KI: Asset Manager kommen kaum aus der Experimentierphase hinaus

Die Investitionen in künstliche Intelligenz sind 2025 um durchschnittlich 33 Prozent gestiegen. Doch drei von fünf Unternehmen haben laut einer Umfrage von Kyndryl ihre KI-Initiativen nicht über die Pilotphase hinausgeführt. Für Schweizer Asset Manager und institutionelle Investoren wird die Skalierungslücke zur Wettbewerbsfrage.

Täglich überstürzen sich die Berichte über neue KI-Modelle, die Implikationen auch für die Asset-Management-Branche haben? Doch was tut sich tatsächlich in der Branche? Wie gestaltet sich der Alltag? Hier zeigen einige Umfragen, die in den vergangenen Wochen publiziert wurden, ein ernüchterndes Bild: Der Kyndryl Readiness Report 2025 etwa, der auf Befragungen von 3'700 Führungskräften aus 21 Ländern beruht, zeigt etwa eine wachsende Diskrepanz zwischen Investition und Wirkung: Während Unternehmen ihre KI-Budgets im vergangenen Jahr im Schnitt um ein Drittel aufgestockt haben, stecken 62 Prozent weiterhin in der Experimentierphase fest. Das gilt auch in der Finanzbranche. Mehr als die Hälfte räumt ein, dass Innovationsprojekte regelmässig nach dem Proof-of-Concept zum Stillstand kommen.

«Die Diskrepanz zwischen Selbsteinschätzung und Realität ist gravierend», wird Jacqueline Wild, Vice President und General Manager von Kyndryl Schweiz und Österreich, zitiert. 90 Prozent der Befragten halten ihre Werkzeuge für ausreichend – doch 57 Prozent geben gleichzeitig zu, dass die eigene Tech-Stack-Komplexität Innovationen ausbremst.

Banking & Financial Services: Disziplin – und ein anderes Problem

Mit 768 befragten Führungskräften ist die Finanzbranche die grösste Einzelgruppe im Sample und damit statistisch besonders aussagekräftig. Sie schneidet bei der Infrastruktur überraschend gut ab: Nur 26 Prozent der eingesetzten Systeme befinden sich am Ende ihrer Servicelaufzeit – der tiefste Wert aller untersuchten Branchen, vor Technology (28 Prozent), Telekommunikation (29 Prozent) und Retail (32 Prozent). Das spiegelt die regulatorische Disziplin wider, die FINMA und DORA seit Jahren einfordern.

Doch die Branche hat ein anderes Problem: die Skalierung. Bei den Automatisierungen pro Gerät und Monat liegen Banken zwar mit 206 im oberen Mittelfeld – aber das schwächste Viertel der Häuser kommt auf gerade einmal 69. Die Spreizung zwischen Vorreitern und Nachzüglern ist enorm. Und 58 Prozent der befragten Banker geben zu, dass sie in ihre heutige Cloud-Architektur «zufällig hineingewachsen» sind, statt sie strategisch geplant zu haben.

Schweizer Befund: Talent ja, Skalierung nein

Die Schweizer Umfragen zu diesem Thema verschärfen das Bild. Laut der SFTI/OST-Studie «AI from PoC to Production» vom Dezember 2025 befinden sich rund 40 Prozent aller KI-Initiativen bei Schweizer Finanzinstituten noch in der Ideations- oder Machbarkeitsphase. Nur 11 Prozent erreichen die Skalierungsphase – und der Anteil produktiver Anwendungen ist gegenüber 2024 sogar leicht zurückgegangen.

Dabei mangelt es nicht am Humankapital. Der Stanford AI Index 2026 weist die Schweiz mit 110,5 KI-Fachkräften pro 100'000 Einwohner als weltweite Nummer eins aus – vor Singapur (109,5) und mit grossem Abstand vor Deutschland (58,1). Bei den kumulierten KI-Investitionen seit 2013 rangiert die Schweiz mit 4,73 Milliarden US-Dollar dagegen nur auf Platz 14, hinter dem Vereinigten Königreich (34,1 Milliarden) und Deutschland (17,2 Milliarden). Die Hochschule Luzern bringt das Strukturproblem in ihrer Business Transformation Study vom 23. April auf den Punkt: «Viele Mitarbeitende sind im Umgang mit generativer KI weiter als ihre Organisation.»

Für Asset Manager hat das konkrete Konsequenzen. Eine Analyse von Strategy& und PwC Schweiz beziffert das mittelfristige Effizienzpotenzial generativer KI für Vermögensverwalter auf bis zu 15 Prozent – aber nur bei kohärenter Gesamtstrategie. Beratungshäuser wie KPMG bestätigen, dass grosse Asset Manager auf unternehmensweite KI-Architekturen für Investment, Operations und CRM setzen, während kleinere Häuser auf SaaS-Standardlösungen ausweichen. Pictet Asset Management hat im November 2025 begonnen, KI-Agenten als «neue Praktikanten» einzusetzen – eng überwacht und ausschliesslich auf Schweizer und europäischen Rechenzentren, um regulatorische Vorgaben zu erfüllen.

Pacesetters: Was die 13 Prozent anders machen

Zurück zur Kyndryl-Umfrage. Das Institut identifiziert in seiner Auswertung drei Gruppen: Pacesetters (13 Prozent), Followers (47 Prozent) und Laggards (40 Prozent). Die Vorreiter unterscheiden sich messbar: Sie geben 32 Prozentpunkte seltener an, dass ihr Tech-Stack Innovationen verzögert, sind seltener von Cyber-Ausfällen betroffen und haben bei ihren technischen Mitarbeitenden 70 Prozent wöchentliche KI-Nutzung erreicht – bei den Laggards sind es nur 40 Prozent. 89 Prozent der Pacesetters berichten von positivem ROI auf ihre KI- oder generativen KI-Investitionen, gegenüber 66 Prozent bei den Nachzüglern.

Bemerkenswert ist die Prioritätssetzung: Drei von vier Unternehmen investieren KI-Mittel zuerst in Cybersecurity – also in Fraud Detection und Risikomanagement, noch vor Customer Experience oder Enterprise-Anwendungen. Für Asset Manager ist das nicht zufällig: Cyber-Resilienz ist nach DORA seit Januar 2025 regulatorische Pflicht, die FINMA-Aufsichtsmitteilung 08/2024 verschärft die Governance-Anforderungen an den KI-Einsatz zusätzlich.

Druck von oben, Druck von der Seite

Die Skalierungslücke ist auch ein Führungsproblem. 74 Prozent der CEOs räumen ein, dass der Druck zur kurzfristigen ROI-Demonstration ihre langfristigen Innovationsziele untergräbt. 65 Prozent gestehen offen, dass CEO und CFO sich beim langfristigen Wert von Technologieinvestitionen nicht einig sind. Hinzu kommt der geopolitische Druck: 86 Prozent der Befragten halten Herkunft und Regulierungskonformität von Cloud-Anbietern inzwischen für ein zentrales Auswahlkriterium – ein Punkt, der für Schweizer Häuser mit grenzüberschreitenden Mandaten überproportional ins Gewicht fällt.

Eine 94-Prozent-Mehrheit der Schweizer CEOs hat im EY CEO Survey 2026 erklärt, KI sei in den nächsten zwei Jahren entscheidend für ihr Geschäftsmodell. Die Frage ist, wie viele dieser Häuser den Sprung von der Pilot- in die Produktionsphase tatsächlich schaffen. Wer sich heute mit Pacesetter-Konsequenz aufstellt – mit klarer Vision, Investitionsdisziplin und kultureller Adaptionsfähigkeit –, verschafft sich nicht nur einen Effizienz-, sondern einen strukturellen Wettbewerbsvorteil. Die anderen riskieren, dass aus der Milliarden-Paradoxie eine Milliarden-Falle wird.