Hier sind unsere wichtigsten Insights für dich, vom Gartner Data & Analytics Summit 2026, in den Alltag von Schweizer Unternehmen übersetzt.
1. Business Value statt Hype: Die Ära der KI‑Experimente ist vorbei
Das Hauptthema in London war klar: der Übergang von der blossen Begeisterung hin zur Realisierung von messbarem Mehrwert. Unternehmen müssen aufhören zu spielen und anfangen, KI in ihre Kernprozesse zu integrieren. Gerade in hochregulierten Branchen ist das kein Selbstläufer.
Nur wer eine starke Datenbasis mit professionellem Change-Management kombiniert, wird den «AI Value» auch wirklich auf der Bilanz sehen.
2. Kein Datenmanagement? Vergiss Agentic AI: Der Semantic Layer als Navigationssystem
Es klingt trocken, ist aber die harte Realität: Ohne Metadaten-Management und saubere Datenintegration bleibt KI ein teures Spielzeug. Das gilt besonders für Agentic AI. Damit autonome Agenten nicht nur plaudern, sondern echte Workflows erledigen, brauchen sie ein Fundament, auf das sie sich verlassen können.
Daher setzt ipt auf einen starken Semantic Layer (oder Knowledge Layer). Dieser dient als «Single Point of Truth» und Navigationssystem für die KI. Er abstrahiert die Komplexität der darunterliegenden Systeme und bietet den Agenten ein semantisches Verständnis ihres Arbeitsumfeldes.
Das Ergebnis: Höhere Effektivität und geringere Token-Kosten, da der Agent weniger Kontextfenster-Kapazität benötigt, um die Datenstruktur zu verstehen. In einem regulierten Umfeld ist eine saubere Datenintegration zudem die Grundvoraussetzung für Audit-Trails und griffige Compliance-Regeln.
3. Agentic AI: Vom Chatbot zum autonomen Kollegen mit dem ROI im Blick
Agentic AI ist in aller Munde und die Use Cases werden greifbar. Ob im Customer Service, als Data-Management-Agent oder im Agentic-BI: Die Technologie entwickelt sich von Interaktion zu Aktion.
Doch Vorsicht: Eine grosse Hürde ist aktuell das Kostenmanagement. Die Inferenzkosten von Agenten sind komplex und dynamisch. Ein kritischer Aspekt, der oft unterschätzt wird: Die Kostenstruktur von Agentic AI ist nicht statisch, sondern kann sich im Verlauf der gesamten Nutzungsdauer einer Applikation massiv verändern.
Für Unternehmen in regulierten Märkten bedeutet das, dass wir bereits bei der Architektur Leitplanken für die langfristige Wirtschaftlichkeit bauen müssen.
4. Agentic Dev Factory: Die Zukunft der Software-Entwicklung?
Ein Highlight war die Präsenz des Themas «Agentic Software Development». Die Vorstellung, komplexe Systeme wie ein CRM rein durch konversationelle Anweisungen zu erstellen, verblüfft. Es verändert radikal, wie wir über Software, Schnittstellen und die Validierung von Code in sicherheitskritischen Bereichen nachdenken.
Bei ipt setzen wir bewusst auf den Ansatz einer Agentic Dev Factory, in vollem Bewusstsein darüber, dass das aktuell eine grosse Investition in die Zukunft ist, aufgrund der dynamischen Landschaft der Werkzeuge und Frameworks.
5. Governance muss atmen: Graduated Trust statt binärem Denken
Traditionelle Governance wirkt oft wie eine starre Bremse. Ein zentraler Durchbruch für regulierte Unternehmen ist das Modell des Graduated Trust. Statt Daten binär in «erlaubt» oder «verboten» zu unterteilen, setzen wir auf abgestufte Vertrauensebenen. Wir verschieben den Fokus von der einen absoluten Wahrheit hin zu flexiblen Stufen wie «Unknown», «Validated» oder «Assured».
Besonders für Agentic AI ist dieses Vertrauen das Fundament. Durch hybride KI-Architekturen, also die Kombination aus klassischer und generativer KI, minimieren wir Risiken und erhöhen die Zuverlässigkeit. So wird Governance vom Hindernis zum aktiven Ermöglicher für Innovation, da wir den Kontrollaufwand präzise am Risiko und am Geschäftswert ausrichten.
Unser Fazit: Machen statt Träumen
Die Gartner-Konferenz hat gezeigt: Der Staub des Hypes legt sich, und was übrig bleibt, ist harte Arbeit an der Datenbasis. Für Schweizer Unternehmen in regulierten Branchen bedeutet das eine grosse Chance. Wir haben die Qualität, wir haben die Daten. Jetzt benötigen wir den Mut, die Governance flexibel durch Graduated Trust zu gestalten und die Implementierung eines Semantic Layers selbst in die Hand zu nehmen. Damit können wir Wettbewerbsvorteile durch die Nutzung von AI schaffen.
Der Weg vom Experiment zum echten Business Value ist kein Sprint, sondern ein gut geplanter Berglauf. Wenn du wissen willst, wie wir diese Konzepte unter Einhaltung deiner regulatorischen Vorgaben konkret umsetzen können, melde dich ungeniert bei uns. Wir sind bereit, das nächste Kapitel gemeinsam aufzuschlagen.
Über Yves Brise
Ich bin Partner bei ipt. Mein Schwerpunkt liegt auf der strategischen Weiterentwicklung der Plattform- und AI-Angebote. Mir ist besonders wichtig, wie der Aufbau nachhaltiger Plattformen Innovation ermöglicht und Kund:innen hilft, neue Technologien wie Generative KI gewinnbringend einzusetzen.
Über Nicolas Affolter
Als Lead Consultant befähige ich Teams dazu, Analytics-Plattformen on-premise so aufzubauen, dass Datensouveränität und Innovation Hand in Hand gehen. Mit meinem Background in Data Science und KI stelle ich sicher, dass wir nicht nur Infrastruktur schaffen, sondern moderne AI-Use-Cases direkt dort umsetzen, wo die volle Datenhoheit gewahrt bleibt.
Über Yu Li
Als Associate Partner bei ipt schlage ich die Brücke zwischen komplexer Health-IT und zukunftsweisender AI. Mit langjähriger Erfahrung in Projekten für Spitäler, Apotheken und Versicherungen realisiere ich Interoperabilitätslösungen, die weit über reine Datenablage hinausgehen. Mein Fokus liegt darauf, durch nachhaltige Plattformstrategien den Weg für Agentic AI im regulierten Schweizer Gesundheitswesen zu ebnen.
