10 Fakten zur KI-Nutzung in Schweizer Unternehmen (basierend auf Studie 2025)

Künstliche Intelligenz (KI) hat durch Technologien wie ChatGPT einen regelrechten Hype erlebt und steht heute im Zentrum vieler Diskussionen. Doch wie weit sind Schweizer Unternehmen tatsächlich bei der Nutzung von KI? Eine aktuelle Studie – der Swiss AI Report 2025 von CorpIn – liefert dazu empirische Antworten. Dabei handelt es sich um eine der umfangreichsten KI-Studien der Schweiz mit 1’338 befragten Führungskräften aus verschiedensten Branchen. Untersucht wurde der digitale KI-Reifegrad entlang eines Hexagon-Modells aus sechs Dimensionen, das Themen von Datenqualität bis Kultur abdeckt. Im Folgenden beleuchten wir 10 zentrale Fakten aus dieser Studie, die zeigen, wo Schweizer Unternehmen bei Künstlicher Intelligenz stehen – von Fortschritten und Trends bis zu Hürden und Handlungsfeldern.

1. Fast die Hälfte der Unternehmen setzt bereits auf KI

Die KI-Adoption in der Schweiz nimmt deutlich Fahrt auf. Laut Swiss AI Report 2025 nutzen 48 % der Schweizer Unternehmen KI bereits in ersten Prozessen, Tendenz steigend. Das entspricht einer Steigerung von rund 10 % gegenüber 2023  – ein Hinweis darauf, dass der anfängliche KI-Trend inzwischen in der Breite der Wirtschaft ankommt. Dennoch bedeutet dies im Umkehrschluss, dass gut die Hälfte der Firmen KI noch nicht aktiv im Alltag einsetzt. Viele Unternehmen befinden sich noch in der Experimentier- oder Planungsphase. Die Entwicklung zeigt jedoch klar: Künstliche Intelligenz in Schweizer Unternehmen ist vom Hype zur praktischen Anwendung übergegangen. Unternehmen, die jetzt einsteigen, profitieren vom Erfahrungsgewinn der Vorreiter – und vermeiden, langfristig den Anschluss zu verpassen.

2. KI hat strategische Priorität – konkrete Ziele fehlen oft

Auf Führungsebene gilt KI längst als strategisches Zukunftsthema. 65 % der Unternehmen verankern KI in ihrer langfristigen Unternehmensstrategie. Doch es klafft eine Lücke zwischen Anspruch und Realität: Nur 13 % arbeiten mit klar definierten, messbaren Zielen oder KPIs für KI-Projekte. In vielen Fällen bleibt KI somit ein vages Buzzword ohne konkrete Umsetzungsschritte. Diese fehlende strategische Verankerung erschwert den Erfolg von KI-Initiativen – wenn Ziele, Verantwortlichkeiten und Messgrössen unklar sind, wird es schwierig, Fortschritte zu bewerten und Ressourcen gezielt einzusetzen. Die Studie zeigt, dass Firmen mit einer durchdachten KI-Strategie (inklusive KPIs) deutlich erfolgreicher in der Umsetzung sind. Implikation: Entscheidungsträger sollten KI nicht nur als Trend aufnehmen, sondern klare Ziele formulieren und den Fortschritt kontinuierlich messen, um echten Mehrwert zu generieren.

3. Unzureichende Datenqualität bremst KI-Projekte aus

Daten sind das Fundament jeder KI-Anwendung – und hier offenbart sich eine Schwachstelle vieler Schweizer Firmen. Laut der Studie verfügen nur 8 % der Unternehmen über vollständig konsistente Datenstrukturen , also bereinigte, integrierte Daten in hoher Qualität. Über ein Drittel kämpft dagegen mit isolierten Datensilos und fragmentierten Datenbeständen. Diese Lücken im Datenmanagement machen es schwierig, verlässliche Analysen mit KI zu fahren und Modelle zu trainieren. Einfach gesagt: Wenn die Datengrundlage nicht stimmt, kann auch die schlauste KI keinen Mehrwert liefern. Viele Projekte scheitern, weil Daten fehlen, unstrukturiert oder fehlerhaft sind. Implikation: Unternehmen sollten in ihre Dateninfrastruktur investieren – von der Bereinigung über Integration bis hin zu Data Governance. Eine robuste Datenqualität bildet die Voraussetzung, damit KI ihr Potenzial voll entfalten kann.

4. Technische Integration als grösste Herausforderung

Nicht die KI-Technologie an sich, sondern deren Einbindung in bestehende Systeme ist derzeit das grösste technische Hindernis. 40 % der Unternehmen fehlt eine durchgängige IT-Integration, d. h. spezialisierte Systeme wie Business Intelligence (BI) oder Supply Chain Management (SCM) sind noch nicht an KI-Lösungen angebunden. Entsprechend verwundert es nicht, dass 64 % der Firmen die fehlende Integration von KI in bestehende Systeme als zentrale Herausforderung nennen. Brüche in der Systemlandschaft verhindern, dass KI-Daten und -Erkenntnisse nahtlos in Geschäftsprozesse einfliessen. Beispielsweise bleiben KI-Analysen wirkungslos, wenn sie nicht ins ERP/CRM zurückspielen, oder Chatbot-Lösungen, die nicht ans Backend gekoppelt sind, schöpfen ihr Potenzial nicht aus. Implikation: Eine moderne, flexible IT-Architektur ist Grundvoraussetzung für KI-Erfolg. Unternehmen sollten prüfen, wo Schnittstellen fehlen, Altsysteme modernisieren und auf Integration setzen – sei es via APIs, Middleware oder neue Plattformen – damit KI-Lösungen unternehmensweit wirken können.

5. Datenschutz und Sicherheit bleiben kritische Erfolgsfaktoren

Die Studie zeigt, dass Datenschutz- und Sicherheitsbedenken viele Unternehmen von einer offensiveren KI-Nutzung abhalten. 50 % der Firmen haben Bedenken bezüglich Datenschutz und IT-Sicherheit in Zusammenhang mit KI. Insbesondere regulierte Daten (Kunden-, Mitarbeiter- oder Gesundheitsdaten) machen die Einführung von KI komplex. Zudem erfüllen nur rund 20 % der Unternehmen etablierte Sicherheitsstandards wie ISO 27001 , was auf Nachholbedarf bei Compliance und IT-Security hindeutet. Ohne klare Richtlinien riskieren Firmen, durch KI-Anwendungen (etwa Cloud-basierte KI-Services) gegen Datenschutzgesetze zu verstossen oder Opfer von Cyberangriffen zu werden. Implikation: Sicherheit & Compliance müssen integraler Bestandteil jeder KI-Strategie sein. Unternehmen in der Schweiz – mit strengen Datenschutzgesetzen (DSGVO/DSG) – sollten frühzeitig ihre Datenpolitik anpassen, Sicherheitskonzepte erstellen und Mitarbeitende für den richtigen Umgang mit KI-Tools sensibilisieren. So lassen sich Innovation und Datensicherheit in Einklang bringen.

6. Unternehmens­kultur: Offenheit steigt, doch Change-Management bleibt nötig

Die Akzeptanz von KI in der Belegschaft ist ein oft unterschätzter Faktor. Erfreulicherweise berichten nur 3 % der Unternehmen von ausgeprägter Skepsis ihrer Mitarbeitenden gegenüber KI-Initiativen. Die Mehrheit der Belegschaften steht neuen Technologien zumindest aufgeschlossen oder abwartend-neutral gegenüber. Dennoch darf man interne Vorbehalte nicht ignorieren: 41 % der Unternehmen nennen Widerstand oder Zurückhaltung im Team als Herausforderung bei KI-Projekten. Das zeigt, dass es zwar selten offene Ablehnung gibt, aber durchaus Ängste, Unsicherheiten und Kompetenzlücken, die adressiert werden müssen. Mitarbeiter fragen sich etwa, ob KI ihren Job verändert oder wie sie mit neuen KI-gestützten Prozessen zurechtkommen. Implikation: Change-Management und kulturelle Begleitung sind Schlüsselfaktoren für KI-Erfolg. Transparente Kommunikation („Was bringt KI unserem Unternehmen und jedem Einzelnen?“), Einbezug der Teams in Pilotprojekte und Schulungen helfen, Vertrauen zu schaffen. Eine offene Innovationskultur, in der Fragen und Bedenken ernst genommen werden, fördert die Bereitschaft, KI als Chance zu sehen – und nicht als Bedrohung.

7. Fehlende KI-Kompetenzen: Weiterbildung und Fachkräfte gesucht

Know-how ist für KI-Projekte ebenso entscheidend wie Daten und Tools. Hier zeigt die Studie deutliche Lücken: 51 % der Unternehmen bieten keine regelmässigen KI-Schulungen für ihre Mitarbeitenden an , und nur 9 % setzen auf verpflichtende, umfassende KI-Weiterbildungen. Mit anderen Worten findet Wissenserwerb oft nur ad-hoc oder auf Eigeninitiative statt. Gleichzeitig fehlen vielfach spezialisierte Fachkräfte – 39 % der Firmen haben keine KI-Fachperson im Team. Dieses Skill-Gap bremst die Umsetzung von KI erheblich: Ohne internes Know-how können Potenziale nicht erkannt, Projekte nicht richtig gemanagt und externe Dienstleister nicht effektiv gesteuert werden. Einige Unternehmen versuchen, durch externe Partner oder AI-as-a-Service-Angebote die Lücke zu füllen, was aber interne Kompetenz nicht vollständig ersetzt. Implikation: Unternehmen sollten gezielt in Aus- und Weiterbildung im KI-Bereich investieren und Talente fördern. Auch die Rekrutierung von KI-Spezialisten oder die Weiterbildung bestehender Mitarbeiter (z. B. Data Scientists, Machine-Learning-Engineers) ist zentral, um die digitale Reife zu erhöhen. Eine solche Kompetenzbasis zahlt sich langfristig aus und macht unabhängiger von externem Support.

8. Top-Einsatzbereiche: Prozess­optimierung und Marketing vorne

Wo setzen die Vorreiter KI bereits ein? Laut Studie liegen insbesondere Prozessoptimierung und Marketing als Anwendungsfelder vorne. In der Praxis bedeutet das zum Beispiel: automatisierte Datenauswertungen zur Effizienzsteigerung in internen Prozessen, intelligente Chatbots im Kundenservice oder personalisierte Kampagnen und Produktempfehlungen im Marketing. Schweizer Unternehmen nutzen KI etwa, um Routineaufgaben zu automatisieren, Kundenanfragen rund um die Uhr zu beantworten und bessere Entscheidungen durch Datenanalysen zu treffen. Diese Use Cases versprechen einen unmittelbaren Return on Investment, was ihren frühen Erfolg erklärt. Daneben gewinnen auch Bereiche wie HR (z. B. CV-Screening), Produktion (Predictive Maintenance) und Finanzen (Risikomodellierung) an Bedeutung. Besonders Generative KI – also KI, die Texte, Bilder oder Code erzeugen kann – wird vermehrt experimentell in Content-Erstellung, Softwareentwicklung oder Produktdesign eingesetzt. Implikation: Unternehmen sollten prüfen, in welchen Geschäftsbereichen KI-Lösungen einen schnellen Mehrwert liefern können. Die Erfahrungen zeigen, dass startend im begrenzten Anwendungsfeld (Pilotprojekte) – etwa im Marketing oder bei klar abgrenzbaren Prozessen – ein guter Einstieg gelingt. Von dort aus lässt sich KI schrittweise in weitere Unternehmensbereiche ausrollen.

9. Vorgehen: Fertige KI-Lösungen dominieren vor Eigenentwicklungen

Ein interessanter Befund der Studie ist die Herangehensweise an KI-Projekte. Die meisten Schweizer Unternehmen setzen auf bewährte KI-Tools und Plattformen von Drittanbietern, anstatt eigene KI-Systeme von Grund auf zu entwickeln. Fertige Lösungen dominieren den KI-Einsatz, während In-house-Entwicklungen noch selten sind. Dieser Ansatz hat mehrere Gründe: Fertige (oft Cloud-basierte) KI-Services – von AI-Plattformen grosser Tech-Anbieter bis zu spezialisierten Branchenlösungen – erlauben einen schnellen Start ohne hohe Initialkosten. Gerade vor dem Hintergrund begrenzter interner KI-Ressourcen erscheint die Out-of-the-Box-Lösung attraktiv. Unternehmen können z. B. bestehende Machine-Learning-Modelle für Bilderkennung, Sprachassistenten oder Predictive Analytics lizensieren und sofort einsetzen, statt monatelang ein eigenes Modell zu trainieren. Allerdings entsteht dadurch auch eine gewisse Abhängigkeit von externen Anbietern und deren Entwicklungszyklen. Implikation: Für viele Firmen ist die Nutzung von KI-Plattformen (AI-as-a-Service) der pragmatische Weg, schnell von KI zu profitieren. Mittel- bis langfristig sollte jedoch evaluiert werden, wo sich eigene KI-Kompetenzen und individuelle Lösungen lohnen – etwa um sich von Wettbewerbern abzusetzen oder spezifische Prozesse besser abzudecken. Ein gesunder Mix aus zugekaufter Technologie und eigenem Know-how maximiert Flexibilität und Innovationskraft.

10. Investitionen in KI steigen – Digitaler Reifegrad rückt in den Fokus

Die Bereitschaft, in KI zu investieren, war noch nie so hoch. Über die Hälfte der Schweizer Unternehmen planen gezielt Budget für KI-Initiativen in den kommenden Jahren ein. Das heisst, KI ist nicht mehr nur ein Gesprächsthema, sondern erhält finanzielle Priorität in der Unternehmensplanung. Treiber dafür sind die sichtbaren Erfolge erster Pilotprojekte sowie der Wettbewerbsdruck: Wer jetzt nicht in KI-Tools, Infrastruktur und Skills investiert, könnte in Produktivität und Innovation zurückfallen. Neben Geld investieren fortschrittliche Firmen auch Zeit, um ihren eigenen digitalen Reifegrad besser zu verstehen. Immer häufiger werden Reifegrad-Analysen durchgeführt, um Stärken und Schwächen in den oben genannten Dimensionen (Daten, Technik, Strategie, etc.) zu identifizieren. Solche Benchmarks – etwa anhand des Hexagon-Modells von CorpIn – zeigen Unternehmen auf, wo sie im Vergleich zum Markt stehen und wo sich Investitionen am meisten auszahlen. Implikation: Wenn Sie die digitale Reife Ihres Unternehmens kennen, können Sie KI-Investitionen gezielt dort tätigen, wo der grösste Hebel besteht. Die steigenden Budgets sind ein gutes Zeichen – jetzt gilt es, sie strategisch klug einzusetzen, um aus KI-Trends 2025 nachhaltige Wettbewerbsvorteile zu machen.

Fazit: KI-Readiness als Schlüssel zum Erfolg – jetzt aktiv werden

Der Swiss AI Report 2025 macht deutlich, dass Schweizer Unternehmen bei der KI-Nutzung erhebliche Fortschritte erzielen – jedoch auch noch einige Hausaufgaben zu erledigen sind. Künstliche Intelligenz in der Schweiz entwickelt sich vom Buzzword zur konkreten Praxis: Rund die Hälfte der Firmen nutzt KI bereits, vor allem in Bereichen mit schnellem Nutzen. Gleichzeitig zeigen Lücken bei Datenqualität, Systemintegration, Skills und Strategie, dass die digitale Reife oft noch ausbaufähig ist. Für Entscheidungsträger – ob CEO, Innovationslead oder IT-Verantwortliche – bedeutet dies: jetzt den eigenen KI-Reifegrad ehrlich einschätzen und die nächsten Schritte planen.

Interesse an einer eigenen Reifegrad-Analyse? Die Hexagon-Plattform von CorpIn bietet ein innovatives Tool, um den digitalen Reifegrad Ihres Unternehmens in sechs Dimensionen zu messen und gezielt weiterzuentwickeln. Auf Basis dieses empirisch fundierten Modells erhalten Sie konkrete Handlungsempfehlungen, wie Sie Ihre KI-Readiness verbessern können – von der Datenstrategie bis zum Change-Management. Als einer der führenden Anbieter für KI-Strategien und digitale Lösungen in der Schweiz unterstützt CorpIn Unternehmen dabei, ihr volles KI-Potenzial auszuschöpfen und nachhaltige Wettbewerbsvorteile zu sichern. Wer jetzt handelt, kann die Chancen der Künstlichen Intelligenz proaktiv nutzen – und stellt die Weichen für zukünftige KI-Exzellenz im eigenen Unternehmen.

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