Vision 03.2026 – Wie KI den übertragbaren Goodwill im Unternehmen erhöht

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Einleitung

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (nachfolgend KI) in Kleinen und Mittleren Unternehmen (nachfolgend KMU) hat umfassende Wirkungen.
Mit Blick auf die Bewertung von KMU und dort bezogen auf die Frage der Übertragbarkeit der Ertragskraft bzw. des Goodwills sind wir zur Auffassung gelangt, dass mit zunehmendem Einsatz von KI der Wert von KMU steigt, da ein allfälliger Goodwill sich mehr unternehmensintern manifestiert als bei Keyperson.
Nachstehend werden die Überlegungen und Erörterungen, welche zu dieser Auffassung geführt haben, näher dargelegt.
Nebst der im folgenden Beitrag bezeichneten weiterführenden Praxis sei auf die für den vorliegenden Beitrag wesentlichen Beiträge im TREX – Publikationsorgan der TREUHAND SUISSE – verwiesen, namentlich:

• Meier-Mazzucato Giorgio/Meier Richard/Alvaro Jan-Andres, Goodwill – Was ist darunter zu verstehen?, in: TREX Der Treuhandexperte 5/2025, S. 284 ff.:
• Meier-Mazzucato Giorgio/Tasini Giulia, Methodenvielfalt der Unternehmensbewertungen: Anwendung der Praktikermethode bei Bewertungen von KMU und Übertragbarkeit der Ertragskraft, in: TREX Der Treuhandexperte 4/2021, S. 204 ff.

1. WARUM UND WIE KI DEN ÜBERTRAGBAREN GOODWILL ERHÖHT

Nachstehend werden einige Punkte aufgeführt, wie der unternehmensbezogene bzw. objektorientierte Goodwill erhöht werden kann durch KI:

• Know-how wird codiert statt personengebunden: KI-gestützte Wissensbasen, Agenten und Playbooks machen Akquisition, Offertwesen, Support, Rechnungswesen usw. reproduzierbar – auch ohne Keyperson.
• Prozessqualität wird messbar und konsistent: Automatisierte QS, Prompt-/Workflow-Standards → weniger Varianz durch Einzelne der Mitarbeitenden → höhere Planbarkeit der Über-schussgewinne.
• Kundenbindung skaliert über Systeme statt Mitarbeitende: KI-gestützte CRM-/CSM-Strecken erzeugen wiederkehrende Umsätze in Korrelation zu Subscriptions/Service-Level → übertragbare Cashflows.
• Risikoprämie sinkt: Geringere Key-Person-Abhängigkeit reduziert den Aufschlag im Kapitalkostensatz (k); Goodwill = Übergewinn / k steigt doppelt, nämlich höherer Übergewinn, tieferer k.
• Daten-Flywheel & IP: Eigene Daten, feingetunte Modelle, Automations-IP sind organisatorisch verankert und gehen beim Share- oder Asset-Deal mit.

2. UNTERNEHMENSWERT MIT KI NICHT AUTOMATISCH UND NICHT GRENZENLOS

Auch wenn KI wie vorstehend dargelegt, den Unternehmenswert potenziell erhöht, können sich auch gegenläufige Entwicklungen zeigen:

• Commoditization bzw. Kommodifizierung: Standard-KI drückt Margen; Vorteil schmilzt ohne Daten- bzw. Prozess-Moat1¹.
• Abhängigkeiten und Model-Risiken: Vendor-Lock-in, Drift/Hallus, Datenschutz, Urheberrecht, Aufsicht CH/EU → neue Risikoprämien.
• Umsetzungsgrad zählt: KI, die nur von einer Person “im Kopf” betrieben wird, kann die Personenabhängigkeit sogar erhöhen.
• Goodwilldauer explizit modellieren: Vorteil ist oft temporär → Abschmelzpfad, bspw. 3 bis 5 Jahre, statt ewige Rente; danach nur “substanzieller” Ertrag.
• Kapitalkosten anpassen: Key-Person-Risiko reduzieren, namentlich Beta-/Spezialzuschlag herunter, aber KI-Risikoaufschläge, namentlich Regulatorik, Cybersicherheit, Drittanbieter, ggf. hinaufsetzen.
• Methodenwahl: Voll übertragbar → Ertragswert/DCF voll; teilweise → Ertragswert auf bereinigter Planung oder Praktikermethode als Plausibilität, d.h. Goodwill nur anteilig; Temporär → Phasenmodell bzw. verkürzte Goodwillrente.
• Sensitivitäten: Dauer des Vorteils, k, Bruttomarge, Churn-Rate, Lizenzpreise/Tokenkosten.

4. MINI-CHECKLISTE “IST GOODWILL WIRKLICH IM UNTERNEHMEN VERANKERT?”

Die nachfolgende Liste kann zur Prüfung dienen, ob und ggf. inwieweit Goodwill aufgrund KI im Unternehmen implementiert ist:

• Prozessabdeckung durch KI, namentlich % der Kernprozesse, 2-Personen-Regel ohne Leistungseinbruch.
• Dokumentiertes Prompt-/Workflow-Repository und Retraining-Plan.
• Anteil wiederkehrender Umsätze nach KI-Einführung.
• Dateneigentum und Rechtslage, namentlich Einwilligungen, IP, DSG/DSGVO-Konformität.
• Vendor-Diversifikation bzw. Exit-Strategie.
• KPI Key Performance Indicator zur Fehler- bzw. Risikokontrolle, namentlich Audit-Trails, Hallu-Rate, Override-Prozess).
• Schulungsgrad des Teams, insbesondere nicht nur “KI-Champion”.
• Business-Continuity-Tests ohne Keyperson.

5. SOZIALVERSICHERUNGS- UND LOHNNEBENKOSTENEFFEKT

KI verursacht – im Gegensatz zu menschlichen Mitarbeitenden – keine Sozialversicherungsbeiträge und begründet keine Renten- oder Vorsorgeansprüche. Während bei Arbeitnehmenden in der Schweiz die gesamten Arbeitgeber- und Arbeitnehmerbeiträge (AHV/IV/EO, ALV, BVG, UVG, FAK etc.) je nach Branche und Altersstruktur gesamthaft rund 25 bis 35 % der Bruttolohnkosten ausmachen, entfallen diese Lohnnebenkosten bei KI vollständig.

Substituiert KI somit effektiv Personalaufwand oder verhindert künftigen Personalaufbau, wirkt sich dies direkt margenerhöhend auf EBIT und Free Cashflow aus. Dieser strukturelle Kostenvorteil erhöht – bei nachhaltiger Implementierung – den Übergewinn und damit ceteris paribus den übertragbaren Goodwill.

5.1 EINBINDUNG IN DEN ÜBERGEWINN-ANSATZ

Gemäss Bewertungslogik:

• Übergewinn t = EBIT t − (Normrendite × investiertes Kapital t)

Erhöht KI die operative Marge durch Wegfall von Bruttolohnkosten und zusätzlichem Wegfall von rund 25–35 % Lohnnebenkosten, steigt das bereinigte EBIT strukturell.

Beispielhafte Mechanik:

Wegfall Bruttolohn	TCHF	100
Wegfall Sozialversicherungen (30 %)	TCHF	30
Total EBIT-Effekt	TCHF	130

Dieser zusätzliche EBIT fliesst vollständig in den Übergewinn ein, sofern die Leistung nachhaltig replizierbar ist und kein äquivalenter Opex-Block (Lizenzen, Token, Infrastruktur) entgegensteht.

Der Goodwill berechnet sich sodann wie folgt:

• Goodwill = Barwert der Übergewinne während der Goodwill-Dauer

Der Sozialversicherungseffekt wirkt somit doppelt wertsteigernd:

1. Erhöhung des Übergewinns → Zähler
2. Keine Erhöhung des investierten Kapitals, da KI-Software typischerweise Opex-basiert ist.

Der Effekt ist insbesondere dann substanziell, wenn KI mehrere FTE substituiert, der Personalblock den Hauptkostenfaktor darstellt und der Einsatz skalierbar ist → kein proportionaler Mehrkostenanstieg.

5.2 Bewertungspraktische Konsequenz

Bei der Cashflow-Bereinigung empfiehlt sich, Bruttolohn- und Sozialversicherungseffekt separat auszuweisen, KI-Opex (Lizenzen, Infrastruktur) realistisch gegenzurechnen und Netto-Margeneffekt explizit zu dokumentieren.

So wird transparent aufgezeigt, dass ein Teil des KI-bedingten Goodwills nicht nur aus Produktivität, sondern aus strukturell wegfallenden Soziallasten resultiert.

6. POLICY FÜR BEWERTUNG KMU BEI EINSATZ VON KI

Abschliessend wird eine möglich Bewertungs-Policy für KI-bedingten Goodwill von KMU aufgezeigt.

6.1 ZWECK DER POLICY

Diese Policy standardisiert die Bewertung von KMU, bei denen Künstliche Intelligenz (nachfolgend KI) einen wesentlichen Einfluss auf Ertragskraft, Risiko und Übertragbarkeit besagter Ertragskraft bzw. des Goodwills hat.

6.2 ANWENDUNGSBEREICH

• Unternehmensbewertungen für Transaktionen, Unternehmensnachfolgen, Mitarbeiterbeteiligungen und Fairness Opinions.
• Methoden: Ertragswert bzw. DCF-Wert, Praktikermethode bzw. Mittelwertmethode, Plausibilisierungen mit Multiplikatoren.

6.3 DEFINITIONEN GEMÄSS PRAXIS IN DER SCHWEIZ

• Übertragbarer Goodwill: Barwert der zukünftigen Übergewinne, die nicht durch identifizierbare Vermögenswerte erklärt werden und beim Käufer voraussichtlich realisiert werden können.
• Praktikermethode bzw. Mittelwertmethode: Unternehmenswert = (bspw. 2 × Ertragswert + Substanzwert) / bspw. 3.
• Keyperson‑Risiko: Wertmindernder Zuschlag auf Kapitalkosten wegen Personenabhängigkeit.
• KI‑Risikozuschläge: Zuschläge für Modell‑ bzw. Vendor‑Risiken, Datenschutz bzw. DSG‑Konformität, Cyber‑ bzw. Betriebsrisiken.

6.4 BEWERTUNGSLOGIK

• KI erhöht den übertragbaren Goodwill, sofern Leistungen, Kundenbindung und Qualität über Systeme bzw. Prozesse statt Personen sichergestellt sind.
• Der Vorteil ist häufig temporär, namentlich bezüglich Wettbewerbseffekt und Preisverfall. Daher soll die Dauer des Goodwills befristet und abgeschmolzen werden.
• Kapitalisierungszinssatz (k/WACC) zweifach anpassen: Key‑Person‑Zuschläge reduzieren, KI‑Risikozuschläge erhöhen.

6.5 PARAMETERBANDBREITEN (RICHTWERTE, EINZELFALLBEZOGEN ZU PLAUSIBILI-SIEREN)

• Dauer Goodwill: 3 bis 7 Jahre → je nach Moat² : Datenzugang, Prozessabdeckung, Vertragsbindung.
• Produktivitätshebel im EBIT: +5 bis 20 % gegenüber Status quo und nach Lernkurve, netto nach Mehrkosten.
• Churn‑Effekt bezüglich Bestandskunden: −1 bis −3 % p.a., Upselling‑Quote +2 bis 5 %.
• KI‑Opex Lizenzen/Token/Infra: 0.5 bis 3 % des Umsatzes bzw. 1 bis 5 % der Personalkosten in betroffenen Bereichen.
• Key‑Person‑Zuschlag: Reduktion um 1 bis 3 % bei nachweislich institutionalisierter KI.
• KI‑Risikozuschlag: +0.5 bis 2 %, Regulatorik, Drift, Vendor‑Lock‑in, Cyber.

6.6 VORGEHEN IN 7 SCHRITTEN

• Scope bzw. Umfang und Reifegrad erfassen: KI‑Use‑Cases, Prozessabdeckung, Datenlage, Organisation (RACI), Abhängigkeiten.
• Übertragbarkeit messen: Umsatz-/EBIT‑Anteile ohne Keyperson, Anteil wiederkehrender Erlöse nach KI‑Einführung.
• Plan‑Cashflows bereinigen: Produktivität, Churn/Upsell, Qualitätskosten/Fehlerquote, Opex/Capex; konservative Ramp‑Up‑ bzw. Hochlaufkurven.
• Goodwill‑Phase modellieren: Vorteil über 3 bis 7 Jahre mit Abschmelzpfad, bspw. linear oder exponentiell; alsdann Normallage.
• Kapitalkosten kalibrieren: WACC aus Basis bezüglich Branche, Grösse, Leverage ± Zuschläge Key‑Person reduzieren, KI‑Risiko erhöhen.
• Methodenwahl und Gewichtung: Ertrag bzw. DCF primär sowie alternativ, ergänzend oder plausibilisierend Praktikermethode. Bei teilweiser Übertragbarkeit des Anteils Goodwill nur auf den stabilen Cashflowblock anwenden.
• Sensitivitäten und Szenarien: Vorteildauer, WACC, Margen, Churn, Lizenzpreise; Best, Base und Downside mit klaren Triggern.

6.7 Dokumentations‑ und Governance‑Anforderungen

• Process Evidence: Playbooks, Prompt‑ und Workflow‑Repository, Automations‑KPI, Audit‑Trails.
• Daten‑ und Rechtslage: Einwilligungen, DSG/DSGVO, IP‑Rechte; Drittland‑Transfers; Vendor‑Verträge mit Exit‑Klauseln.
• Betrieb und Resilienz: Fallback‑Prozesse ohne Keyperson, BCP/DR‑Tests, Monitoring mit Haluzinations‑ bzw. Fehlerraten, Change‑Management.
• Responsible‑AI‑Kontrollen: Bias‑/Quality‑Reviews, Override‑Prozess, Protokollierung.

6.8 FORMELN UND HINWEISE

• Übergewinn t = (EBIT t − Normrendite × investiertes Kapital t).
• Goodwill‑Wert = Barwert (Übergewinn t während Dauer Goodwill) + ggf. Restwert nach Abschmelzen.
• Praktikermethode: Unternehmenswert = (2 × Ertragswert + Substanzwert) / 3; Ertragswert als kapitalisierte nachhaltige Erträge nach KI‑Bereinigung.
• Bei stark personenbezogener KI‑Nutzung Goodwill‑Anteil begrenzen bzw. Zuschlag Keyperson nicht reduzieren.

6.9 CHECKLISTE KURZFASSUNG ZUR ENTSCHEIDUNGSREIFE

• ≥ 70 % der Kernprozesse sind dokumentiert bzw. automatisiert; 2‑Personen‑Regel ist erfüllt.
• ≥ 12 Monate Evidence für stabile KPIs nach KI‑Rollout oder plausibles Pilot‑Tracking.
• Verträge und Datenzugang sind übertragbar; Vendor‑Exit getestet.
• Team‑Breite mit Schulung nachgewiesen; keine Single‑Point‑of‑Failure‑Rollen.

6.10 REPORTING‑TEMPLATE – AUSZUG

• KI‑Reifegrad (Skala 1–5), Prozessabdeckung %, Daten‑Moat‑Score, Recurring‑Revenue‑Anteil %.
• WACC: Basis +/− Zuschläge für Key‑Person, KI‑Risiko.
• Dauer Goodwill und Abschmelzpfad, Matrix mit Sensitivität aus Dauer × WACC × Marge.

7. ZU MOAT

Moat – englisch für Burggraben – beschreibt im Finanzwesen den nachhaltigen Wettbewerbsvorteil eines Unternehmens, der es vor Konkurrenten schützt, in Analogie zu einem Wassergraben, der eine Burg sichert.

• Was zählt als Moat (KMU & KI-Kontext)
  • Daten-Moat: Exklusive, rechtssichere, schwer replizierbare Datenpools.
  • Wechselkosten und Einbettung: Prozesse bzw. Integrationen binden den Kunden – Lock-in.
  • Netzwerkeffekte: Nutzen steigt mit der Anzahl Nutzer und Objekte.
  • Kostenvorteil bzw. Skalierung: Strukturell günstigere Leistungserbringung – Automations-IP.
  • Marke, Vertrauen, Regulatorik: Zulassungen, Zertifikate, Reputation als Marktzutrittshürde.
  • Verträge bzw. Recurring: Langfristige, übertragbare Verträge/Subscriptions.
• Wie ist die Dauer zu schätzen?
  1. Beweis statt Behauptung: 6 bis 12 Monate KPI-Evidenz bezüglich Churn, Marge und Win-Rates nach KI-Rollout.
  2. Replizierbarkeit testen: Wie schnell kann ein Wettbewerber realistisch gleichziehen? Zugang zu Daten, Talent, Capex/Opex, Compliance.
  3. Abschmelzpfad definieren: Linear oder degressiv, bspw. 100 % → 70 % → 40 % → 0 %.
  4. Szenarien: Base/Downside/Best je mit eigener Dauer und Fade.
• Heuristik – Praxisbandbreiten
  • Starker Moat: exklusive Daten + hohe Wechselkosten + Verträge: 5 bis 7 Jahre
  • Mittlerer Moat: teils exklusive Prozesse bzw. Integrationen: 3 bis 5 Jahre
  • Schwacher bzw. temporärer Moat: Standard-KI ohne Datenvorteil: 1 bis 3 Jahre
    Tipp: konservativ starten und per Sensitivität ±1 bis 2 Jahre prüfen.
• Umsetzung in der Bewertung
  • DCF/Ertragswert: Übergewinne nur in der Moat-Dauer modellieren (mit Fade); Terminalphase ohne Übergewinn.
  • WACC: Keyperson-Zuschlag ↓, KI-Risikozuschlag ↑; beide zeitkonstant und die Übergewinne zeitlich begrenzt.
  • Praktikermethode: Nachhaltigen Ertrag nach Fade ansetzen; Moat-Hebel via Plausibilisierung dokumentieren.
• Warnzeichen – Moat kürzer
  • Abhängigkeit von öffentlichen Modellen bzw. Daten ohne Exklusivität.
  • Kein Vendor-Exit, schwache IP- bzw. DSG-Basis.
  • Single-Point-of-Failure-Rollen, namentlich Personenmoat statt Unternehmensmoat.
  • KPI-Vorteile kommen nur aus kurzfristigem Preisdruck.

8. FAZIT

Bevor das Thema erörtert werden kann, sind zwei Begriffe näher zu spezifizieren, nämlich KI und Goodwill. Dabei ist zu beachten, dass es daneben andere Spezifikationen dieser Begriffe geben kann.

• KI
  KI bei KMU ist der Einsatz von Software, die aus Daten lernt und Aufgaben wie Erkennen, Prognostizieren oder Automatisieren zur Effizienz- und Qualitätssteigerung übernimmt.
  KI hilft mithin KMU, aus ihren Daten schneller verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen – etwa für bessere Planung, qualitativ und quantitativ gesteigerte Produktions-, Handels- & Dienstleistungstätigkeit, weniger manuelle Administration und einen reaktionsschnelleren Kundenservice.
• Goodwill
  In der Unternehmensbewertung wird Goodwill allgemein als der Mehrwert definiert, den ein Unternehmen über den Substanzwert seines betriebsnotwendigen Vermögens hinaus besitzt. Formal lässt sich Goodwill auf zwei gleichwertige Weisen herleiten³:
  • Unternehmenswert – Substanzwert = Goodwill
  • Übergewinn / Kapitalkostensatz = Goodwill, wobei Übergewinn = nachhaltiger Gewinn – Normalverzinsung des Substanzwerts.

Tendenziell steigt der objektivierbare Unternehmenswert eines KMU mit gut verankerter KI, weil mehr Ertragskraft vom “Kopf” – subjetorientiert – zur “Organisation” – objektorientiert – wandert.

Das verschiebt Goodwill innerhalb seines gesamten Spektrums vom personenbezogenen in den unternehmensbezogenen Anteil und macht ihn für Übergeber und Übernehmer übertragbarer und bezahlbarer.

1. S. zu Moat weiter unten im Detail. ↩︎
2. Goodwill-Dauer nach Moat ist die Zeitspanne, in der ein KMU dank eines nachhaltigen Wettbewerbsvorteils (Moat) Übergewinne erzielt, bevor der Vorteil durch Nachahmer/Technologie/Regulierung erodiert. In der Bewertung kapitalisierst du den Übergewinn nur über diese Dauer (mit Fade-out), danach gilt “Normallage”. ↩︎
3. S. dazu auch ITERA AG, Vision 11/2024. ↩︎