Technologie ist längst kein isoliertes IT-Thema mehr. Sie ist zum entscheidenden Faktor wirtschaftlicher Wettbewerbsfähigkeit geworden. Künstliche Intelligenz verändert Geschäftsmodelle, Cloud-Infrastrukturen verschieben Wettbewerbsgrenzen, und der globale Wettbewerb um Daten, Talente und Kapital beschleunigt sich spürbar. Genau dieser Entwicklung widmet sich die Ausgabe Tech Innovation der Finanz und Wirtschaft. Sie zeigt, wie Technologie heute zum strategischen Fundament moderner Unternehmen wird – und warum Führungskräfte sich zunehmend mit Fragen beschäftigen müssen, die früher der IT vorbehalten waren.
Vor diesem Hintergrund spricht Sanche Baskaran, CEO von Epic Fusion, im Interview darüber, warum viele KI-Initiativen trotz grosser Investitionen keinen echten wirtschaftlichen Impact erzielen und was Unternehmen strukturell verändern müssen, um KI strategisch zu nutzen.
Viele Unternehmen experimentieren mit KI – nur wenige erzielen einen Mehrwert. Warum?
Die häufigsten Fehleinschätzungen sind erstaunlich konstant: Erstens wird KI als Tool gesehen, statt als Business‑Fähigkeit, die Prozesse, Rollen und Steuerung verändert. Zweitens starten viele Unternehmen mit spannenden Use Cases, aber ohne sauberes Fundament: Datenzugriff, Schutz, Governance, Betrieb. Drittens unterschätzt man Adoption – ohne Vertrauen und Führung bleibt KI ein Gimmick. KI muss in den Geschäftsalltag verankert sein, sonst bleibt sie Show. Wer keinen Impact definiert, bekommt Experimente. KI scheitert nicht an Technologie. KI scheitert an fehlender strategischer Führung.
Was unterscheidet Frontier-Unternehmen, die KI strategisch nutzen, von anderen?
Pilotprojekte testen Technologie. Strategische Unternehmen bauen Fähigkeiten. Frontier-Unternehmen integrieren KI in ihre Wertschöpfungskette – nicht in isolierte Use Cases. Sie investieren in Datenarchitektur, Governance und Organisationskompetenz. Reaktive Unternehmen kaufen Tools. Strategische Unternehmen bauen Strukturen. Das ist der Unterschied.
Welche Voraussetzungen müssen Unternehmen schaffen, damit KI messbaren Impact liefern kann?
KI-Initiativen scheitern selten am Modell. Sie scheitern an unklaren Prozessen, fehlender Verantwortlichkeit und mangelnder Integration. KI ist keine IT-Erweiterung. KI gehört in die Unternehmensstrategie. Viele unterschätzen die organisatorische Dimension. Man budgetiert Technologie, aber nicht Transformation. Schnell implementierte Lösungen ohne Governance erzeugen langfristig höhere Kosten – operativ wie regulatorisch. Nachhaltige KI-Strategien sind kein Sprint, sondern ein strukturiertes Skalierungsmodell.
Wo liegt 2026 der grösste wirtschaftliche Hebel: Automatisierung, Assistenz oder Agenten?
Der grösste Hebel liegt in der intelligenten Entscheidungsunterstützung und dort, wo Unternehmen heute die meiste Zeit verlieren. Nicht nur Automatisierung von Tasks, sondern deren Optimierung. Pricing, Risikoanalyse, Ressourcenallokation, Service-Management – überall dort, wo täglich Entscheidungen getroffen werden. Wer Entscheidungen systematisch verbessert, steigert Marge und Geschwindigkeit gleichzeitig. Kurzfristig mag Assistenz der Turbo sein – mittelfristig sind Agenten der Skalierungshebel, weil sie Aufgaben als digitale Kollegen übernehmen und Teams entlasten.
Wie integriert Epic Fusion intelligente Systeme in gewachsene IT-Landschaften?
Integration ist eine Architekturfrage, keine Modellfrage. Statt paralleler KI-Welten integrieren wir entlang bestehender Prozesse mit klaren Schnittstellen und Sicherheitsmechanismen. Stabilität entsteht durch sauberes Design. Wir starten pragmatisch, risikoarm und skalierbar – erst Assistenz, dann Agenten, dann autonome Workflows. So bleibt der Betrieb stabil und das Risiko kontrollierbar.
Welche Rolle spielen Datenarchitektur und Cloud-Strategie dabei?
KI ist nur so gut wie ihre Datenbasis. Ohne strukturierte Datenflüsse, klare Ownership und skalierbare Cloud-Architektur bleibt KI fragmentiert. Wer hier nicht investiert, baut auf instabilem Fundament. Wir betrachten Daten konsequent als Unternehmenswert. Das bedeutet: klarer Data Lifecycle, saubere Data Classification und strukturierte Cloud Migration sind die Grundlage unternehmerischer Handlungsfähigkeit. Erst wenn Daten sicher und verfügbar sind, kann KI verantwortungsvoll und wirksam eingesetzt werden.
Wie verändern KI und Automatisierung die Cyber-Resilienz?
KI erhöht nicht nur Produktivität, sie verändert die Angriffsfläche. Geschwindigkeit, Vernetzung und Autonomie wirken auf Unternehmen und Angreifer. Darum müssen Unternehmen Sicherheitsarchitektur, Zugriffskontrollen und Monitoring neu denken. Autonome Systeme brauchen klare Begrenzungen und Überwachungsmechanismen. Resilienz wird integraler Bestandteil jeder KI-Strategie. Genau deshalb muss Security «by design» verankert sein: von Cloud Security über organisierte Security Operation (SOC) bis hin zu regelmässigen Risk Reviews. Sicherheit darf nicht reaktiv sein – sie ist Voraussetzung.
Wohin entwickelt sich KI in den nächsten Jahren?
Von Assistenz zu Autonomie. KI wird weniger ein Gesprächspartner und mehr ein System, das Aufgaben koordiniert, entscheidet und ausführt. Das erfordert ein neues Zusammenspiel aus Führung, Governance und Plattformbetrieb. Menschen setzen die Richtung. Autonome Agenten werden zu digitalen Kollegen, die strukturierte Entscheidungs- und Koordinationsaufgaben übernehmen. Sie arbeiten systemübergreifend, reagieren in Echtzeit und entlasten Fachbereiche massiv. Aber: Sie brauchen klare Governance.
Sie entwickeln aktuell ein eigenes Produkt mit autonomen AI Agents, dass Frontier Engine heisst. Warum?
Weil wir überzeugt sind, dass Unternehmen mehr brauchen als Standardlösungen. Wir warten nicht darauf, dass Hyperscaler Lösungen liefern. Mit der Frontier Engine entwickeln wir bewusst eine eigene Plattform, die autonome KI‑Agenten kontrollierbar, skalierbar und compliance‑fähig macht. Unsere Kunden brauchen heute Lösungen, die sich an ihre Organisation anpassen lassen. Sie müssen Agenten sicher in bestehende Systeme integrieren, Governance durchsetzen und gleichzeitig skalieren können. Wir bauen die Produkt‑ und Orchestrierungslogik selbst, inklusive eigener Bausteine wie dem MCP Server. So stellen wir sicher, dass Unternehmen autonome Agents sicher und nachvollziehbar in ihre IT‑Landschaft einbinden können. Wir bauen nicht Visionen, sondern das, was unsere Kunden real benötigen.
Welches Problem lösen autonome Agents, das klassische Automatisierung nicht kann?
Klassische Automatisierung folgt festen Regeln. Autonome Agents können kontextbasiert entscheiden, priorisieren und koordinieren. Sie verbinden Systeme, Daten und Prozesse dynamisch – nicht statisch. Das ist ein fundamentaler Unterschied. Denn der Mehrwert entsteht, wenn Agents nicht isoliert arbeiten, sondern im Team orchestriert werden.
Warum ist Multi-Agent-Orchestrierung der Schlüssel zur Skalierung?
Ein einzelner Agent löst eine Aufgabe. Orchestrierung koordiniert viele spezialisierte Agents entlang einer Wertschöpfungskette. Diese Agents arbeiten zusammen, tauschen Kontext aus und führen Aufgaben systemübergreifend aus. Skalierung entsteht durch Struktur – nicht durch einzelne Modelle. In unserem Ansatz wird diese Multi-Agent-Orchestrierung in eine bestehende Plattformarchitektur eingebettet mit Komponenten wie AI Foundry, Microsoft Fabric und AI Search.
Warum ist Change Management bei KI-Projekten entscheidend?
Vertrauen entsteht durch Transparenz. Mitarbeitende müssen verstehen, was ein Agent tut – und was nicht. Führung muss klar kommunizieren, denn KI ersetzt keine Verantwortung. Darum sagen wir klar: Vertrauen schaffen, neue Arbeitsweisen verankern, Rollen verändern. Dabei muss Führung von Kontrolle zu Coaching wechseln. Wer Change nicht aktiv führt, erzeugt Widerstand.
Wenn Sie einem CEO heute einen Rat geben dürften – welcher wäre das?
Delegieren Sie KI nicht. Verstehen Sie KI als strategisches Steuerungsinstrument ihres Unternehmens. Behandeln Sie KI nicht als Tool, sondern als strategische Unternehmensfähigkeit.