RAItional – AI Change Management by CubeServ

Wir befähigen Menschen, AI wirklich anzuwenden.

RAItional begleitet den Wandel, den AI in Unternehmen auslöst: Verstehen, Absichern, Anwenden.
Damit aus Technologie gelebte Praxis im Arbeitsalltag wird.

Zwei Mitarbeitende arbeiten gemeinsam mit AI-Unterstützung am LaptopBild mit AI erstellt
Ausgangslage

Kommt Ihnen das bekannt vor?

Investition ohne Wirkung

  • AI-Tools sind beschafft, aber kaum jemand nutzt sie regelmäßig.
  • Schulungen gab es – im Arbeitsalltag verändert sich trotzdem wenig.

Unsichtbare Risiken

  • Nicht freigegebene AI-Tools sind im Einsatz – niemand hat den Überblick.
  • Regeln existieren, geben im Alltag aber keine echte Orientierung.

Überforderung auf beiden Seiten

  • Mitarbeitende fragen sich: „Was darf ich – und was bringt mir AI?“
  • Führung will vorangehen, weiß aber nicht, was konkret fehlt.

Das ist kein Tool-Problem. Es ist die Lücke zwischen AI-Entscheidung und gelebter AI-Anwendung.

95 %

der generativen AI-Pilotprojekte in Unternehmen liefern bislang keinen messbaren Ertrag — nicht wegen der Technologie, sondern wegen fehlender Verankerung in Prozessen und Arbeitsalltag.

Quelle: MIT NANDA, „The GenAI Divide: State of AI in Business“, 2025

so hoch ist die tatsächliche AI-Nutzung der Mitarbeitenden im Vergleich zu dem, was Führungskräfte annehmen. AI wird längst genutzt — oft ohne Spielregeln.

Quelle: McKinsey, „The State of AI“, 2025

Der Weg — der Ansatz by CubeServ

Drei Module, die aus AI-Einsatz gelebte Praxis machen.

Drei aufeinander aufbauende Module: erst Lagebild, dann Handlungsrahmen, dann Anwendung im Arbeitsalltag.

Team im Workshop vor einer Wand mit Ideen und AnwendungsfällenBild mit AI erstellt
  1. 01

    Verstehen AI DisCo

    Ein realistisches Lagebild: Welche AI-Tools gibt es, was wird genutzt, wo fehlen Kompetenzen?

    • Überblick über Tools und Nutzung
    • Priorisierte Startbereiche
  2. 02

    Absichern AI Guardrails

    Regeln und Freigaben werden zu einem verständlichen Rahmen: Was ist mit welchen Tools und Daten sicher möglich?

    • Verständliche Do's und Don'ts
    • Klarheit je Rolle
  3. 03

    Anwenden und verankern AI Adoption

    Befähigung an echten Aufgaben aus dem Arbeitsalltag. So wird aus Wissen sichtbare Anwendung.

    • Reale Arbeitspakete statt Übungen
    • Sichtbare Ergebnisse
Zwei Blickwinkel: Mensch & Organisation

AI muss für Menschen funktionieren und für die Organisation steuerbar sein.

Mitarbeiterin arbeitet konzentriert mit AI-UnterstützungBild mit AI erstellt

Für Mitarbeitende

Sicher arbeiten, ohne Angst etwas falsch zu machen.

  • Klarheit, welche Tools und Daten erlaubt sind
  • Konkrete Hilfe für Texte, Tabellen und Präsentationen
  • Neue Fähigkeiten statt Angst, abgehängt zu werden
Führungskräfte besprechen den Fortschritt der AI-NutzungBild mit AI erstellt

Für Entscheider:innen

Fortschritt planen, statt nur auf Nutzung zu hoffen.

  • Überblick über Tools, Kompetenzen und Anwendung
  • Orientierung für Prioritäten und nächste AI-Initiativen
  • Weniger unkontrollierte Nutzung, weniger Investition ohne Wirkung
Kernstück des Ansatzes

Keine Schulung für die Schublade. Echte Arbeitsergebnisse.

Mitarbeitende lernen AI nicht an abstrakten Beispielen, sondern an klar abgegrenzten Aufgaben aus ihrem Arbeitsalltag: eine Präsentation vorbereiten, Wissen strukturieren, einen Prozess verbessern oder einen internen Service weiterentwickeln.

  1. 1Echte Idee oder Aufgabe
  2. 2Passendes, freigegebenes AI-Tool
  3. 3Klare Anleitung und benötigte Fähigkeiten
  4. 4Arbeitsergebnis
  5. 5Feedback und Weiterverwendung im Unternehmen
Die CubeServ-Methodik

Nachweisbare AI-Fähigkeit statt Lizenz- und Teilnahmequoten.

In drei Schritten

Lernen und Wertschöpfung im selben Schritt.

  • Passende Tools für Ihre reale Situation
  • Sicherer Handlungsrahmen dafür
  • Ziele werden zu produktiven Arbeitspaketen

Proof Point

Reale Arbeitspakete zeigen, was Ihre Organisation heute wirklich umsetzen kann.

Diese Nachweisbarkeit schafft Entscheidungs- und Planungssicherheit.

Häufige Fragen

Kurz beantwortet.

Was ist RAItional?
RAItional ist der Change-Management-Ansatz der CubeServ AG rund um den Einsatz von AI. Er begleitet Mitarbeitende und Führungskräfte mit Orientierung, klaren Spielregeln und Anwendung an echten Arbeitspaketen – damit AI sicher und wirksam im Arbeitsalltag ankommt.
Warum Change Management statt reiner Schulung?
Weil Tools allein noch keine veränderte Arbeitsweise erzeugen. Es braucht ein realistisches Lagebild, einen verständlichen Rahmen und Anwendung an echten Aufgaben, damit aus Wissen sichtbare Veränderung wird.
Für wen ist RAItional gedacht?
Für Unternehmen, die AI bereits eingeführt haben oder einführen wollen – adressiert werden Mitarbeitende ebenso wie Entscheider:innen.
Aus welchen Bausteinen besteht der Ansatz?
Aus drei aufeinander aufbauenden Modulen: AI DisCo (Verstehen – ein realistisches Lagebild der genutzten Tools und Kompetenzen), AI Guardrails (Absichern – Regeln und Freigaben in einem verständlichen Rahmen) und AI Adoption (Anwenden und verankern – Befähigung an echten Aufgaben aus dem Arbeitsalltag).
Wie startet die Zusammenarbeit?
Mit einem kostenlosen Erstgespräch zu Anlass, Ausgangslage und Passung. Danach folgt das RAItional Bootcamp, in dem Handlungsfelder, Beteiligte und der passende Weg identifiziert werden – anschließend die passende Umsetzung.
Wer ist der Ansprechpartner?
Philipp Riedi, AI-Governance-Experte bei der CubeServ AG.
Ihr Einstieg

Erst Klarheit, dann die richtigen nächsten Schritte.

  1. 1

    Kostenloses Erstgespräch

    Wir klären Anlass, Ausgangslage und ob RAItional zu Ihrer Situation passt.

  2. 2

    RAItional Bootcamp

    Gemeinsam identifizieren wir die relevanten Handlungsfelder, Beteiligten und den passenden Weg für Ihr Unternehmen.

  3. 3

    Passende Umsetzung

    Je nach Ausgangslage starten Sie mit Orientierung, einem sicheren Rahmen oder konkreter Befähigung in der Anwendung.

Philipp Riedi, AI Governance Experte bei CubeServ

Sprechen Sie direkt mit Philipp Riedi.

AI Governance Experte bei CubeServ und Mitentwickler des RAItional-Ansatzes

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