Was kostet eine KI-Beratung in der Schweiz wirklich?
Von Marina Nerandzic
14. März 2026
«Was kostet ein KI-Projekt?» ist die häufigste Frage, die wir von KMU-Geschäftsführern hören. Die ehrliche Antwort: Es kommt darauf an. Aber wir können Ihnen transparente Richtwerte geben, damit Sie realistisch planen können.
Typische Kostenstruktur eines KI-Projekts
Ein KI-Projekt für ein Schweizer KMU hat in der Regel drei Kostenphasen:
- Phase 1 — Analyse und Konzept (1-2 Wochen): 3'000-8'000 CHF. Wir analysieren Ihre Prozesse, identifizieren KI-Potenzial und erstellen eine Roadmap.
- Phase 2 — Proof of Concept / Pilot (3-6 Wochen): 12'000-35'000 CHF. Ein funktionierender Prototyp, der an Ihren echten Daten getestet wird.
- Phase 3 — Produktiv-Implementierung (4-8 Wochen): 20'000-60'000 CHF. Integration in Ihre bestehenden Systeme, Testing, Schulung, Go-Live.
Total für ein typisches Erstprojekt: 15'000-50'000 CHF. Das klingt nach viel? Vergleichen Sie es mit den laufenden Kosten: Wenn KI einem 5-Personen-Team täglich 2 Stunden spart, amortisiert sich das Projekt in 2-4 Monaten.
Laufende Kosten nach Go-Live
- Cloud-Infrastruktur (Swiss Hosted): 200-800 CHF/Monat
- KI-Modell-Nutzung (API-Kosten): 50-500 CHF/Monat je nach Volumen
- Wartung und Updates: 500-1'500 CHF/Monat (optional, empfohlen)
Versteckte Kosten, die viele vergessen
- Datenaufbereitung: Wenn Ihre Daten in 15 verschiedenen Excel-Dateien stecken, braucht es zuerst Datenbereinigung. Das kann 20-30% des Projektbudgets ausmachen.
- Change Management: Mitarbeitende müssen die neue KI-Lösung akzeptieren und nutzen. Planen Sie 1-2 Schulungstage ein.
- Iteration: Der erste Prototyp ist selten perfekt. Planen Sie 2-3 Optimierungsrunden ein.
Wann lohnt sich KI nicht?
Ehrlich gesagt: Nicht jedes KMU braucht KI. Es lohnt sich nicht, wenn:
- Der Prozess weniger als 10 Stunden pro Woche kostet — der Automatisierungsgewinn ist zu klein
- Ihre Daten unstrukturiert und inkonsistent sind — dann ist Datenbereinigung der erste Schritt, nicht KI
- Sie kein internes Commitment haben — KI-Projekte scheitern, wenn das Team nicht mitzieht
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