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Mitarbeitende für KI gewinnen: Akzeptanz und Change Management

20. Oktober 2026
Mitarbeitende für KI gewinnen: Akzeptanz und Change Management

Mitarbeitende akzeptieren KI am Arbeitsplatz unter drei Bedingungen: Sie sehen einen konkreten Nutzen in ihrer eigenen Arbeit, sie wissen, was mit ihren Eingaben geschieht, und sie müssen keine Überwachung befürchten. Die Werkzeuge selbst sind in Schweizer Unternehmen meist schon vorhanden. Es fehlt eher an Vertrauen, an klaren Regeln und an einer Einführung, die die Mitarbeitenden einbezieht, statt sie vor vollendete Tatsachen zu stellen. Dieser Leitfaden zeigt, warum Widerstand entsteht, welcher Rechtsrahmen in der Schweiz gilt und wie ein KI-Change-Management in sechs Phasen aufgebaut wird.

Nectos
nectos.ch
Vertrauen beginnt beim Datenschutz
Nectos bietet Schweizer Teams einen KI-Arbeitsbereich mit lokal gehosteten Modellen und Datenhaltung in der Schweiz, abgestimmt auf das Schweizer Datenschutzrecht.
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TL;DR

  • Nutzung ist nicht gleich Akzeptanz: Die Beschäftigten in der Schweiz verwenden KI breit, sehen aber oft wenig Mehrwert. Akzeptanz zeigt sich an qualitativen Rückmeldungen, nicht an der Zahl der Logins.
  • Vertrauen entsteht durch Transparenz: Mitarbeitende müssen wissen, ob sie mit einer KI interagieren, wo ihre Daten verarbeitet werden und ob Eingaben zum Training genutzt werden.
  • Überwachung ist eine rote Linie: Systeme zur Verhaltenskontrolle sind nach Art. 26 ArGV 3 unzulässig. Ein KI-Reglement muss das ausdrücklich festhalten.
  • Change Management ist ein Prozess: Pilotgruppe, geschützte Testumgebung, interne KI-Community und messbare Ziele wirken stärker als eine einmalige Schulung.
  • Die Infrastruktur beeinflusst die Akzeptanz: Ein Tool mit Datenhaltung in der Schweiz und nachvollziehbaren Audit-Trails nimmt die häufigsten Datenschutzbedenken vorweg.

Inhaltsverzeichnis

Lagebild 2026: hohe Nutzung, begrenztes Vertrauen

Die Zahlen für die Schweiz zeigen einen Widerspruch. KI ist im Arbeitsalltag angekommen, das Vertrauen in sie ist aber nicht im gleichen Mass gewachsen.

Für die Praxis heisst das: Ein Unternehmen, das KI-Lizenzen beschafft und die Nutzungsrate misst, weiss noch nicht, ob die Belegschaft die Technologie trägt. Die entscheidenden Fragen sind, ob die Tools den Arbeitsalltag tatsächlich erleichtern und ob die Mitarbeitenden ihnen vertrauen.

Woran die Akzeptanz von KI scheitert

Widerstand gegen KI ist selten grundsätzliche Technikfeindlichkeit. Meist steckt eine von sechs Ursachen dahinter, und jede braucht eine eigene Antwort.

1. Die KI als Black Box

Mitarbeitende können oft nicht nachvollziehen, wie ein Ergebnis zustande kommt. Dazu kommt die Sorge vor Halluzinationen, also vor plausibel klingenden, aber falschen Aussagen, die in einem Bericht oder einer Kundenantwort landen. Klare Verantwortlichkeiten helfen dagegen, nach dem Grundsatz: Die KI unterstützt, der Mensch entscheidet. Ebenso hilft ein Audit-Trail, der zeigt, welche Inhalte mit KI erstellt wurden.

2. Die Angst vor Überwachung

Viele Beschäftigte fragen sich, ob ihre Prompts ausgewertet werden, um ihre Leistung zu messen. Diese Sorge ist berechtigt, denn Überwachung am Arbeitsplatz verändert das Verhalten. Der EDÖB hält zu technischen Mitteln der Überwachung am Arbeitsplatz fest, dass sich Angestellte dadurch beobachtet oder unter Druck gesetzt fühlen.

3. Die Angst vor Ersetzung

Wird KI vor allem mit Effizienz begründet, hören Mitarbeitende häufig "Stellenabbau". Die Geschäftsleitung denkt in Produktivität, die Belegschaft an ihre Arbeitsplätze. Diese Kluft ist einer der häufigsten Gründe, warum KI-Projekte stocken.

4. Überforderung statt Entlastung

Ein neues Tool ohne Integration in die bestehenden Abläufe schafft zusätzliche Arbeit: Texte kopieren, Dokumente hochladen, Ergebnisse prüfen, alles in einem weiteren Fenster. Werden Medienbrüche nicht beseitigt, wird KI als zusätzliche Bürokratie erlebt.

5. Unklare Regeln

Ohne Reglement weiss niemand, welche Daten in ein KI-Tool eingegeben werden dürfen. Die einen meiden die Technologie deshalb ganz, die anderen nutzen private Konten bei ausländischen Diensten. Die Folge ist eine Schatten-IT, die weder die Geschäftsleitung noch der Datenschutzberater überblickt.

6. Zweifel am Datenschutz

Gerade in Treuhand, Recht, Gesundheitswesen, Finanzen und HR wissen die Mitarbeitenden genau, wie sensibel ihre Daten sind. Wenn unklar ist, wo Daten verarbeitet werden und ob sie zum Modelltraining dienen, verzichten gewissenhafte Fachleute auf das Tool. Aus ihrer Sicht ist das konsequent.

Der Rechtsrahmen in der Schweiz

Wer die Akzeptanz fördern will, muss zuerst die rechtlichen Bedingungen sauber erfüllen. Das schafft Rechtssicherheit und ist zugleich das stärkste Argument gegenüber skeptischen Mitarbeitenden. Die folgenden Punkte ersetzen keine Rechtsberatung. Für den konkreten Einsatz, etwa im HR oder bei besonders schützenswerten Personendaten, sind der interne Datenschutzberater oder eine auf Arbeits- und Datenschutzrecht spezialisierte Anwaltskanzlei beizuziehen.

  • Keine KI-spezifische Gesetzgebung: In der Schweiz gibt es derzeit noch keine KI-spezifische Gesetzgebung, wie Swissmem in seinem rechtlichen Überblick festhält. Es gelten die bestehenden Regeln des Datenschutz-, Arbeits- und Obligationenrechts.
  • nDSG: Das revidierte Datenschutzgesetz ist technologieneutral formuliert. Sobald Prompts, Dokumente oder Benutzerinteraktionen personenbezogene Daten enthalten, gilt es vollständig (siehe EDÖB, Datenschutztag 2026). Mitarbeitende müssen erkennen können, wann sie mit einer KI interagieren und was mit ihren Eingaben geschieht.
  • Art. 26 ArGV 3: Gemäss der Wegleitung des SECO zu Artikel 26 der Verordnung 3 zum Arbeitsgesetz dürfen Überwachungs- und Kontrollsysteme, die das Verhalten der Arbeitnehmenden überwachen sollen, nicht eingesetzt werden. Sind solche Systeme aus anderen Gründen erforderlich, sind sie verhältnismässig auszugestalten. Für KI bedeutet das: Eine Auswertung von Prompt-Verläufen zur Leistungskontrolle ist ausgeschlossen, Audit-Trails für Sicherheit und Compliance brauchen einen klar definierten Zweck.
  • Mitwirkungsrechte: Die Rechte der Arbeitnehmenden reichen von der Information über die Anhörung bis zur Mitbestimmung und stützen sich auf das Mitwirkungsgesetz und das OR. Wo eine Arbeitnehmervertretung besteht, gehört sie früh an den Tisch.
  • Datenschutz-Folgenabschätzung (DSFA): Bei einem voraussichtlich hohen Risiko für die Persönlichkeit der Betroffenen verlangt das nDSG eine DSFA. Bei KI-Einsätzen mit Personaldaten, Gesundheitsdaten oder Mandantendaten in Cloud-Umgebungen ist sie in der Regel angezeigt. Allgemeine IT-Nutzungsrichtlinien reichen dafür nicht aus.

Der Arbeitnehmerdachverband Travail.Suisse betont, dass eine kollektive und vertiefte Information Voraussetzung für Mitwirkung bei der Einführung von KI ist. Rechtliche Pflicht und Akzeptanzförderung zeigen hier in dieselbe Richtung.

KI-Change-Management in sechs Phasen

Die folgenden Phasen bauen aufeinander auf. Für ein KMU mit 20 bis 200 Mitarbeitenden ist ein Zeitraum von drei bis sechs Monaten bis zum breiten Rollout realistisch, vorausgesetzt, die Tool-Frage ist geklärt.

  1. Zweck festlegen: Definieren Sie zwei bis vier konkrete Anwendungsfälle, statt "KI einzuführen". Auch das KMU-Portal des Bundes empfiehlt, zuerst genau zu bestimmen, wofür KI-Tools genutzt werden sollen. Geeignet sind Aufgaben mit spürbarem Zeitaufwand und geringem Risiko: Protokolle von Sitzungen, Zusammenfassungen langer Dokumente, Entwürfe für Standardkorrespondenz, die Suche in internen Weisungen.
  2. Rahmen schaffen: Erarbeiten Sie ein KI-Reglement, bevor das Tool ausgerollt wird. Es regelt die zugelassenen Tools, die Datenklassen (öffentlich, intern, vertraulich, besonders schützenswert), die Kennzeichnung von KI-Inhalten, die Verantwortlichkeiten und das ausdrückliche Verbot der Verhaltensauswertung. Arbeitnehmervertretung und Datenschutzberater werden einbezogen.
  3. Pilotgruppe und geschützte Testumgebung: Eine gemischte Gruppe von acht bis fünfzehn Personen testet das Tool über vier bis sechs Wochen. Dazu gehören neben Begeisterten auch Skeptiker, denn deren Einwände zeigen die echten Hürden. Getestet wird mit realen, aber unkritischen Aufgaben.
  4. Befähigen statt schulen: Eine einmalige Schulung reicht nicht. Wirksamer sind wiederkehrende Formate wie kurze Lunch-&-Learn-Sessions, eine interne KI-Community mit Ansprechpersonen in jedem Team und eine Sammlung bewährter Prompts. Neben der Bedienung gehören kritisches Prüfen von Ergebnissen und ethische Fragen zum Inhalt. Die Bereitschaft dazu ist vorhanden: 79% der Beschäftigten in der Schweiz erklären sich bereit, neue Fähigkeiten zu erwerben, vor allem im Bereich der künstlichen Intelligenz.
  5. Schrittweise ausrollen: Der Rollout erfolgt pro Abteilung, begleitet von den Ansprechpersonen aus der Pilotgruppe. Erfolge werden konkret kommuniziert, etwa die eingesparte Zeit pro Sitzungsprotokoll, und nicht als abstrakte Effizienzsteigerung.
  6. Messen und nachjustieren: Nach drei Monaten werden Nutzung, Zufriedenheit und Vorfälle ausgewertet. Das Reglement wird angepasst, Anwendungsfälle ohne Nutzen werden gestrichen, neue Fälle aus der Belegschaft aufgenommen.

Bedenken und passende Massnahmen im Überblick

Bedenken der MitarbeitendenMassnahmeNachweis gegenüber der Belegschaft
"Meine Eingaben werden zum Modelltraining verwendet."Tool ohne Training auf Kundendaten wählenVertragliche Zusicherung, Auftragsdatenverarbeitungsvertrag
"Meine Daten landen im Ausland."Hosting und Verarbeitung in der SchweizDokumentierte Datenflüsse, Standort der Rechenzentren
"Meine Prompts werden zur Leistungskontrolle ausgewertet."Verbot der Verhaltensauswertung im ReglementKlar definierter Zweck der Audit-Trails, Zugriffsrechte nur für Compliance
"Die KI macht Fehler, und ich hafte dafür."Prinzip "Die KI unterstützt, der Mensch entscheidet"Kennzeichnungspflicht, Prüfschritte in den Prozessen
"Die KI ersetzt meine Stelle."Anwendungsfälle auf Entlastung ausrichtenOffene Kommunikation der Geschäftsleitung zu Zielen und Personalplanung
"Das Tool macht mir mehr Arbeit."Integration in bestehende Abläufe, Medienbrüche reduzierenZeitmessung im Pilot, Rückmeldungen der Teams

Akzeptanz messbar machen

Die Zahl der aktiven Nutzerinnen und Nutzer ist ein Frühindikator, mehr nicht. Ein vollständiges Bild ergeben vier Ebenen:

  • Nutzung: Anteil der regelmässig aktiven Mitarbeitenden pro Abteilung, Verteilung auf die definierten Anwendungsfälle.
  • Wirkung: Eingesparte Zeit pro Aufgabe, gemessen im Pilot und nach dem Rollout an denselben Aufgaben, zum Beispiel bei der Erstellung eines Sitzungsprotokolls oder der Zusammenfassung eines Vertrags.
  • Vertrauen: Kurzumfrage nach drei und sechs Monaten mit wenigen Fragen. Erleichtert das Tool die Arbeit? Ist klar, was mit den Eingaben geschieht? Würden Sie es einer Kollegin empfehlen?
  • Compliance: Anzahl gemeldeter Vorfälle, Anteil der Nutzung über private Konten bei nicht freigegebenen Diensten, Ergebnisse interner Kontrollen.

Sinkt die Schatten-IT, während Nutzung und Zufriedenheit steigen, ist die Einführung gelungen. Steigt die Nutzung, während die Zufriedenheit sinkt, schafft das Tool vermutlich neue Hürden statt Entlastung.

Unsere Perspektive: Vertrauen beginnt bei der Infrastruktur

Wir sehen in Schweizer Unternehmen regelmässig dasselbe Muster: Die Geschäftsleitung will KI einführen, die Mitarbeitenden nutzen sie längst privat, und dazwischen steht die unbeantwortete Frage, wo die Daten hingehen. Solange diese Frage offen bleibt, bleibt jede Schulung und jede Kommunikationskampagne Stückwerk. Wer Mandantendossiers, Personalakten oder Patientendaten bearbeitet, gibt sie nicht in ein Tool ein, dessen Datenflüsse er nicht kennt. Diese Zurückhaltung ist professionell und kein Widerstand gegen Neues.

Unsere Perspektive: Vertrauen beginnt bei der Infrastruktur — overview diagram

Deshalb halten wir die Wahl der Infrastruktur für einen Teil des Change Managements. Ein KI-Arbeitsbereich, der Daten ausschliesslich auf Schweizer Servern verarbeitet und speichert, sie nie zum Modelltraining verwendet und keine verdeckten Datenflüsse zu ausländischen KI-Anbietern kennt, beantwortet die häufigsten Einwände, bevor sie gestellt werden. Audit-Trails, Admin- und Zugriffssteuerung sowie ein Auftragsdatenverarbeitungsvertrag geben dem Datenschutzberater die Grundlage, die er braucht.

Die Behauptung von Souveränität reicht dabei nicht. Mitarbeitende und Datenschutzverantwortliche müssen die Datenflüsse nachvollziehen können. Deshalb legen wir offen, wie Nectos Daten verarbeitet und welche Sicherheitsmassnahmen von TLS 1.3 bis AES-256 gelten. Erst wenn diese Grundlage steht, können sich die Teams auf das Wesentliche konzentrieren: herauszufinden, wo KI ihnen tatsächlich Arbeit abnimmt.

— Adopt

Ein KI-Arbeitsbereich, den Teams mittragen

Nectos ist ein souveräner Schweizer KI-Arbeitsbereich für Unternehmen und Fachleute. Er umfasst einen privaten KI-Chat, Upload und Analyse von Dokumenten, persönliche und geteilte Wissensdatenbanken, Meeting-Transkription, Assistenten für Schweizer Berufs- und Branchenkontexte, Websuche mit optionaler Anonymisierung sowie Prompt-Anonymisierung. Hosting und Verarbeitung erfolgen ausschliesslich auf Schweizer Servern, gemäss nDSG und DSGVO.

Für die Pilotphase steht ein Testzugang zur Verfügung. Die Pläne kosten pro Arbeitsplatz und Monat: Starter CHF 29.90, Pro CHF 49.90, Pro+ CHF 99.90. Unternehmen mit erhöhten Anforderungen wählen eine Bereitstellung als BYOC oder On-Premise, mit Support ab CHF 490 pro Monat, oder den Pack Sécurité & Conformité. Details zu allen Plänen finden sich auf der Preisübersicht, die Funktionen im Einzelnen unter Funktionen von Nectos. Wer den Wechsel von einem amerikanischen Chatdienst prüft, findet die Unterschiede im Vergleich mit US-amerikanischen KI-Chatdiensten.

Ein KI-Arbeitsbereich, den Teams mittragen — overview diagram

Häufige Fragen zur Akzeptanz von KI

Wie lange dauert es, bis Mitarbeitende KI akzeptieren?

Eine feste Frist gibt es nicht. Für ein KMU ist ein Zeitraum von drei bis sechs Monaten vom Pilot bis zum breiten Rollout realistisch, wenn Reglement und Tool-Frage vorab geklärt sind. Entscheidend ist, dass die Mitarbeitenden früh einen konkreten Nutzen in ihren eigenen Aufgaben erleben.

Muss die Arbeitnehmervertretung bei der Einführung von KI einbezogen werden?

Das Mitwirkungsgesetz sieht je nach Thema Rechte von der Information über die Anhörung bis zur Mitbestimmung vor, insbesondere beim Gesundheitsschutz. Wo eine Arbeitnehmervertretung besteht, empfiehlt sich der frühe Einbezug ohnehin, weil er die Akzeptanz erhöht. Den Umfang der Pflichten im Einzelfall klärt eine Fachperson für Arbeitsrecht.

Darf der Arbeitgeber die Prompts der Mitarbeitenden auswerten?

Eine Auswertung zur Verhaltens- oder Leistungskontrolle ist nach Art. 26 ArGV 3 unzulässig. Protokolle zu Sicherheits- und Compliance-Zwecken sind möglich, wenn der Zweck definiert, der Zugriff beschränkt und die Belegschaft informiert ist. Diese Regeln gehören ins KI-Reglement.

Was gehört in ein KI-Reglement?

Mindestens: zugelassene Tools, erlaubte Datenklassen, Kennzeichnung KI-generierter Inhalte, Verantwortlichkeiten für die Prüfung von Ergebnissen, Zweck und Zugriff von Protokollen sowie das Verbot der Verhaltensauswertung. Das Reglement wird mit dem Datenschutzberater abgestimmt und nach den ersten Monaten überprüft.

Wie lässt sich die Nutzung privater KI-Konten im Unternehmen verhindern?

Verbote allein wirken selten. Wirksamer ist ein freigegebenes Tool, das mindestens so gut funktioniert wie der private Dienst und die Datenschutzanforderungen erfüllt, ergänzt um klare Regeln und Schulung. Wer eine gute, erlaubte Lösung hat, braucht keine Umwege.

Quellen