KI im Unternehmen: Prioritäten, Verantwortung und Wirkung

Rund drei Viertel der befragten Schweizer Organisationen berichten von Produktivitätsverbesserungen durch KI. Umsatzgewinne bleiben selten. So fasst die AI Maturity Study 2026 von ti&m und der Hochschule Luzern ihre Ergebnisse zusammen.

Dieser Befund ist ein guter Einstieg für eine Geschäftsleitung. Er gilt für die Unternehmen dieser Befragung. Auf jedes KMU lässt er sich nicht übertragen. Wo KI bereits eingesetzt wird, verschiebt sich die Frage. Sie lautet dann: Was läuft heute schon, was davon zeigt messbare Wirkung, und welche Vorhaben lassen wir besser stehen?

Vier Schritte zur Steuerung

Steuerung ist ein operativer Vorgang. Ich empfehle vier Schritte.

Übersicht. Welche KI-Anwendungen sind der Geschäftsleitung bekannt? Wer hat sie eingeführt? Wer entscheidet darüber? Welche Daten liegen in welchen Werkzeugen? Ein vorbereiteter halber Tag mit der Geschäftsleitung und einigen Schlüsselpersonen liefert dazu eine erste Übersicht. Ein vollständiges Inventar braucht mehr: eine Abfrage in den Bereichen, einen Blick in Lizenzen und Abonnemente und eine Person, die die Liste pflegt.

Zwei bis drei Prioritäten. Welche Vorhaben versprechen die grösste Wirkung auf einen Kernprozess? Zwei oder drei genügen. Jedes mit einer namentlich verantwortlichen Person, einer Messgrösse und einem Datum für den Entscheid über Fortsetzung, Stopp oder Ausweitung.

Stopp-Liste. Welche Vorhaben laufen, ohne dass jemand ihren Nutzen begründen kann? Welche Piloten binden Mitarbeitende ohne erkennbare Wirkung? Eine Stopp-Liste schafft Kapazität für die Prioritäten.

Regeln. Welche Daten dürfen in welches Werkzeug? Wer entscheidet im Zweifel? Der Eidgenössische Datenschutz- und Öffentlichkeitsbeauftragte (EDÖB) hat am 8. Mai 2025 festgehalten, dass das Datenschutzgesetz technologieneutral formuliert und deshalb auf KI-gestützte Datenbearbeitungen direkt anwendbar ist. Meine organisatorische Empfehlung dazu: kurze Regeln, von der Geschäftsleitung verabschiedet und den Mitarbeitenden bekannt. Die rechtliche Beurteilung einzelner Anwendungen gehört zu einer Fachperson für Datenschutz. Zum Umgang mit nicht freigegebener Nutzung: Schatten-KI: Daten und Zuständigkeiten im KMU klären.

Ein hypothetisches Beispiel

Angenommen, ein Industrie-KMU mit 180 Mitarbeitenden und drei Standorten. Im Vertrieb nutzen drei Personen einen KI-Assistenten für Offertentexte. Im Service hat der Werkstattleiter ein eigenes Abonnement gelöst. Das Marketing testet ein Werkzeug für Übersetzungen. Die IT bereitet einen Pilot für vorausschauende Wartung vor. Vier Vorhaben, vier Verantwortliche, kein gemeinsames Bild in der Geschäftsleitung.

Ein vorbereiteter halber Tag könnte in diesem Beispiel vier Arbeitshypothesen ergeben. Für die vorausschauende Wartung fehlen Sensordaten, der Pilot kommt zu früh. Die Übersetzung im Marketing läuft, kostet wenig und bleibt. Beim Abonnement im Service ist offen, ob Servicedaten von Kunden in dieses Werkzeug dürfen. Das ist vor der weiteren Nutzung zu klären. Der Einsatz im Vertrieb liegt am nächsten an einem Kernprozess.

Daraus ergäben sich drei Entscheide. Wartungspilot zurückstellen, bis die Datenfrage gelöst ist. Nutzung im Service pausieren, Regeln klären, danach kontrolliert neu starten. Im Vertrieb eine Messgrösse festlegen, etwa die Durchlaufzeit einer Offerte, und nach einer definierten Frist über die Ausweitung entscheiden. Jede dieser Hypothesen wäre nach dem halben Tag noch zu prüfen. Die Reihenfolge stünde aber fest.

Was die Schweizer Erhebungen zeigen

Für die AI Maturity Study 2026 (publiziert im Februar 2026) haben ti&m und die Hochschule Luzern mehr als 200 Unternehmen aus über 15 Branchen befragt. Rund 75 Prozent berichten von Produktivitätsverbesserungen. Mehr als 70 Prozent investieren weniger als 5 Prozent ihres IT-Budgets in KI. Eingesetzt wird KI vor allem in Marketing, Kundenservice sowie Text- und Chatbot-Anwendungen. In Logistik, Produktion und Finanzen bleibt der Einsatz begrenzt. Die Unternehmensgrösse ist laut Studie der wichtigste Faktor für den Reifegrad, wichtiger als die Branche. Grosse Unternehmen liegen vorn.

Bei kleinen und mittleren Unternehmen ist das Bild gemischt. Für die AXA KMU-Arbeitsmarktstudie 2025 hat Sotomo im März 2025 insgesamt 300 KMU in der Deutsch- und Westschweiz befragt. 34 Prozent setzen KI gezielt ein, 37 Prozent erproben sie, 29 Prozent nutzen keine KI. Von den KMU mit KI-Einsatz haben laut AXA 33 Prozent klare Regeln zum Datenschutz festgelegt. Die Aussage «KI ist angekommen» trifft also auf einen Teil der KMU zu. Für diesen Teil ist dieser Beitrag geschrieben.

Eine Makrozahl zur Einordnung: Die Implement Consulting Group schätzt in einer Studie im Auftrag von Google und digitalswitzerland vom Januar 2026, dass die Einführung von KI das Schweizer Bruttoinlandprodukt innert zehn Jahren um 11 Prozent erhöhen könnte. Das ist ein Szenario der Verfasser, keine Prognose für ein einzelnes Unternehmen. Für eine Geschäftsleitung zählt die Frage, durch welche zwei oder drei Vorhaben im eigenen Betrieb Wirkung entsteht.

Eine separate Frage: vom Pilot in den Betrieb

Eine andere Erhebung betrifft eine andere Grundgesamtheit. Porsche Consulting und das Fraunhofer-Institut für Angewandte Informationstechnik (FIT) haben für «Generating Value with Data and AI» (März 2026) mehr als 100 Top-Führungskräfte aus verschiedenen Branchen befragt. Die Zusammenfassung der Herausgeber nennt keine Länderverteilung. 95 Prozent der Befragten berichten von aktiven KI-Initiativen. Rund jedes fünfte Unternehmen skaliert KI-Anwendungen über die Pilotphase hinaus. 44 Prozent beziffern den wirtschaftlichen Beitrag mit Kennzahlen. Bei den Unternehmen, die Technologien erst nach deren Etablierung einführen, sind es 25 Prozent, bei den frühen Anwendern 70 Prozent.

Diese Werte beschreiben Unternehmen, keine einzelnen Pilotprojekte. Sie lassen sich auch nicht mit den Schweizer Nutzungszahlen zu einer einzigen Diagnose verrechnen. Als Prüffrage sind sie trotzdem nützlich: Messen wir den Beitrag unserer KI-Vorhaben mit einer Kennzahl?

Gewonnene Zeit ist noch keine Marge

Die ti&m-Studie trennt Produktivität und Umsatz. Das halte ich für den wichtigsten Hinweis. Eine Stunde, die eine Mitarbeiterin durch KI einspart, ist zunächst ein Zeitgewinn. Sie ist weder eine Kosteneinsparung noch ein Deckungsbeitrag. Wirtschaftlich wirksam wird sie erst, wenn die freie Kapazität in einen messbaren Prozess fliesst: mehr Offerten, kürzere Durchlaufzeiten, weniger Nacharbeit. Das Prüfraster dafür steht im Beitrag Vom KI-Piloten in die Erfolgsrechnung.

Ohne Messung kann das Gegenteil eintreten. Die Zeit wird sichtbar gespart und unsichtbar wieder gebunden: in Werkzeugvergleichen, in parallelen Versuchen und in nachträglichen Korrekturen von KI-Ergebnissen. Ob das im eigenen Betrieb geschieht, zeigt nur eine Kennzahl, die vor dem Start festgelegt wurde.

Meine Einschätzung aus mehr als 20 Jahren Geschäftsleitung: Ein KMU hat weniger Puffer für Fehlinvestitionen als ein Konzern. Deshalb zählt die Reihenfolge der Vorhaben mehr als ihre Anzahl.

Industrie: ein Befund von 2024

Für die Industrie liegt eine ältere Erhebung vor. Die ETH Zürich hat mit Swissmem und Next Industries mehr als 200 Unternehmen der Schweizer Tech-Industrie befragt und die Ergebnisse im Juni 2024 publiziert. Rund jedes vierte Unternehmen gab an, eine KI-Strategie zu haben. Die Hälfte hatte den Einsatz von KI in der Fertigung noch nicht erwogen. Ein weiteres Fünftel hatte ihn geprüft und als zu wenig relevant eingestuft.

Diese Zahlen beschreiben den Stand von 2024. Wie sich die Lage seither verändert hat, ist mit dieser Erhebung nicht belegt. Die ti&m-Studie von 2026 weist für Produktion und Logistik ebenfalls begrenzten Einsatz aus, bei einer anderen Stichprobe. Für ein Industrie-KMU folgt daraus eine Prüffrage: Liegt unser grösster Hebel in der Bürokorrespondenz oder in Offertengeschwindigkeit, Wartungsplanung, Qualitätssicherung und Disposition?

Fazit

Die zitierten Schweizer Erhebungen berichten breit von Produktivitätsverbesserungen und selten von Umsatzgewinnen. Bei den KMU nutzt gemäss AXA-Studie von 2025 rund ein Drittel KI gezielt.

Wo KI im Einsatz ist, entscheidet die Steuerung über die Wirkung: Übersicht, Prioritäten, Stopp-Liste, Regeln. Eine Geschäftsleitung muss nicht jedes Werkzeug verstehen. Sie sollte wissen, welche zwei oder drei Vorhaben einen Kernprozess verbessern und wer dafür verantwortlich ist.

Handlungsfrage für die Geschäftsleitung: Wenn Sie an der nächsten Sitzung ein Traktandum zur KI-Steuerung ansetzen: Können Sie die vier Fragen zur Übersicht beantworten? Falls nein: Was fehlt zuerst?