So setzen KMU künstliche Intelligenz erfolgreich ein

Während andere noch Ghibli oder Barbie-Bilder erstellen sind viele Unternehmen in Sachen KI bereits weiter. Auch wir dürfen zahlreiche Behörden und Firmen begleiten und es zeigt sich: Künstliche Intelligenz wird für kleine und mittlere Unternehmen immer zugänglicher. Während globale KI-Investitionen Rekordhöhen erreichen, profitieren auch KMU von fallenden Kosten und besseren Modellen. Die Beispiele zeigen, dass pragmatische Ansätze bei KI-Projekten den grössten Erfolg versprechen – und dass der Mensch trotz Automatisierung zentral bleibt.

Ich durfte mit meiner Firma (Analytics Agentur) und mit unseren Partnern (Helmpate, BeeBase) schon zahlreichen Firmen und Behörden diese Jahr helfen. In den letzten 3 Monaten (ich war Januar weg) kamen dabei bereits über 70 Workshops zusammen und darüber möchte ich heute sprechen. Eines schon vorweg: die meisten Probleme die wir begleiten und lösen konnten sind in der (Meeting-)Transkribtion und Übersetzung, beim Dokumenten-Management (und dem internen Wissen) und in der Automation. Grosse Sprünge bei Copilot oder ChatGPT und Co sind nicht zu erwarten, die Chance liegt im repetitiven, kleinen Bereich mit grosser Hebelwirkung.

Kleinere Modelle, grössere Möglichkeiten

Die aktuelle Entwicklung bei KI-Modellen eröffnet völlig neue Perspektiven für KMU. Laut dem neuesten Stanford AI Index 2025 hat sich die Leistungsfähigkeit kleiner KI-Modelle dramatisch verbessert. Während 2022 noch riesige Modelle mit 540 Milliarden Parametern (wie PaLM) nötig waren, um gute Ergebnisse zu erzielen, können heute deutlich kompaktere Modelle mit nur 3,8 Milliarden Parametern (wie Microsofts Phi-3-mini) die gleiche Leistung erbringen. Das entspricht einer 142-fachen Reduktion innerhalb von zwei Jahren.

Diese Entwicklung ist für KMU besonders bedeutsam, da sie den Einsatz von leistungsfähiger KI auf Standard-Hardware ohne massive Infrastrukturinvestitionen ermöglicht. Gleichzeitig sind die Kosten für die Nutzung von KI-Modellen drastisch gesunken – von 20 Dollar pro Million Tokens im November 2022 auf nur 0,07 Dollar im Oktober 2024. Das entspricht einer Kostenreduktion um das 280-fache in nur 18 Monaten.

Pragmatische Ansätze statt grosser Strategien

Während diese Zahlen beeindruckend klingen, stehen viele KMU noch am Anfang ihrer KI-Reise sind aber bereits sehr konkret. Besonders in der Schweiz zeigt sich ein differenziertes Bild: Wie die KMU Mittelstandstudie 2024 von Raiffeisen Schweiz und dem Verband swiss export belegte, nutzen trotz erkannter Chancen bisher nur etwa 9 Prozent der befragten Unternehmen künstliche Intelligenz systematisch.

Spitäler: Zeit sparen durch Automatisierung

Im Gesundheitswesen ist Zeit mehr als Geld, es ist auch ein Lebensindikator. Einige Spitäler setzen KI gezielt ein, um administrative Prozesse zu beschleunigen und damit mehr Zeit für die Patientenversorgung zu schaffen. Ein pragmatisches Beispiel ist die automatisierte Transkription von Arztberichten: Früher wurden Audiodateien manuell vom Sekretariat abgetippt – ein zeitaufwändiger Prozess mit vielen Korrekturschleifen. Mit KI-Unterstützung geht die Transkription heute rund dreimal schneller und ist deutlich kostengünstiger. Ich durfte dazu an einem Kongress in Baden (Schweiz) teilnehmen und der Austausch mit den anwesenden Personen war sehr positiv. Besonders ist hier hervorzuheben: Mehrsprachigkeit ist für KI kein Problem mehr. Ob technische Assistenz, Bürokraft oder Ärztinnen und Ärzte mit anderer Muttersprache, sie alle können ihre Berichte in ihrer Erstsprache diktieren, und die KI liefert eine nahezu fehlerfreie Übersetzung ins Deutsche. Neben Deepl und Supertext nutzen dabei auch viele übrigens Whisper.

Schnellere Antworten auf Supportanfragen

Bei zahlreichen Ämtern aber auch Firmen steht oft und lange der Datenschutz im Weg. Denn die Datenschützer:Innen sagen oft (zurecht) dass Cloud Lösungen so ohne weiteres nicht funktionieren. Die Lösung findet sich übrigens bei HELPMATE. Mit einer Einbindung von GPT-SW3 oder Mistral lassen sich Supportanfragen kategorisieren und vorbeantworten. Der erste Entwurf für eine Antwort steht nach wenigen Minuten – statt nach Stunden, wie früher. Und dank des Lerneffekts (denn die neuen Antworten helfen dem Modell weiter) dauert die Entwicklung neuer Supportanfragen inzwischen nur noch einen Bruchteil der ursprünglichen Zeit.

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Fünf Learnings für KMU und Behörden

Aus eigenen Erfahrungen und den oben genannten Beispielen lassen sich fünf zentrale Erkenntnisse für KMU ableiten:

1. Klein anfangen, gross denken

Alle unsere begleiteten Unternehmen starteten mit pragmatischen Anwendungen in Bereichen, wo schnelle Effizienzgewinne möglich waren. Anstatt eine umfassende KI-Strategie zu entwerfen, identifizierten sie konkrete Probleme und lösten diese gezielt in einem kleinen Use-Case. Dieser wird getestet und verbessert und vor allem: man lernt laufend.

2. Know-how entwickeln und Mitarbeitende einbeziehen

Ob Kantone, NGO oder KMU: sie alle investierten zuerst in Schulungen und Workshops, um Hemmschwellen abzubauen und Kompetenzen aufzubauen. Die Akzeptanz bei den Mitarbeitenden erwies sich als entscheidender Erfolgsfaktor und wer mehr weiss, kann mehr mitdenken.

3. Datenschutz von Anfang an mitdenken

Gerade in sensiblen Bereichen wie Gesundheit und Energie sind Datenschutz und IT-Sicherheit zentral. Viele Firmen nutzen nicht einfach nur eine M365 Copilot Umgebung, sondern dedizierte und geschützte Cloud-Umgebung, während vor allem Behörden und Kantone auf eine eigene IT setzen.

4. Fehlertoleranz als Teil des Prozesses verstehen

Wer nicht ausprobiert, wird nicht lernen und nicht voran kommen - etwas was ich selbst übrigens auch oft höre. KI-Projekte sind iterativ – mit der Bereitschaft zu lernen und nachzubessern.

5. KI als Unterstützung, nicht als Ersatz

Keines der von uns begleiteten Firmen, Behörden oder Unternehmen nutzt KI, um Mitarbeitende zu ersetzen, sondern um sie zu entlasten und effizienter zu machen. Diese Einstellung reduziert Widerstände und stellt sicher, dass die menschliche Komponente nicht verloren geht. Das ist uns übrigens auch aus einer Werthaltung heraus sehr wichtig.

Und ja, KI kostet, zahlt sich aber aus

Mit der Vorstellung, dass KI Kosten spart träumt. Zumindest kurzfiristig. Denn KI senkt keine Ausgaben, sondern verlagert sie – etwa in vergrösserte IT Infrastruktur, allenfalls Lizenzen, und natürlich Schulungen und Compliance.

Dennoch (und hier verweise ich auf den Stanford AI Index), sind die Unterschiede je nach Einsatzgebiet und je nach Use Case erheblich. Laut Stanford-Bericht können zum Beispiel KI-Systeme bei kurzen Zeithorizonten (zwei Stunden) bereits viermal besser abschneiden als menschliche Experten. Werden jedoch komplexere Aufgaben mit längeren Zeithorizonten betrachtet, liegen Menschen vorn – bei 32 Stunden übertreffen sie KI um das Zweifache.

Dies verdeutlicht, wofür KI heute besonders geeignet ist: standardisierte, wiederkehrende Aufgaben, die schnell erledigt werden müssen. Für komplexe, kreative und langfristige Projekte bleibt der Mensch unverzichtbar – eine Erkenntnis, die sich auch in unseren Beispielen widerspiegelt.

übrigens: Ich bin nach wie vor überzeugt: Die Zukunft gehört nicht mehr dem Tippen und Klicken, sondern dem natürlichen Gespräch mit intelligenten Systemen. Wir stehen am Beginn einer Ära, in der die Grenzen zwischen Mensch und Maschine durch Sprache neu definiert werden – einer Ära, in der wir mit unseren Computern nicht mehr über Tastaturen und Mäuse kommunizieren, sondern durch die natürlichste Form der menschlichen Interaktion: das Gespräch. Also wenn Du reden willst, und wenn Du mit mir zusammenarbeiten willst: melde Dich gerne www.rogerbasler.ch

Disclaimer: Dieser Artikel wurde nach meinem eigenen Wissen und dann mit Recherchen mit KI (Perplexity.Ai und Grok.com sowie Gemini.Google.com) manuell zusammengestellt und mit Deepl.com/write vereinfacht. Der Text wird dann nochmals von zwei Personen meiner Wahl gelesen und kritisch hinterfragt. Das Bild stammt dieses Mal von ChatGPT und ist selbst erstellt. Dieser Artikel ist rein edukativ und erhebt keinen Anspruch auf Vollständigkeit. Bitte melde dich, wenn Du Ungenauigkeiten feststellst, danke.

Quellen und weitere Informationen

[…] https://hai.stanford.edu/ai-index/2025-ai-index-report

[…] https://www.raiffeisen.ch/rch/de/ueber-uns/news/rch/kmu-mittelstandstudie-2024.html

[…] https://www.ai.se/en/project/gpt-sw3 

[…] https://www.helpmate.swiss/