Innovative und sichere IT für Schweizer Unternehmen

Wem gehört die Entscheidung, ob ein KI-System diskriminiert? Und wer trägt die Verantwortung, wenn es das tut? Solche Fragen klingen zunächst philosophisch, sind aber längst operative Realität für CIOs und IT-Manager. Mit dem EU AI Act steigt der regulatorische Druck rapide, auch für Schweizer Unternehmen. Die ethische, rechtliche und technische Steuerung von Künstlicher Intelligenz ist nicht mehr Kür, sondern Pflicht. Doch wie sieht wirksame KI-Governance in der Schweizer Unternehmenspraxis konkret aus?

Warum KI-Governance jetzt auf die CIO-Agenda gehört

Während regulatorische Anforderungen wie der EU AI Act, ISO/IEC 42001 oder der kommende Schweizer Datenschutzrahmen zunehmen, steigen auch die Erwartungen der Kunden und der Öffentlichkeit an verantwortungsvolle KI. CIOs und IT-Manager müssen nicht nur rechtliche Compliance sicherstellen, sondern auch ethische Leitplanken setzen. Ohne klare Governance-Strukturen entsteht ein gefährlicher Blindflug mit Reputationsrisiken, diskriminierenden Modellen und ungeklärten Haftungsfragen.

Der Weg zur implementierten KI-Governance: 5 Schritte, die funktionieren

Basierend auf Erfahrungen mit Schweizer Unternehmen aus Industrie, Versicherungen und Gesundheitswesen empfehlen sich folgende Schritte:

• Schritt 1: Governance-Ziele definieren
  Welche Risiken will das Unternehmen mit KI adressieren: Fairness, Datenschutz, Sicherheit? Diese Ziele müssen auf Unternehmensstrategie und IT-Strategie abgestimmt sein.

• Schritt 2: Verantwortlichkeiten festlegen
  Analog zur Domänen-/Tower-Struktur in der klassischen IT-Governance sollten KI-Governance-Rollen etabliert werden (z. B. „KI-Tower Lead“). Weitere Rollen wie „KI Owner“ schaffen ebenfalls klare Verantwortungen.

• Schritt 3: Regelwerke und Kontrollen definieren
  Beispiel: „Alle KI-Modelle mit Einfluss auf Kreditentscheide müssen durch eine Bias-Analyse mit dokumentierter Freigabe durch das KI Board gehen.“ Technische und manuelle Kontrollen sichern die Einhaltung.

• Schritt 4: Eskalationspfade und Monitoring etablieren
  Abweichungen (z. B. fehlerhafte Entscheidungen oder Bedenken) müssen über definierte Gremien behandelt werden. Beispielsweise ein monatliches KI-Board.

• Schritt 5: Integration in bestehende IT-Governance
  KI-Governance darf kein paralleles System sein. Erfolgreiche Unternehmen integrieren Governance von KI in ihre bestehende IT-Management- und Risikostruktur.

Typische Stolpersteine und wie Schweizer Unternehmen sie lösen

• Fehlende Klarheit in der Verantwortung: In einem Finanzdienstleister führte die unklare Rollenverteilung dazu, dass niemand ein fehlerhaftes Modell stoppen konnte. Lösung: Tower-Struktur mit klaren Eskalationswegen (z. B. KI-Tower → CIO).

• Technik ohne Ethik: Ein Industrieunternehmen implementierte KI zur Personalrekrutierung ohne Bias-Analyse. Erst nach einem PR-Vorfall wurde ein KI-Review-Prozess eingeführt.

• Überschätzte Selbstregulierung: Einige Unternehmen verlassen sich auf ihre Data Scientists. Erfolgreiche Organisationen hingegen koppeln jede Modellfreigabe an ein unabhängiges Kontrollgremium.

Fazit & Handlungsempfehlung

3 Fragen zur Optimierung Ihrer KI-Governance:

1. Gibt es in Ihrer Organisation eine definierte Stelle, die Risiken von KI bewertet und behandelt?

2. Sind Ihre KI-Kontrollen in die bestehende IT-Governance integriert oder leben sie in Silos?

3. Wissen Sie, welches Ihrer Systeme aktuell KI nutzt und ob es DSG-konform ist?

Die 3 wichtigsten nächsten Schritte:

1. Aufbau eines interdisziplinären KI-Governance-Teams (IT, Recht, Business, Ethik)

2. Definition von Regelwerken und Kontrollprozessen (integriert in bestehende IT-Governance)

3. Einführung eines laufenden Performance- und Risiko-Monitorings für KI-Anwendungen

„Unsere Daten liegen irgendwo – und gehören irgendwie nicht mehr uns.“ Dieser Satz eines CIOs aus der Finanzbranche bringt das Dilemma vieler Schweizer Unternehmen auf den Punkt. Digitale Souveränität, also die Kontrolle über Daten, Systeme und IT-Kosten, ist 2025 kein Luxus mehr, sondern Voraussetzung für Resilienz, Compliance und Innovationsfähigkeit.

Kontrolle ist kein Ideal, sondern Notwendigkeit

Digitale Souveränität bedeutet mehr als nur Datenschutz. Sie erlaubt es Unternehmen, Technologien frei zu wählen, Anbieter zu wechseln und zu entscheiden, wer wann auf welche Informationen zugreifen darf. Das klingt selbstverständlich, ist es aber längst nicht mehr. Studien zeigen: 58 % der Schweizer Firmen fürchten die Abhängigkeit von globalen Cloud-Giganten. Der US CLOUD Act, der amerikanischen Behörden Zugriff auf europäische Server erlaubt, sorgt zusätzlich für rechtliche Unsicherheit.

Gerade CIOs erkennen die strategische Relevanz: Wer Systeme auslagert, aber Kontrolle verliert, verliert im Zweifel auch seine Handlungsfähigkeit. Sei es in Krisenzeiten oder bei regulatorischen Konflikten. Nicht ohne Grund bevorzugen mittlerweile über 70 % der Schweizer Unternehmen bei IT-Investitionen Anbieter aus der EU oder der Schweiz.

Drei Hebel zur Rückgewinnung der Kontrolle

1. Souveräne Cloud-Strategien: Statt auf Allzwecklösungen der Hyperscaler zu setzen, implementieren viele Unternehmen hybride Multi-Cloud-Ansätze. Kritische Daten und Systeme verbleiben in Schweizer Rechenzentren, während weniger sensible Workloads in zertifizierte Public Clouds ausgelagert werden. Verschiedene Anbieter bieten hierfür abgestufte Souveränitätsmodelle.

2. Open Source statt Blackbox: Offene Technologien und offene Standards reduzieren Herstellerabhängigkeit und ermöglichen transparente Sicherheitsarchitekturen. Das Paradebeispiel: die Entwicklung eines eigenen Schweizer Large Language Models (LLM) durch ETH, EPFL und das SDS-Netzwerk, trainiert auf öffentlicher Infrastruktur, vollständig Open Source und DSGVO-konform.

3. Governance und Transparenz: Viele IT-Manager unterschätzen, wie intransparent ihre eigene Datenlandschaft ist. Ohne ein zentrales Dateninventar und klare Cloud-Governance fehlt die Basis für strategische Entscheidungen. Firmen investieren daher in Monitoring-Tools, bilden Cloud-Governance-Officer aus und definieren Eskalationspfade für sicherheitskritische Vorfälle.

Digitale Souveränität in der Praxis

Die Schweiz zeigt, wie ein souveräner Digitalansatz konkret umgesetzt werden kann. Mit dem im Juli 2025 gegründeten Netzwerk „Souveräne Digitale Schweiz“ (SDS) bündeln Bund, Stadt Zürich, Hochschulen und Unternehmen ihre Kräfte. Ziel ist es, offene Technologien zu fördern, Know-how aufzubauen und vertrauenswürdige IT-Alternativen bereitzustellen, unabhängig von Big Tech.

Auch immer mehr Schweizer IT-Anbieter reagieren: Sie entwickeln Cloud-Lösungen, die vollständig in der Schweiz betrieben werden, setzen auf Open-Source-basierte Kollaborationsplattformen und ermöglichen Datenhaltung unter Schweizer Recht. Gerade in regulierten Branchen wie Finanzwesen oder Gesundheit entstehen so Alternativen, die Datenschutz „by design“ bieten, ohne rechtliche Grauzonen oder wirtschaftliche Lock-ins.

Dieses Zusammenspiel von Technologie, Rechtssicherheit und partnerschaftlicher Governance zeigt, wie Schweizer Unternehmen nicht nur technologische Kontrolle, sondern auch wirtschaftliche Handlungsfreiheit zurückgewinnen können. Ein souveräner IT-Stack wird dabei zunehmend zum Differenzierungsmerkmal – und zur vertrauensbildenden Massnahme gegenüber Kunden und Partnern.

Drei Fragen zur digitalen Souveränität in Ihrem Unternehmen

1. Wissen Sie genau, wo Ihre sensiblen Daten heute gespeichert sind und unter welchem Recht?

2. Welche konkreten Kontrollen sichern Ihre Cloud-Architektur ab, organisatorisch und technisch?

3. Gibt es in Ihrer Organisation ein dediziertes Cloud-Governance-Rollenmodell mit Eskalationswegen?

Digitale Souveränität ist keine Ideologie, sie ist eine unternehmerische Absicherung. Wer heute in Kontrolle, Transparenz und Governance investiert, sichert nicht nur seine Daten, sondern seine digitale Wettbewerbsfähigkeit von morgen.

Quellen

• Digitale Souveränität im Fokus: Cloud und KI im Schweizer ICT-Markt 2025, Netzwoche, 2025
• Schweizer Unternehmen zieht es bei der IT-Sicherheit zurück nach Europa, eset, 2025
• Swiss AI Initiative, 2025
• Netwerk SDS, 2025

Was haben mangelnde SLA-Kontrolle, intransparente Risiken und nicht getestete Systeme gemeinsam? Sie alle sind Symptome fehlender oder schwacher IT-Governance und sie kosten Schweizer Unternehmen täglich Marktanteile. In einer Realität, in der Geschwindigkeit, Sicherheit und Compliance über den Unternehmenserfolg entscheiden, wird IT-Governance zum entscheidenden strategischen Hebel für CIOs und IT-Manager.

2025: Die Schweizer IT-Governance steht unter Druck

Die Herausforderungen für IT-Organisationen nehmen 2025 weiter zu: Cloud-Migration, Cyberrisiken, regulatorische Anforderungen, steigende Komplexität durch heterogene IT-Landschaften und der Fachkräftemangel setzen Strukturen zunehmend unter Spannung. Gleichzeitig erwarten Geschäftsleitungen messbare Beiträge der IT zur Wertschöpfung. Ein Ziel, das ohne strukturierte IT-Governance nicht erreichbar ist.

In der Schweiz sehen wir besonders in der Industrie und im Gesundheitswesen Defizite: Governance-Prozesse sind entweder zu bürokratisch oder kaum existent. Der „Sweet Spot“ liegt dazwischen, doch den zu treffen, erfordert methodisches Vorgehen.

IT-Governance als Werttreiber und Risikosenker

Eine gute IT-Governance bringt Klarheit, Verantwortung und Kontrolle. Sie etabliert transparente Regelwerke, überwacht deren Einhaltung und schafft Eskalationspfade, die wirklich funktionieren. Ihre zentrale Rolle: Risiken frühzeitig erkennen, Innovation ermöglichen und gleichzeitig Compliance sicherstellen.

Beispiel Securitas: Das Datenleck durch einen offenen Cloud-Speicher hätte mit funktionierenden Governance-Kontrollen (z. B. Zugriffskontrollen, technische Policies) vermieden werden können. Der Reputations- und Sicherheitsverlust war enorm und ein klassischer Fall fehlender Governance.

In der Praxis heisst das: Wer heute Governance richtig aufsetzt, kann nicht nur Risiken minimieren, sondern auch schneller innovieren, Budgets gezielter steuern und regulatorisch „sauber“ bleiben.

Drei Best Practices für Schweizer CIOs

1. Den IT-Governance-Reifegrad realistisch bewerten
   Beginnen Sie mit einer strukturierten Reifegradanalyse Ihrer Governance. Verfügen Sie nur über ein Regelwerk, aber keine Kontrollmechanismen? In welchen fachlichen Bereichen ist eine IT-Governance nötig? Nur in der IT-Sicherheit oder auch in der Software-Entwicklung? COBIT 2019 bietet hier ein bewährtes Framework zur Unterstützung. Ohne Transparenz über den IST-Zustand kann keine zielgerichtete Entwicklung erfolgen.

2. Towers und Kontrollstrukturen definieren
   Erfolgreiche Unternehmen wie Banken oder Versorger setzen auf klar strukturierte Governance-Domänen („Towers“) für (beispielsweise) Architektur, Betrieb, Finanzen, Strategie und Risiko. Diese übernehmen Verantwortung für Regelwerke, KPI-Überwachung, Eskalationen und Compliance. Wichtig: Die Tower müssen mit Führungskompetenz ausgestattet sein, nicht mit operativen Rollen.

3. Performance- und Risikokontrolle operationalisieren
   KPIs ohne Konsequenzen sind wertlos. Definieren Sie für jeden Tower relevante Metriken (z. B. IT-Kosten/Nutzer, Störungszeiten, Strategie-Fit) und verknüpfen Sie diese mit aktiven Steuerungs- und Eskalationsmechanismen.

Die drei wichtigsten Schritte für eine bessere IT-Governance

1. Klären Sie: Wer ist in Ihrem Unternehmen wirklich für IT-Governance verantwortlich?

2. Etablieren Sie mindestens drei aktive Governance-Towers mit klaren Zuständigkeiten.

3. Verknüpfen Sie Ihre Regelwerke mit effektiven, überprüfbaren Kontrollen und KPIs.

Fazit

IT-Governance ist mehr als ein Compliance-Tool. Richtig eingesetzt wird sie zum strategischen Wettbewerbsvorteil, gerade in einem anspruchsvollen Markt wie der Schweiz. CIOs, die IT-Governance 2025 neu denken, sichern sich nicht nur regulatorische Konformität, sondern vor allem Innovationsfähigkeit und Vertrauen im Unternehmen.

Intelligente Automatisierung hat in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht und hat die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten, revolutioniert. Durch die Verwendung von künstlicher Intelligenz, Machine Learning und anderen Technologien kann intelligente Automatisierung Aufgaben automatisch ausführen und Entscheidungen treffen. In diesem Blog werden wir uns die 10 wichtigsten aktuellen Trends in der intelligenten Automatisierung genauer ansehen.

1. Robotic Process Automation (RPA)

RPA ermöglicht es Unternehmen, manuelle und repetitive Aufgaben durch die Verwendung von Software-Robotern zu automatisieren. Dies kann dazu beitragen, die Arbeitsbelastung von Menschen zu verringern und die Effizienz zu steigern.

2. KI-basierte Prozessautomatisierung

Durch die Verwendung von künstlicher Intelligenz können Unternehmen Prozesse automatisch steuern und Entscheidungen treffen. Dies ermöglicht es, große Mengen an Daten schneller und genauer zu analysieren und Prozesse zu optimieren. Durch die Verwendung von Machine Learning können sich Automatisierungssysteme mit der Zeit anpassen und verbessern. Dies ermöglicht es, Prozesse automatisch zu optimieren und die Effizienz zu steigern. Unternehmen können interne Geschäftsprozesse automatisieren, um Zeit und Kosten zu sparen.

3. Natural Language Processing (NLP)

NLP ermöglicht es, natürliche Sprache zu verstehen und zu verarbeiten, um Aufgaben automatisch auszuführen. Dies erleichtert die Interaktion von Menschen mit Automatisierungssystemen und ermöglicht es, Anfragen und Anweisungen in natürlicher Sprache zu verstehen.

5. Blockchain-Technologie

Blockchain-Technologie ermöglicht es, dass Daten sicher und transparent gespeichert werden können, was die Automatisierung von Prozessen wie Lieferkettenmanagement erleichtert. Einer der wichtigsten Vorteile von Blockchain ist die Dezentralisierung, die es ermöglicht, Daten ohne eine zentrale Autorität zu speichern und zu verwalten. Dies erhöht die Sicherheit und die Transparenz von Transaktionen.

6. Automatisierung in der Cloud

Durch die Verwendung von Cloud-Technologien können Unternehmen Automatisierungslösungen bereitstellen und skalieren. Dies ermöglicht es, flexibel auf die Anforderungen des Unternehmens zu reagieren und die Kosten zu senken.

7. Automatisierung im Internet of Things (IoT)

IoT ermöglicht es, Geräte und Maschinen mit dem Internet zu verbinden, um Daten zu sammeln und zu analysieren. Dies ermöglicht es, Prozesse zu automatisieren, die Effizienz zu steigern und neue Geschäftsmodelle zu entwickeln. Immer mehr Geräte werden mit dem Internet verbunden, von Haushaltsgeräten bis hin zu industriellen Maschinen. Dies führt zu einer immer größeren Menge an Daten, die gesammelt und analysiert werden können.

8. Computer Vision

Computer Vision ist ein wichtiger Trend in der Technologie, da es Unternehmen ermöglicht, Daten aus Bildern und Videos zu extrahieren und zu analysieren. Durch die Verwendung von künstlicher Intelligenz und Machine Learning kann Computer Vision Aufgaben wie Gesichtserkennung, Objekterkennung und Bildanalyse automatisch ausführen.

9. Processmining

Processmining ist ein Ansatz zur Analyse und Optimierung von Geschäftsprozessen, indem automatisierte Verfahren verwendet werden, um Daten aus IT-Systemen wie ERP, CRM und Workflow-Management-Systemen zu extrahieren, zu analysieren und darzustellen. Die Verwendung von Processmining in Verbindung mit Technologien wie Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen ermöglicht die Erkennung von Mustern in großen Datenmengen und die Automatisierung von Aktionen basierend auf diesen Erkenntnissen.

10. Chat-GPT

Chat GPT verwendet natural language generation (NLG) und natural language understanding (NLU) Technologien, um Chatbot-Systeme zu erstellen, die in der Lage sind, menschenähnliche Konversationen zu führen. GPT-Modelle finden Anwendung in der automatischen Erstellung von Inhalten wie Artikeln, Blog-Beiträgen und Social-Media-Posts. Diese Technologie ermöglicht es, Inhalte schneller und effizienter zu erstellen, ohne dass ein menschlicher Autor erforderlich ist.

Fun Fact

Dieser Blog wurde mithilfe von Chat GPT erstellt! Ist Ihnen das aufgefallen? Falls ja, woran?