Die Schweiz nutzt generative KI intensiv. Doch Nutzung ist noch nicht Wirkung. Warum der eigentliche Wandel möglicherweise erst jetzt beginnt – und welche Fragen wir uns in Liechtenstein stellen sollten.
Ein Beitrag von Laura Wanger: Dieser Beitrag verbindet veröffentlichte Studienergebnisse mit meiner persönlichen Einordnung. Wo ich aus den Daten weiterführende Fragen und Hypothesen ableite, sind diese bewusst als solche formuliert und nicht als Studienergebnisse dargestellt.
Eine E-Mail schreiben. Einen Text zusammenfassen. Ideen für eine Präsentation entwickeln. Informationen strukturieren oder einen ersten Projektplan erstellen.
Für solche Aufgaben ist generative KI inzwischen erstaunlich einfach geworden. Ein Tool öffnen, einen Prompt eingeben – wenige Sekunden später liegt ein Ergebnis vor.
Die erste grosse Begeisterung darüber scheint vielerorts bereits etwas abgeklungen zu sein. Das ist zumindest mein Eindruck aus Gesprächen und aus dem eigenen Arbeitsalltag. KI ist nicht mehr nur das Tool, das uns zum Staunen bringt. Sie wird zunehmend zu einem ganz normalen Arbeitsmittel.
Vielleicht war genau das aber nur der einfache Teil. Denn sobald KI nicht mehr nur einzelne Menschen bei einzelnen Aufgaben unterstützen, sondern ganze Arbeitsabläufe verändern oder automatisieren soll, wird aus einer Tool-Frage eine Organisationsfrage.
Plötzlich geht es um Daten und Schnittstellen. Um Zugriffsrechte. Datenschutz. Verantwortlichkeiten. Prozessdesign. Qualitätskontrolle. Weiterbildung. Und um die Frage, wer einen bestehenden Prozess überhaupt neu denkt, anstatt lediglich KI oben draufzusetzen.
Genau an diesem Übergang scheinen viele Unternehmen gerade zu stehen.
Die Schweiz nutzt KI intensiv – spürt den Nutzen aber noch erstaunlich wenig
An fehlendem Kontakt mit der Technologie scheint es jedenfalls nicht zu liegen. Laut dem AI Diffusion Report des Microsoft AI Economy Institute nutzten im zweiten Quartal 2026 39,1 % der Bevölkerung im erwerbsfähigen Alter in der Schweiz generative KI. Weltweit waren es 18,8 %. Microsoft misst dabei die Nutzung generativer KI in der Bevölkerung zwischen 15 und 64 Jahren – nicht speziell die Nutzung am Arbeitsplatz.
Auch die Global Workforce Hopes and Fears Survey 2026 von PwC zeigt eine hohe Nutzung im Berufsleben. Von 996 befragten Beschäftigten in der Schweiz geben 28 % an, generative KI täglich zu nutzen. Global sind es 22 %. Die weltweite Studie umfasst 49’364 Beschäftigte aus 48 Ländern und Regionen.
Aber dann wird es interessant. Nur 14 % der Schweizer Beschäftigten sagen, dass KI dazu führt, dass sie sich energiegeladener, befähigter oder selbstbewusster fühlen. Global sind es 19 %. Nur 10 % erwarten grosse Verbesserungen bei der Qualität ihrer Arbeit, 9 % bei ihren Fähigkeiten und 9 % bei ihrer Kreativität. Lediglich 22 % sagen, KI helfe ihnen, komplexere und schwierigere Aufgaben zu bewältigen; weltweit sind es 29 %.
Das ergibt ein zunächst widersprüchliches Bild:
Die Nutzung ist hoch. Der wahrgenommene Mehrwert ist es noch nicht.
Vielleicht ist das aber gar kein Widerspruch.
Haben wir Zugang geschaffen – aber noch zu wenig Befähigung?
Eine mögliche Erklärung liegt in der Art, wie KI bisher in Unternehmen eingeführt wurde. Die EY AI Survey 2026 für die Schweiz mit 604 Befragten zeigt einen mittlerweile sehr breiten Zugang: 89 % nutzen KI-Lösungen im beruflichen Alltag, 70 % integrierte Lösungen wie Microsoft Copilot oder Google Workspace mit Gemini. 35 % verfügen über Unternehmenslizenzen für spezialisierte Anwendungen wie ChatGPT Enterprise oder vergleichbare Lösungen. Nur 3 % geben an, dass KI in ihrem Unternehmen vollständig verboten ist.
Allerdings ist bei der Einordnung wichtig: Die Stichprobe ist stark von grösseren Unternehmen geprägt. 55 % der Befragten arbeiten in Unternehmen mit mindestens 1’000 Mitarbeitenden.
Interessant ist vor allem, wofür KI verwendet wird. 72 % der Befragten nutzen sie in erster Linie als Unterstützung im persönlichen Arbeitsalltag – beispielsweise als Sparringspartner, für erste Entwürfe oder zum Strukturieren von Inhalten. Gleichzeitig befinden sich weitere 31 % der Unternehmen noch in Pilotprojekten oder Proof-of-Concept-Phasen.
Das klingt ziemlich genau nach jener Phase, die viele von uns kennen: Texte, E-Mails, Zusammenfassungen, Recherche, Ideen.
Aber Zugang zu einem Tool ist noch keine organisatorische Transformation. Genau hier wird das Thema Weiterbildung spannend.
Eine Deloitte-Untersuchung zur KI-Nutzung in Schweizer Unternehmen zeigt: Nur 24 % der befragten Schweizer Organisationen hatten verpflichtende KI-Weiterbildungen, während 55 % freiwillige Trainings anboten. Bei lediglich 8 % war generative KI bereits tief integriert oder optimiert.
Auch hier muss man die Stichprobe sauber einordnen: Befragt wurden 99 Schweizer Führungskräfte zwischen August und September 2025. Alle teilnehmenden Organisationen hatten bereits mindestens eine KI-Anwendung im täglichen Einsatz und zusätzlich GenAI-Piloten oder produktive GenAI-Anwendungen. Es handelt sich also nicht um eine repräsentative Befragung aller Schweizer Unternehmen.
Trotzdem stellt sich daraus eine berechtigte Frage:
Reicht es, Mitarbeitenden Copilot, ChatGPT oder Gemini zur Verfügung zu stellen – und darauf zu hoffen, dass die Transformation danach von selbst passiert?
Auch die PwC-Studie liefert dazu einen Hinweis. Nur 19 % der Schweizer Beschäftigten stimmen klar der Aussage zu, zu wissen, welche Kompetenzen sie künftig brauchen werden. Lediglich 23 % nehmen ausreichenden Zugang zu Lern- und Entwicklungsressourcen wahr. Global liegen die Werte bei 25 beziehungsweise 26 %.
PwC empfiehlt deshalb ausdrücklich klare und relevante Anwendungsfälle, gezieltes Training, verständliche Leitlinien und die Einbindung der Mitarbeitenden in die Gestaltung KI-gestützter Arbeitsweisen.
Noch deutlicher wird die Entwicklung im globalen Teil der PwC Global Workforce Hopes and Fears Survey 2026: Der Anteil der Beschäftigten, die generative KI täglich nutzen, stieg innerhalb eines Jahres von 14 auf 22 %. Gleichzeitig sank der Anteil derjenigen, die angeben, Zugang zu den benötigten Lern- und Entwicklungsressourcen zu haben, von 59 auf 51 %.
Die Nutzung wächst also schneller als die wahrgenommene Unterstützung beim Lernen.
Vielleicht haben wir bisher auch das Falsche unter «KI-Nutzung» verstanden.
Wenn ich mit KI eine E-Mail schneller schreibe, ist das ein Produktivitätsgewinn. Aber es verändert noch nicht zwingend mein Unternehmen.
Der grössere Hebel entsteht dort, wo Arbeitsabläufe neu gestaltet werden.
Eine McKinsey-Erhebung zeigt genau diese Lücke: Von den Befragten, deren Organisationen generative KI einsetzen, sagen erst 21 %, dass zumindest einige Arbeitsabläufe grundlegend neu gestaltet wurden. Gleichzeitig war die Neugestaltung von Workflows unter 25 untersuchten organisatorischen Faktoren am stärksten mit einem berichteten EBIT-Effekt durch generative KI verbunden.
Das ist ein wesentlicher Unterschied.
KI kann in einem Unternehmen weit verbreitet sein und trotzdem hauptsächlich ein persönlicher Assistent bleiben.
Die eigentliche Transformation beginnt dort, wo wir nicht mehr nur fragen:
Wie kann KI diesen bestehenden Arbeitsschritt schneller machen?
Sondern:
Wie würden wir diesen Prozess heute gestalten, wenn KI von Anfang an Teil davon wäre?
Und genau dort wird es schwieriger.
Daten, Datenschutz und bestehende Systeme werden plötzlich entscheidend.
Ein Sprachmodell kann problemlos beim Schreiben einer E-Mail helfen. Soll KI dagegen einen ganzen Kundenprozess unterstützen, Informationen aus unterschiedlichen Fachsystemen zusammenbringen oder einzelne Schritte automatisiert durchführen, braucht sie die richtigen Zugänge – und muss gleichzeitig zuverlässig von jenen Daten ferngehalten werden, die sie nicht sehen darf.
Die EY AI Survey 2026 zeigt genau diese operative Herausforderung. 20 % nennen Datenqualität und Datensilos als grösstes Hindernis bei der KI-Einführung, 19 % Sicherheits- und Datenschutzbedenken und 18 % fehlende qualifizierte Fachkräfte. Fehlende Use Cases mit klarem Business Value werden von 10 % als grösstes Hindernis genannt, regulatorische Unsicherheit von 6 %.
Das ist interessant. Denn es spricht gegen die einfache Erklärung, Unternehmen hätten lediglich noch nicht verstanden, wofür KI gut sei.
Oft wird inzwischen verstanden, was möglich wäre.
Schwieriger ist die Frage, wie daraus ein zuverlässiger, integrierter und verantwortungsvoller Prozess wird. Und möglicherweise kann sich diese Phase zunächst sogar langsamer anfühlen: Bestehende Abläufe müssen analysiert, Daten erschlossen, Verantwortlichkeiten geklärt, Systeme verbunden, Mitarbeitende befähigt und neue Qualitätskontrollen aufgebaut werden.
Dass daraus zunächst Aufwand entsteht, bevor der volle Nutzen sichtbar wird, ist plausibel. Aus den hier betrachteten Schweizer Studien lässt sich allerdings nicht ableiten, wie gross dieser Effekt ist oder wie lange eine solche Übergangsphase dauert.
Vielleicht ist ein Teil der aktuellen Ernüchterung deshalb gar kein Zeichen dafür, dass KI weniger kann als erwartet.
Vielleicht beginnt gerade lediglich der schwierigere Teil.
Und wo steht Liechtenstein?
Für Liechtenstein haben wir bislang keine mit der PwC-Workforce-Studie vergleichbare repräsentative Befragung von Beschäftigten. Die Schweizer Zahlen dürfen deshalb nicht einfach übertragen werden.
Wir haben aber erste Hinweise aus den Unternehmen. Im Rahmen der Arbeiten rund um die KI-Strategie der Liechtensteinischen Landesverwaltung und das Konzept einer KI-Sandbox wurden 49 Unternehmen unterschiedlicher Branchen und Grössen befragt. 23 % verfügten bereits über eine umfassend dokumentierte KI-Strategie, weitere 55 % hatten eine Strategie teilweise umgesetzt oder in Entwicklung. Damit beschäftigten sich 78 % der befragten Unternehmen bereits mit einer KI-Strategie.
39 der 49 Unternehmen sehen einen hohen oder sehr hohen Einfluss von KI auf ihr Geschäftsmodell. Gleichzeitig werden rechtliche und regulatorische Anforderungen als zentrale Hürde wahrgenommen. Auch Datenqualität und Datenzugang, interne Akzeptanz, fehlendes Know-how und technologische Unsicherheit gehören zu den genannten Herausforderungen.
Noch interessanter finde ich aber die Erfahrungen aus der Liechtensteinischen Landesverwaltung. Dort zeigt sich die Trennung zwischen individueller und organisatorischer Nutzung sehr deutlich: Am persönlichen Arbeitsplatz ermöglicht KI schnellere Recherche, Entwürfe, Zusammenfassungen und Übersetzungen. Auf Organisationsebene stellen sich dagegen Fragen nach Rollen, Zuständigkeiten, Regeln und Ausrichtung.
Die Landesverwaltung verbindet deshalb Weiterbildung, Proof-of-Concepts, Potenzialanalysen, KI-Werkzeuge, Governance und Austauschformate.
Eine Erkenntnis aus dieser Arbeit bringt die aktuelle Situation für mich besonders gut auf den Punkt:
«Wissen allein bewegt nichts.»
Für die «letzte Meile» brauche es mehr Ausprobieren, persönliche Begleitung und einen Auftrag der Führung. Einzelne Erfahrungen müssten wieder zusammengeführt und KI in Zielbilder, Strategien und die tägliche Zusammenarbeit integriert werden.
Und genau dieser Punkt bringt mich zu einer weiteren Frage.
Vielleicht sollten wir deshalb andere Fragen stellen.
Bisher wurde häufig gefragt: Nutzen unsere Mitarbeitenden bereits KI?
Diese Frage allein verliert zunehmend an Aussagekraft. Spannender wäre inzwischen zu verstehen, wie KI genutzt wird und was innerhalb einer Organisation passieren muss, damit daraus tatsächlich Wirkung entsteht.
- Nutzen Mitarbeitende KI hauptsächlich für Texte, Zusammenfassungen und Recherche – oder verändert sie bereits Kernprozesse?
- Gibt es ausreichend Zeit, Unterstützung und auch verbindliche Formate, um neue Fähigkeiten aufzubauen?
- Können KI-Systeme auf die Daten und Fachsysteme zugreifen, die sie für sinnvolle Prozesse benötigen?
- Sind Datenschutz, Verantwortung und Freigaben so geklärt, dass aus einem Pilot ein produktiver Prozess werden kann?
Und dann ist da für mich noch eine andere Dimension: Führung.
- Sind Führungskräfte im Umgang mit KI tatsächlich Vorbilder?
- Kann eine Mitarbeiterin oder ein Mitarbeiter mit einer Idee zur Führungskraft gehen und dort nicht nur eine Freigabe, sondern auch Orientierung, weitere Impulse und Entwicklungsmöglichkeiten erhalten?
- Oder gibt es Führungskräfte, die selbst noch ganz am Anfang stehen und zuerst gezielte Weiterbildung und Unterstützung benötigen?
Die vorhandenen Daten beantworten diese Frage nicht eindeutig. Es wäre sogar falsch, daraus abzuleiten, dass Führungskräfte bei KI grundsätzlich hinter ihren Teams liegen. In der Schweizer PwC-Auswertung sind die sogenannten «Frontrunners» – Menschen mit hohem KI- und Arbeitsmarktvorteil – überproportional häufig in Senior-Executive- und IT-Funktionen vertreten. Gleichzeitig ist das Vertrauen der Schweizer Beschäftigten in ihre direkten Führungskräfte und das Topmanagement geringer als im globalen Vergleich. Einen kausalen Zusammenhang mit KI weist die Studie jedoch nicht nach.
Gerade deshalb finde ich eine andere Frage spannend: Was passiert in Teams, in denen einzelne Mitarbeitende ihre Führungskräfte in der praktischen KI-Nutzung plötzlich überholen?
Technologie kann Kompetenzverhältnisse verschieben. Eine Person ohne Führungsfunktion kann plötzlich deutlich mehr über neue Werkzeuge, Automatisierung oder mögliche Arbeitsweisen wissen als ihre Vorgesetzten.
Das muss kein Problem sein. Im besten Fall entsteht eine lernende Organisation, in der Wissen nicht nur von oben nach unten fliesst.
- Aber was passiert, wenn Führung weiterhin mit Wissensvorsprung gleichgesetzt wird? Entstehen Zielkonflikte?
- Wird Experimentieren gebremst, weil die Führungskraft Risiken oder Möglichkeiten noch nicht einschätzen kann?
- Werden Mitarbeitende mit hoher KI-Kompetenz gefördert – oder erleben sie, dass ihre Ideen an bestehenden Hierarchien scheitern?
Das sind keine Ergebnisse der vorliegenden Studien. Es sind Fragen, die sich für mich aus den Daten und insbesondere aus dem Hinweis der Liechtensteinischen Landesverwaltung auf den notwendigen «Auftrag der Führung» ergeben. Und ich glaube, dass wir sie stellen sollten. Denn vielleicht brauchen wir für eine nächste Bestandsaufnahme in Liechtenstein nicht nur Zahlen dazu, wer KI nutzt.
Wir sollten verstehen, ob Menschen befähigt werden, ob Führung Orientierung geben kann, ob Wissen innerhalb von Teams geteilt wird, ob Prozesse wirklich verändert werden können – und ob unsere Organisationsstrukturen mit der Geschwindigkeit der technologischen Entwicklung Schritt halten.
Vielleicht erleben wir gerade also gar keine Ernüchterung über KI. Wir erleben den Übergang vom Experiment zur Transformation.
Der erste Teil war schnell: Tool öffnen, Prompt eingeben, staunen. Der zweite Teil ist anspruchsvoller. Er verlangt Weiterbildung, Prozessarbeit, Daten, Governance, Führung und manchmal auch die Bereitschaft, bestehende Abläufe und Rollen zu hinterfragen. Aber vermutlich entscheidet sich genau dort, welche Organisationen aus KI tatsächlich einen Vorteil machen.
Hinweis: Recherche, Text und Grafiken wurden mit KI unterstützt.