KI im KMU: Katalysator statt Ersatz
Die meisten Gespräche über KI im KMU beginnen bei der Technik: Welches Modell, welches Tool, welcher Anbieter? Ich beginne mit einer anderen Frage: Wo verliert Ihr Betrieb heute Zeit, Qualität oder Nerven? Erst wenn das klar ist, lohnt sich das Gespräch über KI.
Warum es AI Catalyst gibt
KI ist in den meisten Schweizer KMU längst angekommen, aber selten im Ablauf. Die AXA-Studie zum KMU-Arbeitsmarkt 2026 zeigt: 35 Prozent setzen KI bewusst in Geschäftsprozessen ein, 39 Prozent testen sie, 26 Prozent nutzen sie noch nicht. Im NZZ-KMU-Barometer 2026 experimentieren 87 Prozent mit KI oder bauen Kompetenz auf. Und laut EY AI Survey 2026 nutzen 89 Prozent KI bei der Arbeit, doch erst 55 Prozent setzen sie gezielt oder breit ein, 31 Prozent stecken in Pilotphasen.
Zwischen „wir probieren etwas aus“ und „es läuft verlässlich in unserem Ablauf“ liegt also eine Lücke. Die grösste Hürden dabei sind Datenqualität und Datensilos (20 Prozent), Sicherheit und Datenschutz (19 Prozent) und fehlende Fachleute (18 Prozent). Dazu wird auch die Angst vor Halluzinationen und unkontrolliertem Verhalten sowie zu wenig Vertrauen für den Kundenkontakt erwähnt.
Meine Einschätzung: Ein KMU hat selten die Zeit und das Personal, diese Lücke selbst zu schliessen. Grosse Beratungen denken in Programmen, Tool-Anbieter in Lizenzen. Dazwischen fehlt jemand, der beim Ablauf beginnt, die Lösung selbst baut und für das Ergebnis geradesteht.
Dafür gibt es AI Catalyst: 20 Jahre Projektleitung, kombiniert mit eigenen, selbst gebauten KI-Lösungen.
Was AI Catalyst tut
In der Chemie senkt ein Katalysator die Energie, die für eine Reaktion nötig ist. Er beschleunigt, was ohnehin geschehen soll, und wird dabei nicht verbraucht. Die Reaktion gehört weiterhin denen, die sie auslösen.
Das Bild trägt auch im Unternehmen. Ihre Abläufe, Ihr Fachwissen und Ihre Entscheidungen sind die Reaktion. KI ist der Beschleuniger, nicht der Ersatz. AI Catalyst steht für genau diese Rolle.
Warum jetzt, und warum nicht blind
Warum jetzt: Generative KI kann etwas, woran klassische Automatisierung scheiterte. Sie liest Unordentliches: einen Beleg in beliebigem Layout, eine E-Mail, ein Briefing in Stichworten. Und sie formuliert daraus einen brauchbaren Vorschlag. Regeln allein brauchen feste Formate. Der Einsatz wächst entsprechend: Laut AXA nutzen 35 Prozent der KMU KI, um Arbeitsschritte zu optimieren (2024: 23 Prozent), und 34 Prozent für Datenanalyse (2024: 22 Prozent). Wer jetzt Erfahrung sammelt, lernt mit überschaubarem Risiko. Wer wartet, holt später auf.
Warum nicht blind: KI allein ist nicht berechenbar. Salesforce beschreibt in seinem Engineering-Blog, dass rein sprachmodellgesteuerte Agenten vom Ziel abkommen, unvorhersehbare Ergebnisse liefern und sich schlecht nachvollziehen lassen. Anthropic unterscheidet zwischen Workflows, in denen Sprachmodelle über vordefinierte Abläufe gesteuert werden, und Agenten, die ihren Weg selbst bestimmen, und rät, die einfachste Lösung zu wählen und Komplexität nur bei Bedarf zu erhöhen. Agenten tauschen laut Anthropic oft Tempo und Kosten gegen bessere Leistung.
Mein Vorgehen daraus: Die Automatisierung führt, die KI liefert. Jede Aufgabe geht an den, der sie am besten kann:
| Aufgabe im Ablauf | Übernimmt |
|---|---|
| Abläufe starten, Reihenfolge und Mengen steuern | Automatisierung (feste Regeln) |
| Unordentliche Eingaben lesen, Vorschlag mit Begründung formulieren | KI |
| Harte Prüfungen: Duplikate, fehlende Angaben, unmögliche Werte | Automatisierung |
| Entscheiden und freigeben | Fachperson |
| Aus Freigaben lernen und alles protokollieren | Automatisierung |
Das ist kein Kompromiss, sondern der Grund, warum es funktioniert: Die KI darf breit und schnell sein, weil Regeln sie einrahmen und ein Mensch das letzte Wort hat. So bleibt die Kontrolle bei Ihnen, und Sie nutzen trotzdem die Stärke der KI.
Zwei Beispiele aus der Praxis
Kampagnen im Marketing. Meine erste Lösung, SocialSolution, macht aus einem Kampagnenbriefing Strategien je Kanal, Beiträge und Bildideen. Jeder Schritt hat einen festen Status, und die nächste Stufe startet erst, wenn die Strategie freigegeben ist. Erfindet die KI ein ungültiges Datum, etwa einen 29. Februar, fängt eine einfache Regel das ab, statt es weiterzureichen.
Belege im Treuhandbüro. Meine zweite Lösung, LedgerMagic, prüft Belege vor der Verbuchung: Die KI schlägt Konto und Steuercode samt Begründung vor, eine Fachperson gibt frei, das System lernt aus jeder Freigabe. Ohne Freigabe wird nichts verbucht.
Beide Lösungen folgen demselben Muster. Mehr dazu, wie sie neben Ihren bestehenden Systemen arbeiten, lesen Sie im nächsten Beitrag.
Drei Fragen, bevor Sie in KI investieren
- Welcher Ablauf kostet heute am meisten Zeit oder verursacht am meisten Nacharbeit?
- Wer entscheidet in diesem Ablauf, und woher weiss diese Person, was richtig ist?
- Woran würden Sie in drei Monaten erkennen, dass es besser geworden ist?
Wenn Sie diese Fragen beantworten können, ist die Wahl der Technik der leichtere Teil.
Sicherheit als Voraussetzung
Bei Buchhaltungs- und Kundendaten ist der Betrieb in der Schweiz mit getrennten Umgebungen pro Kunde die Grundlage, nicht das Verkaufsargument. Laut EY halten 51 Prozent der Befragten es für geschäftskritisch, dass KI-Systeme Schweizer oder europäische Datenschutzanforderungen erfüllen und Daten in der Schweiz oder der EU verarbeiten.
Wo liegt Ihr grösster Hebel?
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