AUSWERTUNG UND INTERPRETATION Saphan
Der Bedarf ist nicht immer sichtbar.
Die OECD-Umfrage bei mehr als 5'000 KMU aus sieben Ländern, die Ende 2024 durchgeführt wurde, zeigt, dass die Eignung der KI für die Arbeit, die Kompetenzen und der Verbleib der Informationen zu den genannten Hindernissen zählen. Sie deckt die Schweiz nicht ab und misst Aussagen, nicht einen ursächlichen Effekt auf die Produktivität. OECD, Publikation 2025.
Unsere Lesart: Bevor man eine KI vorschlägt, eine reale Arbeit und ein erstes nützliches Ergebnis anschauen. Der Test kann zum Schluss kommen, dass eine Regel oder ein vorhandenes Tool genügt.
Der letzte Meter zählt.
In den Eurostat-Daten 2025 gehören der Mangel an Fachwissen, die Datenqualität und die Unvereinbarkeit mit dem Bestehenden zu den Hindernissen der Unternehmen, die KI nicht nutzen, aber in Erwägung gezogen haben. Diese Gruppe repräsentiert weder alle Unternehmen noch die Kleinstunternehmen: Die Umfrage deckt Unternehmen mit mindestens zehn Personen in den ausgewählten Branchen ab. Eurostat, Ausgabe 2026, Seiten 34–36.
Unsere Lesart: Eine Antwort zu erzeugen ist nur ein Teil der Arbeit. Das Zielformat, die Zugriffe, die Ausnahmen und die Wiederaufnahme können über den tatsächlichen Nutzen entscheiden.
Die Schweizer Praxis lässt sich nicht auf eine Quote reduzieren.
Eine regionale Umfrage in Biel-Seeland erhielt 207 gültige Antworten auf 879 Aussendungen im Jahr 2025. Die Befragten nennen insbesondere die Datensicherheit, das Verständnis und die technische Komplexität. Das ist ein regionales Signal, mit möglicher Selbstselektion, keine repräsentative Messung aller Schweizer KMU. Umfrage der Verbände Biel-Seeland, Dezember 2025.
Ein Beitrag der KOF/ETH unterscheidet ausserdem die individuelle Nutzung der Tools von den Hindernissen für eine Auswertung der Daten in einem befragten Unternehmen. Seine historischen Statistiken beschreiben nicht die aktuelle Verbreitung. KOF/ETH, Februar 2025.
Was das für Saphan ändert.
Ein Einstieg über die Situation, nicht über einen Modellkatalog. Ein Beispiel, das Sie testen können, nicht nur eine Erklärung. Und ein Ergebnis, das in ein bestehendes Tool gelangen kann, mit dem, was nötig ist, um es zu übernehmen.
Diese Entscheidungen sind unsere Interpretation der Quellen. Sie stellen weder eine Studie Ihres Unternehmens noch einen Nachweis eines Saphan-Ergebnisses dar.