KI im Kundenkontakt für Schweizer KMU: So sichern Sie Transparenz, vermeiden Falschinformationen, etablieren Qualitätssicherung und bleiben EU-anschlussfähig – praxisnah mit Case Study.
Ein Regulierungsrahmen im Werden
Die Diskussion rund um Künstliche Intelligenz wird in Europa massgeblich durch die EU-KI-Verordnung (EU AI Act) geprägt. Für Schweizer KMU ergibt sich daraus eine besondere Ausgangslage: Einerseits existiert in der Schweiz bislang keine «KI-Verordnung» nach EU-Vorbild. Andererseits ist KI hierzulande weder «rechtsfrei» noch risikolos – vielmehr greifen je nach Use Case insbesondere Datenschutz-, Vertrags-, Haftungs- und berufsrechtliche Pflichten. Gerade im Kundenkontakt entscheidet sich rasch, ob KI als Service-Upgrade oder als Vertrauensrisiko wahrgenommen wird.
Der Schweizer Weg zeichnet sich derzeit durch eine Ausrichtung an die Europarats-Konvention zu KI und durch gezielte Anpassungen in bestehenden Rechtsbereichen und Sektoren aus.
Der Bundesrat hat am 12. Februar 2025 kommuniziert, dass die Schweiz die Konvention ratifizieren will und entsprechende Anpassungen im nationalen Recht vorbereitet.
Für die Praxis bedeutet dies: Schweizer KMU sollten sich nicht daran orientieren, ob bereits ein einheitliches «KI-Gesetz» existiert, sondern daran, ob ihre konkrete KI-Anwendung im Alltag verlässlich, transparent, sicher und organisatorisch beherrscht ist. Genau hier liegt der zentrale Hebel – und im Kundenkontakt ist er besonders gross. Denn dort treffen drei Kräfte aufeinander: der Wunsch nach Geschwindigkeit, der Anspruch auf Richtigkeit und die Erwartung von Integrität. Wer KI für Kundendialoge einsetzt, sollte deshalb nicht nur technische Leistungsfähigkeit «einkaufen», sondern ein Betriebsmodell schaffen, das Qualität dauerhaft sicherstellt.
Um diese Überlegungen greifbar zu machen, dient im Folgenden eine Case Study als Leitlinie: Ein Treuhandbüro in der Schweiz mit zwanzig Mitarbeitenden, das typische Treuhanddienstleistungen anbietet – Buchhaltung, MWST-Themen, Payroll, Jahresabschluss, Steuererklärungen und punktuelle Beratung im Mandat.
Das Büro verfügt über eine Website und ein Kundenportal, kommuniziert intensiv per E-Mail und Telefon und möchte seinen Kundenservice modernisieren. Die Ausgangslage ist vielen Unternehmen vertraut: wiederkehrende Fragen zu Fristen, Unterlagen, Prozessschritten, Statusanfragen und Onboarding. Gleichzeitig ist klar, dass fachliche Aussagen – gerade zu steuer- oder fristenrelevanten Themen – eine hohe Reputations- und Haftungsnähe aufweisen können. Auskünfte zu Fristen, steuerlichen Auswirkungen oder mandatsbezogenen Einzelfällen erfolgen über den Chat nicht verbindlich. Bei solchen Themen wird konsequent an eine fachkundige Person übergeben (z. B. Rückruf, Ticket oder Termin).
Das Treuhandbüro beschliesst, KI nicht als «Autopilot» einzusetzen, sondern als Assistenzsystem, das Standardkommunikation verbessert, Mitarbeitende entlastet und bei komplexen Fällen konsequent an Menschen übergibt.
Der erste Schritt in der Praxis ist weniger technisch als strategisch: Was ist das Zielbild? Für ein KMU ist es selten sinnvoll, «KI überall» einzuführen. Stattdessen lohnt sich ein klares Set an KI-Touchpoints entlang der Kundenreise. Im Treuhandbüro sind das beispielsweise drei Felder:
Schon hier zeigt sich ein Grundprinzip, das für den Schweizer Kontext besonders wertvoll ist: Nicht Regulierungstexte definieren die Güte eines KI-Einsatzes, sondern die Fähigkeit des Unternehmens, seine Prozesse, Grenzen und Verantwortlichkeiten sauber zu gestalten. Ein kleines, robustes KI-Set, das zuverlässig funktioniert, ist wertvoller als ein breites KI-Feuerwerk, das Vertrauen beschädigt.
Das Paradox der Geschwindigkeit
Im Kundenkontakt verschiebt KI die Erwartungshaltung. Kunden erwarten schnellere Antworten – aber nicht «irgendwelche» Antworten. Gerade bei Treuhandthemen setzen sie korrekte Orientierung, diskrete Behandlung und die Möglichkeit voraus, bei Unsicherheiten mit einer fachkundigen Person zu sprechen. In der Praxis führt KI deshalb zu einem Paradox: Je schneller ein System antwortet, desto teurer wird ein Fehler. Eine falsche Auskunft zu Fristen oder Unterlagen kann Frust, Verzögerungen und im Extremfall Schäden auslösen.
KI-Modelle haben zudem eine Eigenheit, die im Service besonders heikel ist: Sie können überzeugend formulieren, obwohl der Inhalt falsch oder nicht belastbar ist. Das ist kein «Bug», sondern eine bekannte Systemcharakteristik vieler generativer Modelle. Genau deshalb steht im Kundenkontakt nicht die «Intelligenz» im Vordergrund, sondern Verlässlichkeit.
Transparenz ist in der Praxis nicht nur eine juristische Kategorie, sondern ein Vertrauensinstrument. Ein Kunde, der nicht weiss, ob er mit einem Menschen oder einem KI-System kommuniziert, wird im Fehlerfall nicht über den Fehler diskutieren – er wird über die Integrität des Unternehmens urteilen. Im Treuhandbüro bedeutet Transparenz daher zunächst etwas sehr Konkretes: Der Website-Chat wird sichtbar als KI-gestützte Assistenz gekennzeichnet. Es wird verständlich erklärt, wofür der Chat gedacht ist (beispielsweise «Onboarding, Unterlagen, Termine, Statusfragen») und wofür nicht (etwa «keine verbindliche steuerliche Einzelfallberatung»). Dazu kommt ein klarer Übergabemechanismus: Sobald der Kunde eine mandatsbezogene, einzelfallrelevante oder fristenkritische Frage stellt, wird nicht «weitergeraten», sondern an einen Menschen übergeben – sei es durch einen Rückruf, ein Ticket oder eine Terminbuchung. Transparenz heisst hier: die Grenzen nicht verstecken, sondern aktiv kommunizieren.
Kanalspezifische Transparenzlogik
Praktisch lohnt sich eine Transparenzlogik pro Kanal. Im Chat ist die Kennzeichnung und die Grenzkommunikation am wichtigsten. In E-Mails ist entscheidend, ob KI überhaupt direkt «nach aussen» antwortet oder nur intern Entwürfe liefert. Viele KMU wählen zurecht den Weg, KI zunächst nur intern zu nutzen: Das Modell formuliert einen Antwortvorschlag, die Fachperson prüft, passt an und sendet. Das ist organisatorisch gut beherrschbar und reduziert das Risiko, dass KI mit hoher Selbstsicherheit falsche Aussagen extern verbreitet.
Im Telefonkontext – etwa, wenn Gespräche transkribiert oder zusammengefasst werden – liegt der Fokus eher auf Erwartungsmanagement: Kunden sollten verstehen, ob und wofür automatisierte Unterstützung eingesetzt wird (zum Beispiel für Protokollierung, Zusammenfassung oder Terminabgleich). Transparenz bedeutet damit nicht, jedes technische Detail offenzulegen, sondern die Kundenerwartung so zu steuern, dass die Interaktion fair, nachvollziehbar und vertrauenswürdig bleibt.
Transparenz allein genügt jedoch nicht, wenn die Kundenkommunikation inhaltlich unsauber wird. In der Case Study lassen sich typische Schadensbilder leicht skizzieren: Ein Kunde fragt, welche Unterlagen für eine bestimmte Meldung notwendig sind, und erhält eine unvollständige Liste – das führt zu Nacharbeit und Verzögerung. Oder schlimmer: Ein Kunde fragt nach einer Frist, und die KI nennt ein plausibles Datum, das aber falsch ist. Das Problem dabei ist nicht nur der Fehler, sondern die «verführerische Autorität» einer flüssig formulierten Antwort. In einem Treuhandsetting kann das den Eindruck erwecken, es handle sich um eine fachliche Auskunft. Vertraut der Kunde darauf, ist der Vertrauensbruch nur aufgeschoben.
Drei typische Risikotreiber
In der Praxis entsteht dieses Risiko häufig durch drei Treiber:
Genau hier setzt Qualitätssicherung an. Sie ist kein Zusatz, sondern die eigentliche KI-Disziplin im Kundenkontakt. Für Schweizer KMU ist eine praxistaugliche Qualitätssicherung meist eine Kombination aus Design-Kontrollen, Human-in-the-Loop- und Monitoring-Massnahmen.
Im Design beginnt alles mit einer strikten Scope-Begrenzung: Der Chat beantwortet nur Standardfragen, die auf geprüften Inhalten basieren. Das Treuhandbüro baut dafür eine kleine, kuratierte Wissensbasis auf – etwa aus dem eigenen Onboarding-Handbuch, häufigen Fragen, Prozessbeschreibungen, Vorlagen und Checklisten. Die KI «erfindet» dann nicht frei, sondern orientiert sich an dem, was das Unternehmen tatsächlich als Standardprozess leisten kann. Technisch kann das über einfache Wissensartikel, strukturierte FAQ und – je nach System – über «Grounding» erfolgen, also über Antworten, die sich auf intern gepflegte Inhalte stützen. Organisatorisch ist entscheidend: Jede Standardantwort muss einer fachlichen Realität entsprechen, die das Unternehmen auch tragen will.
Ein weiterer Designhebel ist die Antwortform. Freie Prosa ist anfälliger für Halluzinationen, unklare Zusagen und implizite Ratschläge. Checklisten, strukturiertes Vorgehen, klare Abgrenzungen und kurze Hinweise sind häufig sicherer. Statt «Sie müssen X bis Y machen» kann ein Bot etwa sagen: «Für den Prozess benötigen wir in der Regel A, B, C. Falls einer der Punkte nicht zutrifft, geben Sie uns kurz Bescheid – dann klärt ein Teammitglied den Einzelfall.» Solche Formulierungen wirken weniger «allwissend», steuern Erwartungen und reduzieren Fehlinterpretationen.
Human-in-the-Loop ist die zentrale operative Sicherung. Für das Treuhandbüro ist es sinnvoll, eine Risikoschwelle zu definieren, ab der eine menschliche Prüfung verpflichtend ist. Fristen, steuerliche Auswirkungen, Vertragsfragen, individuelle Mandatssituationen – all das sollte nicht automatisiert finalisiert werden. Stattdessen kann KI hier intern unterstützen: Sie strukturiert das Anliegen, schlägt Rückfragen vor und liefert einen Entwurf, der durch Fachpersonen geprüft wird. Der entscheidende Perspektivwechsel lautet: KI übernimmt nicht die Verantwortung, sondern erhöht die Produktivität der Verantwortungsträger.
Monitoring und Feedback schliessen den Kreis
Ein KI-System im Kundenkontakt ist kein statisches Produkt, sondern ein Prozess, der gepflegt werden muss. Das Treuhandbüro führt deshalb einen Testkatalog ein: Standardfragen, Grenzfälle und bewusst provozierte «Fangfragen», die typische Fehlmuster sichtbar machen. Dazu kommen einfache Kennzahlen, die nicht bürokratisch, aber aussagekräftig sind: Wie oft muss ein Mensch übernehmen? Wie oft wird eine Antwort nachträglich korrigiert? Wie häufig ist der Kunde unzufrieden? Welche Themen führen zu Eskalationen?
Dieses Monitoring ermöglicht gezielte Verbesserungen: Wissensartikel ergänzen, Formulierungen entschärfen, Übergabe früher auslösen oder bestimmte Themen ganz aus dem Bot-Scope entfernen. Qualitätssicherung ist damit keine einmalige Abnahme, sondern ein Betriebsritual.
Neben Inhalt und Transparenz ist im Treuhandkontext ein weiteres Feld zentral: Datenschutz und Vertraulichkeit. Ohne in juristische Detaildebatten zu gehen, ist für die Praxis entscheidend, dass Mandatsdaten, Lohndaten, Identitätsdokumente und Finanzinformationen hochsensibel sind – und dass «Prompting» sehr schnell zu Datenabfluss führen kann, wenn Mitarbeitende unkontrolliert externe KI-Tools nutzen.
Ein pragmatisches Schweizer KMU braucht deshalb vor allem drei Dinge:
Gerade das letzte Element ist häufig unterschätzt: Wenn Mitarbeitende aus Effizienzdruck heraus «irgendein Tool» nutzen, entstehen Schattenprozesse, die weder IT noch Compliance noch Geschäftsleitung überblicken. Ein sauberer KI-Einsatz heisst daher auch: die Nutzung zu kanalisieren, nicht zu verbieten. Mitarbeitende sollen eine sichere, freigegebene Lösung haben, die ihren Arbeitsalltag tatsächlich verbessert.
Ein praktikabler Umsetzungspfad für das Treuhandbüro beginnt bewusst klein.
Erst dann folgt der Rollout – inklusive Betriebsmodell, Verantwortlichkeiten, Review-Routinen und einem kleinen Incident-Prozess («Was tun wir, wenn der Bot Unsinn gesagt hat?»). Dieser Weg ist nicht spektakulär, aber er ist skalierbar und vertrauensbildend. Und Vertrauen ist im Treuhandgeschäft die eigentliche Währung.
Bis hierher ist der Fokus bewusst schweizerisch: pragmatisch, risikoorientiert, betriebsnah. Dennoch wäre es für viele Schweizer KMU ein Fehler, die KI-Verordnung als «reines EU-Thema» abzutun. Denn die KI-Verordnungsregeln können auch dann relevant werden, wenn ein Unternehmen nicht in der EU sitzt.
Die Verordnung hat einen Anwendungsbereich, der ausdrücklich auch Konstellationen mit Drittstaaten erfasst, etwa wenn Anbieter KI-Systeme in der EU in Verkehr bringen oder in Betrieb nehmen, unabhängig davon, ob sie in der EU oder in einem Drittland sitzen.
Besonders praxisrelevant für Schweizer KMU ist zudem, dass die Verordnung auch Anbieter und Betreiber in Drittstaaten erfassen kann, insbesondere wenn das Unternehmen im Sinne der Verordnung als Anbieter oder Betreiber/Deployer einzuordnen ist und der Output eines KI-Systems in der EU genutzt wird.
Der Hintergrund ist klar: Um Umgehungen zu verhindern und Personen in der EU effektiv zu schützen, soll die Regulierung nicht daran scheitern, dass ein Teil der Wertschöpfung ausserhalb der EU stattfindet.
Was heisst das für unser Treuhandbüro? Es muss keine EU-Panik haben, sollte aber einen EU-Check durchführen. Typische EU-Touchpoints sind schnell beschrieben.
Wenn das Treuhandbüro EU-Kunden hat oder Mandate betreut, deren Ergebnisse in der EU verwendet werden, kann der KI-Output relevant werden.
Erstellt das Treuhandbüro etwa Auswertungen oder Reports, die eine EU-Tochtergesellschaft des Kunden in ihre Prozesse übernimmt, gilt der KI-Output als «in der Union genutzt». Dieses Kriterium kann den Anwendungsbereich der EU-KI-Verordnung eröffnen.
Wenn der Website-Chat auch EU-Nutzende adressiert, weil das Unternehmen Leistungen erkennbar in die EU anbietet, steigt die Wahrscheinlichkeit, dass sich EU-Fragen stellen.
Das Ziel ist nicht, die EU-KI-Verordnung zu «implementieren», sondern früh zu erkennen, ob der eigene KI-Einsatz in eine EU-Reichweite geraten kann – und dann mit angemessenen, verhältnismässigen Massnahmen zu reagieren.
Hilfreich ist dabei ein Blick auf die Zeitachse: Die Verordnung gilt nicht «auf einen Schlag», sondern gestaffelt. Artikel 113 sieht vor, dass die Verordnung grundsätzlich ab dem 2. August 2026 anwendbar ist, während die Kapitel I und II (unter anderem allgemeine Bestimmungen und verbotene Praktiken) bereits ab dem 2. Februar 2025 gelten.
Für Schweizer KMU ist das eine Einladung, nicht zu warten, sondern schrittweise EU-Fitness aufzubauen – vor allem dort, wo ohnehin gute Praxis entsteht: Transparenz, menschliche Aufsicht, Dokumentation von Entscheidungen, Qualitätskontrollen, Incident-Fähigkeit. Diese Elemente sind im Schweizer Kontext sinnvoll und zugleich kompatibel mit dem, was EU-Regulierung typischerweise verlangt.
Gerade deshalb ist der EU-Check am Ende weniger juristisch als organisatorisch. Ein KMU sollte sich erstens fragen, welche Rolle es im KI-Kontext einnimmt: Ist es Anbieter eines KI-Systems, Betreiber (Deployer), Händler bzw. Vertreiber (Distributor) oder einfach Nutzer einer Standardsoftware? Zweitens ist zu klären, wo die Outputs genutzt werden – rein national oder auch in EU-Kontexten. Drittens lohnt ein Grobcheck der Risikokategorie: Handelt es sich um harmlose Service-FAQ oder um Systeme, die Entscheidungen über Personen vorbereiten oder beeinflussen?
Je näher man an Entscheidungen über Rechte, Pflichten oder wesentliche Interessen kommt, desto mehr sollte man Governance, Dokumentation und menschliche Prüfung ausbauen. Der entscheidende Punkt bleibt: Viele der «richtigen» Massnahmen sind ohnehin gute Praxis – unabhängig davon, ob man formal unter die EU-KI-Verordnung fällt.
Damit kommen wir zum Fazit, das für Schweizer KMU im Jahr 2026 besonders wichtig ist. Wie bereits erwähnt, verfolgt die Schweiz aktuell einen Ansatz, der nicht auf eine grosse, horizontale KI-Verordnung setzt, sondern auf die Anbindung an die Europarats-Konvention und auf sektorielle bzw. gezielte Anpassungen.
Das entbindet Unternehmen aber nicht von der Pflicht, KI verantwortungsvoll zu betreiben – im Gegenteil: Es verschiebt die Verantwortung stärker in die Organisation. Wer KI im Kundenkontakt einsetzt, muss Transparenz als Vertrauensinstrument verstehen, Falschinformationen als reales Betriebsrisiko behandeln und Qualitätssicherung als Kernprozess etablieren. Die Case Study des Treuhandbüros zeigt, wie das ohne Überforderung gelingt: klein starten, Scope begrenzen, geprüfte Wissensbasis verwenden, Übergaben an Menschen konsequent gestalten, Monitoring einführen und Datenschutz bzw. Vertraulichkeit organisatorisch absichern.
Gleichzeitig ist EU-Kompatibilität für viele Schweizer KMU keine abstrakte Rechtsfrage, sondern ein Marktthema. Die EU-KI-Verordnung kann auch Drittstaatenkonstellationen erfassen, insbesondere wenn Outputs in der EU genutzt werden. Und sie wird zeitlich gestaffelt wirksam, mit einem zentralen Anwendungsbeginn ab 2. August 2026 und bereits früher geltenden Teilen. Wer in der Schweiz heute KI sauber, transparent und qualitätsgesichert im Kundenkontakt betreibt, baut damit nicht nur bessere Services, sondern auch regulatorische Anschlussfähigkeit – und macht Vertrauen zu einem Wettbewerbsvorteil, statt es zum Experiment zu erklären.
Aus Vertrauens- und Risikogründen ist Transparenz stark zu empfehlen. Je nach Ausgestaltung und Kontext – insbesondere im EU-Umfeld – können zudem regulatorische Transparenzpflichten einschlägig sein.
Durch eine strikte Scope-Begrenzung auf geprüfte Inhalte und einen konsequenten Human-in-the-Loop-Ansatz bei sensiblen Themen. Bei fristenkritischen oder mandatsbezogenen Fragen sollte immer an eine Fachperson übergeben werden.
Sie kann auch für Schweizer Unternehmen relevant werden – insbesondere abhängig von der Rolle des Unternehmens (z. B. Anbieter oder Betreiber/Deployer) und davon, ob Outputs eines KI-Systems in der EU genutzt werden. Ob und welche Pflichten greifen, hängt zudem von der Art des Systems und der konkreten Konstellation ab.
Durch klare Datenklassifikation, verständliche Nutzungsregeln und einen kontrollierten Tool-Einsatz mit freigegebenen Systemen. So werden unkontrollierte Schattenprozesse durch Mitarbeitende vermieden.
Klein starten mit risikoarmen Use Cases wie einem FAQ-Chat, dann schrittweise über Prototyp und Pilotbetrieb zum Rollout. Ein robustes, begrenztes KI-Set ist wertvoller als ein breites Feuerwerk.
Nur wenn Schnittstellen zur EU bestehen – etwa durch EU-Kunden oder KI-Outputs, die in der EU genutzt werden. In diesen Fällen gelten verbotene Praktiken bereits seit Februar 2025, die vollständige Anwendbarkeit beginnt im August 2026.
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