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Der sichtbarste KI-Einsatz eines Unternehmens ist oft der harmloseste: ein Chatbot unten rechts auf der Website, ein automatisch formulierter Newsletter oder ein Bild für LinkedIn. Die grösseren Fragen liegen meist dahinter. Welche Daten fliessen in ein Tool? Wer prüft seine Antworten? Welche Entscheidung wird automatisiert – und betrifft sie Menschen in der EU?
Der EU AI Act macht aus diesen Fragen keine abstrakte Zukunftsübung. Seit August 2026 sind in der EU unter anderem Transparenzpflichten für bestimmte KI-Systeme anwendbar. Gleichzeitig verfügt die Schweiz weiterhin über keine umfassende KI-Gesetzgebung; eine Schweizer Vorlage wird für 2027 vorbereitet.
Für Schweizer KMU ist das kein Anlass für Compliance-Theater. Es ist ein guter Anlass, die eigene KI-Nutzung sauber zu inventarisieren. Nicht der Firmensitz entscheidet allein über die Relevanz des EU AI Act, sondern der konkrete Einsatz, sein EU-Marktbezug und seine Wirkung auf Menschen.
Wer in der Schweiz sitzt, kann nicht einfach davon ausgehen, ausserhalb des EU AI Act zu stehen. Das Schweizer KMU-Portal weist darauf hin, dass Schweizer Unternehmen betroffen sein können, wenn sie KI-Systeme oder General-Purpose-KI-Modelle auf dem EU-Markt bereitstellen. Auch ein Output, der in der EU verwendet wird, kann relevant sein.
Die nützlichere Frage lautet deshalb: Wo berührt unser KI-Einsatz den EU-Markt – direkt oder indirekt?
Drei Fragen schaffen eine erste Orientierung:
Diese Fragen ersetzen keine Rechtsberatung. Sie übersetzen eine pauschale Unsicherheit jedoch in eine überprüfbare operative Aufgabe.
Ein Website-Chatbot wird häufig als kleines Marketing-Element behandelt. In Wirklichkeit verbindet er Markenkommunikation, User Experience, Datenschutz, Support und unter Umständen regulatorische Transparenz.
Die Europäische Kommission nennt Transparenzpflichten für bestimmte KI-Interaktionen, darunter Hinweise, wenn Menschen mit einem KI-System wie einem Chatbot interagieren – sofern dies nicht ohnehin offensichtlich ist. Für ein Unternehmen ist das mehr als ein formaler Satz neben dem Eingabefeld.
Ein guter Hinweis beantwortet verständlich drei Dinge: Wer oder was antwortet hier? Wie wird die Interaktion eingeordnet? Und wie erreicht eine Person einen Menschen, wenn die KI nicht weiterhilft?
Das ist auch eine Markenfrage. Ein versteckter oder defensiv formulierter Hinweis erzeugt Misstrauen. Eine klar gestaltete, ruhige Information kann dagegen Erwartungen präzisieren und die Customer Journey verbessern. Transparenz ist nicht das Gegenteil einer guten digitalen Erfahrung. Sie ist ein Teil davon.
Die Diskussion um Kennzeichnung wird oft zu grob geführt. KI-generierte Texte müssen nicht pauschal in jedem Kontext mit einem Label versehen werden. Entscheidend sind die konkret geregelten Transparenzfälle und der Nutzungskontext – insbesondere synthetische oder manipulierte Inhalte mit Täuschungspotenzial, etwa Deepfakes.
Für Content-Teams bleibt eine weitergehende redaktionelle Frage: Ist der Ursprung eines Inhalts für das Publikum relevant? Bei einem intern redigierten Entwurf für einen Unternehmensartikel kann die Antwort anders ausfallen als bei einem realistisch wirkenden Video einer Person, die etwas nie gesagt hat.
Eine brauchbare interne Regel lautet daher nicht «alles kennzeichnen» oder «nichts sagen». Sie lautet: Wo ein Inhalt Menschen über seine Herkunft, Echtheit oder Bearbeitung täuschen könnte, muss Transparenz mitgedacht werden. In allen anderen Fällen entscheidet der kommunikative Kontext.
| Anwendungsfall | Was jetzt prüfen? |
|---|---|
| Website-Chatbot | KI-Hinweis, menschliche Eskalation, Datenschutzinformation, Umgang mit falschen Antworten und sensiblen Eingaben. |
| KI-generierte Bilder oder Videos | Ob realistische Personen oder Ereignisse simuliert werden und ob eine Kennzeichnung erforderlich oder vertrauensbildend ist. |
| Textassistenz für Marketing | Freigabeprozess, Faktenprüfung, Marken- und Urheberrisiken sowie die Frage, welche Daten in das Tool gelangen. |
| Bewerbervorauswahl | Einfluss auf Zugänge zu Beschäftigung, Datengrundlage, menschliche Überprüfung, Diskriminierungsrisiken und rechtliche Einzelfallprüfung. |
| Lead-Scoring oder Kundenpriorisierung | Entscheidungslogik, Datenqualität, mögliche Benachteiligung, Eingriffstiefe und EU-Bezug. |
| Interne KI-Tools | Tool-Liste, Verantwortlichkeiten, erlaubte Daten, Vertrags- und Datenschutzeinstellungen sowie Schulung der Mitarbeitenden. |
Die Zeitachse des EU AI Act ist gestaffelt. Nach Angaben der Europäischen Kommission sind seit dem 2. August 2026 Transparenzregeln für bestimmte Systeme durchsetzbar. Für klassische Hochrisiko-Systeme nach Anhang III ist nach aktuellem Stand der 2. Dezember 2027 relevant; für KI in regulierten Produkten der 2. August 2028.
Ein gewöhnliches Schweizer KMU muss deshalb nicht jede KI-Anwendung heute wie ein Hochrisiko-System behandeln. Untätigkeit wäre dennoch die falsche Schlussfolgerung. Gerade weil komplexere Anforderungen später greifen, ist jetzt Zeit für eine belastbare Grundlage.
Die Schweiz arbeitet parallel an ihrer eigenen Regulierung. Bundeskanzlei und BAKOM beschreiben einen Ansatz, der Innovation, Grundrechtsschutz und Vertrauen verbinden soll. Konkrete umfassende Schweizer KI-Pflichten sollten Unternehmen jedoch nicht vorwegnehmen.
Wichtig ist zudem die Unterscheidung zwischen Modellanbietern und Nutzerunternehmen. Besondere Pflichten für Anbieter von General-Purpose-KI-Modellen treffen nicht automatisch ein Unternehmen, das ein marktübliches KI-Tool verwendet. Nutzerunternehmen bleiben aber für ihren eigenen Einsatz, ihre Daten und ihre Customer Journey verantwortlich.
Das Ergebnis muss kein hundertseitiges Governance-Handbuch sein. Für viele KMU genügt zunächst ein verständliches Register mit Tool, Zweck, Datenarten, verantwortlicher Person, EU-Bezug, Risiko und nächstem Prüfschritt.
Die grössten praktischen Risiken entstehen oft nicht durch futuristische Systeme, sondern durch unsichtbare Routine: Mitarbeitende laden Kundendaten in öffentliche Tools hoch. Ein Chatbot verspricht etwas, das intern niemand freigegeben hat. Ein Scoring-Modell priorisiert Anfragen, ohne dass jemand seine Kriterien kennt.
Der EU AI Act erhöht den Druck, solche Routinen sauberer zu gestalten. Der unmittelbare Gewinn liegt jedoch früher: klarere Verantwortlichkeiten, bessere Datenhygiene, nachvollziehbare Customer Journeys und weniger Überraschungen, wenn Kundschaft, Partner oder Behörden nachfragen.
Für Schweizer Unternehmen ist das die produktive Haltung zwischen zwei Regelräumen: keine Panik über Regeln, die nicht pauschal gelten – aber auch kein Verstecken hinter dem Schweizer Firmensitz. Wer heute weiss, wo KI eingesetzt wird und welche Folgen sie hat, kann morgen gezielter entscheiden.
Dieser Beitrag bietet eine redaktionelle Einordnung und keine Rechtsberatung. Bei grenzüberschreitenden Anwendungen, personenbezogenen Daten, automatisierten Entscheidungen oder regulierten Branchen ist eine qualifizierte Einzelfallprüfung sinnvoll.
Ein AI- und Customer-Journey-Audit kann sichtbar machen, welche KI-Tools auf Ihrer Website und in Ihren Prozessen eingesetzt werden, wo Transparenz oder Verantwortlichkeiten fehlen und welche Verbesserungen zuerst sinnvoll sind.
Behalten Sie den Überblick über Ihre Projekte, Kommunikation, Dateien und Fortschritt vereint in einem Portal.
