Generative KI im Job: weit verbreitet – punktuell genutzt –strategisch unterschätzt

Generative künstliche Intelligenz ist in den Schweizer Unternehmen angekommen. Doch zwischen spielerischer Nutzung und strategischer Verankerung klafft eine deutliche Lücke. Das zeigt die AI Barometer Studie 2025, der Züricher Hochschule für Angewandte Wissenschaften ZHAW. Auch Swiss Engineering hat die Studie unterstützt. Befragt wurden 137 Fach- und Führungskräfte aus unterschiedlichen Branchen. Das Ergebnis ist ein differenziertes Bild: hohe Akzeptanz und Nutzung im Alltag – aber Unsicherheit, geringe institutionelle Unterstützung und Zurückhaltung bei komplexeren Anwendungsfällen.

Die Grundbotschaft der Studie ist eindeutig: Generative KI ist kein Nischenthema mehr. 80 Prozent der Befragten haben bereits persönliche Erfahrungen mit generativer KI gesammelt, 67 Prozent fühlen sich mit der Technologie vertraut. 43 Prozent verwenden generative KI täglich im Job, weitere 39 Prozent mindestens wöchentlich. Private Nutzung ist ebenfalls verbreitet, fällt aber etwas geringer aus. Eingesetzt wird die KI insbesondere für klar umrissene Aufgaben wie das Verfassen von Texten, das Zusammenfassen von Inhalten oder die schnelle Informationssuche.

Bemerkenswert ist die emotionale Bewertung der Technologie. 80 Prozent der Befragten geben an, dass ihnen die Nutzung von generativer KI Spass macht. Drei Viertel empfinden die Systeme als einfach bedienbar, fast 80 Prozent als leicht erlernbar. Aus Sicht klassischer Akzeptanzmodelle ist das ein starkes Signal: Eine niedrige Einstiegshürde und positive Nutzungserlebnisse gelten als zentrale Treiber für die Verbreitung neuer Technologien.

Gleichzeitig offenbart die Studie eine ausgeprägte Vertrauenslücke. Nur 40 Prozent halten Generative KI für zuverlässig, lediglich rund 20 Prozent empfinden sie als sicher oder vertrauenswürdig. Generative KI wird als nützliches Werkzeug wahrgenommen, dem man aber nicht wirklich traut.

Bei den konkreten Anwendungsfällen dominiert alles, was mit Sprache und Inhalten zu tun hat. Textgenerierung ist mit 93 Prozent der mit Abstand bekannteste Use Case, gefolgt von Bildgenerierung und personalisierten Inhalten. Auch die tägliche Nutzung konzentriert sich auf textnahe Anwendungen wie Smart Search und Textgenerierung.

Anders sieht es bei komplexeren, datenintensiven Einsatzszenarien aus. Anwendungen wie Datenanalyse oder Prozessoptimierung werden zwar als potenziell sehr nützlich eingeschätzt, sind in der Praxis aber deutlich weniger verbreitet. Hauptgrund ist der wahrgenommene hohe Implementierungsaufwand.

Ein zentrales Ergebnis der Studie ist die fehlende strategische Verankerung von generativer KI in vielen Organisationen. Zwar verfügen viele Mitarbeitende über das notwendige Know-how, doch institutionelle Unterstützung, klare Leitplanken und interne Supportstrukturen fehlen häufig. Generative KI wird dadurch oft bottom-up eingeführt – mit entsprechenden Risiken für Datensicherheit, Qualität und Skalierbarkeit.

Trotz aller Zurückhaltung bei der Umsetzung blicken die Befragten optimistisch in die Zukunft. Fast alle wollen generative KI weiter nutzen. Besonders hoch schätzen sie den künftigen Einfluss in den Bereichen Datenanalyse, Wissenszugang und Prozessoptimierung ein – also genau dort, wo die heutige Nutzung noch gering ist.