Über KI wird in der Finanzbranche inzwischen kaum noch grundsätzlich diskutiert. Die entscheidende Frage lautet vielmehr: Wie wird aus einem vielversprechenden Pilotprojekt ein Werkzeug, das im täglichen Betrieb zuverlässig funktioniert?

Genau dort sieht Andreas Janoschek, Gründer und CEO der Genfer KI-Boutique Gerevest.AI, derzeit eines der grössten Defizite. Eine von ihm zitierte Studie unter Schweizer Vermögensverwaltern zeigt: 49 Prozent nutzen KI bereits in ausgewählten Prozessen, weitere 39 Prozent befinden sich in der Erkundungs- oder Planungsphase. Doch von den gemeldeten KI-Anwendungen sind 66 Prozent noch Experimente, 23 Prozent Piloten – und lediglich 11 Prozent laufen skaliert.

«Die Zahl 10 Prozent für einen wirklich skalierten Betrieb fand ich relativ tief», sagt Janoschek im Gespräch mit finews. Dabei seien gerade für kleinere Unternehmen die Möglichkeiten enorm, mit KI effizienter und unabhängiger zu werden.

Drei Modelle, drei Menschen

Janoscheks Antwort darauf ist ein bewusst einfach gehaltenes Framework: «Drei Modelle. Drei Menschen.» Ein KI-Projekt wird dabei in die drei Phasen Architektur, Build und Operations aufgeteilt. Für jede Phase braucht es nach seiner Überzeugung nicht nur unterschiedliche KI-Modelle, sondern auch unterschiedliche menschliche Kompetenzen.

Der Architekt versteht das Geschäftsmodell und entscheidet, wo KI sinnvoll eingesetzt werden kann. Der Builder setzt die Lösung technisch um. Und der Operator sorgt dafür, dass sie im Alltag funktioniert und die Ergebnisse kontrolliert werden. Gerade an diesem dritten Schritt scheiterten viele Projekte. Dabei entstehe ausgerechnet im laufenden Betrieb der langfristige wirtschaftliche Nutzen.

Für Vermögensverwalter ist dabei insbesondere die Frage sensibler Kundendaten relevant. Janoschek plädiert dafür, kleine spezialisierte Modelle für bestimmte Aufgaben lokal zu betreiben –, teilweise genüge dafür bereits ein leistungsfähiger Laptop oder ein kleiner Rechner. Damit könnten Finanzunternehmen KI nutzen, ohne sensible Informationen zwingend durch die Rechenzentren grosser Technologieanbieter schicken zu müssen.

Weniger KI-Hype, mehr konkrete Prozesse

Eine der wichtigsten Botschaften Janoscheks lautet deshalb: Unternehmen sollten sich nicht vom Wettlauf um immer neue Modelle treiben lassen. Stattdessen müssten sie zunächst definieren, welchen konkreten Prozess sie verbessern oder automatisieren wollen.

«Die Leute werden bombardiert mit den Hype-Nachrichten, was KI nicht alles kann», sagt Janoschek. Entscheidend sei aber die wesentlich nüchternere Frage: «Was ist für mich jetzt relevant?»

Für Einsteiger empfiehlt er deshalb, nicht gleichzeitig eine Vielzahl von Pilotprojekten anzustossen. Besser sei es, einen klar abgegrenzten Prozess auszuwählen und diesen Schritt für Schritt bis zum produktiven Einsatz zu bringen.

Im Podcast von finews spricht Andreas Janoschek darüber, weshalb die Finanzbranche beim Einsatz von KI trotz aller Euphorie noch am Anfang steht, warum Datenschutz kein Killerargument gegen KI sein muss, welche Aufgaben besser beim Menschen bleiben und wie Vermögensverwalter den Sprung vom Experiment zum produktiven Betrieb schaffen können.