KI-Einführung im KMU: ein Ablauf statt zehn

Kurz beantwortet

• Wo anfangen: bei einem Ablauf, der Ihr Team jede Woche Stunden kostet. Nicht bei einer Lizenz für alle und nicht bei einem Strategiepapier.
• Was vorher messen: wie oft der Ablauf vorkommt, wie lange ein Fall dauert und wie viele Fehler heute passieren. Studien zeigen, dass KI manche Aufgaben verbessert und andere verschlechtert. Eine davon zeigt auch, dass das eigene Gefühl für den Zeitgewinn täuscht.
• Was von Anfang an dazugehört: eine Person, die die Ergebnisse prüft, und eine Liste der Fehler, die sie findet.
• Welche Regeln gelten: Das Schweizer Datenschutzgesetz (DSG) gilt laut dem Eidgenössischen Datenschutz- und Öffentlichkeitsbeauftragten (EDÖB) direkt für KI. Ein eigenes KI-Gesetz hat die Schweiz nicht. Der Bundesrat will das bestehende Recht anpassen, wo es nötig ist, eine Vernehmlassungsvorlage soll bis Ende 2026 vorliegen.
• Wie Sie unabhängig bleiben: Konten, Daten, Code und Dokumentation gehören Ihnen. So können Sie den KI-Anbieter wechseln, und der Ablauf läuft auch ohne den Berater weiter.

Die Sorge, abhängig zu werden

Im Juni 2026 titelte der Tages-Anzeiger «Die KI-Kosten für Firmen explodieren, während der messbare Nutzen oft gering bleibt». Darin hiess es, die günstigen Abos seien «klassische Angebote zum Marktaufbau» gewesen. Ein Kommentar darunter antwortete: «man könnte es weniger vornehm auch einfach ‹Anfixen› nennen, das Prinzip ist ja genau das gleiche.» (Tages-Anzeiger, 10.6.2026)

Bei einem Berater ist die Sorge dieselbe. Am Ende hängt der Ablauf an einer Person, die als Einzige versteht, wie er funktioniert.

Aus meiner Sicht macht meist nicht die KI selbst abhängig, sondern ein Start, bei dem die Konten nicht auf Ihre Firma laufen und niemand gemessen hat, wie es vorher lief. Ohne eigene Konten fehlt Ihnen die Kontrolle, ohne Messung der Vergleich, an dem Sie einen KI-Anbieter oder Berater beurteilen können. Wer beides von Anfang an regelt, kann den KI-Anbieter wechseln und den Berater ziehen lassen.

Mit der Arbeit anfangen, nicht mit dem Werkzeug

Wiederkehrende Arbeit nach Stunden ordnen

Bevor Sie ein Werkzeug auswählen, notieren Sie eine Woche lang, welche Arbeit sich wiederholt, mit Häufigkeit und Dauer. Typische Einträge: Offerten nachfassen, Lieferscheine abtippen, dieselben Kundenfragen beantworten, Rapporte zusammenstellen.

Danach sortieren Sie nach Stunden pro Woche. Oben steht dann, was zusammengerechnet am meisten Zeit kostet. Das ist nicht immer das, was am meisten nervt.

Ein Ablauf, nicht zehn

Ein guter erster Kandidat aus dem oberen Teil der Liste kommt oft vor, und die Fälle sehen einander ähnlich. Sein Ergebnis lässt sich prüfen, und ein Fehler lässt sich abfangen, bevor er beim Kunden ankommt.

Ein solcher Ablauf zeigt Ihnen nach wenigen Wochen, ob KI bei Ihnen trägt. Zehn Abläufe gleichzeitig zeigen Ihnen aus meiner Sicht vor allem, wie viel Koordination das kostet.

Vorher messen, sonst bleibt nur das Gefühl

Wie schlecht das Gefühl misst, zeigt eine randomisierte Studie der Forschungsorganisation METR aus dem Jahr 2025. 16 erfahrene Entwickler erledigten 246 Aufgaben, mal mit, mal ohne KI-Werkzeuge. Vorher erwarteten sie, mit KI rund 24 % schneller zu sein. Nachher schätzten sie, sie seien 20 % schneller gewesen. Gemessen waren sie 19 % langsamer (Becker et al., arXiv 2507.09089).

Dazu kommt, dass KI nicht überall gleich hilft. In einem Experiment mit 758 Wissensarbeitenden, veröffentlicht als Working Paper der Harvard Business School, bearbeitete rund die Hälfte der Teilnehmenden 18 Aufgaben, die die KI gut kann. Wer dabei KI nutzte, erledigte 12,2 % mehr Aufgaben und war 25,1 % schneller. Die andere Hälfte bearbeitete eine Aufgabe ausserhalb dessen, was die KI gut kann. Wer dort KI nutzte, lag 19 Prozentpunkte seltener richtig als die Gruppe ohne KI (Dell'Acqua et al., HBS Working Paper 24-013, 2023).

In einer Studie mit Daten von 5'179 Mitarbeitenden im Kundendienst stieg die Produktivität mit Zugang zu einem KI-Assistenten im Schnitt um 14 %, gemessen in gelösten Anfragen pro Stunde. Bei Neulingen und wenig geübten Mitarbeitenden waren es 34 %, bei erfahrenen und sehr geübten kaum etwas (Brynjolfsson, Li, Raymond, NBER Working Paper 31161, 2023).

Das KMU-Portal des Bundes rät, die Auswirkungen zu messen, nachdem die KI eingebunden wurde (kmu.admin.ch). Ich messe zusätzlich davor. Ohne den Wert von heute fehlt der Vergleich, und dann entscheidet doch wieder das Gefühl.

Für den Anfang genügen vier Messgrössen, heute und nach vier Wochen mit KI:

Die Zeile «Minuten pro Fall» ist die wichtigste. Wer die Prüfzeit weglässt, rechnet sich jede KI schön.

Die Prüfung gehört in den ersten Plan

Seit Oktober 2026 erstellt ein kleines Programm jeden Montag um 6 Uhr einen Wochenbericht für meinen eigenen Onlineshop. Er stützt sich auf drei Quellen: Besucherzahlen, Google-Suche und die Bestell- und Lagerdaten des Shops. Den Code dafür hatte ich im Mai mit KI-Unterstützung geschrieben. Der Bericht selbst rechnet nach festen Regeln, ohne KI. Die Fehler unten steckten also im Code, den die KI mitgeschrieben hatte.

Bevor der Bericht zum ersten Mal per Mail kommen sollte, liess ich am 12. Oktober jede Zeile nachrechnen. Das tat ein zweites KI-System, das den Code nicht geschrieben hatte, mit eigenen Abfragen gegen dieselben Quellen. Von 95 Zeilen stimmten 65. Bei 20 stimmte die Zahl, aber die Beschriftung, der Zeitraum oder die Auswahl der gezählten Daten war falsch. 9 Zeilen waren schlicht falsch, eine war unvollständig.

Die Rohdaten stimmten. Falsch war, was der Bericht daraus ablas:

• Eine voll zurückerstattete Bestellung zählte als Verkauf.
• Die Zeile «Veränderung zur Vorwoche» verglich nicht die letzte Woche mit der Woche davor, sondern zwei Zeiträume von je 480 Tagen, die sich fast ganz überschnitten. Sie zeigte 0,9 % mehr Besuche, die echte Woche lag 1,3 % unter der Vorwoche.
• Als ausverkauft meldete der Bericht 9 Varianten. Nicht bestellbar waren 27.
• Er listete als Lücke im Sortiment Produkte auf, die bereits im Shop sind, weil er dafür nie im Katalog nachsah.

Kein automatischer Test schlug fehl. Keiner der Tests für den Bericht prüfte eine Rückerstattung oder ein Produkt, bei dem nur ein Teil der Varianten keinen Bestand mehr hat. Hinter fast allen dieser 30 Zeilen steckten 9 verschiedene Ursachen im Code. Jede bekam danach eigene Tests, die den alten Fehler finden würden.

Bei Texten sieht es nicht besser aus. Die älteren Inhalte in meinem Shop hatte ich mit früheren KI-Modellen schreiben lassen.

Am 11. Oktober liess ich 27 dieser Artikel und Seiten Aussage für Aussage gegen Quellen prüfen, wieder von KI-Systemen, die die Texte nicht geschrieben hatten: 248 Aussagen waren falsch, für 181 weitere fand sich kein Beleg. Auf mehreren Seiten stand, der Versand sei immer kostenlos. Kostenlos ist er in der Schweiz erst ab CHF 50. Auch die Korrekturen liess ich ein zweites Mal prüfen. Diese zweite Prüfung schrieb 47 Korrekturen um und ergänzte 98 neue. 97 davon liess ich vor dem Livegang noch einmal nachprüfen. 6 fielen durch, und keine der 6 ging live. Live gingen am selben Tag 1'170 Korrekturen in 25 Artikeln und Seiten, in Deutsch, Englisch und Französisch.

In beiden Fällen hatten die prüfenden Systeme das Ergebnis nicht selbst erzeugt, und sie prüften jede Zeile und jede Aussage gegen Quellen. Ein KI-System als Prüfer taugt aus meiner Sicht nur, wenn es solche Quellen gibt. Bei Ihrem ersten Ablauf fehlen solche Quellen oft, und noch weiss niemand, welche Fehler typisch sind. Deshalb prüft zu Beginn eine Person aus Ihrem Team, die den Ablauf heute schon kennt, jedes einzelne Ergebnis und führt eine Liste der Fehler, die sie findet. Erst diese Liste entscheidet, wann eine Stichprobe genügt. Ein bestandener Test oder ein plausibles Ergebnis entscheidet das nicht. Wie ich die Prüfung bei meinen eigenen Artikeln aufgebaut habe, beschreibe ich in KI-Texte schreiben: so prüfe ich jede Aussage.

Wann die Antwort keine KI ist

Manche Abläufe brauchen keine KI. Das schreiben Leserinnen und Leser in Schweizer Kommentarspalten immer wieder, und oft stimmt es. Die automatische Bestätigung für Widerrufe in meinem Shop besteht aus einer festen Vorlage und einem Textabgleich, wie im Artikel über KI-Agenten im KMU beschrieben. Ein Sprachmodell würde dort nur ein Risiko hinzufügen.

Wo Regeln genügen, ist ein Skript oder die Zeitplanung, die Ihre bestehende Software schon mitbringt, günstiger, und eine feste Regel entscheidet bei gleicher Eingabe immer gleich. Was ein Automatisierungswerkzeug im Vergleich kostet, habe ich am Beispiel von n8n durchgerechnet, das ich selbst nicht einsetze: n8n Pricing: Kosten und wann es sich lohnt.

Das Problem kann auch vor der KI liegen. Mascha Kurpicz-Briki, Professorin für Informatik an der Berner Fachhochschule, sagt auf dem KMU-Portal des Bundes: «Manchmal müssen die Prozesse angepasst werden, damit die Daten systematisch in einem Format generiert werden, das von der künstlichen Intelligenz ausgewertet werden kann.» Ein Ablauf, der heute in fünf Varianten läuft, wird mit KI nicht einheitlicher.

Regeln für Daten und Werkzeuge, bevor das Team loslegt

Das DSG ist technologieneutral formuliert. Der EDÖB hält deshalb fest, dass es auf KI-gestützte Datenbearbeitungen direkt anwendbar ist (EDÖB, KI und Datenschutz). Wer mit KI Personendaten bearbeitet, muss laut EDÖB Zweck, Funktionsweise und Datenquellen dieser Bearbeitung transparent ausweisen. Bei hohen Risiken für die betroffenen Personen verlangt das DSG eine Datenschutz-Folgenabschätzung.

Der Bundesrat setzt auf Anpassungen im bestehenden Recht. Am 12. Februar 2025 sprach er sich dafür aus, die KI-Konvention des Europarats zu ratifizieren und Gesetze, wo nötig, möglichst sektorbezogen anzupassen. Bis Ende 2026 soll eine Vernehmlassungsvorlage vorliegen (admin.ch).

Für den Start genügt nach meiner Einschätzung eine interne Richtlinie auf einer Seite. Sie hält fest, welche Werkzeuge erlaubt sind, welche Daten nie hineingehören und wer verantwortlich ist. Was das für ChatGPT im Team bedeutet, steht in ChatGPT und Datenschutz: was in der Schweiz gilt.

So bleiben Sie unabhängig von KI-Anbieter und Berater

Ob Sie abhängig werden, lässt sich vor dem Start prüfen. Fünf Fragen genügen:

• Konten: Laufen alle Konten und Abos auf Ihre Firma, mit Ihrer Zahlungsart und Ihrem Admin-Zugang?
• Daten: Können Sie Ihre Daten jederzeit in einem gängigen Format exportieren, ohne den KI-Anbieter zu fragen?
• Dokumentation: Steht schriftlich, was der Ablauf tut, welche Regeln gelten und wo er Fehler meldet?
• Zweite Person: Kann jemand in Ihrem Team den Ablauf bedienen, anhalten und neu starten?
• Ausstieg: Wissen Sie, was passiert, wenn Sie den KI-Anbieter morgen kündigen?

Für mich als Berater gilt dasselbe. Code, Daten und Zugänge gehören immer meinen Kunden, und jede Automatisierung wird dokumentiert und übergeben. Ein System, das nur mit mir läuft, wäre ein schlechtes System.

Nicht jedes KMU braucht für die KI-Einführung Hilfe von aussen. Wer nur Lizenzen kaufen und das Team schulen will, kommt mit dem KI-Anbieter und einer internen Richtlinie aus.

Eine Woche Notizen, dann das Erstgespräch

Notieren Sie diese Woche jede Arbeit, die sich wiederholt, mit Häufigkeit und Dauer. Mit dieser Liste bespreche ich mit Ihnen im Erstgespräch die konkreten nächsten Schritte. Wie ich danach vorgehe, von der Rangliste der wiederkehrenden Arbeit bis zum Prototyp auf Ihren Daten, beschreibt die Seite KI-Beratung.

Häufige Fragen