Alle sprechen über KI, aber für viele KMU bleibt der grosse Durchbruch aus. Viel Hype, wenig konkreter Nutzen. Warum echte digitale Transformation mehr braucht als neue Tools und wie der blinde Glaube an KI schnell zur Sackgasse werden kann.
Zwischen Euphorie und Realität: Wo stehen KMU wirklich?
Künstliche Intelligenz ist längst kein Zukunftsthema mehr, sondern fester Bestandteil der öffentlichen Diskussion. Auf Messen, in Fachartikeln und in Unternehmensstrategien ist KI heute allgegenwärtig. Grosse Versprechen machen neugierig: Arbeitsprozesse sollen effizienter werden, Kosten sinken, Wettbewerbsvorteile entstehen. Doch wie viel davon spüren kleine und mittlere Unternehmen tatsächlich?
Viele Schlagzeilen preisen KI als universellen Problemlöser. Experten schiessen wie Pilze aus dem Boden. Personelle Engpässe, steigende Ausgaben und komplexe Abläufe werden häufig als Einsatzgründe genannt. Spezialisierte Tools versprechen die Automatisierung von Routineaufgaben, Kundenkommunikation und mehr. Für viele KMU klingt das nach der perfekten Lösung, doch die Realität ist weitaus komplexer.
Studien zeigen: Nur rund neun Prozent der Schweizer KMU nutzen KI bislang systematisch. Weitere 54 Prozent testen einzelne Pilotprojekte, aber ein echter Durchbruch mit messbaren Produktivitätsschüben bleibt die Ausnahme. Bemerkenswert ist das deshalb, weil inzwischen mehr als zweieinhalb Jahre seit dem grossen Durchbruch generativer Sprachmodelle vergangen sind. Die Hoffnungen sind gross, die konkreten Erfolge aber überschaubar.
Ein häufig genanntes Beispiel ist die automatisierte Verarbeitung von Eingangsrechnungen oder Standard-E-Mails. KI-Systeme können diese Aufgaben erheblich schneller erledigen und Mitarbeitende entlasten. Manche Anbieter sprechen von bis zu 95 Prozent Zeitersparnis. Doch ob dieser Effekt tatsächlich eintritt, hängt massgeblich von der Datenbasis ab. Ohne gut gepflegte, vollständige und aktuelle Daten liefern KI-Anwendungen keine verlässlichen Ergebnisse. Im Alltag führt das häufig zu Erkennungsfehlern, zeitintensiven Nacharbeiten und komplizierten Sonderfällen.
Die Einführung von KI ist daher nur zu einem kleinen Teil eine Frage der Algorithmen. Viele Expertinnen und Experten sprechen von der „20/80-Regel“: Etwa 20 Prozent des Erfolgs liegen in der Technologie selbst, die restlichen 80 Prozent bestehen aus Datenarbeit, Prozessoptimierung und fortlaufender Systempflege. Genau an diesem Punkt scheitern viele Projekte, weil Unternehmen den immensen Aufwand für Datenqualität und Organisationsentwicklung unterschätzen.
Gleichzeitig entsteht in der öffentlichen Wahrnehmung der Eindruck, KMU müssten nur KI-Projekte starten, um Effizienzprobleme automatisch zu lösen. Die Realität zeigt jedoch, dass ohne stabile Datenpflege kaum Fortschritte erzielt werden. Zudem droht die Gefahr, dass Insellösungen entstehen, die nicht miteinander kompatibel sind und später kaum skalierbar bleiben.
Die erfolgreichsten Unternehmen setzen daher zuerst auf ihre Daten. Sie investieren in Strukturen, Schnittstellen und Datenqualität, bevor sie grosse KI-Projekte starten. Nur so lassen sich Anwendungen nachhaltig produktiv einsetzen. Fehlende Datenqualität führt nicht nur zu Frust bei den Mitarbeitenden, sondern im schlimmsten Fall auch zu falschen Entscheidungen, die das Vertrauen in die Technologie schwächen.
Für KMU bedeutet das: Der Einsatz von KI ist ein langfristiger Transformationsprozess. Wer heute die Grundlagen legt, wird morgen profitieren. Dazu gehört ein klares Verständnis darüber, welche Prozesse wirklich durch KI verbessert werden können, eine sorgfältige Auswahl passender Anwendungsfälle und der kontinuierliche Aufbau von Kompetenzen im Unternehmen.
AI ist ohne Zweifel eine Chance, die Arbeitswelt von KMU nachhaltig zu verändern. Die grossen Versprechen beruhen jedoch oft auf wackeligen Grundlagen. Ohne saubere Daten wird es keinen einfachen Plug-and-Play-Erfolg geben. Transformation braucht mehr als Tools. Wer KI erfolgreich nutzen möchte, muss seine Datenwelt konsequent aufräumen, die Organisation vorbereiten und realistische Erwartungen an den Nutzen haben. Wer das ignoriert, erlebt den nächsten Hype, aber keine nachhaltige Verbesserung.
Weiterführende Links zum Thema
