Das Wichtigste in Kürze
Das Wichtigste in Kürze- Laut Schweizer Daten- und KI-Observatorium 2026 sehen 81 Prozent KI als Lösungsansatz, 49 Prozent pilotieren, aber nur 16 Prozent haben KI breit eingeführt
- Laut AI Maturity Study 2026 (ti&m/HSLU) berichten 75 Prozent Produktivitätsgewinne, Umsatzwachstum bleibt die Ausnahme
- Die Ursachen sind messbar, schwache Datenbasis (82 Prozent), fehlende Wertmessung (36 Prozent messen gar nicht), zu kleine Budgets
- Der Weg aus der Pilotfalle führt über Prozessauswahl, Messbarkeit und Betriebsverantwortung, nicht über mehr Piloten
Zwei aktuelle Studien vermessen den Stand der KI-Nutzung in Schweizer Unternehmen, und beide kommen zum gleichen unbequemen Befund, der Wille ist da, die Piloten laufen, aber der Sprung in den Regelbetrieb gelingt den wenigsten. Wer verstehen will, warum das eigene KI-Projekt nach dem Proof of Concept versandet, findet in den Zahlen die Antwort.
Die Zahlen: viel Bewegung, wenig Skalierung
Das Schweizer Daten- und KI-Observatorium 2026, publiziert von Colombus Consulting mit Oracle und der Hochschule für Wirtschaft Genf, zeichnet ein präzises Bild. 81 Prozent der befragten Unternehmen sehen KI als Lösungsansatz für ihre Branchenherausforderungen, 49 Prozent haben Anwendungsfälle identifiziert und pilotieren aktiv. Aber nur 16 Prozent haben KI bisher breit eingeführt. Bei agentischer KI ist die Lücke noch grösser, 69 Prozent stecken in der Explorationsphase, nur 3 Prozent setzen Multi-Agenten-Systeme breiter ein.
81%
sehen KI als Lösungsansatz für ihre Branche
16%
haben KI breit im Unternehmen eingeführt
36%
messen den Wert ihrer KI-Projekte nicht
3%
setzen Multi-Agenten-Systeme breiter ein
Die AI Maturity Study 2026 von ti&m und der Hochschule Luzern bestätigt das Muster von der anderen Seite. Rund 75 Prozent der Organisationen berichten Produktivitätsverbesserungen durch KI, messbares Umsatzwachstum bleibt jedoch selten. Gleichzeitig investieren über 70 Prozent weniger als 5 Prozent ihres IT-Budgets in KI, drei Viertel planen allerdings deutliche Erhöhungen. Echte Vorreiter finden sich fast nur unter Grossunternehmen.
Warum Piloten sterben: drei messbare Ursachen
- 1Die Datenbasis trägt nicht, denn 82 Prozent der Unternehmen verfügen laut Observatorium nur über ein schwaches bis mittleres Daten- und KI-Ökosystem, und nur noch 51 Prozent bewerten ihre Datenqualität als gut bis ausgezeichnet. Ein Pilot mit handverlesenen Testdaten funktioniert, der Regelbetrieb mit echten Daten nicht.
- 2Niemand misst den Wert, denn 36 Prozent der Unternehmen messen den Nutzen ihrer KI-Projekte gar nicht. Ohne Zahl gibt es kein Budget für die Skalierung, und der Pilot bleibt ein Hobby der Fachabteilung.
- 3Es fehlt ein Betriebsmodell. Ein Pilot hat einen Enthusiasten, der ihn pflegt. Der Regelbetrieb braucht definierte Verantwortung für Monitoring, Fehlerbehandlung und Weiterentwicklung. Fehlt dieses Modell, stirbt das System mit der ersten Störung.
“Datenqualität, Governance und organisatorische Transformation sind die kritischen Hindernisse für hiesige Unternehmen.”
Was die 16 Prozent anders machen
Auffällig an beiden Studien ist, dass der Unterschied zwischen Vorreitern und dem Rest weniger in der Technologie liegt als in der Arbeitsweise. Unternehmen, die skalieren, wählen Prozesse mit klarem Volumen und messbarem Ergebnis, statt mit dem spektakulärsten Use Case zu starten. Sie definieren vor dem ersten Prompt, welche Kennzahl sich um wie viel verbessern soll. Und sie behandeln das System nach dem Go-live als Betriebsmittel mit Verantwortlichem, nicht als abgeschlossenes Projekt.
- Starten Sie mit einem Prozess, der monatlich hunderte Male läuft, nicht mit dem Prestige-Projekt. Volumen schlägt Wow-Effekt.
- Legen Sie die Messgrösse vor dem Start fest, etwa Minuten pro Vorgang, Fehlerquote, Durchlaufzeit. Was die 36 Prozent nicht messen, können sie auch nicht verteidigen.
- Klären Sie die Datenlage ehrlich, bevor Sie ein Modell auswählen. Ein sauberer Datenzugang bringt mehr als das stärkste Modell.
- Planen Sie den Betrieb von Anfang an ein, wer überwacht, wer korrigiert, wer entwickelt weiter. Sonst produzieren Sie den nächsten verwaisten Piloten.
Quellen
- cmm360: KI-Studie 2026: Potenzial trifft Skalierungslücken (Schweizer Daten- und KI-Observatorium 2026), https://www.cmm360.ch/artikel/ch-unternehmen-kommen-bei-ki-kaum-ueber-pilotprojekte-hinaus/
- ti&m / Hochschule Luzern: AI Maturity Study 2026, https://www.ti8m.com/en/insights/media/ai-maturity-study-2026
- IT-Markt: Schweizer Unternehmen erzielen mit KI noch kaum Umsatzwachstum, https://www.it-markt.ch/news/2026-02-11/schweizer-unternehmen-erzielen-mit-ki-noch-kaum-umsatzwachstum
Fazit von Marcel
Die 16 Prozent, die den Sprung in den Regelbetrieb schaffen, machen aus meiner Sicht drei Dinge anders. Sie wählen Prozesse mit Volumen statt Prestige, sie legen die Messgrösse vor dem Start fest, und sie planen den Betrieb von Anfang an ein. Ich sehe bei Interessenten fast wöchentlich verwaiste Piloten, denen genau das gefehlt hat. Mein Rat ist, keinen weiteren Piloten zu starten, sondern einen bestehenden zu skalieren.
Marcel Kaschner · Founder & Managing Director, ZAVION
Häufige Fragen
Wie viele Schweizer Unternehmen nutzen KI produktiv?
Laut dem Schweizer Daten- und KI-Observatorium 2026 sehen 81 Prozent KI als Lösungsansatz und 49 Prozent pilotieren aktiv, aber nur 16 Prozent haben KI breit eingeführt. Bei agentischer KI ist die Lücke noch grösser, 69 Prozent stecken in der Exploration, nur 3 Prozent setzen Multi-Agenten-Systeme breiter ein.
Warum scheitern KI-Piloten am Sprung in den Regelbetrieb?
Aus drei messbaren Gründen. Die Datenbasis trägt nicht (82 Prozent verfügen nur über ein schwaches bis mittleres Daten-Ökosystem), niemand misst den Wert (36 Prozent messen den Nutzen ihrer KI-Projekte gar nicht), und es fehlt ein Betriebsmodell mit definierter Verantwortung für Monitoring und Fehlerbehandlung. Ohne Zahl gibt es kein Budget für die Skalierung.
Was machen erfolgreiche Unternehmen bei der KI-Einführung anders?
Sie wählen Prozesse mit klarem Volumen und messbarem Ergebnis statt des spektakulärsten Use Case, definieren vor dem ersten Prompt die Zielkennzahl und behandeln das System nach dem Go-live als Betriebsmittel mit Verantwortlichem, nicht als abgeschlossenes Projekt. Der Unterschied liegt in der Arbeitsweise, nicht in der Technologie.
