Colombus Consulting veröffentlicht in Zusammenarbeit mit Oracle und der Haute école de gestion de Genève zum dritten Mal in Folge den Observatoire 2026 de la Data et de l’IA en Suisse (Beobachtungsstelle für Daten und KI in der Schweiz 2026).
Die Studie zeigt, dass sich KI inzwischen fest in den Strategien Schweizer Unternehmen etabliert hat: Sie hält Einzug in die langfristige Planung, die internen Teams nehmen Gestalt an und mit der Agentic AI entsteht eine neue Welle. Die Skalierung wird jedoch nach wie vor durch die Datenqualität, die Governance und die organisatorische Transformation gebremst. Die Schweizer Unternehmen fragen sich nicht mehr, ob KI strategisch ist, sondern wie sie nachhaltig in ihr Betriebsmodell integriert werden kann.
Diese Studie verfolgt die gleichen Ziele wie in den vergangenen Jahren: Entscheidungsträgern ein Navigationsinstrument an die Hand zu geben, um die Gegenwart zu verstehen, zukünftige Veränderungen zu antizipieren und ihre Fortschritte mit denen ihrer Branche oder des Marktes zu vergleichen.
Die befragte Gruppe deckt das gesamte Gebiet der Schweiz ab und umfasst Unternehmen aus allen Branchen. Die Beobachtungsstelle stützt sich auf dieselbe Methodik wie in den vergangenen Jahren, die in mehrere Schritte unterteilt ist:
- Die Umfrage mittels eines detaillierten Fragebogens, den mehr als hundert Organisationen zu ihrer Governance, ihrer technologischen Reife sowie ihren Ambitionen und Hindernissen bei ihren Datenumwandlungsprojekten beantwortet haben;
- Die ergänzende Erfassung qualitativer Standpunkte durch ausführliche Interviews mit Experten und Meinungsführern;
- Auf dieser Grundlage die Formulierung von Beobachtungen und Erkenntnissen, darunter die folgenden wichtigsten:
Wichtigste Ergebnisse:
Die strategische Überzeugung ist nun etabliert, doch die Umsetzung hinkt weiterhin hinterher
- 81 % der Unternehmen sind der Meinung, dass KI zur Lösung der komplexen Probleme ihrer Branche beitragen kann
- 47 % (+12 Punkte) integrieren KI in ihre langfristige Planung, aber nur 9 % stellen sie wirklich in den Mittelpunkt ihrer Strategie — ein „Knowing-Doing-Gap”, der keinen Mangel an Überzeugung mehr widerspiegelt, sondern ein Defizit an Strukturierung
Die Datenbasis verbessert sich, jedoch nicht linear
- 82 % der Unternehmen verbleiben auf einem niedrigen bis mittleren Reifegrad in Bezug auf Daten und KI, und 51 % (-10 Punkte) bewerten ihre Datenqualität als gut bis ausgezeichnet — ein Rückgang, der eher gestiegene Anforderungen als eine tatsächliche Verschlechterung widerspiegelt
Die Führung verharrt nach dem Sprung von 2025 auf einem Plateau, während die internen Kapazitäten weiter ausgebaut werden
- 55 % (-8 Punkte) der Führungsteams verfügen über gute bis sehr gute Kenntnisse der KI-Konzepte, während 65 % (+8 Punkte) der Unternehmen inzwischen über mindestens ein kleines internes KI-Team verfügen
Der organisatorische Wandel bleibt eines der größten Hindernisse für die vollständige Integration von KI
- 82 % betrachten Change Management als entscheidend für den Erfolg von KI, aber nur 11 % gestalten aktiv die Rollen rund um die Mensch-KI-Zusammenarbeit neu
Generative KI fokussiert sich neu, während Agentic AI in eine aktive Explorationsphase eintritt
- 49 % (-7 Punkte) haben Anwendungsfälle identifiziert und führen aktive GenAI-Piloten durch, und 46 % (-29 Punkte) haben Assistenten in großem Maßstab eingeführt — ein Rückgang, der eine Neuausrichtung auf den Wert widerspiegelt
- 69 % erkunden oder erproben bereits Agentic AI, aber 90 % halten die Autonomie auf einem „Null”- oder „Human-in-the-Loop”-Niveau
Ethik und Souveränität werden zu operativen Voraussetzungen
- 72 % (+4 Punkte) beziehen ethische Überlegungen in ihre KI-bezogenen Entscheidungen ein, und 62 % überwachen aktiv ihren Souveränitätsgrad oder betrachten ihn als blockierenden Faktor
Dennoch bleibt die Ausbildung ein Punkt der Wachsamkeit
- 34 % (+14 Punkte) bieten nach wie vor keinerlei formelle Schulung zu diesen Themen an — obwohl sich KI weit über die Expertenteams hinaus verbreitet
Die Industrialisierung bleibt selektiv
- Nur 16 % geben an, KI in großem Maßstab eingeführt zu haben, und 36 % messen noch keinen greifbaren Wert ihrer KI-Projekte
