FAQ
Häufige Fragen zu KI im Schweizer KMU
Über 30 Fragen, sortiert nach Thema. Was wir am häufigsten gefragt werden. Und was wir antworten.
Erste Schritte
Ist mein KMU zu klein für KI?
Ab ungefähr 20 Mitarbeitenden gibt es genug repetitive Prozesse für mindestens zwei sinnvolle Use Cases. Unter 10 reicht oft ein einzelnes Tool.
Wie finde ich heraus, wo KI bei uns helfen würde?
KI-Potentialanalyse: 1–2 Tage on-site, schriftlicher Befund mit 3–6 priorisierten Use Cases nach ROI × Machbarkeit. Festpreis CHF 5’000–15’000.
Was ist der Unterschied zwischen Audit und Workshop?
Audit heisst: wir liefern den Befund. Workshop heisst: wir moderieren, dein Team co-kreiert. Beides Festpreis.
Brauche ich eine eigene Datenbasis?
Für Quick-Win-Use-Cases meistens nicht. Für Forecasting oder Custom-Bots: ja, dann zählt Datenqualität.
Wo lohnt sich KI im Betrieb am ehesten?
Mail-Triage, Offert-Vorbereitung, Dokumenten-Workflows in Office-lastigen KMU. Coding-Copilots in Tech-KMU. Helpdesk-Automation in Service-Unternehmen.
Kosten
Was kostet KI-Beratung bei Waldsee?
Tagessatz CHF 2’200 (Halbtag CHF 1’100). Audit Festpreis CHF 5’000–15’000. Hardware (bei On-Prem) separat zum Lenovo-Schweiz-Listenpreis.
Was kostet ein typisches KMU-Implementation-Projekt insgesamt?
Office-Automation für 30-MA-KMU: ca. CHF 22’600 initial. On-Prem für 50-MA-Tech-KMU: ca. CHF 25’200 plus ThinkStation-Hardware. Mehr unter dem Kosten-Guide.
Warum CHF 2’200 / Tag?
Spezialist-Boutique-Tagessatz. Über generischem KI-Berater-Markt (CHF 1’200–1’600), unter Big-4-Partner-Sätzen (CHF 4’000+).
Versteckte Kosten?
Nein. MWST 8.1 % separat. Hardware separat. Tool-Lizenzen separat. Sonst keine.
Skonto bei Vorauskasse?
Nein. Nach Aufwand abgerechnet (Tagessatz) oder Festpreis bei Audit/Workshop.
Tools und Stack
Welche Tools nutzt ihr?
n8n als Orchestrator, ChatGPT Enterprise / Claude / Copilot als LLM-Layer, Ollama + Open-WebUI für On-Prem, Power BI / Looker Studio / Metabase für Dashboards.
ChatGPT Enterprise oder Copilot?
M365-Häuser: Copilot. Google-Workspace-Häuser: ChatGPT Enterprise. Bei IP-sensitiven Daten: on-prem statt beides.
Was ist n8n?
Open-Source-Workflow-Tool, ähnlich Zapier oder Make.com, aber self-hostable. Default-Orchestrator bei Waldsee, weil Daten kontrollierbar bleiben.
Welche LLM-Modelle nutzt ihr on-prem?
Open-Source-Modelle: Llama, Qwen, Mistral, DeepSeek-Familie. Konkrete Versions-Wahl im Architektur-Gespräch.
Was ist Xinity?
Wiener Open-Source-Orchestrierungs-Schicht (Apache 2.0) für On-Prem-LLMs. OpenAI-kompatibel. Wir integrieren sie auf Wunsch für EU-souveräne Setups.
On-Prem und Compliance
Brauche ich on-prem oder reicht Cloud-KI?
Cloud reicht für viele Office-Workflows mit DPA-Vertrag. On-Prem wird relevant bei sensitiven Daten, IP-sensitivem Code, regulierten Branchen oder interner Vorgabe „Daten bleiben im Haus".
Was ist „revDSG-konform"?
Das revidierte Datenschutzgesetz (in Kraft seit 1. Sept 2023) verlangt Auftragsdatenverarbeitung bei Drittlands-Anbietern, Information der Betroffenen, klare Zwecke. Cloud-KI mit US-Sitz erfüllt das mit DPA. On-Prem strukturell.
Welche Hardware nutzt ihr für On-Prem?
Standard: Lenovo ThinkStation PGX mit NVIDIA GB10 Grace-Blackwell-Superchip und 128 GB Unified Memory. Deckt Teams 5–40 Nutzer.
Was kostet ein On-Prem-Setup?
ThinkStation-Hardware zum Lenovo-Schweiz-Listenpreis plus 3–8 Tage Waldsee-Aufwand zum Tagessatz CHF 2’200.
Können wir Modelle on-prem austauschen?
Ja, der Stack ist Open-Source-basiert. Modell-Wechsel sind oft Stunden, selten Wochen.
Ablauf und Wartung
Wie lange dauert eine KI-Implementierung?
n8n-Mail-Triage: 2–5 Tage. Custom GPT mit RAG: 3–8 Tage. On-Prem-Setup: 2–6 Wochen inkl. Hardware-Lieferung.
Wer macht die Wartung?
Drei Optionen: du selbst mit Begleitung, wir on-demand zum Tagessatz, oder Monats-Retainer.
Was, wenn ein Tool später nicht mehr passt?
Open-Source-Stack heisst: austauschbar. Modell, Workflow, UI. Alles ohne Lock-in ersetzbar.
Stornobedingungen?
Audit/Workshop bis 14 Tage vorher kostenlos, danach 50 %. Tagessatz: nach Aufwand abgerechnet.
Mitarbeiter und Kultur
Werden Mitarbeitende durch KI ersetzt?
Nicht durch das, was wir empfehlen. Augmentation vor Replacement. Mitarbeitende werden produktiver, nicht überflüssig.
Was ist Shadow KI?
Mitarbeitende, die KI bereits nutzen. Privat, ohne Governance. Real in fast jedem Schweizer KMU. Mehr im Pillar-Guide.
Was ist der Swiss KI Paradox?
Waldsee-Begriff für die Beobachtung, dass Mitarbeiter-Adoption höher ist als Management-Wahrnehmung. Mitarbeitende sind weiter als die Strategie.
Wie schule ich mein Team?
Modulares Training via Konfigurator. Halbtag-Module pro Abteilung mit Mengenrabatt.
Methodik
Was ist das ATHENA-Framework?
Sechs Phasen: Awareness, Trust, Harmony, Empowerment, Nurture, Adaptation. Praktisches Modell für KI-Transformation. Detail unter Methodik.
Ist ATHENA wissenschaftlich validiert?
Nein. Praktisches Modell aus Beratungs-Praxis, kein peer-reviewed Forschungsrahmen.
Was ist Context Engineering?
System-Aufbau statt Prompt-Tricks. Daten, Anbindung, Berechtigungen, Wissensbasis. Der Kontext macht den Unterschied, nicht der Prompt.
Was sind die 5 Arten von Wohlstand?
Sozial, physisch, finanziell, Zeit, mental/spirituell. Filter für KI-Use-Cases: macht der Use Case das Unternehmen entlang aller fünf reicher, oder nur einer?
Frage nicht dabei?
Schreib uns. Oder beginn mit dem nächsten konkreten Schritt.