Künstliche Intelligenz – sinnvoll, sicher und unter Ihrer Kontrolle

KI ist kein Selbstzweck. Ich unterstütze Sie, KI dort einzusetzen, wo sie echten Mehrwert schafft – und zwar zunehmend durch AI-Agenten, die Prozesse eigenständig steuern. 2024-2025 war das Jahr der Chat-Interfaces. 2026 ist das Jahr der autonomen Workflows – mit menschlicher Aufsicht. Mit Fokus auf Datenschutz, lokale Lösungen und messbare Ergebnisse. Mein Ziel: Sie behalten die Kontrolle.

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Ich helfe Ihnen durch den KI-Dschungel

Anthony Smith, Geschäftsführer InnoSmith GmbH

Druck ohne Richtung
Alle sprechen von KI. Aber wo anfangen? Hunderte Tools, unklarer Nutzen.

Datenschutz-Sorgen

Was passiert mit unseren Daten bei ChatGPT & Co.? Wie bleiben wir revDSG-konform?

Tool-Wildwuchs ohne Strategie
Jede Abteilung experimentiert. Budget verpufft ohne messbare Ergebnisse.

Seit 2023 setze ich AI systematisch ein – nicht als Selbstzweck, sondern dort, wo sie Mehrwert schafft. Als Enterprise Architect und Leiter Digitale Transformation weiss ich: Die beste Technologie ist nutzlos, wenn sie nicht zur Organisation passt.

Mein Prinzip: AI ist oft erst der zweite Schritt. Erst wenn Ordnung bei Daten und Prozessen herrscht, entfaltet KI ihr Potenzial. 2026 kommt eine neue Dimension hinzu: Governance für eigenständig handelnde AI-Agenten.

Drei Schritte: Von der Strategie zur Lösung​

«Ich entwickle AI-Lösungen, die reale Probleme der Kundschaft lösen.»

Details siehe AI Solutions

Anthony Smith Geschäftsführer InnoSmith GmbH

Leistungen im Detail​

Die Herausforderung:

  • Tool-Wildwuchs ohne Strategie
  • Budget verpufft ohne Wirkung
  • Keine klaren Regeln: Wer darf was?
  • Risiken unterschätzt (Datenschutz, Abhängigkeiten)

Meine Unterstützung:

  • AI-Governance-Konzept: Klare Regeln, massgeschneidert
  • Datenklassifikation: Sensibel vs. unkritisch
  • Tool-Evaluation: Einsparpotenziale identifizieren
  • Pilotprojekt-Design: Klein starten, schnell lernen

Die Herausforderung:

  • Entwicklung dauert Monate
  • Datenschutzbedenken bei Cloud-AI
  • Fehlende Kompetenz im Team

Meine Unterstützung:

  • AI-beschleunigte Entwicklung: Lieferung in Tagen statt Wochen
  • Lokale AI für vertrauliche Daten
  • Integration in bestehende Systeme (CRM, ERP, etc.)
  • Wissenstransfer: Ihr Team wird eigenständig

Der Paradigmenwechsel: Von Chat-Interfaces zu eigenständigen AI-Agenten

2024-2025 dominierten Chat-basierte Assistenten (ChatGPT, Copilot). 2026 beginnt das Zeitalter der AI-Agenten, die eigenständig in Unternehmensprozessen agieren – mit menschlicher Aufsicht.

Was sind AI-Agenten? KI-Systeme, die:

  • Eigenständig Daten aus mehreren Quellen abrufen (CRM, ERP, E-Mail)
  • Entscheidungslogik anwenden (z.B. "Rechnung >CHF 5’000 → Manager-Freigabe")
  • Aktionen ausführen (E-Mail versenden, Status aktualisieren, Daten buchen)
  • Audit-Trail führen (wer, wann, warum – für Compliance)

Die Herausforderung:

  • Repetitive Aufgaben fressen Zeit
  • Neue Governance-Frage: Wer entscheidet, wenn AI-Agenten handeln?
  • Black-Box-AI: Niemand versteht die Entscheidungen
  • Keine Compliance-Dokumentation (NIS2, revDSG)

Meine Unterstützung:

  • Hybride Workflows: Agent schlägt vor, Mensch entscheidet (kritische Fälle)
  • Transparente Agent-Logik statt Black-Box (regelbasiert + AI)
  • Audit-Trail für Compliance (NIS2, revDSG, FINMA)
  • Schrittweise Einführung: Pilot-Agent für 1 Prozess, dann Skalierung
  • Integration über Standard-Schnittstellen (keine proprietäre Lock-In-Lösung)

Beispiel: Rechnungs-Verarbeitungs-Agent

  • Liest neue Kreditorenrechnung aus E-Mail
  • Kategorisiert automatisch (Software/Hardware/Beratung)
  • Prüft Budget-Verfügbarkeit im ERP
  • Leitet kritische Fälle (>CHF 5’000) zur manuellen Freigabe
  • Bucht unkritische Fälle automatisch
  • Ergebnis: 70% Zeitersparnis, Fehlerquote nahe null, vollständiger Audit-Trail

Die Herausforderung:

  • Informationen über verschiedene Quellen verteilt
  • Potenzial aus öffentlichen Daten nicht ausgeschöpft
  • Manuelle Prozesse, Datenfehler

Meine Unterstützung:

  • Automatisierte Datenbeschaffung (Web, APIs, Social Media)
  • Daten-Integration in CRM, ERP, Business Intelligence
  • Qualitätssicherung: validiert, dedupliziert, strukturiert

Die Herausforderung:

  • Tool-Wildwuchs mit versteckten Subscription-Kosten
  • Vergessene Abos verlängern sich automatisch – niemand bemerkt es
  • CFO kennt das wahre Ausmass nicht

Meine Unterstützung:

  • Proaktives Erneuerungs-Radar: Warnungen 30/60/90 Tage vor Verlängerungen (wichtigstes Feature!)
  • Automatisierte Analyse mit InvoiceInsight: Kategorisierung, Anomalie-Erkennung
  • KI-Strategie-Assistent: IT-Portfolio-Beratung mit strategischen Bewertungsdimensionen
  • Duplikate und ungenutzte Lizenzen identifizieren
  • revDSG-konform: Lokale KI, Daten bleiben auf Ihrer Hardware

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Wer haftet, wenn AI falsch entscheidet?

Die regulatorische Landschaft für KI verändert sich 2026 fundamental. Was gestern «Nice-to-Have» war, wird heute Pflicht.

Neue EU-Regelungen:

  • NIS2-Richtlinie: Cybersecurity-Anforderungen für kritische Infrastrukturen (Energie, Gesundheit, Transport, öffentliche Verwaltung)
  • EU AI Act: Transparenzpflicht für Hochrisiko-KI-Systeme (HR-Entscheidungen, Kreditvergabe)
  • Neue EU-Beschaffung: Strengere Regeln für öffentliche Ausschreibungen mit KI-Komponenten

Schweizer Kontext:

  • revDSG: Bereits seit 2023 in Kraft – Trend zu lokalen AI-Modellen verstärkt sich
  • Datensouveränität: Schweizer Unternehmen wollen Unabhängigkeit von US-Hyperscalern

Vor 2 Jahren war KI ein Effizienz-Werkzeug. Heute ist es ein Compliance- und Governance-Thema.

Mein Ansatz:

  • Governance Framework ab Tag 1: Wer darf welche AI-Tools nutzen?
  • Risikoklassifikation: Hochrisiko-AI (z.B. HR-Entscheidungen) vs. Low-Risk (z.B. Textgenerierung)
  • Audit-Trail & Dokumentation: NIS2-konform, revDSG-konform
  • Hybrid-Modell: Sensible Daten lokal (revDSG), unkritische in Cloud (Kosteneffizienz)
  • Vendor-Lock-In vermeiden: Open-Source-Modelle als Backup-Strategie

Besonders relevant für:

  • Öffentliche Verwaltung: NIS2, EU-Beschaffung, revDSG
  • Finanzdienstleister: FINMA-Anforderungen, Datensouveränität
  • Kritische Infrastrukturen: Energie, Gesundheit, Transport
  • Treuhandunternehmen: Mandantengeheimnis, revDSG

Bereit für AI, die unter Ihrer Kontrolle bleibt?

Im 45-minütigen Erstgespräch analysieren wir:

  • Wo liegen Ihre grössten Effizienzpotenziale?
  • Welche Daten und Prozesse sind betroffen?
  • Lokal oder Cloud – was passt zu Ihnen?
  • Quick Wins: Erste Ergebnisse in Wochen?
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FAQ

Nein. Ich übersetze zwischen Ihren Anforderungen und der technischen Umsetzung. Sie müssen wissen, was Sie erreichen wollen – nicht wie.

Für sensible Daten: Auf Ihrer Infrastruktur oder in abgesicherter Umgebung. Für nicht-sensible Daten: Optional Cloud nach Risikoanalyse. Bei Bedarf: AVV nach Schweizer Recht.

Abhängig von der Komplexität. Einfache Automatisierungen sind oft günstiger als erwartet. Details klären wir im Erstgespräch.

Ja. Erfahrung mit CRM, ERP, Buchhaltung, Leistungserfassung, E-Mail-Systemen u.v.m. Integration ist Teil meines Ansatzes.

Dann sage ich das. Manchmal ist eine einfache Prozessverbesserung die bessere Wahl.

Chatbots (2024-2025): Beantworten Fragen, generieren Text, analysieren auf Anfrage.

AI-Agenten (ab 2026): Handeln eigenständig in Prozessen:

  • Lesen Daten aus mehreren Systemen (CRM, ERP, E-Mail)
  • Wenden Logik an ("Rechnung >CHF 5’000 → Manager-Freigabe")
  • Führen Aktionen aus (E-Mail versenden, Status aktualisieren, Daten buchen)
  • Dokumentieren alles für Compliance (Audit-Trail)

Beispiel: Rechnungs-Verarbeitungs-Agent:

  1. Liest neue Kreditorenrechnung aus E-Mail
  2. Kategorisiert automatisch (Software/Hardware/Beratung)
  3. Prüft Budget-Verfügbarkeit im ERP
  4. Leitet kritische Fälle (>CHF 5’000) zur manuellen Freigabe
  5. Bucht unkritische Fälle automatisch

Kontrolle: Sie definieren die Regeln. Der Agent führt aus – mit vollem Audit-Trail.

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