Ein Erfahrungsbericht zu «Digitaler Weitblick dank CAS Digital Acceleration & AI»

Der CAS Digital Acceleration & AI hat mir die Augen geöffnet: KI ist keine Blackbox mehr, sondern ich habe ein echtes Verständnis für die Technologie und ihren Nutzen entwickelt. Heute kann ich Entwicklungen besser einordnen, Chancen gezielter nutzen und Veränderungen fundierter gestalten.

Erwartungen

Als Kommunikations-/Organisationsberaterin habe ich die letzten Jahre mehrere Organisationen bei ihrer digitalen und agilen Transformation begleitet. Wenn es darum ging, Mitarbeitenden und Führungskräften das Why, What und How der Veränderung verständlich zu vermitteln, fand ich mich öfter in der Position der Challengerin wieder. Nicht immer waren Strategie, Strukturen, Prozesse und Kultur schlüssig aufeinander abgestimmt und für eine tragfähige Kommunikation weit genug gedacht.

Von meiner Weiterbildung erwartete ich vor allem:
– eine fundierte Verknüpfung von Strategie, Technologie und Organisation
– eine gute Balance von Theorie und Praxis
– Sprungbretter, um mich gezielt mit neuen Technologien auseinanderzusetzen

Erkenntnisse

Die Lernreise über knapp neun Monate war – nicht zuletzt, da ich zeitgleich meinen neuen Job startete – intensiv, die Kurve steil. Zu meinen wichtigsten Erkenntnissen zählen:

– Daten als Schlüssel: Die beste KI nützt nichts, wenn Datengrundlage und Prozesse nicht stimmen. Wo Daten nicht im richtigen Format vorhanden und verbunden sind, kann KI nicht greifen. Die digitale Basisstrategie («digitally enhanced», «digitally expanded», «new digital business») muss sich am digitalen Reifegrad ausrichten.

– KI als Challenger und Enabler: KI bringt enorme Fortschritte in Medizin und Diagnostik. Sie fördert auch eine gewisse Demokratisierung der Arbeit – so kann ich z.B. mit GenAI in einer Fremdsprache fehlerfrei texten. KI wird Rollen und Berufsbilder tiefgreifend verändern, aber auch Teil der Lösung sein – etwa den Doppelt-Weniger-Effekt abfedern. Angst vor KI sollte nicht zerredet werden. Aber: Neugier, Ausprobieren und Lernen sind die besten Gegenmittel. Auch Unternehmen tragen Verantwortung: Mit Upskilling und Reskilling helfen sie, uns auf die Zukunft vorzubereiten.

– Cybersecurity gewinnt an Bedeutung: Die obligatorischen Compliance-Trainings bei meinem Arbeitgeber, der Zurich Insurance Group, waren für mich dieses Jahr eine wahre Freude. Durch den CAS wurde mir richtig bewusst, wie zentral Cybersecurity für Firmen und Private ist. Und privat habe ich sofort nachgebessert.

– Einen kühlen Kopf bewahren: Die Entwicklungen im Bereich KI überschlagen sich. Auch wenn es um unsere Arbeitsmarktfähigkeit geht, lohnt es sich, erst tief Luft zu holen – nicht alles kennen, lieber einige Tools in der Tiefe verstehen.

Erlebnisse

Von den vielen bereichernden Erfahrungen im CAS wähle ich drei aus:

1. Der Nutzen des Programms lag auch an der hochkarätigen Zusammensetzung der Teilnehmenden – von CIOs über VP Sales und CHROs bis zu Geschäftsführern und Verwaltungsräten. Der Mix spiegelte die Interdisziplinarität der digitalen Transformation wider und brachte spannende Diskussionen.
2. Keiner von uns wird Marc Poulys Deep Dive in KI-Technologien und Use Cases wie Recommender-Systeme vergessen, insbesondere seine Einführung ins Vektorraummodell und den Satz des Pythagoras.
3. Die Dozierenden gaben uns konkrete Tools an die Hand – «simple but effective», Marc K. Peter etwa Canvas-Sets, mit denen sich digitale Transformation Schritt für Schritt umsetzen lässt, ohne die Organisation zu überfordern.

Ende?

Der CAS Digital Acceleration & AI hat meine Erwartungen eindeutig erfüllt. Doch das Ende ist ein Anfang, denn das Thema KI wird uns noch lange beschäftigen. In der Kommunikation werden aktuell rund um GenAI Qualität und Kreativität stark diskutiert.

Etwa was andere wie Stuart Winter-Tear nach der Erzählung von Winnie Pooh als «Woozle-Effekt» bezeichnet haben: Pooh und Ferkel verfolgen ihre eigenen Spuren im Schnee. LLMs lernen aus riesigen Datensätzen, in denen sich Behauptungen oft wiederholen – nicht, weil sie wahr sind, sondern weil sie populär sind. Ihre Ausgaben fliessen wieder zurück, sodass sich diese Spuren immer weiter im Kreis drehen. Je öfter das Modell etwas sieht, desto mehr „glaubt“ es daran. Und ebenso wir, wenn uns kritisches Denken und Erfahrungswissen fehlen.

Auch das Phänomen «AI-Slop» oder «Workslop» wird thematisiert. KI generiert oft formal ansprechende, aber inhaltlich flache Ergebnisse. Die Harvard Business Review hat im September 2025 einen Artikel zu einer Studie aus den USA veröffentlicht. Diese thematisiert den Aufwand, der zur Überarbeitung schlechter KI-generierter Inhalte nötig ist und somit die Produktivität mindert.

Zentral bleibt: die konsequente Anwendung von Responsible AI, kritisches Denken und menschliche Kreativität bei der Erstellung von Text, Ton und Bild.