KI in Schweizer KMU: sinnvolle Use Cases mit hohem ROI

Warum das Thema für KMU jetzt zählt

Sprachmodelle lesen heute Rechnungen, entwerfen Offerten, sortieren Mails und durchsuchen Dokumente. Für ein Unternehmen mit 20 bis 200 Mitarbeitenden ist das interessant, weil es dort selten eine Abteilung für Routinearbeit gibt. Sie bleibt bei Fachleuten hängen, die eigentlich anderes tun sollten: in der Buchhaltung, im Verkauf, in der Projektleitung.

Gleichzeitig ist der Druck, «etwas mit KI zu machen», real. Das Ergebnis sind oft Piloten, die technisch funktionieren und trotzdem niemand nutzt, weil sie ein Problem lösen, das niemand hatte. Die richtige Frage lautet deshalb nicht, was KI kann, sondern welche Aufgabe im eigenen Betrieb so viel Zeit kostet, dass sich eine Lösung lohnt.

Woran man einen guten Use Case erkennt

Fünf Fragen genügen für eine erste Einschätzung. Je mehr davon ein klares Ja ergeben, desto besser der Kandidat.

• Regelmässig?

  Eine Arbeit, die zweimal im Jahr vorkommt, rechnet sich fast nie.

• Genug Volumen?

  400 Belege im Monat sind ein anderer Fall als 40.

• Messbar?

  Minuten pro Vorgang, Durchlaufzeit, Fehlerquote. Ohne Ausgangswert bleibt der Nutzen eine Behauptung.

• Daten vorhanden?

  Wer die Grundlagen erst digitalisieren muss, hat zuerst ein anderes Projekt.

• Prüft ein Mensch?

  Ein Entwurf, den jemand freigibt, ist unkritisch. Eine Entscheidung, die niemand mehr ansieht, ist es nicht.

Der letzte Punkt entscheidet am häufigsten. Die guten Use Cases sind fast immer solche, bei denen die KI einen Vorschlag macht und eine Person bestätigt. Das spart die Tipparbeit und lässt die Verantwortung dort, wo sie hingehört.

Fünf Beispiele mit Beispielrechnung

Die Rechnungen sind Beispiele, keine Messwerte aus Kundenprojekten. Alle Zahlen sind Annahmen, die wir offen ausweisen; gerechnet ist durchgehend mit CHF 75 Vollkosten pro Stunde. Wer andere Werte hat, setzt seine eigenen ein, der Rechenweg bleibt derselbe.

Netto heisst hier: Wert der gesparten Zeit minus laufende Kosten, ohne die einmalige Einrichtung. Und gesparte Zeit ist nur dann Geld, wenn sie anders genutzt wird, etwa für mehr Kundenarbeit oder weil eine Stelle nicht neu besetzt werden muss. Sonst ist sie Luft im Arbeitstag. Auch das ist etwas wert, erscheint aber nicht auf dem Konto.

Wann sich die Einrichtung bezahlt macht

• Offertentwürfe: Einrichtung nach gut 3 Monaten bezahlt
• Belegerfassung: Einrichtung nach 10 Monaten bezahlt

Was man besser lassen sollte

• Entscheide ohne Prüfung

  Kreditfreigaben, Bewerberauswahl, Preise gegenüber Kunden.

• Kleine Volumen

  Einrichtung und Pflege kosten dort mehr, als die KI spart.

• Fehlende Datengrundlage

  Die KI macht daraus keine bessere Datenlage, nur eine glaubwürdiger klingende Antwort.

• KI, weil «alle es tun»

  Ein Chatbot ohne klares Ziel kostet Pflege und bringt selten messbaren Nutzen.

Datenschutz: was in der Schweiz gilt

Das revidierte Datenschutzgesetz (revDSG) gilt seit September 2023. Wer Personendaten von Kunden, Mitarbeitenden oder Lieferanten an einen KI-Dienst gibt, bleibt dafür verantwortlich. In der Praxis entscheiden vier Punkte:

• Kundendaten, Personalakten und Verträge gehören nicht in kostenlose Consumer-Tools. Dort ist oft offen, wo die Daten liegen und ob sie zum Training dienen.
• Bei Business-Angeboten die Verträge prüfen: Bearbeitung im Auftrag, Ort der Verarbeitung (Schweiz oder EU/EWR bevorzugt), Aussage zur Nutzung der Eingaben fürs Training.
• Regeln schriftlich festhalten: welche Werkzeuge erlaubt sind und welche Daten nie eingegeben werden. Ohne Regel entsteht Schatten-IT, weil Leute tun, was praktisch ist.
• Bei besonders schützenswerten Daten wie Gesundheitsdaten und bei Berufsgeheimnissen vorher eine Datenschutzberatung beiziehen.

Das ist keine Rechtsberatung. Der Punkt ist, dass die Frage vor dem Pilot geklärt wird und nicht danach.

Ein Einstieg in vier Schritten

1. 01Kandidaten sammeln

   Mit den Teams eine Stunde lang aufschreiben, welche Aufgaben viel Zeit kosten und sich wiederholen. Die fünf Fragen von oben sind der Filter.

2. 02Ausgangswert messen

   Einen Fall wählen und zwei Wochen lang zählen, wie viele Vorgänge anfallen und wie lange sie dauern. An diesen Zahlen muss sich der Pilot messen lassen.

3. 03Klein starten

   Ein Team, ein Prozess, sechs bis acht Wochen. Die KI schlägt vor, ein Mensch prüft. Fehler werden notiert, nicht verdrängt.

4. 04Auswerten und entscheiden

   Spart der Pilot, was in der Rechnung stand, wird er ausgebaut. Spart er weniger, wird nachgebessert oder bewusst abgebrochen. Ein beendeter Pilot ist kein Misserfolg, wenn er wenig gekostet hat.

Erst danach lohnt sich die Frage, welche weiteren Prozesse dasselbe Werkzeug abdeckt. Die Anbindung an ERP, Buchhaltung und Dokumentenablage ist dabei meist der grössere Teil der Arbeit als das Modell selbst.