Der KI-Pilot ist der einfache Teil.
Eine gute Demo kann man inzwischen an einem Nachmittag bauen.
Ein Dokument zusammenfassen.
Eine E-Mail generieren.
Eine Excel-Datei analysieren.
Einen Chatbot auf ein paar PDFs setzen.
Dann beginnt die schwierige Phase.
Produktiver Betrieb.
Eine aktuelle Schweizer Erhebung zeigt diese Lücke sehr deutlich.
55 Prozent der Unternehmen setzen KI bereits gezielt in mindestens einem Geschäftsbereich ein.
31 Prozent befinden sich weiterhin in der Pilotphase.
Und nur 9 Prozent berichten davon, dass KI ihr Geschäftsmodell verändert hat.
Das Problem ist also nicht mehr der Zugang zur Technologie.
Es ist die Organisation darum herum.
Welche Daten sind verlässlich?
Welche Prozesse dürfen automatisiert werden?
Wo muss ein Mensch freigeben?
Wer kontrolliert Qualität?
Welche Systeme sind angebunden?
Welche Rollen brauchen neue Kompetenzen?
Wie messen wir den wirtschaftlichen Nutzen?
Hinzu kommt die Infrastruktur.
Datenqualität und Datensilos gehören laut derselben Erhebung zu den grössten Hindernissen. Sicherheits- und Datenschutzbedenken folgen direkt dahinter.
Damit wird 2026 vermutlich zum Jahr nach der KI-Begeisterung.
Jetzt muss die Technologie in Prozesse.
Das kostet.
64 Prozent der von Deloitte befragten Schweizer CFOs rechnen deshalb mit deutlich steigenden Technologie- und IT-Ausgaben.
Ein Pilot beantwortet die Frage: Kann die Technologie das?
Skalierung beantwortet eine viel schwierigere:
Kann unser Unternehmen damit zuverlässig, sicher und wirtschaftlich arbeiten?
Kategorie: Innovation
Wir suchen Fachkräfte für Tätigkeiten, die vielleicht teilweise gar nicht mehr manuell erledigt werden müssten.
Die Diskussion über den Fachkräftemangel konzentriert sich verständlicherweise auf Rekrutierung.
Ausbildung.
Zuwanderung.
Löhne.
Employer Branding.
Alles relevant.
Aber es gibt noch eine zweite Seite.
Wie produktiv setzen wir die Menschen ein, die bereits da sind?
Im zweiten Quartal 2026 hatten 33,9 Prozent der Schweizer Unternehmen Schwierigkeiten, qualifizierte Arbeitskräfte zu rekrutieren. Gleichzeitig meldeten die Unternehmen 98’700 offene Stellen. Besonders im industriellen und baunahen zweiten Sektor nahm die Zahl offener Stellen deutlich zu.
In einem solchen Umfeld wird jede unnötige Arbeitsstunde teuer.
Zeit fürs Suchen.
Doppelte Dateneingaben.
Papierformulare.
Unnötige Fahrten.
Lange Rüstvorgänge.
Wartezeiten an alten Maschinen.
Das bedeutet nicht, dass Technologie den Fachkräftemangel «löst».
Aber sie kann seine Auswirkungen reduzieren.
Eine moderne Maschine kann einer Fachkraft mehr Output ermöglichen.
Eine digitale Einsatzplanung kann unnötige Fahrzeit reduzieren.
Ein gut ausgestattetes Servicefahrzeug kann verhindern, dass ein Techniker wegen eines fehlenden Teils zum Lager zurückfahren muss.
Genau deshalb sollten Investitionen in Arbeitsmittel nicht nur als Sachinvestitionen betrachtet werden.
Sie sind auch Personalstrategie.
Interessanterweise erwarten 64 Prozent der von Deloitte befragten Schweizer CFOs einen deutlichen Anstieg der Ausgaben für Technologie und IT.
Das ist vermutlich kein Zufall.
Wenn Menschen knapp werden, muss Kapital ihnen bessere Werkzeuge geben.
Die Frage für die Geschäftsleitung lautet deshalb nicht nur:
Wie viele Stellen sind unbesetzt?
Sondern:
Wie viele Arbeitsstunden könnten wir mit besseren Prozessen zurückgewinnen?
Die spannendste KI-Frage lautet vielleicht bald nicht mehr: Welches Modell nutzen wir?
Sondern: Wo liegen unsere Daten?
Eine im Juli 2026 auf dem Schweizer KMU-Portal veröffentlichte Erhebung zeigt ein interessantes Spannungsfeld.
89 Prozent der Befragten nutzen KI bereits beruflich.
51 Prozent halten es gleichzeitig für wichtig, dass KI-Systeme schweizerische oder europäische Datenschutzstandards einhalten.
Und 29 Prozent dürfen KI über private Accounts nutzen.
Das zeigt, wie schnell sich Technologie verbreitet.
Und wie langsam Governance manchmal folgt.
Für eine Geschäftsleitung reicht es deshalb nicht mehr, KI-Lizenzen zu beschaffen.
Sie muss eine Datenarchitektur entscheiden.
Welche Informationen dürfen in externe Systeme?
Welche bleiben intern?
Wie werden vertrauliche Kundendaten behandelt?
Wer kontrolliert Accounts und Berechtigungen?
Welche Modelle dürfen auf welches Unternehmenswissen zugreifen?
Was passiert mit Prompts und Ausgaben?
Diese Fragen klingen technisch.
Sie sind es nicht.
Sie betreffen geistiges Eigentum, Kundenschutz, Compliance und Wettbewerbsfähigkeit.
Und sie verändern Investitionen.
Vielleicht benötigt ein Unternehmen eine andere Cloud-Architektur.
Eine private KI-Umgebung.
Neue Schnittstellen.
Bessere Zugriffskontrollen.
Oder ein strukturiertes Wissenssystem, das Mitarbeitern sichere Informationen bereitstellt.
Datensouveränität wird damit zu Infrastruktur.
Und Infrastruktur gehört auf die Investitionsagenda.
Nicht erst dann, wenn der erste Vorfall zeigt, dass sie gefehlt hat.
Die meisten KI-Probleme beginnen lange vor der KI.
Über künstliche Intelligenz wird derzeit so gesprochen, als könne man sie wie eine neue Office-Version einführen.
Lizenz kaufen.
Mitarbeitende schulen.
Produktivität steigt.
Die Realität ist weniger elegant.
Eine im Juli 2026 auf dem KMU-Portal des Bundes publizierte Erhebung zeigt zwar eine enorme Verbreitung. 89 Prozent der Befragten nutzen KI bereits im beruflichen Alltag. 55 Prozent berichten von einem gezielten Einsatz in einem oder mehreren Geschäftsbereichen. Trotzdem befinden sich 31 Prozent ihrer Unternehmen noch in der Pilotphase. Erst 9 Prozent berichten davon, dass KI ihr Geschäftsmodell verändert hat.
Noch interessanter sind die Hindernisse.
Datenqualität und Datensilos werden von 20 Prozent genannt. Sicherheits- und Datenschutzbedenken von 19 Prozent. Fehlende Fachkräfte von 18 Prozent.
Das ist vermutlich die eigentliche KI-Debatte für den Schweizer Mittelstand.
Nicht welches Modell besser ist.
Sondern ob die eigene Organisation überhaupt maschinenlesbar ist.
Sind Stammdaten konsistent?
Liefert die Maschine Betriebsdaten?
Sind Aufträge digital verfügbar?
Können ERP, CRM und Produktion Informationen austauschen?
Kennt ein Unternehmen seine Prozesse oder nur deren Ergebnis?
Ein Logistik-KMU, das seine Touren mit KI optimieren möchte, braucht vielleicht zuerst Telematiksysteme und moderne Scanner.
Das klingt weniger aufregend als ein «AI Transformation Program».
Es schafft aber bereits einen eigenen Nutzen. Telematik verbessert Transparenz. Scanner reduzieren Medienbrüche. Saubere Daten beschleunigen Prozesse.
Erst danach kommt KI.
Für die Finanzierung bedeutet das ebenfalls eine andere Perspektive.
Man muss nicht auf das grosse Transformationsbudget warten. Infrastruktur lässt sich in Etappen modernisieren. Gerade bei Hardware und technischen Systemen können planbare Finanzierungszyklen helfen.
KI beginnt nicht mit dem Prompt.
Sie beginnt dort, wo ein Unternehmen entscheidet, seine Realität in brauchbare Daten zu übersetzen.
Ein schlechter Prozess wird durch Automatisierung zunächst schneller. Besser wird er erst, wenn seine Schwächen verstanden werden.
Für Leasinggesellschaften kann KI bei Dokumenten, Datenprüfung oder Analyse helfen. Ob daraus wirtschaftlicher Nutzen entsteht, hängt von Datenqualität, geeigneten Aufgaben und kontrollierbaren Ergebnissen ab.
Die FINMA hat in ihrer Aufsichtsmitteilung 08/2024 Governance und Risikomanagement beim KI-Einsatz thematisiert. Für mich folgt daraus eine praktische Führungsfrage: Wer verantwortet eine Anwendung, wenn ihre Empfehlung falsch ist?
Ein Mensch am Ende des Prozesses ist noch keine wirksame Kontrolle. Er braucht genügend Informationen, Zeit und Kompetenz, um ein Ergebnis zu prüfen und nötigenfalls zu verwerfen.
Ich würde deshalb klein und konkret beginnen. Welches Problem lösen wir? Woran messen wir die Qualität? Welche Fehler sind besonders teuer? Wann wird die Anwendung gestoppt oder angepasst?
Für Schweizer Finanzdienstleister lohnt sich zudem die Frage nach externen Abhängigkeiten: Was passiert bei Ausfall, Modelländerung oder unzureichender Erklärung durch den Anbieter?
Als CEO kann ich Aufgaben delegieren. Die Verantwortung für einen tragfähigen Prozess bleibt eine Führungsaufgabe.
Welchen KI-gestützten Entscheid könnten Sie heute nachvollziehbar erklären und bei Bedarf korrigieren?
Kommentar hinterlassenEine bahnbrechende Neuerung hat gute Chancen, dass Leasing in der Schweiz noch innovativer zu machen: die Mobiliarhypothek. Dabei handelt es sich um einen Vorschlag von Ständerat Beat Rieder, der noch in der Diskussion ist. Diese rechtliche Innovation würde es Unternehmen ermöglichen, bewegliche Güter wie Maschinen oder Fahrzeuge als Sicherheiten für Kredite zu nutzen, ähnlich einer Immobilienhypothek. Besonders profitieren würden KMU und Start-ups, indem sie leichter Zugang zu günstigeren Finanzierungen erhalten, was Innovation und Wachstum fördert.
Die Schaffung eines digitalen Registers für diese Sicherheiten verspricht Transparenz und Effizienz, stärkt den Finanzmarkt und unterstützt Unternehmen, die auf kreislauffähige und nachhaltige Modelle setzen.
Diese Initiative repräsentiert einen bedeutenden Fortschritt für die Schweizer Wirtschaft, indem sie den Weg für innovative Finanzierungslösungen ebnet und die Nutzung fortschrittlicher Technologien wie DLT fördert.
https://www.parlament.ch/de/ratsbetrieb/suche-curia-vista/geschaeft?AffairId=20214523
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