizer Firmen berichten überhaupt? Vermutlich fast keine — eine publizierbare Zahl.
Frage 7: Validierung
Wer bestätigt die gemessenen AI-Werte?
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Warum wir das abfragen: Adressiert das Interessenkonflikt-Problem — den strukturellen Kern, warum internes Messen scheitert: Wer Wert erzeugt, sollte ihn nicht selbst bestätigen (DBS-Prinzip). Antwort C ist der häufigste und heikelste Fall; der Ergebnistext kann das direkt ansprechen, ohne anzugreifen («Ihre Zahlen sind angreifbar, solange sie sich selbst zertifizieren»). Fliesst nicht in die Stage ein, sondern qualifiziert die Glaubwürdigkeit — und öffnet die Tür für den neutralen Dritten (uns).
Frage 8: Verantwortung
Wer verantwortet in Ihrer Organisation den wirtschaftlichen Wert aus AI?
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Warum wir das abfragen: Der überraschendste Befund der Studie: CFO-Ownership → 76% High Value, aber nur 2% Verbreitung. Die Frage liefert dreierlei: (1) einen starken personalisierten Ergebnishinweis («Ihr Modell erreicht statistisch nur 32%…»), (2) den besten Barometer-Datenpunkt für Content («Nur X% der Schweizer Firmen nutzen das erfolgreichste Modell»), (3) Vertriebsintelligenz — wir wissen vor jedem Folgegespräch, wer im Unternehmen die Wertverantwortung trägt und wen wir adressieren müssen.
Frage 9: Grösste Hürde
Was hindert Sie am meisten daran, AI-Wert zu realisieren oder nachzuweisen?
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Warum wir das abfragen: Direkt vergleichbar mit den Studienwerten (55% Daten, 47% Framework, 13% Widerstand) — das ergibt die Barometer-Story «Schweiz vs. global». Zudem Bedarfsqualifizierung: Wer «kein Framework» ankreuzt, ist Framework-Lead; wer «Führungsverständnis» ankreuzt, ist Workshop-Lead. Die Antwort steuert, welches Folgeangebot im Ergebnis betont wird.
Frage 10: Branche
In welcher Branche ist Ihre Organisation tätig?
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Warum wir das abfragen: Branchen-Benchmarks sind die meistgefragte Vergleichsdimension («Wie stehen wir gegen andere Versicherer?») und machen das Barometer medientauglich. Öffentliche Verwaltung ist bewusst dabei — WTO-Anschlussfähigkeit.
Frage 11: Unternehmensgrösse
Wie viele Mitarbeitende hat Ihre Organisation?
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Warum wir das abfragen: Die Studie zeigt einen massiven Grösseneffekt (67% High Value bei >1'000 MA vs. 20% bei
Frage 12: Ihre Rolle
Was ist Ihre Rolle?
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Warum wir das abfragen: Bestimmt die Ansprache im Follow-up (ein CFO bekommt andere Argumente als ein RTE) und zeigt uns, ob der Ausfüllende Entscheider oder interner Multiplikator ist. Multiplikatoren (Delivery-Rollen) sind kein schlechteres Lead — sie eskalieren intern, brauchen aber Material zum Weitergeben statt ein Verkaufsgespräch.