Der Begriff "AI Fatigue" geistert seit einiger Zeit schon durch die Medienspalten – ein Indiz dafür, dass an der KI-Müdigkeit etwas dran sein könnte. Ivo Dimitrov, Chief AI Officer & Co-Founder von Finom, hat sich auf die Spur der müden Exponenten gesetzt und einige Gründe gefunden, warum Künstliche Intelligenz Unternehmen zur Verzweiflung bringen kann.
Ernüchterung folgt auf überhöhte Erwartungen
Im Jahr 2025/2026 standen und stehen Unternehmen unter einem doppelten Druck: Einerseits wächst der regulatorische und wirtschaftliche Stress – von strengeren Compliance‑Anforderungen bis hin zu steigenden Kosten und unsicheren Marktbedingungen. Andererseits flacht der anfängliche Hype um generative KI spürbar ab. Nach einer Phase überhöhter Erwartungen setzt Ernüchterung ein:
Viele Unternehmen haben KI‑Tools eingeführt, ohne sie wirklich in ihre Prozesse zu integrieren, und kämpfen heute mit Fragmentierung, Komplexität und ausbleibendem ROI. Vor diesem Hintergrund rückt eine entscheidende Frage in den Fokus: Wie kann KI wirklich entlasten, statt zusätzlichen Aufwand zu erzeugen?
Während die Nutzung von Künstlicher Intelligenz rasant zunimmt, mehren sich in Unternehmen gleichzeitig die Anzeichen von Ermüdung. Dieses Phänomen wird zunehmend als "AI Fatigue", also KI‑Müdigkeit, bezeichnet
Laut "Forbes" haben im Jahr 2025 42 Prozent der Unternehmen den Grossteil ihrer KI‑Initiativen aufgegeben, gegenüber nur 17 Prozent im Vorjahr. Dieser drastische Anstieg zeigt eine zunehmende Ernüchterung angesichts kostspieliger Projekte, die oft weit von den tatsächlichen Bedürfnissen entfernt sind.
Zudem berichten regelmässige Nutzer von KI‑Tools von deutlich höherer Burnout‑Gefahr als ihre Kollegen. Dies verdeutlicht die wachsende Diskrepanz zwischen Technologieversprechen und realem Nutzen.
Dabei wurde Künstliche Intelligenz als grosse Chance für Unternehmen positioniert: Sie sollte zeitaufwändige Aufgaben automatisieren, Entscheidungen verbessern und wertvolle Zeit freisetzen. Heute weicht der anfängliche Enthusiasmus einer nüchternen Realität: Für viele Unternehmer ist KI allgegenwärtig geworden, aber nicht unbedingt hilfreich.
Warum viele Unternehmen scheitern
Kaum eine Zielgruppe schien so prädestiniert für den Einsatz von KI wie Unternehmen, deren Aufgabenbereiche wie Buchhaltung, Compliance oder Liquiditätsmanagement viel Zeit verschlingen und anfällig für Fehler sind.
Besonders kleine Unternehmen, Selbstständige, Mikrobetriebe und KMU stehen hier im Fokus, denn sie können sich keine eigenen, voll spezialisierten Teams leisten. Lange standen sie vor einem grundlegenden Dilemma: Entweder teuer externe Dienstleister engagieren, oder die Aufgaben selbst übernehmen, mit hohem Zeitverlust und Fehlerpotenzial.
Theoretisch sollte KI genau hier Abhilfe schaffen. In der Praxis jedoch erleben viele Unternehmer das Gegenteil: Tools, die ihren Alltag eher verkomplizieren, und Risiken, die für kleine Strukturen besonders schwer wiegen.
So überrascht es kaum, dass der KI‑Einsatz in KMU weiterhin gering bleibt: Laut einer Erhebung der Hochschule Karlsruhe setzen nur 39 Prozent der kleinen Unternehmen (20 bis 49 Mitarbeiter) KI ein. Bei grösseren Mittelständlern steigt diese Quote auf bis zu 49 Prozent. Allerdings ist stark davon auszugehen, dass der Einsatz von KI bei Kleinstunternehmen (1 bis 20 Mitarbeiter) wesentlich geringer ausfällt.
Was Unternehmen wirklich brauchen
Unternehmer brauchen keine experimentellen Funktionen oder technologische Machtdemonstrationen. Ein kleines Unternehmen kann es sich nicht erlauben, Zeit oder Ressourcen in Tools zu investieren, die zu komplex sind, nicht zu ihrem Arbeitsalltag passen oder deren Nutzen unklar bleibt.
Gefragt sind sofort einsetzbare Lösungen, die Finanz‑, Buchhaltungs‑ und Steuerprozesse automatisieren und gleichzeitig Echtzeit‑Transparenz bieten. In der aktuellen wirtschaftlichen Lage zählen vor allem Einfachheit, Zuverlässigkeit und Rechtssicherheit. Eine MIT‑Studie zeigt allerdings, dass 95 Prozent der KI‑Pilotprojekte keinen messbaren geschäftlichen Nutzen erzielen. So erscheint der Einsatz von KI schnell als Risiko, statt als Chance, Zeit und Geld zu sparen.
Wie KI effektiv wird: das integrierte Tool
Nach einem Jahr voller grosser Ankündigungen zeigt sich ein klares Muster: Viele KI‑Lösungen wurden schlicht auf bestehende Systeme aufgesetzt, ohne echte Integration in die Geschäftsprozesse. Die Folge ist ein Flickenteppich aus Tools, der eher aus Angst vor dem technischen Rückstand entstanden ist als aus strategischem Bedarf. Das Ergebnis: Datensilos, fragmentierte Workflows sowie ein wachsender Abstand zwischen Analyse und Umsetzung.
Eine KI, die nur "am Rand" der Geschäftsabläufe agiert, kann kaum messbare Ergebnisse liefern. Der wahre Mehrwert entsteht erst durch vollständige Integration in die Kernprozesse, insbesondere in Finanz‑ und Verwaltungsabläufe. Automatisiert KI die Kategorisierung von Transaktionen, die Buchführung, Steuererklärungen oder die Lohnabrechnung durchgängig, sinkt die Belastung für Unternehmer erheblich.
Heute verbringen Führungskräfte kleiner Unternehmen 15 bis 20 Stunden pro Woche mit buchhalterischen Aufgaben, was mehreren verlorenen Wochen pro Jahr entspricht. Wäre KI hier voll integriert, liesse sich dieser Aufwand massiv reduzieren, bei gleichzeitig weniger Fehlern, besserer Liquiditätsplanung und mehr Zeit fürs Kerngeschäft.
So wird die Technologie zu einer unsichtbaren, aber entscheidenden Infrastruktur für operative Effizienz.
Warum KI ein strategisches Muss bleibt
In einem wirtschaftlich unsicheren Umfeld brauchen Unternehmen vor allem Kontrolle, Vorhersehbarkeit und Transparenz. KI sollte ihnen helfen, bessere Entscheidungen zu treffen und nicht den Überblick zu verlieren, weil sie mit immer mehr Tools und Interfaces jonglieren müssen.
Neben der Automatisierung kann KI auch eine pädagogische Rolle spielen: Sie sollte Unternehmer dabei unterstützen, ihre steuerlichen und finanziellen Pflichten zu verstehen, Fristen frühzeitig zu erkennen und die Compliance sicherzustellen. Integrierte KI‑Systeme können Echtzeit‑Warnungen geben, kontextbezogene Empfehlungen liefern und kontinuierlich begleiten.
"AI Fatigue" ist daher kein Zeichen technikfeindlicher Unternehmer. Es zeigt vielmehr eine reifere Erwartungshaltung: Unternehmen suchen heute zuverlässige, pragmatische, integrierte Lösungen, die echten Mehrwert schaffen, statt überladene Tools, die mehr Arbeit als Nutzen bringen.