KI-Adoption in Schweizer KMU und Verwaltungen: Warum Nutzung allein nicht reicht

Miguel Schweiger
May 20, 2026
5
Min. Lesezeit

Zusammenfassung

Drei Jahre nach dem Durchbruch generativer KI hat sich einiges getan. Laut der Omnibus-Erhebung des Bundesamts für Statistik gehört die Schweiz bei der Nutzung generativer KI-Anwendungen zu den ersten drei Ländern Europas. Bei der beruflichen Nutzung steht sie sogar an erster Stelle.

Das sind eindrückliche Zahlen. Aber sie erzählen nur einen Teil der Geschichte. Denn KI-Nutzung ist nicht automatisch KI-Wirkung.

In diesem Artikel schauen wir, wo generative KI im Arbeitsalltag Zeit spart, Qualität hebt oder Entscheidungen verbessert und wie Du die KI-Transformation in Deiner Organisation erfolgreich meisterst.

Was die Zahlen des Bundesamts für Statistik wirklich sagen

Generative KI ist in der Schweiz im Arbeitsalltag angekommen. Aber nicht überall gleich. Laut Bundesamt für Statistik nutzen 52 Prozent der Erwerbspersonen generative KI (in den letzten drei Monaten).

Spannend wird es beim Blick auf die Berufsgruppen: In Führungspositionen und in intellektuellen und wissenschaftlichen Berufen liegt die Nutzung bei 63-67 Prozent. Am anderen Ende stehen Hilfsarbeitskräfte, dort nutzt weniger als ein Viertel generative KI.

Abbildung: Nutzung generativer KI nach Beruf 2025, Bundesamt für Statistik

Die Kernaussage ist damit nicht: „Die einen sind neugieriger als die anderen.“

Sondern: KI-Nutzung folgt dem beruflichen Anforderungsprofil. Dort, wo Arbeit text- und wissensintensiv ist, wird KI schneller ausprobiert und wird eher Teil der Routine. Dort, wo Tätigkeiten stärker ausführend, taktorientiert oder prozessgebunden sind, ist die Hürde höher. Nicht zwingend wegen Widerstand. Oft schlicht wegen fehlender Passung, fehlender Zeit oder fehlender Befähigung.

Wenn du KI in deiner Organisation breit verankern willst, heisst das: Du brauchst nicht einfach eine KI-Chat Plattform, sondern ein KI-Zielbild und konkrete KI-Anwendungsfälle pro Berufsgruppe. Sonst bleibt KI ein Thema für ein paar Power-User und der Rest schaut zu.

Nutzung ist nicht dasselbe wie Wirkung

Eine hohe Nutzungsquote sagt noch nichts darüber aus, ob KI im Unternehmen tatsächlich etwas verbessert. Genau hier kippt die Diskussion oft: Viele Organisationen „haben KI“. Sie können aber nicht zeigen, was dadurch messbar einfacher, schneller oder verlässlicher wurde.

Im KMU-Kontext ist das Muster bekannt: Der Wille zur Digitalisierung ist da, aber die Zufriedenheit ist tief. Studien zeigen, dass nur rund 30 % der KMU mit ihren Fortschritten zufrieden sind, während Themen wie Prozessoptimierung, der strategische Einsatz von KI und der Kompetenzaufbau grosse Lücken aufweisen.

Warum? Weil viele zwar Tools einführen, aber keine Strategie dahinter aufbauen, die im Alltag trägt; keine Priorisierung, keine klare Verantwortung, keine Abläufe, die mitziehen und keine Befähigung, die mehr ist als ein Handbuch.

Eine kurze Reflexionsfrage, die in Workshops oft mehr auslöst als jede Folie: Habt ihr KI eingeführt oder habt ihr KI wirklich verankert?

Wirkung beginnt dort, wo ihr sagen könnt:

  • Welche Arbeit wird konkret entlastet? (z. B. weniger Suchzeit, weniger Rückfragen, weniger Nachbearbeitung)
  • Welche Qualität wird verlässlicher? (z. B. konsistente Angebote, sauberere Dokumentation)
  • Welche Entscheidung wird besser vorbereitet? (z. B. strukturiertere Varianten, klarere Risiken)

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Miguel Schweiger
Managing Partner
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Wo die eigentliche Herausforderung liegt

Die grösste Hürde ist selten das Tool. Es sind die Menschen und das System, in dem sie arbeiten.

1) Widerstand ist real, aber oft ein Symptom

Wenn Mitarbeitende nicht verstehen, wofür KI konkret gut sein soll (und was sich für sie verbessert), wird KI zum Zusatzstress. Dann wird aus „neue Möglichkeit“ schnell „noch eine Sache oben drauf“.

Der Gegenentwurf ist simpel, aber anspruchsvoll: klarer Nutzen im Arbeitsalltag, nicht im Innovationsnarrativ.

2) Fehlende Begleitung rächt sich bei KI besonders

KI verändert nicht nur einzelne Schritte. Sie greift in Schreibarbeit, Entscheidungen, Rollenbilder und Qualitätsverständnis ein. Das braucht Begleitung im Alltag: Wie prüfen wir Ergebnisse? Was gilt als „gut genug“? Wer trägt welche Verantwortung?

3) Ohne Führung wird KI schnell ein IT-Projekt

Wenn Führung nicht eingebunden ist, bremst sie den Rollout und das oft unbeabsichtigt. KI-Transformation ist Führungsaufgabe und kein reines IT-Projekt.

Und dann kommt wieder die BFS-Schere ins Spiel: Befähigung muss berufsgruppen-spezifisch sein. Gerade für ausführende Tätigkeiten brauchst du andere Formate, andere Beispiele, andere Zeitfenster – und oft auch andere Erfolgskriterien als bei Wissensarbeit.

Was wirksame KI-Adoption braucht

Wenn KI Wirkung entfalten soll, braucht es einen Gameplan, der die Realität im Betrieb ernst nimmt. Dafür braucht es drei Kernelemente, die ideal aufeinander abgestimmt sind. Genau dort setzen die drei Säulen der KI-Transformation von Centry Labs an: Strategie, Implementation und Enablement.

1) Strategie: Klarheit schaffen, bevor investiert wird

Bevor du neue Lizenzen kaufst oder „KI-Richtlinien“ schreibst, brauchst du Klarheit:

  • Wo stehen wir heute (Reifegrad – nicht Bauchgefühl)?
  • Was ist unser KI-Zielbild der nächsten Monate und Jahre?
  • Welche KI-Anwendungsfälle zahlen auf ein Ziel ein (Entlastung, Qualität, Durchlaufzeit, Service)?
  • Was lassen wir bewusst weg?

Eine professionell erstellte KI-Strategie ist hier kein Papiertiger, der im Desk verschwindet. Es ist eine Entscheidungshilfe, die Orientierung bringt und wirkungsvoll priorisiert. Übrigens; Wenn Du mehr erfahren willst, wie Du KI-Anwendungsfälle mit Potential aufdeckst, empfehlen wir dir unseren Artikel "KI Anwendungsfälle finden mit den Sechs Use-Case Archetypen".

2) Implementation: Quick Wins sichtbar machen, grösseres in Meilensteinen

KI-Adoption scheitert oft, weil man zu gross startet oder weil Erfolge im Kleinen unsichtbar bleiben.

Wirksamer ist:  

  • Quick Wins so wählen, dass sie sofort spürbar sind (z. B. Angebotsprozess, Wissenssuche, interne Kommunikation)  
  • grössere Initiativen in Projekte und Meilensteinen planen (mit klaren Rollen, Tests, Qualitätssicherung)

So entsteht Vertrauen. Nicht durch Versprechen, sondern durch spürbare Entlastung.

3) Enablement: Schulung, die zu den Berufsgruppen passt

Ein Manual für alle ist bequem. Aber es bringt selten etwas und die Praxis bestätigt das täglich.

Enablement, das funktioniert, ist;

  • nah am Alltag: konkrete Beispiele aus dem eigenen Prozess, nicht abstrakte KI-Theorie. Relevanz schlägt Theorie: Praxisnahe Beispiele erzeugen Neugier, Frontalunterricht erzeugt Widerstand.
  • kurz, wiederholbar, «on the job»: Kompetenz entsteht durch Anwenden, nicht durch Zuschauen. Workshops, in denen echte KI-Anwendungsfälle aus dem eigenen Arbeitsbereich erprobt werden, wirken. Zuschauer-Schulungen nicht.
  • zielgruppen-spezifisch: Führung, Fachrollen und operative Teams brauchen unterschiedliche Zugänge. Was eine Führungskraft über KI wissen muss, unterscheidet sich grundlegend von dem, was ein operatives Team täglich anwenden soll.
  • mit Raum für echte Fragen: Moderierte Formate, die persönliche Reaktionen zulassen, bauen Ängste ab. 57 % der Schweizer Arbeitnehmenden befürchten, durch KI ersetzt zu werden. Wer das ignoriert, verliert die Menschen, bevor die Schulung beginnt.
  • mit klaren Spielregeln: Was darf KI, was nicht? Wo sind die Grenzen? Ohne Leitplanken entsteht entweder blinde Übernahme von KI-Ergebnissen – oder komplette Ablehnung.
  • getragen von internen Multiplikatoren: AI-Champions pro Abteilung, die Learnings weitertragen und als Ansprechpersonen wirken, sind wirksamer als jede externe Schulungsmassnahme allein.

Die entscheidende Frage für dein Unternehmen

Wenn du alles Vorherige zusammennimmst, landet man nicht bei „Welche Tools sollen wir nutzen?“, sondern bei einer viel unbequemeren und viel wertvolleren Frage:

Wie sieht dein Unternehmen in den nächsten 5-10 Jahren aus, wenn KI fest entlang der gesamten Wertschöpfungskette fest verankert ist?

KI-Adoption ist kein Sprint. Sie ist ein Veränderungsprozess. Die KI-Transformation sie gelingt nur dann, wenn Nutzung zur Routine wird und Routine zu Wirkung führt.

Wer früh in Strategie, Umsetzung und Befähigung investiert, schafft echte Wirkung – in Wochen, nicht Jahren.

Miguel Schweiger
Managing Partner
Miguel begleitet KMU und öffentliche Organisationen als Sparringspartner bei Digitaler Transformation & KI. Als Mitgründer von Centry Labs übersetzt er Trends in konkrete Anwendungen: klare Roadmaps, realistische Business Cases, schnelle Umsetzung und Trainings, die Teams befähigen. Nebenbei doziert er an HSLU und KBZ praxisnah und wirkungsorientiert.

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