Das aktuell meist diskutierte Thema in der Schweizer KMU-Landschaft ist die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) – und das aus mehreren Gründen

von

Tom

|

Oktober 2025

KI als Top Thema für Schweizer KMU’s

Viele Schweizer KMU erkennen Künstliche Intelligenz als strategischen Vorteil zur Effizienzsteigerung und Modernisierung ihrer Geschäftsmodelle, setzen sie jedoch aufgrund von Unsicherheiten, fehlendem Know-how und regulatorischen Hürden bislang nur zögerlich ein. Eine erfolgreiche Einführung erfordert klare Zieldefinition, Pilotprojekte, gute Datenqualität, Mitarbeiterschulungen und eine durchdachte KI-Strategie.

1. Strategische Relevanz

  • KI wird zunehmend als Wettbewerbsvorteil erkannt – insbesondere für Prozessautomatisierung, Effizienzsteigerung und datenbasierte Entscheidungsfindung.
  • Viele KMU sehen in KI eine Chance, ihre Geschäftsmodelle zu modernisieren und neue Märkte zu erschliessen.

2. Zögerliche Umsetzung

  • Trotz des Potenzials setzen nur 9 % der KMU KI systematisch ein. Die Mehrheit befindet sich in Pilotphasen oder nutzt KI noch gar nicht. 
  • Gründe dafür sind:
    • Unsicherheit bei Datenschutz und IT-Sicherheit
    • Mangel an internen Kompetenzen
    • Schnelles Entwicklungstempo der Technologie

3. Politische und regulatorische Bedeutung

  • KMU fordern zunehmend klare politische Rahmenbedingungen für den Umgang mit KI.
  • Die Stabilisierung der Beziehungen zur EU und der Abbau von Bürokratie sind ebenfalls zentrale Anliegen – besonders im Zusammenhang mit KI-Regulierung und Datenschutz.

4. Verbindung zu anderen Megatrends

  • KI steht im Zusammenhang mit weiteren wichtigen Themen:
    • Digitalisierung
    • Fachkräftemangel (KI als Entlastung)
    • ESG/Nachhaltigkeit (KI zur Analyse von Lieferketten und Nachhaltigkeitsdaten)
    • Cybersicherheit (KI als Risiko und Lösung zugleich)

Handlungsempfehlung zur KI-Einführung für Schweizer KMU
1. Zieldefinition & Problemfokus
Frage dich zuerst: Welches konkrete Problem soll KI lösen?

KI sollte nicht aus Trendgründen eingeführt werden, sondern zur Optimierung von Prozessen, zur Verbesserung von Kundenservices oder zur Steigerung der Effizienz.

2. Kleine Schritte statt grosse Sprünge
Beginne mit Pilotprojekten oder Experimentierphasen.
Schaffe geschützte Räume, in denen Mitarbeitende KI-Tools testen können – z. B. wöchentliche „KI-Stunden“ oder interne Challenges. 
Nutze bestehende Tools wie ChatGPT, Copilot oder branchenspezifische Lösungen, bevor du eigene Systeme entwickelst.

3. Datenqualität sicherstellen
Gute KI braucht hochwertige, strukturierte Daten.
Prüfe, ob deine Daten zentralisiert, aktuell und zugänglich sind.
Datenschutz und IT-Sicherheit müssen von Anfang an mitgedacht werden.
 
4. Mitarbeitende befähigen („AI Literacy“)
Fördere kritisches Denken im Umgang mit KI: Nicht alles, was KI liefert, ist korrekt.
Biete Schulungen und Weiterbildungen an, damit Mitarbeitende KI verstehen und sinnvoll einsetzen können.
Der Mensch bleibt im Zentrum – KI ist ein Werkzeug, kein Ersatz.

5. Partner & Netzwerke nutzen
Nutze Externen Input um die Basis zu schaffen, lass dich dabei unterstützen.
Tausche dich mit anderen KMU aus – z. B. über Praxisbeispiele, Workshops oder regionale Innovationsnetzwerke.

6. Strategie entwickeln
Erarbeite eine KI-Roadmap mit klaren Zielen, Verantwortlichkeiten und Meilensteinen.
Berücksichtige rechtliche, ethische und wirtschaftliche Aspekte.
Nutze den Praxisleitfaden KI-4-KMU als methodische Grundlage für die Planung und Umsetzung. 

Fazit

KI ist das dominierende Thema, weil es alle strategischen, operativen und technologischen Bereiche eines KMU berührt. Es bietet grosse Chancen – aber auch Herausforderungen, die viele Unternehmen noch nicht vollständig bewältigt haben.

Conclusion