Zeix setzt bei KI auf klare Prozesse statt unkontrollierte Nutzung

Ausgangslage

Der Einsatz künstlicher Intelligenz im Arbeitsalltag kann sehr unterschiedlich aussehen. Mitarbeitende nutzen freigegebene Werkzeuge, experimentieren mit eigenen Anwendungen oder verzichten aus Unsicherheit ganz auf KI. Damit entsteht für Unternehmen eine praktische Aufgabe: Sie müssen festlegen, wo KI einen konkreten Nutzen stiftet und wie sie so eingebunden wird, dass Mitarbeitende damit zuverlässig arbeiten können.

Zeix setzt nach eigenen Angaben genau dort an. Das Zürcher Unternehmen beschäftigt sich seit mehr als 25 Jahren mit digitalen Arbeitsabläufen. Als Ausgangspunkt dienen die Beobachtung bestehender Prozesse, typische Anliegen von Kundinnen und Kunden sowie die Frage, wo Digitalisierung, Automatisierung oder KI tatsächlich einen Mehrwert schaffen können. Der Grundgedanke ist nüchtern: Ein schwacher Prozess wird durch schnellere Technik nicht automatisch besser.

Hintergrund

Beim verantwortlichen KI-Einsatz verbindet Zeix klassische Themen wie Governance, Datenschutz, Sicherheit, Transparenz und Fairness mit betriebswirtschaftlichen Fragen. Entscheidend sei auch, ob Menschen eine Anwendung verstehen und akzeptieren, ob Technologie und Arbeitsprozess zusammenpassen und ob Entwicklungs- und Betriebskosten in einem vernünftigen Verhältnis zum Nutzen stehen.

Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Benutzerführung. Bei KI-Anwendungen sollen Nutzer erkennen können, was das System leisten kann, wie die Interaktion funktioniert und wie Ergebnisse einzuordnen sind. Zeix arbeitet dabei sowohl an eigenständiger KI-Software als auch an Funktionen, die in bestehende Anwendungen integriert werden. Für Alpine AI entwickelte das Unternehmen nach eigenen Angaben Benutzeroberflächen für KI-Anwendungen.

Auch Prototypen gehören zum Ansatz. Gemeinsam mit swisstopo entwickelt Zeix KI-Prototypen schrittweise anhand von Usertests weiter. Damit lässt sich früh prüfen, ob eine technisch mögliche Funktion tatsächlich zum Verhalten und zu den Erwartungen der vorgesehenen Nutzer passt.

Einordnung für die Schweiz

Für Schweizer Unternehmen liegt ein wesentlicher Punkt in der kontrollierten Einführung. KI lässt sich schnell über öffentlich verfügbare Werkzeuge ausprobieren. Gerade diese niedrige Einstiegshürde kann aber dazu führen, dass sich informelle Lösungen neben offiziellen Prozessen entwickeln. Klare Regeln und gut nutzbare freigegebene Anwendungen können dieses Spannungsfeld entschärfen.

Für KMU ist dabei nicht zwingend das technologisch anspruchsvollste Projekt die beste Wahl. Häufig ist wirtschaftlich wichtiger, einen konkreten Ablauf zu verbessern, Fehler zu reduzieren oder Mitarbeitenden eine mühsame Aufgabe zu erleichtern. Eine verständliche Benutzeroberfläche kann dabei ebenso wichtig werden wie die Leistungsfähigkeit des zugrunde liegenden Modells.

Was das für Unternehmen bedeutet

Die Einführung von KI sollte deshalb mit einer Bestandsaufnahme beginnen. Welche Aufgabe soll verbessert werden, wer arbeitet damit, welche Daten werden benötigt und welche Fehler wären problematisch? Erst danach lässt sich beurteilen, ob KI überhaupt das passende Werkzeug ist und welcher Aufwand für Entwicklung, Integration und Betrieb gerechtfertigt erscheint.

Zeix verbindet diesen Ansatz mit sogenanntem UX-driven Development. Dazu gehören barrierefreier Code, Performance, der Umgang mit Fehler- und Ausnahmefällen sowie wartbare Designsysteme. Für die Pädagogische Hochschule Zürich entstand eine Komponentenbibliothek für einheitliche Oberflächen. Für Autoneum setzte Zeix eine barrierefreie Website auf Basis von Craft CMS um.

Ausblick

Mit der wachsenden Zahl von KI-Werkzeugen wird die Frage nach der praktischen Einbettung wichtiger. Unternehmen können Anwendungen heute rasch prototypisch entwickeln, müssen daraus aber noch kein dauerhaft tragfähiges Produkt erhalten. Entscheidend bleibt, wie sich eine Lösung bedienen, warten und in bestehende Abläufe integrieren lässt.

Damit verschiebt sich der Fokus weg vom blossen Zugang zu KI. Der grössere Aufwand beginnt häufig danach: Prozesse müssen angepasst, Nutzer geführt, Regeln definiert und technische Lösungen langfristig betrieben werden. Gerade dort entscheidet sich, ob aus einem Experiment eine alltagstaugliche Anwendung wird.