Unternehmen zwischen Souveränität und Abhängigkeit

Die Schweiz will digital souveräner werden, doch ausgerechnet bei der Schlüsseltechnologie KI vertieft sie ihre Abhängigkeit von US-Anbietern. Zwischen Anspruch und Realität klafft eine Lücke, die sich kaum mehr ignorieren lässt. Während Unternehmen und die öffentliche Verwaltung reflexartig betonen, wie wichtig ihnen die Unabhängigkeit von ausländischen Tech-Giganten ist, fällt die Realität häufig ernüchternd aus. «Im Moment liest und hört man von Verwaltungen oft, dass sie Abhängigkeiten verringern wollen, aber gleichzeitig ihre Verträge mit Microsoft verlängern», sagt Thomas Wüst, Gründer und CEO von Ti&m. Ein Widerspruch? Für den Experten nicht. Vielmehr zeigt sich darin, wie tief der technologische Lock-in reicht und wie umfassend in der Schweiz die Bindung an US-Anbieter ist. «In gewissen Bereichen ist Abhängigkeit auch nichts Schlimmes», so Wüst. Entscheidend sei aber, sie bewusst zu managen und hinsichtlich Risiken und Kosten zu prüfen. Problematisch werde es, wenn Unternehmen bestehende Abhängigkeiten abbauen wollten, beim Einsatz von KI aber unreflektiert neue eingingen: «Wer bei KI blind auf proprietäre Modelle setzt, tauscht eine Abhängigkeit gegen die nächste – teurer, intransparenter und mit noch weniger Alternativen.»

Die Schweiz verfolgt bei der KI-Regulierung derzeit einen zurückhaltenderen Ansatz als die EU – ein Kurs, der in der Wirtschaft überwiegend begrüsst wird. «Vorausschauende Regulierung halte ich nicht für sinnvoll», sagt Wüst. Eingriffe sollten dort ansetzen, wo konkrete Risiken absehbar oder bereits sichtbar sind. «Alles andere hemmt Innovation und belastet unsere Wettbewerbsfähigkeit.» Gleichzeitig gibt es Branchen, in denen klare Spielregeln unerlässlich sind – allen voran die Finanzindustrie. KI-Lösungen müssen hier schon heute strenge Anforderungen erfüllen. «Es braucht Transparenz darüber, welche Modelle eingesetzt werden, welche Daten verwendet wurden, wie sie gewichtet und aufbereitet werden, wo sie gespeichert werden und welche Risiken oder Verzerrungen bestehen», so Wüst. In der Praxis führt dieser regulatorische Druck zu einer klaren Konsequenz: Solche Anforderungen lassen sich voraussichtlich nur mit Open-Source-basierten Modellen vollständig erfüllen. Und die Realität zeigt: KI wird bereits breit eingesetzt, allerdings vorwiegend in risikoarmen, eher einfachen Anwendungsfällen. Das dürfte sich rasch ändern. «In den kommenden Jahren wird die Technologie unaufhaltsam in geschäftskritische Kernprozesse vordringen wie etwa in die Logistik, ins Controlling sowie in automatisierte Kredit- und Risikoentscheide», sagt Wüst. Damit greift KI direkt in bewährte, hochregulierte Abläufe ein. «Gerade in diesen Prozessen darf KI keine Blackbox sein – Transparenz ist zwingend.» Denn sobald Algorithmen Entscheidungen mit erheblicher wirtschaftlicher oder gesellschaftlicher Tragweite treffen, werden nachvollziehbare Trainingsdaten, bekannte Fehlerquoten und klare Angaben zum Datenstandort zur Voraussetzung.

Vor diesem Hintergrund gewinnen offene Modelle an Bedeutung. Sie erfüllen zentrale Anforderungen an Transparenz und Nachvollziehbarkeit besser als proprietäre Systeme, auch wenn sie bei der reinen Performance teilweise noch zurückliegen. Dieser Abstand dürfte sich jedoch verringern. Erste leistungsfähige Alternativen sind bereits verfügbar, etwa das Sprachmodell Apertus, entwickelt von der ETH Zürich, der EPFL und dem Swiss National Supercomputing Centre (CSCS). «Weil es vollständig Open Source und Open Weights ist, lassen sich Entscheidungen im Gegensatz zu proprietären Modellen lückenlos auditieren – unabhängig vom Betriebsort», so Wüst. «Wer bei KI auf digitale Souveränität setzt, wird an offenen Ansätzen kaum vorbeikommen.» Quelloffene, KI-getriebene Datenplattformen wie Open Datastack rücken zunehmend in den Fokus, da sie moderne Infrastrukturen für Business-Intelligence, Governance und KI bieten und gleichzeitig die Entwicklung von Dashboards und Datenpipelines automatisieren.

Bedeutet das im Umkehrschluss, dass Unternehmen radikal auf Tech-Infrastruktur aus Übersee verzichten sollten? «Nein. Ein kompletter Verzicht auf die sogenannten Hyperscaler wäre weder realistisch noch wirtschaftlich sinnvoll. Die globalen Anbieter bieten weiterhin erhebliche Skaleneffekte, spezialisierte KI-Services und hochstandardisierte Plattformen», sagt Wüst. Wer wettbewerbsfähig bleiben will, muss deshalb das Beste aus beiden Welten kombinieren. Erfolgreiche Cloud-Strategien in Banken und Behörden setzen auf hybride Modelle: Globale Plattformen kommen dort zum Einsatz, wo Skalierung und Innovationsgeschwindigkeit entscheidend sind. «Schweizer, europäische oder Open-Source-Lösungen übernehmen hingegen die kritischen Bereiche, in denen Compliance, Kontrolle und strategische Unabhängigkeit im Vordergrund stehen», findet Wüst. «Digitale Souveränität ist kein Zustand, den man mit dem Wechsel auf einige Open-Source-Lösungen erreicht. Sie ist ein kontinuierlicher, risikobasierter Prozess.»

Sein Fazit ist klar: Im internationalen Vergleich nimmt die Schweiz eine gespaltene Mittelposition ein. Einerseits agiert sie regulatorisch pragmatischer als die EU und bietet Unternehmen dadurch wertvollen Handlungsspielraum, während sie sich bei den innovationsfreundlichen Rahmenbedingungen auf Augenhöhe mit Singapur bewegt. Andererseits fehlen ihr die geopolitische Schlagkraft der USA und die enorme Investitionskraft Brüssels. Zudem hinkt die Eidgenossenschaft bei der digitalen Verwaltung im Vergleich zu nordischen Vorreitern wie Estland oder Finnland traditionell hinterher, holt nun aber durch Prestigeprojekte wie die E-ID oder die Swiss Government Cloud endlich auf. Der wahre Trumpf der Schweiz bleibt ihre Positionierung als absolut vertrauenswürdiger Hafen für sensible Daten und kritische Infrastrukturen, kombiniert mit einem exzellenten universitären Talentpool. Um diese Wettbewerbsvorteile zu nutzen, müssen Bund und Kantone in den kommenden drei Jahren das unmissverständliche Signal senden, diesen sicheren, auf Open Source basierenden Standort konsequent auszubauen und Regulierungen gleichzeitig auf ein Minimum zu beschränken.