Leitfäden, Glossar, Checklisten, Regulatorik und Entscheidungswissen für Geschäftsleitungen, die KI nüchtern prüfen und kontrolliert einführen wollen.
Ein guter KI-Einstieg beginnt nicht mit einem Tool, sondern mit einer klaren Entscheidung: Welcher Ablauf kostet Zeit, welche Daten sind verfügbar und wer trägt Verantwortung?
LLM, RAG, Prompt, Halluzination, Datenquelle und KI-Agent - jeweils erklärt mit der Frage: Was bedeutet das praktisch für ein KMU?
Kurze Fragenkataloge für Daten, Prozesse, Verantwortlichkeiten, Anbieterbewertung und interne Freigaben.
KI-Richtlinie, Readiness-Fragen, Tool-Freigabe und Prozess-Mini-Audit als Grundlage für klare Gespräche.
Die Inhalte sind so gedacht, dass man sie in Meetings, internen Abklärungen und vor Tool-Entscheiden direkt nutzen kann.
Wann KI sinnvoll ist, wo man beginnen sollte und welche Voraussetzungen vor dem ersten Projekt wichtig sind.
Technische Begriffe ruhig erklärt, ohne akademische Umwege und mit Bezug zum Unternehmensalltag.
Kurz erklärt für Geschäftsleitung, Fachbereich und Operations - ohne akademische Umwege.
Ein System, das Aufgaben in mehreren Schritten ausführt, zum Beispiel Informationen sammeln, prüfen und einen Vorschlag vorbereiten. Wichtig sind klare Grenzen und Kontrolle.
Ein Sprachmodell, das Texte versteht und erstellt. Für KMU nützlich bei Suche, Entwürfen, Zusammenfassungen und Assistenzaufgaben.
Die Anweisung an ein KI-System. Gute Prompts beschreiben Ziel, Kontext, Datenquelle, gewünschtes Format und Grenzen.
Eine Methode, bei der ein Sprachmodell mit eigenen Dokumenten oder Datenquellen verbunden wird, damit Antworten stärker auf Unternehmenswissen basieren.
Wiederkehrende Aufgaben werden teilweise oder ganz unterstützt, etwa E-Mails sortieren, Dokumente vorbereiten oder Daten übertragen.
Der Ort, aus dem Informationen stammen: CRM, ERP, SharePoint, Website, E-Mail, Dokumente oder Tabellen. Qualität und Zugriffsrechte sind entscheidend.
Die technische Grundlage einer KI-Anwendung. Für Entscheider zählt vor allem: Was kann es, welche Daten nutzt es, wie sicher ist es und wer betreibt es?
Regeln und Massnahmen, damit Personendaten korrekt, sicher und nachvollziehbar verarbeitet werden. Bei KI muss das von Anfang an geprüft werden.
Eine KI-Antwort, die plausibel klingt, aber falsch sein kann. Darum braucht es Quellen, Prüfprozesse und klare Einsatzgrenzen.
Eine technische Schnittstelle, über die Systeme Daten austauschen. Relevant, wenn KI in bestehende Tools oder Prozesse integriert werden soll.
Diese Fragen helfen, ein KI-Thema intern sauber zu prüfen, bevor Budget, Tool oder Anbieter entschieden werden.
Für Schweizer Unternehmen sind Datenschutz, sichere Datenverarbeitung und interne KI-Kompetenz keine Randthemen. Sie entscheiden darüber, ob KI im Betrieb tragfähig genutzt werden kann.
Das revidierte Schweizer Datenschutzgesetz stärkt Transparenz, Datensicherheit und Verantwortung beim Umgang mit Personendaten.
Der EU AI Act verlangt KI-Kompetenz bei Anbietern und Betreibern von KI-Systemen. Für Firmen mit EU-Bezug ist das besonders wichtig.
Der Bundesrat verfolgt einen Ansatz, der wirtschaftliche Entwicklung ermöglicht und gleichzeitig Grundrechte und Rechtssicherheit berücksichtigt.
Diese Inhalte helfen, interne Diskussionen zu strukturieren und Risiken früh sichtbar zu machen.
Wenn ein wiederkehrender Ablauf entlastet wird, Informationen schneller nutzbar werden oder Qualität messbar stabiler wird.
Ob eine bestehende Lösung reicht oder eine eigene Anpassung nötig ist, hängt von Daten, Risiko, Integration und Betrieb ab.
Neben Lizenzen zählen Einführung, Datenaufbereitung, interne Schulung, Betrieb, Sicherheit und laufende Pflege.
Akzeptanz, Datenqualität, klare Verantwortlichkeiten und die Frage, wer Ergebnisse prüft.
Wir übersetzen Leitfäden, Checklisten und regulatorische Fragen in eine konkrete Einschätzung für Ihr Unternehmen.
