Wer heute im Unternehmen über Künstliche Intelligenz spricht, landet oft zu schnell bei der falschen Frage: Welches Modell ist das beste? Welche KI im Unternehmen bringt Effizienz?
Für die Praxis ist das heute selten entscheidend. Fachbereiche wie Finanzen, HR, Marketing oder Business Development wollen keine Diskussion über Parameter oder Modellarchitekturen. Sie wollen wissen: Welche KI hilft uns bei welcher Aufgabe wirklich weiter?
Genau hier beginnt in vielen Unternehmen die Unsicherheit. Der Markt ist in kurzer Zeit deutlich unübersichtlicher geworden. Neben grossen Sprachmodellen gibt es integrierte Assistenten für Microsoft 365 oder Google Workspace, spezialisierte Tools für Wissensarbeit und erste souveräne europäische Alternativen.
Die entscheidende Frage lautet deshalb nicht: „Welche KI ist am intelligentesten?“
Sondern: „Welche Lösung passt zu welchem Anwendungsfall in unserem Unternehmen?“
Nicht zu wenig KI, sondern zu viel ungeordnete KI
In vielen Unternehmen entsteht derzeit kein KI-Mangel, sondern ein KI-Wildwuchs. Einzelne Teams testen Tools auf eigene Faust, nutzen unterschiedliche Assistenten und arbeiten ohne gemeinsame Standards. Das führt schnell zu verschiedenen Problemen:
- Die Resultate sind inkonsistent. Jede Abteilung nutzt andere Tools, andere Prompts und andere Qualitätsmassstäbe.
- Sicherheits- und Governance-Fragen bleiben offen. Welche Inhalte dürfen verarbeitet werden? Wo liegen die Daten? Welche Lösungen sind freigegeben?
- Das Potenzial verpufft. Statt produktiver Prozesse entstehen isolierte Experimente ohne nachhaltigen Nutzen.
Deshalb braucht es Orientierung. Nicht jedes KI-System ist für jede Aufgabe gleich gut geeignet.
Nach welchen Kriterien Unternehmen auswählen sollten
Wer KI-Lösungen seriös beurteilen will, sollte nicht nur auf Benchmarks schauen. Für den Unternehmensalltag sind vor allem fünf Fragen relevant:
1. Wie gut unterstützt die Lösung bei Denken, Strukturieren und Analysieren?
2. Wie gut arbeitet sie mit Dokumenten, Präsentationen, Tabellen und langen Inhalten?
3. Wie gut integriert sie sich in bestehende Systeme und Prozesse?
4. Wie geeignet ist sie für interne Wissensarbeit oder externe Recherche?
5. Wie tragfähig ist das Setup in Bezug auf Datenschutz, Kontrolle und Skalierung?
Genau entlang dieser Fragen unterscheiden sich die heutigen Angebote am Markt. Im Folgenden zeigen wir auf, welche der führenden KI Lösungen für welche Use Cases am geeignetsten sind.
Microsoft Copilot: stark im internen Microsoft-Kontext
Microsoft Copilot ist vor allem dort stark, wo Unternehmen bereits intensiv mit Microsoft 365 arbeiten. Der Mehrwert entsteht weniger durch das Basismodell allein als durch den Zugriff auf E-Mails, Teams-Chats, Dokumente, Präsentationen und Kalender im bestehenden Arbeitskontext.
Das macht Copilot besonders nützlich für Mitarbeitende, die direkt in Outlook, Teams, Word, Excel oder PowerPoint produktiver werden möchten.
Dabei ist wichtig zu verstehen, dass Microsoft mit Copilot dem User eine Schnittstelle zu verschiedenen Modellen gibt und diese im Hintergrund integriert. Der Vorteil ist, dass es keine Rolle spielt, ob man die Modelle von OpenAI (ChatGPT), Anthropic (Claude) oder ein anderes Modell wählt.
Besonders geeignet für: interne Kommunikation, Meeting-Nachbereitung, Wissensmanagement, erste Präsentations- und Dokumententwürfe
ChatGPT: der vielseitige Generalist
ChatGPT ist für viele Unternehmen weiterhin der naheliegendste Einstieg in produktive KI-Nutzung. Der Grund ist einfach: Die Lösung ist breit einsetzbar und liefert in vielen Aufgabenfeldern schnell brauchbare Resultate.
Gerade in HR, Marketing, Kommunikation, PMO oder Strategie liegt der Wert oft in der Geschwindigkeit. Eine Stellenanzeige, ein Interviewleitfaden, eine Agenda, eine Zusammenfassung oder eine erste Argumentationslinie für einen Kundentermin: Genau hier spielt ein generalistisches System seine Stärke aus. ChatGPT eignet sich besonders dann, wenn Unternehmen einen flexiblen Assistenten für viele unterschiedliche Aufgaben suchen.
Besonders geeignet für: Textarbeit, Zusammenfassungen, Ideenfindung, Strukturierung, allgemeine Wissensarbeit in vielen Fachbereichen
Claude: stark bei Präzision und Struktur
Claude (von Anthropic) ist besonders interessant für Unternehmen, die Wert auf präzises Schreiben, strukturierte Argumentation und die saubere Bearbeitung komplexer Aufgaben legen. In vielen Szenarien wirkt Claude weniger wie ein kreativer Ideengeber und stärker wie ein hochgradig analytischer Sparringspartner.
Dies zeigt sich insbesondere dann, wenn extrem lange Dokumente, Fachkonzepte, Berichte oder anspruchsvolle Textarbeit im Vordergrund stehen. Dank der Fähigkeit, sehr grosse Informationsmengen im Arbeitsgedächtnis (dem sogenannten Kontextfenster) zu halten, analysiert Claude systematisch und ohne den roten Faden zu verlieren. Ein typischer Einsatzbereich ist die Unterstützung bei der Vorbereitung von Management-Memos, Fachkonzepten oder längeren Entscheidungsgrundlagen.
Softwareentwicklung mit Claude Code Neben der reinen Textarbeit hat sich Claude in der Softwareentwicklung positioniert. Mit Claude Code gilt das Modell heute für viele Entwickler-Teams als bevorzugte Wahl für Coding-Aufgaben. Es versteht komplexe Systemarchitekturen, schreibt sauberen Code und unterstützt effizient beim Debugging, Refactoring und bei der Dokumentation bestehender Codebasen.
Der Schlüssel zur Integration: Skills und das Model Context Protocol (MCP) Um Claude im Unternehmenskontext ganzheitlich zu verstehen, sind zwei Konzepte entscheidend: Skills und das Model Context Protocol (MCP). Ein Basismodell hat lediglich das Wissen, mit dem es trainiert wurde. Durch sogenannte Skills (Fähigkeiten) wird Claude befähigt, konkrete Aktionen auszuführen – wie beispielsweise spezifische Berechnungen durchzuführen oder Skripte auszulösen.
Der eigentliche Hebel für die Unternehmensintegration ist jedoch das MCP. Das Model Context Protocol ist ein offener Standard, der es Claude ermöglicht, sich sicher, strukturiert und direkt mit den lokalen Datenquellen und internen Systemen eines Unternehmens zu verbinden. Anstatt mühsam Dokumente in einen Chat hochzuladen, kann Claude via MCP direkt auf relevante Repositories, Datenbanken oder Entwicklungsumgebungen zugreifen. Dies ermöglicht hochgradig kontextbezogene Antworten, ohne dass die unternehmensinternen Data-Governance-Richtlinien verletzt werden.
Besonders geeignet für: Berichte, komplexe Fachkonzepte, umfangreiche Dokumentenanalyse, Softwareentwicklung (Claude Code) sowie die nahtlose und sichere Anbindung an interne Unternehmensdaten via MCP.
Gemini: stark im Google-Ökosystem
Gemini ist besonders relevant für Unternehmen, die stark mit Google Workspace arbeiten oder ihre Wissensarbeit über Gmail, Docs, Meet und verwandte Tools organisieren. Ähnlich wie bei Microsoft entsteht der Mehrwert nicht nur im Modell selbst, sondern in der Einbettung in die bestehende Arbeitsumgebung.
Für Unternehmen mit Google-Stack ist Gemini deshalb ein logischer Kandidat, wenn Mitarbeitende direkt in ihren gewohnten Tools produktiver werden sollen.
Besonders geeignet für: Google-Workspace-Umgebungen, Wissensarbeit, Dokumentenerstellung, Meeting-Unterstützung, interne Assistenz
Schweizer und europäische Modelle: relevant für Souveränität
Nicht jedes Unternehmen möchte seine KI-Strategie vollständig auf grosse US-Anbieter ausrichten. Gerade in regulierten Umfeldern oder bei strategischen Grundsatzfragen werden Themen wie Souveränität, Transparenz und Kontrolle immer wichtiger.
Hier gewinnen Schweizer und europäische Initiativen massiv an Bedeutung. Sie sind nicht zwingend in jeder Disziplin global führend, bieten aber entscheidende strategische Vorteile, wenn Nachvollziehbarkeit, strikte Governance und Unabhängigkeit im Zentrum stehen.
Zwei hochaktuelle Entwicklungen prägen den Schweizer Markt derzeit besonders:
- Die Swiss AI Initiative & der Alps-Supercomputer: Getragen von der ETH Zürich und der EPFL, stellt diese Initiative die Grundlage für die sichere KI-Forschung in der Schweiz dar. Die Rechenleistung liefert der Alps-Supercomputer am Nationalen Hochleistungsrechenzentrum (CSCS) in Lugano. Dies garantiert den Aufbau von Know-how und Infrastruktur direkt in der Schweiz.
- Das Modell Apertus (“Swiss LLM”): Als direktes Resultat dieser Zusammenarbeit wurde das Open-Source-Modell Apertus entwickelt. Im Gegensatz zu kommerziellen US-Systemen besticht dieses Large Language Model durch radikale Transparenz: Trainingsdaten, Code und Modellgewichte sind vollständig offengelegt. Zudem ist Apertus darauf ausgelegt, die Vorgaben des Schweizer Datenschutzgesetzes (DSG) sowie des EU AI Acts strukturell zu erfüllen.
- Europäische Open-Weight-Alternativen: Ergänzend dazu etablieren sich auf europäischer Ebene Modelle wie das französische Mistral. Diese Modelle lassen sich direkt in unternehmenseigene Architekturen – beispielsweise innerhalb lokaler Server oder in geschlossenen Cloud-Umgebungen wie Microsoft Fabric – integrieren, ohne dass Daten nach aussen fliessen.
Für viele Unternehmen ist dies weniger eine kurzfristige Produktivitätsfrage als ein strategischer Architekturentscheid: Wo wollen wir maximale Leistung über externe APIs beziehen – und wo entscheiden wir uns bewusst für maximale Kontrolle durch souveräne, lokal gehostete Modelle?
Besonders geeignet für: souveräne AI-Strategien, Datensicherheit in sensiblen Kontexten, Governance-orientierte Organisationen, den öffentlichen Sektor und langfristige Plattformentscheide.
Fazit: Technologie ist das Werkzeug, Governance und Kompetenz sind das Fundament
Die blosse Freischaltung von KI-Tools führt noch nicht zu mehr Produktivität. Ohne klare Leitplanken entstehen Unsicherheit, Schatten-IT und inkonsistente Resultate.
Der Mehrwert entsteht erst dann, wenn KI im Unternehmen drei Dinge zusammenbringen: die richtige Lösung für den richtigen Anwendungsfall, klare Regeln für sicheren Einsatz und Mitarbeitende, die mit den Tools produktiv arbeiten können.
Genau dabei unterstützt Novalytica. Wir helfen Unternehmen, den Markt einzuordnen, sinnvolle Einsatzfelder zu identifizieren und Teams direkt an ihren realen Prozessen zu befähigen – praxisnah, sicher und mit messbarem Mehrwert.
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