Vendor-Lock-in bei KI-Plattformen: die KMU-Perspektive

Stand: April 2026. Die KI-Anbieter-Landschaft konsolidiert sich rasch. Konkrete Produktnamen in diesem Beitrag verfallen schnell - die Frage “Wie schütze ich mich gegen einseitige Abhängigkeit?” bleibt langlebig.

Im KI-Markt der letzten 24 Monate spielt sich ein Muster ab, das aus dem Cloud- und SaaS-Geschäft bekannt ist: Die grossen Plattformen integrieren Funktionen, die bisher Drittanbieter erbrachten. Für Schweizer KMU verschiebt das die Beschaffungs- und Risiko-Logik. Wer heute einen Tool-Stack baut, muss nicht nur an heutige Funktionen denken, sondern auch an die Bedingungen, unter denen er ihn in 24 Monaten verlassen könnte.

Was “Vendor-Lock-in” im KI-Kontext konkret bedeutet

Vendor-Lock-in heisst nicht “wir verwenden ein Tool”. Es heisst: “Wir können das Tool nicht mehr verlassen, ohne dass Prozesse, Daten oder Kompetenzen verloren gehen.” Vier Dimensionen prägen den Lock-in im KI-Bereich:

1. Daten-Lock-in - Konversationshistorien, Custom-GPTs, Wissensbasen, Vektor-Embeddings, die im Anbieter-Format vorliegen.
2. Workflow-Lock-in - automatisierte Prozesse, die auf anbieter-spezifische APIs, Plugins oder Connectoren bauen.
3. Skill-Lock-in - das Team hat Prompt-Strategien, Modell-Eigenheiten und Workarounds für genau dieses System verinnerlicht.
4. Compliance-Lock-in - DPA, Datenflusskarten, EDÖB-Dokumentation und DSG-Reglement sind auf den aktuellen Anbieter zugeschnitten.

Je tiefer die Integration, desto höher der Wechsel-Aufwand. Niemand wechselt freiwillig - aber Anbieter-Pleiten, Preiserhöhungen oder Compliance-Änderungen können den Wechsel erzwingen.

Vier aktuelle Konsolidierungs-Beispiele

Die folgenden vier Bewegungen aus 2025/2026 zeigen das Muster:

Anthropic Claude integriert Funktionen für Wissensarbeit (Claude Cowork und Folge-Releases) - Dateioperationen, Workflow-Automatisierung, Recherche. Funktionen, für die zuvor mehrere Spezial-SaaS in Konkurrenz standen. Damit wandern Use-Cases in die Plattform.

OpenAI baut Apps und Custom GPTs aus - GPTs, der Agent Builder und das Operator-Browser-Modul nehmen Funktionen auf, die früher externe Bots, RPA-Tools oder Browser-Extensions abdeckten.

Microsoft 365 Copilot Stack expandiert - Copilot Studio, Connectors, Agents, M365 Chat in Teams. Integriert Workflows, die früher in Power Automate, separaten Chatbots oder Drittanbieter-Plugins lagen.

Google Agentspace und Gemini Enterprise - Workspace-Integration, eigener Agent-Marketplace, Vertex-AI-Hooks. Das Pendant zur Microsoft-Strategie, mit Workspace als Fundament.

Das Muster ist klar: vier grosse Plattformen, die zunehmend Vollkost statt Komponente anbieten. Für KMU bedeutet das: einfachere Beschaffung, höhere Lock-in-Risiken.

Was Schweizer KMU dabei wirklich verlieren können

Drei konkrete Verluste, die wir in der Beratung regelmässig sehen:

Wettbewerbsspielraum. Wenn 80 % der internen Workflows auf einer Plattform laufen, hat der Anbieter starke Verhandlungsmacht bei Preiserhöhungen. Das M365-Modell zeigt seit Jahren, wie das aussieht.

Datensouveränität. Plattformen entscheiden über Trainings-Defaults, Hosting-Regionen und Datenfluss-Transparenz. Wechsel vom freundlichen zum harten Vertrag kann jederzeit kommen.

Innovations-Sicht. Wer nur ein Modell kennt, sieht die Stärken und Schwächen anderer Modelle nicht mehr. Das schwächt die Tool-Auswahl-Kompetenz im Team.

DSG und Datenportabilität bei KI-Tools

Das revidierte Datenschutzgesetz schafft drei konkrete Hebel, die KMU bei Anbieter-Wechseln nutzen können:

Auskunfts- und Datenherausgabe-Recht (Art. 25 DSG). Personendaten, die ein KI-Anbieter im Auftrag des Unternehmens verarbeitet, müssen auf Anfrage in einem strukturierten Format herausgegeben werden. Das deckt Konversationshistorien und gespeicherte Kundeninformationen ab.

Auftragsdatenverarbeitung mit Rückgabe-/Löschpflicht (Art. 9 DSG). Im DPA mit dem KI-Anbieter sollte explizit geregelt sein, dass am Vertragsende alle verarbeiteten Daten zurückgegeben oder gelöscht werden - inklusive Trainings-Embeddings.

Informationspflicht beim Wechsel (Art. 19 DSG). Wenn das Unternehmen den KI-Anbieter wechselt, müssen Betroffene über die neue Datenverarbeitung informiert werden - eine Aktualisierung der Datenschutzerklärung gehört zum Wechsel-Projekt.

Vertieft im DSG-Leitfaden.

Drei Lock-in-Vermeidungs-Strategien

Strategie 1: Zwei strategische Anbieter pro Workflow-Kategorie

Statt alle Tools eines Bereichs auf einen Anbieter zu legen, zwei strategische Optionen pflegen. Beispiel Texterstellung: ChatGPT Team plus Claude Pro. Nicht weil beide gleichzeitig nötig sind, sondern weil das Team beide kennt und der Wechsel kein Schock wäre.

Realistisch: maximal zwei Allround-Anbieter. Mehr verzettelt das Team, weniger schafft Lock-in.

Strategie 2: Daten und Prompts in eigenem Repository

Wichtige Konversationen, Prompt-Templates und Custom-GPT-Spezifikationen ausserhalb der Plattform vorhalten - in Notion, Confluence, Git oder Markdown-Dateien. So bleibt der Wert beim Unternehmen, auch wenn die Plattform wechselt.

Strategie 3: API-Zugriff bevorzugt, UI-Vendor-Bindung minimiert

Wer wichtige Workflows über API anbindet (Claude API, OpenAI API, Azure OpenAI), bleibt portabler als mit UI-Komfort-Funktionen. Der Wechsel zwischen API-Modellen ist meist eine Konfigurations-Änderung; der Wechsel zwischen UI-Plattformen ist ein Re-Training.

Exit-Strategie für KMU mit bestehenden KI-Verträgen

Wer schon investiert hat, kann nachträglich den Lock-in reduzieren:

1. Verträge prüfen. Welche Klauseln zu Datenrückgabe, Kündigungsfristen, Preisanpassungen existieren? Lücken im DPA mit dem Anbieter klären.
2. Daten-Inventur. Welche Daten liegen wo? Welche Formate? Wo gibt es nur Plattform-natives Format ohne Export?
3. Skill-Diversifikation. Power-User mindestens auf einer zweiten Plattform schulen - das senkt Wechselkosten und schärft die Beurteilungskompetenz.
4. Wechsel-Szenario denken. Einmal pro Jahr ein “Was wäre wenn”-Workshop: Welcher Anbieter, welche Datenmigration, welcher Zeitraum, welche Kosten?

Das ist kein Misstrauensvotum gegen den aktuellen Anbieter - es ist Beschaffungs-Hygiene.

Was als Nächstes ansteht

Drei konkrete Schritte für die nächsten 30 Tage:

1. Lock-in-Scoring für jeden produktiv genutzten KI-Anbieter: Daten, Workflow, Skills, Compliance - jeweils 1-5 Punkte. Summen ab 12 verdienen besondere Aufmerksamkeit.
2. DPA-Audit mit dem juristischen Verantwortlichen: Was steht zu Datenrückgabe, Trainings-Use, Kündigung?
3. Diversifikations-Schritt: ein zweites Modell für die wichtigste Anwendung etablieren - mindestens 5 Power-User schulen.

In unseren Schulungen für Schweizer KMU machen wir diese Übung gemeinsam mit Ihrem Führungs-, Beschaffungs- und IT-Team - inklusive konkreter Wechsel-Szenarien für Ihre wichtigsten Tools.

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Weiterführend auf ai-edu.ch:

• KI-Tools für Schweizer KMU: die Entscheidungsmatrix
• DSG und KI im Schweizer KMU - der praktische Leitfaden
• KI-Agenten Überblick - was können sie wirklich?

Quellen:

• Bundesgesetz über den Datenschutz (DSG)
• EDÖB - Künstliche Intelligenz
• Microsoft 365 Copilot Übersicht
• Anthropic Enterprise Documentation