#TechTalk2030: KI für KMU – Was wirklich zählt und welche Trends 2026 entscheidenKI Trends für KMU sind je länger je mehr ein wichtiges Thema. Kürzlich beschäfdtigte sich unser Blog mit den KMU Marketing Alternativen zu Social Media. Auch hier spielt KI eine Rolle bei der Erstellung von Web- und weiteren Inhalten.
Hier geht es um wie KMU die KI Technologie nutzen können und was die Trends aufzeigen. Die Inhalte wurden an einem Webinar am 2025-10-15 auf LinkedIn in der Serie #TechTalk2030 von mir als Teil meines Jobs bei #DrKPI CyTRAP Labs ausgeführt.
KI für KMU wird immer relevanter. Im letzten Blogbeitrag ging es um Marketing-Alternativen zu Social Media – auch hier spielt KI eine zentrale Rolle.
Doch wie nutzen kleine und mittlere Unternehmen KI konkret?
Und welche Trends sollten sie 2026 im Blick behalten? Diese Fragen beantwortete ich am 15. Oktober 2025 im #TechTalk2030-Webinar auf LinkedIn.
Die Präsentation war Teil meiner Arbeit bei DrKPI CyTRAP Labs – Feedback zur Session auf LinkedIn.
📚 Weiterführende Beiträge aus der Serie:
- KI in der Unternehmenskommunikation: Produktiver oder nur schneller?
- Chatbots im Alltag: Usability-Frust und KI-Grenzen
- KI und Produktivität: Was Studien wirklich zeigen
- Waymo-Robotaxi bricht Regeln – wer haftet?
- KI und Marketing: Fashion und Verkauf
- KI für KMU – Was wirklich zählt und welche Trends 2026 entscheiden (sie sind hier)
Dieser Beitrag konzentriert sich auf zwei Kernfragen:
- Wie setzen KMU KI heute ein?
- Welche KI-Trends sind 2026 entscheidend?
Umfrageergebnisse: KI-Nutzung in Schweizer KMU (2025)
Eine nicht-repräsentative Studie (AXA, 300 KMU in der Deutsch- und Westschweiz) zeigt:
Übersetzungen, Korrespondenz und Werbetexte sind die Top-3-Anwendungen.
Doch der entscheidende Faktor ist die Datenqualität. Unzuverlässige Daten führen zu falschen Entscheidungen – ein Risiko, das KMU vermeiden müssen.
📊 Grafik Sotomo Axa Umfrage zum Einsatz von KI CH KMU – KI Einsatz
Kritische Frage: Wie überprüfen Mitarbeiter die Reliabilität und Validität von KI-generierten Daten?
Produktivitätsgewinne: Hoffnung vs. Realität
Die Umfrage fragt: „Wie wirkt sich KI auf Ihre Arbeitslast aus?“ (nur KMU, die KI nutzen).
Die Grafik unten lassen vermuten, dass die Teilnehmer der Meinung sind, dass Produktivitätsgewinne realisiert werden können.
📊 Grafik Sotomo Axa Umfrage zum Einsatz von KI und Technologie in CH KMU
Hauptmotiv: Personalabbau – doch Studien zeigen: Echte Produktivitätssteigerungen bleiben oft aus.
- Microsoft Studie (365 Nutzer): Häufige Alerts stören die Konzentration.
- Open-Source-Studie: Schnellere Arbeit ≠ bessere Qualität.
- Dänische Studie (25.000 Beschäftigte): Keine messbaren Effekte auf Einkommen oder Arbeitszeit – selbst in Berufen mit hohem KI-Einsatz (Journalisten, HR, Lehrer, Entwickler).
- Zeitersparnis variiert stark (dänische Studie): Marketing (6,8 %), Lehrer (0,6 %).
Darüber hinaus bleiben die meisten positiven Effekte ohne angepasste Arbeitsabläufe oder zusätzliche Anreize ohne Wirkung.
Warum das wichtig ist: In der Schweiz sind 52 % aller Betriebe Einpersonenunternehmen. 90 % haben weniger als 10 Mitarbeiter. Für sie zählt jede Minute – und KI muss sich lohnen.
PS. In Österreich und Deutschland sind die Zahlen nur wenig anders (siehe KMU Kennzahlen für AT, CH und DE).
Doch gibt es auch positive Stories.
📊 Eine aktuelle Studie von Choi und Xie (2025-05) untersucht, wie KI-gestützte Buchhaltungssoftware den Berufsalltag verändert. Die Ergebnisse zeigen klare Vorteile wie hier aufgezeigt in unserem Blog mit Daten.
KMU, die jetzt handeln, sichern sich Wettbewerbsvorteile – nicht durch Hype, sondern durch klare Umsetzung. KI muss sich lohnen.
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Herausforderung 1: Web-Traffic bricht ein – KI als Game-Changer (oder Risiko?)
KI verändert die digitale Werbung grundlegend. Heute generiert KI nur 1 % des Website-Traffics – doch der Trend ist alarmierend:
- Google-Suchverweise sanken in 5 Jahren von 65 % auf 30 %.
- KI-Übersichten führen zu „Zero-Click“-Ergebnissen: Fast 2 von 5 Nutzern klicken nicht mehr auf organische Suchergebnisse.
Update 25-11-07 – Folge: Weniger Traffic (genaue Angaben – klick – Chart hier) = weniger Werbeeinnahmen (anklicken, mehr Infols).
Slide DrKPI – TechTalk2030 KI Development – First Challenge – Managing Change – WebTraffic reductions mean fewer advertising dollars.
📌 Beispiel: KI-Fehler bei Fakten (z. B. Schengenraum: 27 vs. 29 Länder). Vertrauensverlust droht.
Screenshot – KI Kompetenz: 29 Länder sind Teil vom Schengenraum, 25 Länder der EU und 4 EFTA Staaten. Woher Google die falschen Zahlen „23 EU-Mitgliedstaaten“ hat ist unklar. Weder die offizielle Seite aus Österreich, noch die EU oder auch Axa machen diesen Fehler. Zeigt aber, aufgepasst, es kann bei KI Suchresultaten oder Zusammenfassungen Fehler geben.
Herausforderung 2: Risiko, Haftung und Milliardeninvestitionen
Drei zentrale Risiken für Versicherer und KMU:
- KI-Fehler (z. B. falsche Entscheidungen durch unzuverlässige Daten).
- Regulatorische Compliance (Wer haftet bei KI-Schäden?).
- Leistungsfähigkeit der KI (Beispiel: Klagen gegen OpenAI und Character.AI nach Teenager-Suiziden).
Slide DrKPI – TechTalk2030 KI Development – Second Biggest Challenge – Managing Risks, Liability and Threat to an AI crash – like the dot.com crash.
Finanzielle Abhängigkeiten:
- OpenAI nutzt „Fake it till you make it“-Strategie: Rechenkapazität von Microsoft/Oracle, im Gegenzug KI-Leistungen.
- Risiko: Ein KI-Crash könnte Milliarden vernichten – ähnlich der Dotcom-Blase.
Grafiken und Kommentare zu diesem Thema hier.
Herausforderung 3: Umwelt- und Geopolitik-Risiken
Die immer grössere Nachfrage nach Rechenleistungen für KI hat auch Konsequenzen für unsere Umwelt.
Deren Anteil am Verbrauch von elektrischem Strom ist rasant gestiegen, nämlich:
- 2019 machte der Anteil von Datenzentren erst 3,6 % des Stromverbrauchs in der Schweiz aus.
- 2025 sind es 7 % und
- 2030 werden es zwischen 10 – 15 % der Stromproduktion sein, was der Jahresstromproduktion eines AKW entspricht.
Aber auch die Nutzung von Trinkwasser für die Kühlung dieser Datenzentren ist eine grosse Herausforderung. Schätzungsweise 1 von 10 Menschen lebt heute in einem Land, das von der Wasserbehörde der Vereinten Nationen als „hochgradig und kritisch wasserarm“ eingestuft wird.
Laut dem UN World Water Development Report 2024 werden 10 – 15 % der weltweiten Wasserentnahme zur Energieerzeugung benötigt.
Wissenschaftler gehen davon aus, dass die KI-Nachfrage die Wasserentnahme – d. h. die Entnahme von Wasser aus dem Boden oder aus Oberflächenquellen – bis:
- 2027 auf 4,2 bis 6,6 Mrd. Kubikmeter ansteigen lassen würde.
Wissenschaftler gehen davon aus, dass die KI-Nachfrage die Wasserentnahme – d. h. die Entnahme von Wasser aus dem Boden oder aus Oberflächenquellen.
Dies entspricht etwa:
- 50 % des jährlichen Verbrauchs von Süsswasser im Vereinigten Königreich (UK).
PS. Aber nicht alle KI-Modelle verbrauchen die gleiche Menge an Energie. Aufgabenspezifische KI-Modelle wie TinyBERT von Intel und DistilBERT von Hugging Face, die lediglich Antworten aus Texten abrufen, verbrauchen nur sehr wenig Energie – etwa 0,06 Wattstunden pro 1.000 Abfragen.
Dies entspricht dem Betrieb einer LED-Glühbirne für 20 Sekunden.
Geopolitik: Warum Chips mehr als nur Technik sind
China kontrolliert fast 40 % der globalen Chip-Kapazität. Doch es geht nicht nur um Produktion, sondern um Strategie und Abhängigkeit:
- Advanced Chips sind das „Gehirn“ moderner Militärsysteme.
- Foundational Chips steuern kritische Infrastruktur – Internet, Stromnetze, Logistik.
Das Problem: Wenn Kernkomponenten der eigenen Wirtschaft von Chinas Chips abhängen, wird der KI-Wettlauf zur Nebensache.
Wer die Schalter kontrolliert, kontrolliert die Systeme.
Siehe Slide/Image oben – DrKPI – TechTalk2030 KI Development – Geopolitical Risks – Chip Dependency
siehe auch China dominiert verschiedene Märkte – siehe unten – klick
Fazit: KI für KMU – Chancen nutzen, Risiken managen
KI wird für KMU immer relevanter, doch der Erfolg hängt von drei Faktoren ab:
➡️
Datenqualität, klare Strategie und Risikomanagement.
Die Umfrageergebnisse zeigen, dass KMU KI vor allem für Übersetzungen, Korrespondenz und Werbung nutzen – doch ohne kritische Prüfung der Daten drohen falsche Entscheidungen. Produktivitätsgewinne bleiben oft aus, wenn KI nur als Werkzeug, nicht als Teil eines angepassten Prozesses genutzt wird.
Gleichzeitig bringen Geopolitik und Chip-Abhängigkeiten neue Herausforderungen: Wer kontrolliert die Chips, kontrolliert die Infrastruktur.
KMU müssen sich fragen: Wo laufen unsere KI-Systeme?
Der Web-Traffic bricht ein, Haftungsfragen sind ungelöst, und der Energieverbrauch steigt.
Doch es gibt Lösungen: aufgabenspezifische KI-Modelle, klare Compliance-Regeln und strategische Investitionen.
KMU, die jetzt handeln, sichern sich Wettbewerbsvorteile – nicht durch Hype, sondern durch klare Umsetzung. KI muss sich lohnen.
KI für KMU 2026: Trends, Risiken & Handlungsempfehlungen – Präsentation & Slides
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📜 DrKPI CyTRAP AI-Verantwortlichkeitserklärung
Dieser Beitrag wurde mit KI-Unterstützung erstellt. Eigene Recherchen, Erfahrungen und Entwürfe bildeten die Grundlage.
KI diente als Schreibassistenz, nicht als Ghostwriter. Keine Fakten wurden erfunden, keine Quellen konstruiert.
Die Autorin hat alle Inhalte geprüft und verantwortet die Aussagen. Das ist für uns: ethisch und transparent mit KI arbeiten.
12 Antworten
Hello Urs
Interessant ist natürlich, dass Gemini diesen Fehler macht, wahrscheinlich weil Rumänien und Bulgarien bis zum 12. Dezember 2024 nicht vollständig zum Schengen-Raum gehörten.
Jedoch erwähnt er beide Länder in der Aufzählung.
Lieber Linus
Danke für den Kopmmentar.
Ja das ist interessant, zur Zeit schafft Gemini einfach noch nicht diese Schlüsse zu ziehen, d.h. festzustellen wann ein Update fällig ist.
Das ist problematisch, auch wenn z.B. Open AI Chat GPT einem einfach einen Durchschnittswert gibt für die Temperatur vor Ort, ohne wirklich zu wissen das es vielleicht kälter oder wärmer ist da es schneit oder die Sonne scheint.
Da gibt es noch viel zu tun.
Grüessli
Urs
#DrKPImetrics
Ist das privat geführte Unternehmen OpenAI, das in diesem Jahr voraussichtlich 8,5 Milliarden Dollar an Bargeld verbrennen wird, 500 Milliarden Dollar wert. Ess sei denn, es erreicht tatsächlich AGI – Artificial General Intelligence?
Ist es sinnvoll, dass das Daten- und KI-Unternehmen Palantir mit einem Kurs-Gewinn-Verhältnis von 225 gehandelt wird.
Das ist die höchste Bewertung aller S&P-500-Unternehmen!
Der Bubble kommt sehrwarscheinlich bald.
▶️ Video 1: Auf der Italian Tech Week 2025 erklärt Jeff Bezos, warum viele KI-Firmen auf gewagten Annahmen beruhen – „teure Lotterielose für die Zukunft“.
Im besten Fall basieren solche Bewertungen auf gewagten Annahmen über die langfristige Ertragskraft dieser Unternehmen.
Was Jeff Bezos dazu zu sagen hat, während einer Podiumsdiskussion auf der Italian Tech Week 2025 am 3. Oktober. 7 Min. im Video drin…
Der Grossteil der Investitionen floss in nur 10 KI-Gruppen
➡️ Perplexity, AnySphere, Scale AI, Safe Superintelligence, Thinking Machines Lab, Figure AI, Databricks, OpenAI, Anthropic und xAI.
Dadurch ist ihr Gesamtwert nach Berechnungen der Financial Times um fast 1 Billion Dollar gestiegen.
Gemäss Jeff Bezos kommt der „Shake Out“ aber insgesamt wird es einige Firmen geben wie beim Dotcom Boom die profitierten, wie damals Amazon.
▶️ Video 2: Bezos erinnert an den Amazon-Aktiencrash während der Dotcom-Blase – von US$113 auf $6 – und zieht Parallelen zur heutigen KI-Euphorie.
Interessant.
Ist das alles nur ein Schneeballsystem?
Diese Frage bewegt derzeit die US-Tech-Branche und die Märkte, da KI-Unternehmen immer höhere Bewertungen erreichen.
Der IWF warnt bereits vor Blasenrisiken, ähnlich der Dotcom-Blase von 1999.
Selbst Tech-Grössen wie Jeff Bezos erkennen eine übermässige Euphorie. Er betont jedoch, im Video oben, dass es sich eher um eine „industrielle“ als um eine „finanzielle“ Blase handle. Ebenfalls sei diese langfristig positiv, da sie wichtige Infrastruktur schaffe.
Auch bei KI zeigt sich dieses Muster:
➡️ Fast jedes Unternehmen präsentiert stolz eine KI-Strategie, obwohl 95 % noch keine Umsatzsteigerungen damit erzielen – und Investoren drängen trotzdem in den Markt und wollen in AI Projekte investieren.
Check this: https://apnews.com/article/ai-bubble-warnings-bank-of-england-imf-b15e54f6d06992371ee39b27f4e6da3a
Urs:
Natürlich dürfen wir nicht vergessen, dass OpenAI an neuen Einnahmequellen, Schuldenpartnerschaften und weiteren Finanzierungen arbeitet.
All dies ist Teil eines Fünfjahresplans, um die mehr als 1 Billion Dollar an Ausgaben zu rechtfertigen, die das Unternehmen für die Entwicklung einer weltweit führenden künstlichen Intelligenz zugesagt hat.
Danke für den Hinweis Ute.
Ich habe dies mit dem Chart der Financial Times versucht aufzuzeigen, wie all diese bilateralen Verbindungen das Risiko für Investoren und Kunden erhöhen.
https://drkpi.com/de/waymo-robotaxi-bricht-regeln-wer-haftet/#comment-5205 (Chart)
https://drkpi.com/de/waymo-robotaxi-bricht-regeln-wer-haftet/#comment-5206 Wie dies die Preise der Aktien der verschiedenen Firmen ins unermessliche hochtreibt.
Schönes Wochenende.
Ur s
#DrKPImetrics
Manchmal erinnert mich das an „FOMO“
Der Begriff „FOMO“ (Fear of Missing Out) oder Kaufrausch bezeichnet eine Situation, in der Verbraucher oder Investor aus Angst, ein Produkt oder eine Gelegenheit in AI zu investieren zu verpassen, impulsive Käufe tätigen.
Dies führt häufig zu einer erhöhten Nachfrage und höheren Preisen der Aktien und Produkte.
Dieses Verhalten wird in der Regel durch soziale Medien, Marketingstrategien und ein Gefühl der Dringlichkeit aufgrund begrenzter Verfügbarkeit verstärkt
Zu den geopolitischen Realitäten (siehe oben – klick) zählt auch der Fakt, das Chinesische Unternehmen, die einen harten Umbruch überstehen, daraus gestärkt hervor gehen.
Sie lernen, schnell zu skalieren, Kosten zu senken und mit hauchdünnen Margen zu überleben. Der gnadenlose Preiskampf im eigenen Land schärft nur ihren Hunger, ausländische Märkte zu erobern.
China produziert heute:
👉 55 % des weltweiten Stahls,
👉 57 % der Handelsschiffe,
👉 76 % der Lithium-Ionen-Batterien, mehr als
👉 60 % der Elektrofahrzeuge und
👉 80 % der Photovoltaikprodukte.
Dies geschieht obwohl diese Sektoren von einer chronischen Stagnation geprägt sind.
Aufgrund dieser Fertigungskompetenz hat Peking wenig Anreiz, sein System der Wirtschaftssteuerung über die regelmässige Reduzierung überschüssiger staatlicher Investitionen hinaus zu reformieren (Quelle Yanmei Xie, FT 2025-10-24 Opinion, p.23 .
Hier die Daten von den Sources die Website Traffic generieren
Siehe auch oben im Beitrag – Slide – Daten
Unter den KI-Assistenten generieren ChatGPT 0,24 %, Perplexity 0,03 % und Gemini 0,01 % des gesamten Traffics.
➡️ Zusammen generieren KI Assistenten weniger als 1 %.
Bei den Traffic-Kanälen entfallen 36,90 % auf direkte Zugriffe, 15,33 % auf Paid Traffic.
Nur 7,43 % fallen auf Social Media und 5,87 % sind unbekannte Quellen.
Die Auswertung macht deutlich, dass Suchmaschinen weiterhin den größten Anteil am Website-Traffic haben, während KI-basierte Quellen noch eine kleine Rolle spielen.
PS. Nur weil man oft erwähnt wird, heisst das nicht, dass die Leute auch draufklicken.
Nichtdestotrotz, Erwähnungen helfen dabei, Autorität und Markenbekanntheit aufzubauen, auch wenn sie nicht direkt zu Besuchen führen.
Übrigens, die Seiten, die am meisten Traffic generieren, sind meistens praktische Tools oder Ressourcen, die die unmittelbaren Bedürfnisse der Nutzer erfüllen.