18.11.2025 –, Hodler
Moderne Large Language Models (LLMs) und agentenbasierte KI-Systeme eröffnen der Schweizer Industrie neue Chancen zur Effizienzsteigerung und Wissensnutzung – etwa durch intelligente Unterstützung in Forschung, Entwicklung und Entscheidungsprozessen. Gerade in Bereichen mit hohem Fachwissen, starker Innovationskraft und sensiblen Daten bleibt dieses Potenzial bislang jedoch weitgehend ungenutzt. Ein zentrales Hindernis ist der notwendige Schutz vertraulicher Informationen: Der Transfer kritischer Daten auf ausländische Server ist in vielen Fällen rechtlich oder betrieblich nicht erlaubt.
Die zentrale Merkmale unseres Ansatzes sind:
Ausschliesslich Schweizer Ressourcen: Betrieb und Datenverarbeitung erfolgen vollständig in der Schweiz und unter Schweizer Kontrolle.
Abgeschottete LLM-Umgebungen: Jede Instanz läuft isoliert – ohne Verbindung nach aussen.
Auditierbarkeit: Sämtliche Prozesse und Systeme sind jederzeit technisch und rechtlich überprüfbar.
Datensparsamkeit: Es werden nur zwingend notwendige Informationen gespeichert – keine Nutzerdaten oder Logfiles.
Rechtliche Sicherheit: Schweizer Standort und vertragsrechtlicher Rahmen garantieren höchste Compliance und Datenschutzstandards.
Ein Anwendungsbeispiel unseres Ansatzes ist die Unterstützung einer Start-up-Idee, welche die industrielle Forschung und Entwicklung durch reasoning-fähige KI-Agenten beflügelt. Mithilfe von Agentic AI, CoT-Modellen und agentic RAG lassen sich Entwicklungsprozesse zwar nicht ersetzen, aber gezielt augmentieren und beschleunigen. Die KI dient dabei als intelligenter Sparringspartner – von der Ideenfindung bis zur Auswahl geeigneter Forschungspartner. Die gesamte Lösung basiert auf Open-Source-Technologien wie DeepSeek, Mistral und LLaMA und wird auf einer vollständig in der Schweiz betriebenen OpenStack-Cloud realisiert. So entsteht eine digitale Infrastruktur, die leistungsfähig, rechtlich sicher und souverän ist – damit Innovationen und Ideen in der Schweiz bleiben und das Land nicht zur Datenkolonie anderer wird.
