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Aktuell ● fertig id: apertus-swiss-llm-medizin Stand 2026-04-30 · Release 2025-09-02 5 min
News Medizin Thema: Souveräne KI Veröffentlicht: 2025-09-02

Apertus, das offene Schweizer Sprachmodell, geht 2026 in Spezialisierung

Die Schweiz hat seit September 2025 ein eigenes, vollständig offenes Sprachmodell. Apertus wurde von der EPFL, der ETH Zürich und dem Nationalen Hochleistungsrechenzentrum CSCS gemeinsam entwickelt und ist Open Source mit offenen Trainingsdaten und Gewichten verfügbar. 2026 verschiebt sich der Fokus von der allgemeinen Verfügbarkeit hin zu domänenspezifischen Varianten, eine davon zielt explizit auf die Medizin. Swisscom betreibt Apertus zusätzlich auf einer souveränen Schweizer KI-Plattform für Geschäftskunden, womit das Modell auch ohne Datenabfluss in die USA produktiv genutzt werden kann. Für Spitäler, Heime und Ausbildner ist das relevant, weil damit erstmals eine realistische, in der Schweiz gehostete Alternative zu den grossen US-Modellen entsteht.

Hintergrund

Apertus wurde Anfang September 2025 als gemeinsames Projekt der ETH Zürich, der EPFL und des CSCS in Lugano vorgestellt. Im Gegensatz zu den meisten kommerziellen Modellen sind nicht nur die Modellgewichte, sondern auch die Trainingsdaten und der Trainingscode öffentlich zugänglich. Das Modell ist mehrsprachig ausgelegt und deckt unter anderem die Schweizer Landessprachen ab. Damit verfolgt die Swiss AI Initiative das Ziel, eine technische Souveränitätsoption zu schaffen, die unabhängig von einzelnen Anbietern in den USA oder China genutzt und überprüft werden kann.

Was es für die Schweiz bedeutet

Für Schweizer Spitäler und Heime ist die Verfügbarkeit auf einer souveränen Plattform von Swisscom der entscheidende Punkt. Patientendaten müssen die Schweiz nicht verlassen, der Betrieb erfolgt unter Schweizer Recht. Das adressiert eine der grössten Hürden beim produktiven Einsatz generativer KI im Gesundheitswesen, den Datenschutz nach revidiertem DSG. Gleichzeitig öffnet die Spezialisierung auf medizinische Varianten die Tür für Anwendungen, die mit Allzweckmodellen wie ChatGPT bisher rechtlich heikel waren, etwa Unterstützung bei Berichten oder bei der Codierung von Diagnosen.

Einordnung

Apertus löst die kommerziellen Modelle nicht ab, sondern ergänzt sie um eine souveräne Option. Zu beobachten ist 2026, wie schnell die domänenspezifischen Varianten die Qualität der grossen US-Modelle in medizinischen Aufgaben erreichen und wie aktiv Spitäler die Swisscom-Plattform tatsächlich nutzen. Spannend wird auch, ob die offene Lizenzierung dazu führt, dass Schweizer Hochschulen, Spitäler und KMU eigene Feinabstimmungen veröffentlichen. Wer in einem Spital oder Heim arbeitet, sollte den Begriff Apertus auf der Liste haben, wenn als Nächstes über KI-Beschaffung gesprochen wird.

Zum Mitnehmen

  • Apertus ist seit September 2025 als vollständig offenes Schweizer Sprachmodell verfügbar.
  • Swisscom betreibt eine souveräne Schweizer KI-Plattform mit Apertus für Geschäftskunden.
  • 2026 stehen domänenspezifische Varianten im Fokus, eine davon für die Medizin.
  • Für Spitäler entsteht damit eine Option, die unter Schweizer Recht und ohne Datenabfluss läuft.
  • Beschaffungs- und Datenschutzgespräche sollten Apertus als Alternative zu US-Modellen mitdenken.
Aktuell ○ Rohfassung id: meditron-chuv-notfall Stand 2026-04-30 · Release 2025-12-31
News Medizin Thema: Klinische Entscheidungshilfe Veröffentlicht: 2025-12-31

CHUV Lausanne testet Meditron im Notfall

Das Universitätsspital Lausanne (CHUV) startet im Mai 2026 einen Pilot mit Meditron, einem auf Apertus aufbauenden medizinischen Sprachmodell. Eingesetzt wird es zunächst in der Notfallaufnahme als Unterstützung der klinischen Entscheidungsfindung, die letzte Verantwortung bleibt beim Personal.

Quellen (2)
  1. SWI swissinfo.ch, KI 2026 swissinfo.ch
  2. GGBa, Meditron, EPFL medical LLM ggba.swiss
Aktuell ○ Rohfassung id: inselspital-radiologie-ki Stand 2026-04-30 · Release 2021-10-13
News Medizin Thema: Radiologie Veröffentlicht: 2021-10-13

Inselspital Bern, KI-Bildauswertung im klinischen Einsatz

Das Inselspital Bern setzt KI-gestützte Bildauswertung in der Radiologie produktiv ein, unter anderem mit Calantic Digital Solutions. Das Forschungszentrum DIPR entwickelt zudem selbstlernende Algorithmen für die 3D-Segmentierung muskuloskelettaler Strukturen und für interstitielle Lungenerkrankungen.

Hinweis: Quelle datiert vor 2024, aktuelle News-Einordnung prüfen.
Aktuell ○ Rohfassung id: charite-pathologie-lungenkrebs Stand 2026-04-30 · Release 2025-11-13
News Medizin Thema: Pathologie Veröffentlicht: 2025-11-13

Charité Berlin, KI verbessert Lungenkrebsdiagnostik

Ein interdisziplinäres Team aus Charité, BIFOLD, Uniklinik Köln, Aignostics und LMU München hat eine KI-gestützte Methode entwickelt, die Prognosen bei Lungenkrebs präziser machen soll. Die Studie wurde 2025 in Nature Communications publiziert. Die Charité hat zudem ein Institut für KI in der Medizin gegründet.

Aktuell ● fertig id: edoeb-ki-patientendaten Stand 2026-04-30 · Release 2026-01-28 4 min
News Medizin Thema: Datenschutz Veröffentlicht: 2026-01-28

EDÖB, klare Grenzen für generative KI mit Patientendaten

Der Eidgenössische Datenschutz- und Öffentlichkeitsbeauftragte hat am Datenschutztag 2026 deutlich gemacht, dass das revidierte Datenschutzgesetz vollumfänglich auf KI-basierte Bearbeitungen von Gesundheitsdaten anwendbar ist. Damit gibt es keine rechtliche Grauzone mehr für den Einsatz generativer KI in Spitälern, Praxen und Heimen. Patientinnen und Patienten müssen automatisierten Entscheiden widersprechen und eine menschliche Überprüfung verlangen können. Für Verantwortliche im Gesundheitswesen bedeutet das, bestehende und geplante KI-Anwendungen jetzt auf DSG-Konformität zu prüfen.

Hintergrund

Der EDÖB hat sich an seinem Datenschutztag im Januar 2026 schwerpunktmässig mit generativer KI befasst. Klargestellt wurde, dass die Anforderungen des seit September 2023 geltenden DSG auch für KI-basierte Bearbeitungen gelten, unabhängig davon, ob ein Modell selbst entwickelt oder eingekauft wird. Besondere Sorgfalt verlangt der EDÖB bei Gesundheitsdaten, die als besonders schützenswerte Personendaten gelten. Ergänzend hat der EDÖB ein Merkblatt zu Patientenformularen veröffentlicht, das die Informationspflichten gegenüber Patientinnen und Patienten konkretisiert.

Was es für die Schweiz bedeutet

Spitäler, Praxen und Heime müssen bei jeder KI-Anwendung mit Patientendaten dokumentieren können, welche Daten verarbeitet werden, durch welches System, mit welcher Rechtsgrundlage und welcher Aufbewahrung. Automatisierte Einzelentscheidungen, etwa eine reine KI-Triage ohne menschliche Kontrolle, sind nur unter engen Voraussetzungen zulässig. Patientinnen müssen aktiv informiert werden und das Recht auf eine menschliche Überprüfung haben. Damit wird auch die Nutzung öffentlicher Chatbots wie ChatGPT mit echten Patientendaten faktisch ausgeschlossen, weil dort weder Zweckbindung noch Löschung garantiert sind.

Einordnung

Die Klarstellung des EDÖB ist kein neues Gesetz, sondern eine Erinnerung daran, dass das DSG ohne Ausnahme greift. Zu beobachten ist, wie konsequent der EDÖB bei Verstössen einschreitet und ob es 2026 erste medienwirksame Verfahren gegen Gesundheitseinrichtungen gibt. Parallel wirkt der EU AI Act ab 2. August 2026 mit Hochrisiko-Pflichten, an denen sich die Schweiz faktisch orientiert. Wer im Gesundheitswesen KI einführt, sollte Datenschutz-Folgenabschätzung und ein Verzeichnis der Bearbeitungstätigkeiten als Grundlage haben, nicht erst nach dem Pilotprojekt.

Zum Mitnehmen

  • Das revidierte DSG gilt vollumfänglich für KI-Bearbeitungen von Gesundheitsdaten.
  • Patientinnen müssen automatisierten Entscheiden widersprechen und menschliche Prüfung verlangen können.
  • Öffentliche Chatbots mit echten Patientendaten sind faktisch ausgeschlossen.
  • Datenschutz-Folgenabschätzung und Bearbeitungsverzeichnis gehören vor den Pilot.
  • Das EDÖB-Merkblatt zu Patientenformularen konkretisiert die Informationspflichten.
Aktuell ● fertig id: shadow-ai-spital-tipp Stand 2026-04-30 5 min
Tipp Pflege Thema: Datenschutz Niveau: einsteiger

Schatten-KI vermeiden, keine Patientendaten in öffentliche Chatbots

Schatten-KI bedeutet, dass Mitarbeitende eigenständig öffentliche Chatbots nutzen, ohne dass die Einrichtung das freigegeben hat. Im Spital oder Heim ist das ein direktes Datenschutzrisiko, sobald Patientendaten ins Spiel kommen. Nach diesem Tipp weisst du, welche Tools du nicht verwenden darfst, wie du Inhalte korrekt pseudonymisierst und welche Prompts dir trotzdem im Alltag helfen.

Für wen: Pflegefachpersonen, Ärztinnen und Therapeuten, die im Alltag KI-Tools nutzen wollen, ohne den Datenschutz zu verletzen.

Das Problem

Sobald du echte Patientendaten in eine öffentliche Version von ChatGPT, Gemini oder Microsoft Copilot tippst, verlassen diese Daten den Schweizer Rechtsraum. Sie können je nach Anbieter zum Modelltraining verwendet werden und sind für dich nicht mehr löschbar. Das ist ein Verstoss gegen das revidierte DSG und gegen die FMH-Vorgaben zum Datenschutz. Der Schaden trifft nicht nur dich persönlich, sondern auch deinen Arbeitgeber.

So machst du es

Erstens, klär bei deiner IT oder Pflegedienstleitung, welches Tool freigegeben ist. Das kann eine Schweizer Lösung auf Apertus-Basis sein, eine on-prem Variante oder ein Enterprise-Vertrag mit Auftragsdatenbearbeitung. Zweitens, wenn du keine freigegebene Lösung hast, nutze KI nur für allgemeine Wissensfragen ohne Personenbezug. Drittens, pseudonymisiere konsequent. Ersetze Namen durch Platzhalter wie Patient A, Geburtsdaten durch Altersklassen, Wohnorte durch Region. Viertens, dokumentiere intern, welches Tool du wofür nutzt. Fünftens, wenn du unsicher bist, frag nach. Eine Minute Rückfrage ist günstiger als eine Datenschutzmeldung.

Häufige Fallen

Initialen sind kein Datenschutz. In einem kleinen Heim reichen Initialen plus Geburtsmonat, um eine Person eindeutig zu identifizieren. Auch Fotos, Laborwerte mit Datum, Diagnosen mit Wohnort oder Verwandtschaftsbezüge sind Personendaten. Die kostenlose Version von ChatGPT verwendet deine Eingaben standardmässig zum Training, der Opt-out muss aktiv gesetzt werden und gilt nur für dein Konto, nicht für die Einrichtung.

Prompts zum Mitnehmen

Pflegebericht ohne Personenbezug formulieren → Apertus auf Swisscom Sovereign AI oder freigegebene Spital-Instanz
Du bist erfahrene Pflegefachperson. Ich gebe dir Stichworte zu einer Pflegesituation in anonymisierter Form. Formuliere daraus einen sachlichen Eintrag im Verlaufsbericht, max. 6 Sätze, Schweizer Hochdeutsch, ohne Wertung. Stichworte: Patient A, 78 J., nach Hüft-OP Tag 3, Mobilisation an Gehwagen 20 m, Schmerz 3 von 10, Wunde reizlos, Schlaf gut.
Fachbegriff in Patientensprache übersetzen → Claude Sonnet 4.6 oder ChatGPT, da keine Personendaten enthalten
Erkläre mir den Begriff "postoperatives Delir" in einfacher deutscher Sprache, so dass ich ihn einer 80-jährigen Angehörigen verständlich machen kann. Maximal 4 Sätze, ohne Lateinbegriffe.
Check vor dem Senden → lokal verfügbares Tool oder freigegebene Spital-Instanz
Prüfe folgenden Text auf identifizierende Merkmale wie Namen, Initialen, Geburtsdaten, exakte Adressen, seltene Diagnosen oder Verwandtschaftsbezüge. Liste alle Stellen auf, die ich vor einer KI-Anfrage entfernen oder ersetzen sollte. Text: [hier dein Text einfügen]

Zum Mitnehmen

  • Echte Patientendaten gehören nicht in öffentliche Chatbots.
  • Initialen und Geburtsmonat reichen oft schon zur Identifikation.
  • Pseudonymisiere mit Platzhaltern wie Patient A, Altersklasse, Region.
  • Frag deine IT, welches Tool offiziell freigegeben ist.
  • Apertus auf einer Schweizer Plattform ist die DSG-konforme Variante.
Quellen (2)
  1. EDÖB, Gesundheit edoeb.admin.ch
  2. FMH, Datenschutz und -sicherheit fmh.ch
Aktuell ○ Rohfassung id: fmh-empfehlungen-llm Stand 2026-04-30
Best Practice Medizin Thema: Berufsethik

FMH, acht Empfehlungen zum Umgang mit Sprachmodellen

Die FMH hat im Rahmen des Berichts "Grosse Sprachmodelle verstehen" acht Empfehlungen für den ärztlichen Alltag publiziert. Kernaussage, jede KI-Antwort muss kritisch hinterfragt, fachlich überprüft und falls nötig korrigiert oder verworfen werden. Die ärztliche Verantwortung bleibt unverändert.

Aktuell ● fertig id: voize-pflegedoku-spracherkennung Stand 2026-04-30 8 min
Best Practice Pflege Thema: Pflegedokumentation

voize, Spracherkennung spart 27 Prozent Dokumentationszeit

voize ist eine Smartphone-App, die gesprochene Pflegenotizen direkt in strukturierte Einträge in der Pflegesoftware umwandelt. Die Spracherkennung läuft lokal auf dem Gerät, nicht in der Cloud. In einer Studie mit der Charité Berlin im Oktober 2025 wurde eine Reduktion der Dokumentationszeit um mindestens 27 Prozent gemessen. Der Praxistest zeigt, wo die App im Pflegealltag tatsächlich entlastet und an welchen Stellen sie an Grenzen stösst.

Für wen: Pflegedienstleitungen und Digitalisierungsverantwortliche in Spitälern, Reha und Langzeitpflege, die Dokumentationszeit reduzieren wollen.

Setup und Vorgehen

Pflegende erhalten ein dienstliches Smartphone mit installierter voize-App, das mit der bestehenden Pflegesoftware verbunden ist. Direkt nach einer Pflegehandlung sprechen sie ihren Eintrag in normaler Alltagssprache, etwa zur Mobilisation, zum Wundverband oder zur Medikamentengabe. Die App wandelt die Sprache lokal in Text um und ordnet die Inhalte den richtigen Feldern in der Pflegedokumentation zu, etwa Vitalwerte, Verlaufseintrag oder Massnahmen. Die fertige Vorlage wird der Pflegeperson zur Freigabe angezeigt, bevor sie in die Patientenakte übernommen wird.

Was hat funktioniert

Die lokale Verarbeitung auf dem Smartphone ist der entscheidende Hebel beim Datenschutz, weil keine Audiodaten an externe Server gehen. Die gemessenen 27 Prozent Zeitersparnis stammen vor allem aus zwei Effekten, dem Wegfall des Tippens am stationären PC und der direkten Strukturierung in die richtigen Felder. Pflegende dokumentieren näher am Ereignis, was die inhaltliche Qualität verbessert. Der Wechsel zwischen Patientenzimmer und Stationszimmer fällt für Routineeinträge weitgehend weg, was Wege und Unterbrechungen reduziert.

Was nicht

Die Spracherkennung hat in lauten Umgebungen wie Mehrbettzimmern oder Dialysebereichen mehr Mühe und produziert Korrekturaufwand. Dialekt und Mischformen aus Schweizerdeutsch und Hochdeutsch erfordern bewusstes Sprechen in Standardsprache. Komplexe Sachverhalte mit Differenzialdiagnosen oder ethischen Abwägungen lassen sich nicht sinnvoll diktieren, dort ist klassische Erfassung weiterhin sinnvoll. Die Freigabe vor Übernahme bleibt zwingend, sonst entstehen Fehler in den strukturierten Feldern.

Empfehlung mit Begründung

Für Routineeinträge in Akutspital, Reha und Langzeitpflege lohnt sich ein Pilot über drei bis sechs Monate auf einer Station. Wichtig ist die enge Einbindung der Pflegenden bei der Auswahl der Felder und der Sprachmuster. Vor dem Rollout sollte geklärt sein, wie Korrekturen, Geräteverwaltung und Ausfälle organisiert sind. Die Datenschutz-Folgenabschätzung nach DSG ist Pflicht, der lokale Verarbeitungsansatz vereinfacht sie aber gegenüber Cloud-Diktiersystemen.

Vorteile

  • Mindestens 27 Prozent weniger Dokumentationszeit in der Charité-Studie.
  • Spracherkennung läuft lokal auf dem Smartphone, keine Cloud.
  • Direkte Strukturierung in die richtigen Felder der Pflegesoftware.
  • Dokumentation näher am Ereignis verbessert die inhaltliche Qualität.
  • Weniger Wege zwischen Patientenzimmer und Stationsrechner.

Nachteile

  • Erkennungsqualität sinkt in lauten Umgebungen.
  • Dialekt und Mischsprache erfordern bewusstes Standardsprechen.
  • Komplexe Sachverhalte und ethische Abwägungen bleiben Tipparbeit.
  • Freigabe vor Übernahme bleibt zwingend, sonst Fehler in den Feldern.

Zum Mitnehmen

  • voize verarbeitet Sprache lokal, nicht in der Cloud.
  • 27 Prozent Zeitersparnis sind in der Charité-Studie nachgewiesen.
  • Geeignet für Routineeinträge, nicht für komplexe Differenzialdiagnosen.
  • Pilot über drei bis sechs Monate mit enger Einbindung der Pflegenden.
  • DSG-Folgenabschätzung bleibt Pflicht, lokaler Ansatz vereinfacht sie.
Aktuell ○ Rohfassung id: eu-ai-act-medizinprodukte Stand 2026-04-30 · Release 2026-04-23
News Medizin Thema: Regulierung Veröffentlicht: 2026-04-23

EU AI Act, Hochrisiko-Pflichten für Medizinprodukte ab 2027

Ab 2. August 2026 gelten die vollen Pflichten des EU AI Act für Hochrisiko-KI. Für KI-Systeme, die unter MDR/IVDR fallen und eine Benannte Stelle benötigen, gelten die Anforderungen ab 2. August 2027. Das betrifft praktisch alle KI-Diagnostik in Klasse IIa und höher. Die Schweiz orientiert sich faktisch an diesen Vorgaben.

Aktuell ○ Rohfassung id: chatgpt-medizin-halluzinationen Stand 2026-04-30 · Release 2026-02-15
News Medizin Thema: Risiken Veröffentlicht: 2026-02-15

Studien zeigen, KI-Chatbots halluzinieren bei medizinischen Auskünften

Eine Untersuchung im BMJ Open zeigt, dass rund 50 Prozent der Auskünfte führender KI-Chatbots zu Gesundheitsthemen problematisch sind. Forschende der Mount Sinai School of Medicine zeigten, dass schon ein einziger erfundener Fachbegriff in der Frage zu detaillierten Erklärungen für nicht existierende Krankheiten führen kann.

Aktuell ● fertig id: medgate-ki-triage Stand 2026-04-30 8 min
Best Practice Medizin Thema: Telemedizin

Medgate, KI-Chatbot übernimmt Vorabklärung

Bei Medgate übernimmt ein KI-gestützter Chatbot die strukturierte Vorabklärung von Symptomen, bevor eine Patientin mit dem ärztlichen Personal spricht. Das Setup ist auf hohes Anrufvolumen und Triage ausgelegt. Rund 50 Prozent der Patientinnen können telemedizinisch abschliessend behandelt werden, nur 20 Prozent der Notfalllinien-Anrufe werden ans Spital verwiesen. Damit ist Medgate ein realer Schweizer Anwendungsfall für KI-Vorabklärung mit menschlicher Letztverantwortung.

Für wen: Telemedizin-Anbieter, regionale Notfalllinien und Spital-Triage-Verantwortliche, die hohes Anrufvolumen strukturiert bewältigen müssen.

Setup und Vorgehen

Patientinnen erreichen Medgate per Telefon, App oder Web. Vor dem Kontakt mit Arzt oder Pflegefachperson durchlaufen sie einen strukturierten Symptomdialog mit dem Chatbot. Der Bot fragt nach Hauptbeschwerden, Dauer, Begleitsymptomen und Risikofaktoren. Die Antworten werden strukturiert ans Personal übergeben, das im Anschluss gezielt nachfragt. Die ärztliche Verantwortung für Diagnose und Behandlung bleibt beim Personal, der Chatbot übernimmt die Datenerhebung.

Was hat funktioniert

Die strukturierte Vorabklärung verkürzt Gesprächszeiten und sorgt dafür, dass Notfälle früher erkannt werden, weil Warnsymptome systematisch abgefragt werden. Die hohe Quote telemedizinisch abschliessbarer Fälle entlastet Spitalnotfallstationen spürbar. Patientinnen erhalten eine niederschwellige erste Einschätzung rund um die Uhr. Die Trennung zwischen automatisierter Datenerhebung und menschlicher Entscheidung passt zu den DSG-Vorgaben des EDÖB, der bei automatisierten Einzelentscheidungen Vorsicht verlangt.

Was nicht

Chatbots sind nur so gut wie die Antworten der Patientinnen. Wer Symptome ungenau schildert oder unter starkem Stress steht, kann den Bot in die Irre führen. Sprachbarrieren und Dialekt bleiben ein Thema, ebenso die Bedienung durch ältere Patientinnen ohne Smartphone-Routine. Der Bot ersetzt keine körperliche Untersuchung, was bei abdominalen Beschwerden oder neurologischen Auffälligkeiten eine harte Grenze setzt.

Empfehlung mit Begründung

Das Modell eignet sich für Telemedizinanbieter, regionale Notfalllinien und ggf. spitalinterne Triage-Hotlines. Voraussetzung sind klare Eskalationspfade, eine 24/7 erreichbare Fachperson für die Übernahme und eine Datenschutz-Folgenabschätzung. Wichtig ist, die KI als Vorabklärung zu positionieren, nicht als Diagnoseinstrument, sonst kollidiert das Setup mit dem EDÖB und mit der Berufsethik. Die Medgate-Zahlen zeigen, dass die Entlastung der Spitalnotfälle real und relevant ist.

Vorteile

  • Rund 50 Prozent der Fälle telemedizinisch abschliessbar.
  • Nur 20 Prozent der Notfalllinien-Anrufe gehen ans Spital.
  • Strukturierte Erhebung erhöht die Erkennung von Warnsymptomen.
  • Niederschwelliger Zugang rund um die Uhr.
  • Trennung von Datenerhebung und Entscheidung passt zum DSG.

Nachteile

  • Qualität hängt stark von den Patientenangaben ab.
  • Sprachbarrieren und Dialekt bleiben Hürden.
  • Keine Ersatz für körperliche Untersuchung.
  • Bedienung kann ältere Patientinnen überfordern.

Zum Mitnehmen

  • KI-Chatbot als Vorabklärung, ärztliche Verantwortung bleibt beim Personal.
  • 50 Prozent telemedizinisch abschliessbar, 20 Prozent Spitalverweis.
  • Strukturierte Datenerhebung verbessert die Triage.
  • Eskalationspfade und 24/7-Fachperson sind Pflicht.
  • Positionierung als Vorabklärung, nicht als Diagnose, vermeidet DSG-Konflikte.
Aktuell ○ Rohfassung id: lio-pflegeroboter-schweiz Stand 2026-04-30 · Release 2024-11-10
News Pflege Thema: Robotik Veröffentlicht: 2024-11-10

Lio, Schweizer Pflegeassistenzroboter im Einsatz

Der von F&P Robotics aus Zürich entwickelte Roboter Lio entlastet Pflegende bei Routineaufgaben, zum Beispiel Botengänge, Wasser bringen, Türen öffnen, Blutproben ins Labor transportieren. Rund 30 Lio- und Lia-Geräte sind in der Schweiz und in Deutschland im Einsatz, unter anderem in der Rehaklinik Zihlschlacht.

Quellen (2)
  1. F&P Robotics, Lio lio.fp-robotics.com
  2. SRF News, Besuch beim Pflegeroboter Lio srf.ch
Aktuell ○ Rohfassung id: ki-hautkrebs-ganzkoerperscanner Stand 2026-04-30 · Release 2025-09-01
News Medizin Thema: Dermatologie Veröffentlicht: 2025-09-01

KI-Ganzkörperscanner für Hautkrebs-Früherkennung

KI-gestützte 3D-Ganzkörperscanner erfassen die gesamte Körperoberfläche in wenigen Minuten und liefern eine Risikobewertung für jede auffällige Hautveränderung. In Studien wurden 189 von 190 Hautkrebsfällen und alle 59 Melanomfälle korrekt erkannt. Erklärbare KI-Systeme helfen Dermatologen, Melanome von gutartigen Muttermalen zu unterscheiden.

Aktuell ● fertig id: pseudonymisierung-tipp-pflege Stand 2026-04-30 5 min
Tipp Pflege Thema: Praxis Niveau: einsteiger

Was geht und was nicht, ChatGPT im Pflegealltag

Im Pflegealltag tauchen ständig Situationen auf, in denen ein KI-Tool helfen würde, etwa bei Formulierungen, Übersetzungen oder Wissensfragen. Nach diesem Tipp weisst du, welche Aufgaben du mit ChatGPT und ähnlichen Werkzeugen sicher lösen kannst und wo eine harte Grenze ist. Du bekommst klare Beispiele und drei Prompts, die du direkt einsetzen kannst.

Für wen: Pflegefachfrauen, Fachmänner und Lernende, die im Alltag schnell zwischen erlaubt und nicht erlaubt entscheiden müssen.

Das Problem

Viele Pflegende möchten KI nutzen, sind aber unsicher, was erlaubt ist. Das führt entweder zu Unter- oder Übernutzung. Im einen Fall liegt produktivitätssteigerndes Potenzial brach, im anderen entstehen Datenschutzverletzungen. Die EDÖB-Vorgaben und die FMH-Hinweise zum Datenschutz machen klar, dass Personenbezug das entscheidende Kriterium ist.

So machst du es

Die einfache Faustregel lautet, alles ohne Personenbezug ist in der Regel ok. Geht: Wirkstofffragen, Pflegestandards in allgemeiner Form, Übersetzungen von Fachbegriffen, Formulierungshilfen für Berichte mit fiktiven Daten, Erklärungen für Angehörige in einfacher Sprache. Geht nicht: echte Namen, Initialen kombiniert mit weiteren Merkmalen, Geburtsdaten, Wohnorte, Diagnosen mit Personenbezug, Fotos, Laborwerte mit Datum, Pflegeberichte mit realen Inhalten. Wenn du eine Vorlage brauchst, baue ein anonymes Beispiel mit Platzhaltern wie Patient A, 78 Jahre, ländliche Region. Prüfe vor dem Senden noch einmal, ob jemand aus dem Inhalt eine reale Person rekonstruieren könnte.

Häufige Fallen

Die Kombination scheinbar harmloser Merkmale identifiziert oft eindeutig. 92-jährige Patientin, Heim X, mit ALS, ist auch ohne Namen identifizierbar. Auch Sprachmuster verraten viel, etwa wenn du wörtliche Zitate oder Spitznamen verwendest. Die kostenlose Version von ChatGPT verwendet Eingaben standardmässig zum Training. Ein Deaktivieren wirkt nur kontoweit, nicht für deine Einrichtung.

Prompts zum Mitnehmen

Wirkstofffrage ohne Personenbezug → Claude Sonnet 4.6 oder ChatGPT, da keine Personendaten enthalten
Erkläre mir die Unterschiede zwischen Pantoprazol und Esomeprazol bezüglich Wirkdauer, häufige Nebenwirkungen und Interaktionen mit anderen Medikamenten. Antwort in maximal 8 Sätzen, Schweizer Hochdeutsch, sachlich.
Bericht mit anonymen Platzhaltern formulieren → Apertus auf Swisscom Sovereign AI oder freigegebene Spital-Instanz
Formuliere aus folgenden Stichpunkten einen Verlaufseintrag in einer Pflegedokumentation, sachlich, max. 5 Sätze, Schweizer Hochdeutsch. Verwende den Platzhalter Patient A. Stichpunkte: Patient A, 82 J., Sturzprophylaxe nach Schwindelepisode, Mobilisation an Rollator, Vitalwerte stabil, keine Schmerzen, Angehörige informiert.
Übersetzung Patientensprache → Claude Sonnet 4.6 oder ChatGPT, da keine Personendaten enthalten
Übersetze folgenden Satz in einfache deutsche Sprache, so dass eine Angehörige ohne medizinisches Vorwissen ihn versteht: "Die Patientin zeigt Anzeichen einer beginnenden Pneumonie, weshalb wir die Antibiotikatherapie eskalieren." Maximal 3 Sätze, ohne Fachausdrücke.

Zum Mitnehmen

  • Personenbezug ist das entscheidende Kriterium.
  • Wissensfragen, Übersetzungen, Formulierungen ohne reale Daten sind ok.
  • Echte Namen, Geburtsdaten, Diagnosen mit Bezug, Fotos sind tabu.
  • Kombination harmloser Merkmale identifiziert oft eindeutig.
  • Anonyme Beispiele mit Platzhaltern bauen, dann formulieren lassen.
Quellen (2)
  1. EDÖB, Gesundheit edoeb.admin.ch
  2. FMH, Datenschutz und -sicherheit fmh.ch
Aktuell ○ Rohfassung id: odasante-fage-bildungsplan Stand 2026-04-30 · Release 2025-12-02
News Pflege Thema: Ausbildung Veröffentlicht: 2025-12-02

OdASanté, neuer FaGe-Bildungsplan ab 2027

OdASanté hat den überarbeiteten Bildungsplan für Fachfrau und Fachmann Gesundheit (FaGe) im Sommer 2025 in die Branchenvernehmlassung gegeben. Inkrafttreten ist der 1. Januar 2027. Themen rund um digitale Kompetenzen und sicheren Umgang mit KI-Tools werden zunehmend in Aus- und Weiterbildungen integriert.

Hinweis: Detail-Inhalte zur KI im Curriculum sind noch in Vernehmlassung, Stand April 2026.
Aktuell ○ Rohfassung id: gpt-4-veraltet-medizin Stand 2026-04-30
Tipp Medizin Thema: Modelle

Modellwahl, GPT-4 ohne Suffix ist 2026 veraltet

Wenn du in Schulungsmaterial oder einem Tool noch "GPT-4" liest, ist das nicht mehr aktuell. Stand 2026 ist GPT-5 die produktive Generation bei OpenAI. Für medizinische Anwendungen zählen ohnehin nicht die generischen Konsumentenmodelle, sondern domänenspezifische Modelle wie Meditron oder zertifizierte Medizinprodukte.

Hinweis: Hinweis auf veraltete Modellnamen in älteren Unterlagen, nicht auf einen einzelnen Quelltext.
Aktuell ● fertig id: hr-hirevue-ai-interviews Stand 2026-04-30 · Release 2024-09-01 5 min
News HR Thema: Recruiting Veröffentlicht: 2024-09-01

HireVue, KI-gestuetzte Video-Interviews

HireVue gehoert zu den bekanntesten Anbietern fuer KI-gestuetzte Video-Interviews. Die Software analysiert Antworten von Bewerbenden und erstellt strukturierte Bewertungen, die HR-Teams als Entscheidungsgrundlage nutzen. Mit dem EU AI Act ruecken Transparenzpflichten ins Zentrum, weil Recruiting-KI als Hochrisiko-Anwendung gilt. Auch Schweizer Firmen, die in EU-Laendern rekrutieren, sind betroffen. HireVue hat 2024 ein eigenes AI Explainability Statement publiziert, um Offenlegung gegenueber Bewerbenden zu dokumentieren.

Hintergrund

HireVue setzt strukturierte Video-Interviews ein, bei denen Antworten der Bewerbenden mit Modellen analysiert und gegen ein Kompetenzprofil abgeglichen werden. Im AI Explainability Statement 2024 beschreibt HireVue, welche Signale ausgewertet werden und welche bewusst nicht mehr genutzt werden, etwa Stimm- oder Gesichtsanalyse, die das Unternehmen frueher deaktiviert hat. Recruiting-KI gilt im EU AI Act als Hochrisiko, weil sie Zugang zu Erwerbsarbeit beeinflusst. Damit verbunden sind Anforderungen an Risikomanagement, Daten-Governance und menschliche Aufsicht.

Was es fuer die Schweiz bedeutet

Schweizer Unternehmen sind nicht direkt vom EU AI Act erfasst, sobald sie aber Bewerbende aus dem EU-Raum prozessieren oder zu Tochtergesellschaften in der EU ausschreiben, greift die Verordnung extraterritorial. Das heisst, Bewerbende muessen klar darueber informiert werden, dass KI im Auswahlprozess eingesetzt wird, und welche Logik dahintersteht. Praktisch bedeutet das Anpassungen in Stelleninseraten, Datenschutzerklaerungen und im Kandidaten-Dialog. Ohne diese Offenlegung droht ein Compliance-Risiko, das ueber den Tool-Einsatz hinausgeht.

Einordnung

KI-Interviews sparen Zeit beim Vorscreening, ersetzen aber nicht das persoenliche Gespraech. Wer HireVue oder vergleichbare Tools einsetzt, sollte die Letztentscheidung immer bei einer Person halten und das gegenueber Bewerbenden transparent machen. Sinnvoll ist eine bewusste Kommunikation, wofuer die KI eingesetzt wird, etwa fuer Strukturierung der Antworten, und wofuer ausdruecklich nicht, etwa fuer Persoenlichkeitsbewertung. Damit laesst sich Vertrauen gewinnen, das durch reine Effizienzargumente verloren geht.

Zum Mitnehmen

  • KI-Recruiting gilt im EU AI Act als Hochrisiko-Anwendung mit Offenlegungspflicht.
  • Schweizer Firmen mit EU-Bezug sind via extraterritoriale Wirkung indirekt betroffen.
  • Bewerbende muessen wissen, dass KI im Prozess ist, und wofuer sie eingesetzt wird.
  • HireVue hat Stimm- und Gesichtsanalyse abgeschafft, das ist ein guter Pruefstein fuer andere Tools.
  • Letztentscheidung gehoert zur Person, KI liefert Strukturierung, nicht Urteil.
Aktuell ○ Rohfassung id: hr-workday-illuminate Stand 2026-04-30 · Release 2024-09-17
News HR Thema: HR-Software Veröffentlicht: 2024-09-17

Workday Illuminate, neue KI-Generation im HCM

Workday hat 2024 die KI-Plattform Illuminate vorgestellt, die Recruiting, Skills-Matching und HR-Self-Service automatisiert. Auch Schweizer Grosskonzerne wie SBB und Swisscom setzen Workday als HCM ein.

Aktuell ○ Rohfassung id: hr-cv-screening-bias Stand 2026-04-30
Best Practice HR Thema: Bias

CV-Screening mit KI, Bias-Risiken aktiv pruefen

KI-Screening-Tools koennen historische Diskriminierung verstaerken. Bekannt wurde Amazons abgeschaltetes Recruiting-Tool, das Frauen benachteiligte. Best Practice, regelmaessige Audits, anonymisierte CVs und menschliche Letztentscheidung.

Aktuell ● fertig id: hr-stelleninserate-prompt Stand 2026-04-30 5 min
Tipp HR Thema: Stelleninserate Niveau: einsteiger

Stelleninserate mit ChatGPT formulieren

Ein gutes Stelleninserat entsteht nicht durch eine vage Anweisung an die KI, sondern durch klare Stichpunkte. Du gibst Funktion, Aufgaben, Anforderungen, Benefits und Tonalitaet vor, die KI baut daraus einen sauberen Text. So vermeidest du generische Floskeln und behaeltst deine Unternehmenssprache. Loehne, Pensum und rechtliche Angaben pruefst du immer manuell.

Für wen: HR-Verantwortliche und Linienvorgesetzte in KMU, die Stellen selbst ausschreiben.

Problem

Wer die KI nur mit "Schreibe ein Inserat fuer eine Verkaeuferin" fuettert, bekommt Marketing-Sprache zurueck, die in der Schweiz hohl wirkt. Inserate werden austauschbar, Bewerbende ueberfliegen sie und springen ab. Auch wichtige Pflichtfelder wie Pensum, Arbeitsort oder Lohnband fehlen oft, weil das Modell sie nicht kennt. Ohne Struktur fehlt zudem die inklusive Sprache, die in vielen Schweizer Firmen heute Standard ist.

So machst du es Schritt-fuer-Schritt

Sammle zuerst die Eckdaten in Stichpunkten, also Funktion, Pensum, Arbeitsort, fuenf bis sieben Aufgaben, drei bis fuenf Anforderungen, drei bis vier Benefits und ein Lohnband. Lege die Tonalitaet fest, etwa du-Form und ehrlich oder Sie-Form und seriös. Lass die KI in Schweizer Hochdeutsch schreiben und inklusive Formulierungen verwenden. Pruefe danach den Text gegen deine Realitaet, kuerze leere Adjektive und erfundene Versprechen. Lass dir bei Bedarf zwei Varianten in unterschiedlicher Tonalitaet liefern und kombiniere die Staerken.

Haeufige Fallen

Die KI erfindet gerne Benefits, die du nie versprochen hast, etwa "modernes Buero im Herzen von Zuerich" oder "Home-Office bis 100 Prozent". Streiche solche Aussagen, wenn sie nicht stimmen. Achte ausserdem auf Diskriminierungsrisiken in den Anforderungen, Formulierungen wie "junges Team" oder "Muttersprache Deutsch" sind heikel. Bei Pensum und Lohn keine Annahmen der KI uebernehmen, sondern aus deiner Stellenbeschreibung einsetzen.

Prompts zum Mitnehmen

Stelleninserat aus Stichpunkten → Claude Sonnet 4.6
Schreibe ein Stelleninserat fuer eine Stelle als [Funktion] in [Ort], Pensum [in Prozent].
Tonalitaet: ehrlich, ohne Marketing-Floskeln, [Du-Form oder Sie-Form].
Aufbau: 1) Was du tust, 4 bis 6 Stichpunkte aus dieser Liste: [Aufgaben]. 2) Was du mitbringst, 3 bis 5 Punkte aus: [Anforderungen]. 3) Was wir bieten, 3 bis 4 Punkte aus: [Benefits]. 4) So bewirbst du dich, mit [Kontaktperson] und [E-Mail].
Schweizer Hochdeutsch, kein ss-Fehler, max 280 Woerter, Lohnband [von] bis [bis] CHF.
Keine erfundenen Benefits, nur was in den Stichpunkten steht.
Inserat auf inklusive Sprache pruefen → Gemini 2.5 Flash
Pruefe folgenden Inseratstext auf Diskriminierungsrisiken in Bezug auf Alter, Geschlecht, Herkunft und Behinderung.
Markiere problematische Formulierungen und schlage je eine neutrale Alternative vor.
Gib das Resultat als Tabelle mit drei Spalten zurueck: Original, Risiko, Vorschlag.
Schweizer Hochdeutsch, sachlicher Ton.

Text:
[Inseratstext einfuegen]
Zwei Tonalitaeten generieren → Claude Sonnet 4.6
Erstelle aus den folgenden Eckdaten zwei Varianten desselben Stelleninserats.
Variante A: ehrlich, direkt, Du-Form, kurze Saetze.
Variante B: seriös, traditionell, Sie-Form, vollstaendige Saetze.
Beide Varianten max 250 Woerter, Schweizer Hochdeutsch, ohne Marketing-Floskeln.

Eckdaten:
- Funktion: [...]
- Pensum: [...]
- Aufgaben: [...]
- Anforderungen: [...]
- Benefits: [...]
- Lohnband: [...] CHF

Zum Mitnehmen

  • Eckdaten als Stichpunkte vorbereiten, nicht als Fliesstext.
  • Tonalitaet und Anrede explizit vorgeben, sonst wird der Text generisch.
  • Lohn, Pensum und Pflichtangaben immer manuell verifizieren.
  • Inseratstext am Schluss auf Diskriminierungsrisiken pruefen.
  • Erfundene Benefits konsequent streichen.
Quellen (1)
  1. jobs.ch Ratgeber Stelleninserate jobs.ch
Aktuell ○ Rohfassung id: hr-onboarding-bot Stand 2026-04-30
Best Practice HR Thema: Onboarding

Onboarding-Bots fuer FAQ neuer Mitarbeitender

Ein interner Chatbot auf Basis eines firmeneigenen Wissensspeichers beantwortet typische Fragen zu Spesen, Ferien und IT-Zugaengen. Reduziert HR-Tickets, verlangt aber saubere Datenquellen und Datenschutz-Pruefung.

Quellen (1)
  1. Microsoft Copilot Studio, HR-Bots learn.microsoft.com
Aktuell ○ Rohfassung id: hr-jobcloud-ki Stand 2026-04-30 · Release 2025-02-19
News HR Thema: Schweizer Markt Veröffentlicht: 2025-02-19

JobCloud setzt verstaerkt auf KI-Matching

JobCloud, Betreiber von jobs.ch und jobup.ch, baut KI-Matching zwischen Stelleninseraten und Profilen aus. Ziel sind passgenauere Vorschlaege fuer Schweizer KMU.

Aktuell ○ Rohfassung id: hr-mag-vorbereitung Stand 2026-04-30
Tipp HR Thema: MAG

Mitarbeitergespraech, Vorbereitung mit KI

Lass dir aus stichwortartigen Notizen einen strukturierten Gespraechsleitfaden erstellen, mit Zielen, offenen Fragen und Entwicklungspfaden. Persoenliche Daten der Mitarbeitenden nicht in oeffentliche Tools eingeben, nur lokal oder im Firmen-Account verarbeiten.

Quellen (1)
  1. EDOEB, Leitfaden KI edoeb.admin.ch
Aktuell ● fertig id: sales-hubspot-breeze Stand 2026-04-30 · Release 2024-09-18 5 min
News Sales Thema: CRM Veröffentlicht: 2024-09-18

HubSpot Breeze, KI-Agenten im CRM

HubSpot hat an der Hauskonferenz INBOUND 2024 die KI-Suite Breeze vorgestellt. Damit buendelt der Anbieter seine bisherigen KI-Funktionen unter einem Dach und ergaenzt sie um neue Agenten fuer Prospecting, Content und Customer Service. Breeze Copilot ist direkt im Sales Hub und Service Hub eingebettet und unterstuetzt Mitarbeitende bei wiederkehrenden Aufgaben. Fuer Schweizer KMU, die HubSpot bereits einsetzen, ist das ein nahtloser Ausbau ohne neuen Vertrag. Das Marketing-Versprechen ist gross, der echte Mehrwert haengt aber an Datenqualitaet und Use-Case-Auswahl.

Hintergrund

Breeze ersetzt die bisherige Marke ChatSpot und konsolidiert die HubSpot-KI in drei Bereiche: Breeze Copilot als Assistent im Tagesgeschaeft, Breeze Agents fuer eigenstaendige Aufgaben wie Prospecting oder Content-Erstellung, und Breeze Intelligence, das Daten anreichert und Buying-Signals erkennt. Laut HubSpot-Pressemitteilung wurden mit dem Launch hunderte Produktupdates ausgerollt. Der Fokus liegt auf der Verzahnung mit dem CRM, sodass Agenten direkt auf Kontakte, Deals und Tickets zugreifen koennen, statt isoliert zu arbeiten.

Was es fuer die Schweiz bedeutet

HubSpot ist in vielen Schweizer KMU bereits etabliert, vor allem im Mittelstand und in B2B-Dienstleistungen. Mit Breeze fallen zusaetzliche Lizenzkosten meist nur fuer hoehere Tier-Stufen an, der Einstieg ueber Copilot ist in vielen Editionen enthalten. Datenschutz bleibt ein Thema, weil Daten zur Verarbeitung an HubSpot-Infrastruktur gehen, was im Datenbearbeitungsvertrag zu pruefen ist. Fuer Schweizer Kunden bedeutet das, vor dem Aktivieren mit der internen Datenschutz-Stelle abzustimmen, welche Felder die KI sehen darf.

Einordnung

Breeze ist kein magischer Umsatz-Booster, sondern ein Set von Werkzeugen. Sinnvoll wird es dort, wo das CRM bereits gepflegt ist und Prozesse stehen. Wer mit unsauberen Kontaktdaten arbeitet, wird mit KI-Agenten nur seine Probleme schneller skalieren. Die ehrliche Empfehlung lautet, mit einem klar abgegrenzten Use-Case zu starten, etwa der Zusammenfassung von Kontakthistorien oder dem Vorschlag von Folge-Mails, und Wirkung zu messen, bevor weitere Agenten aktiviert werden.

Zum Mitnehmen

  • Breeze buendelt HubSpot-KI in Copilot, Agents und Intelligence.
  • Direkt eingebettet in Sales und Service Hub, kein separates Tool.
  • Datenschutz vor Aktivierung mit DPA und interner Stelle pruefen.
  • Nutzen steht und faellt mit der Datenqualitaet im CRM.
  • Sinnvoll mit einem abgegrenzten Use-Case starten und Wirkung messen.
Aktuell ○ Rohfassung id: sales-salesforce-einstein Stand 2026-04-30 · Release 2024-12-17
News Sales Thema: CRM Veröffentlicht: 2024-12-17

Salesforce Agentforce loest Einstein Copilot ab

Salesforce hat Einstein Copilot in Agentforce umbenannt und auf autonome Agenten ausgerichtet. Agentforce 2.0 wurde Ende 2024 vorgestellt und ist auch fuer Sales Cloud verfuegbar.

Aktuell ○ Rohfassung id: sales-lead-scoring-tipp Stand 2026-04-30
Tipp Sales Thema: Lead-Scoring

KI-Lead-Scoring sauber aufsetzen

Lass die KI Leads nach Branche, Firmengroesse, Webseiten-Aktivitaet und E-Mail-Engagement priorisieren. Wichtig, Trainingsdaten regelmaessig auffrischen, sonst priorisiert das Modell veraltete Muster.

Quellen (1)
  1. HubSpot, Predictive Lead Scoring knowledge.hubspot.com
Aktuell ○ Rohfassung id: sales-mail-outreach Stand 2026-04-30
Best Practice Sales Thema: Outreach

Cold Mails mit KI, persoenlich statt generisch

Gib der KI 3 bis 5 konkrete Signale ueber den Empfaenger, Funktion, Branche, juengster Post oder Newsbeitrag. Bitte um maximal 80 Woerter, klare Frage am Ende. Generische KI-Massenmails landen sonst im Spam.

Quellen (1)
  1. LinkedIn Sales Blog, Outreach-Trends linkedin.com
Aktuell ○ Rohfassung id: sales-forecast-ki Stand 2026-04-30
Tipp Sales Thema: Forecast

Forecast-Genauigkeit mit KI verbessern

KI-Modelle in Salesforce und HubSpot vergleichen Pipeline-Bewegungen mit historischen Abschluessen und liefern Wahrscheinlichkeiten. Sinnvoll erst ab mehreren hundert Deals pro Jahr, sonst ist die Datenbasis zu duenn.

Quellen (1)
  1. Salesforce, Sales Cloud Forecasting help.salesforce.com
Aktuell ● fertig id: sales-kmu-usecase Stand 2026-04-30 8 min
Best Practice Sales Thema: KMU

KI-Use-Cases fuer Schweizer KMU im Vertrieb

Kleine Vertriebsteams brauchen keine grosse CRM-Transformation, um KI sinnvoll einzusetzen. Der schnellste Hebel liegt bei Aufgaben, die heute viel Zeit fressen, ohne Umsatz zu bringen, also Meetingprotokolle, Angebotstexte und CRM-Pflege. Tools wie tl;dv, Fireflies oder Microsoft Copilot loesen diese Faelle ohne Projektaufwand. Wichtig ist, die Use-Cases einzeln einzufuehren und die Wirkung zu messen, statt alles auf einmal zu aktivieren.

Für wen: Vertriebsleitung und Geschaeftsfuehrung in Schweizer KMU mit kleinem Sales-Team.

Setup

Ausgangslage ist ein KMU-Vertriebsteam von zwei bis sechs Personen, das Online-Meetings via Teams, Zoom oder Google Meet fuehrt und Angebote in Word oder im CRM schreibt. Eingefuehrt werden zuerst Meeting-Recorder wie tl;dv oder Fireflies, die automatisch Transkripte und Zusammenfassungen liefern. In einem zweiten Schritt wird ein KI-Assistent wie Microsoft Copilot fuer die Angebotsentwuerfe genutzt. Datenschutz wird vor dem Rollout mit einer DSFA-aehnlichen Pruefung adressiert, das KMU-Portal des Bundes verweist auf entsprechende Hilfsmittel.

Was funktioniert

Meetingprotokolle laufen am zuverlaessigsten, weil das Modell strukturierte Inputs hat und das Ergebnis sofort pruefbar ist. Verkaeufer sparen 15 bis 30 Minuten pro Termin und das CRM bekommt qualitativ bessere Notizen. Auch Angebotstexte profitieren stark, wenn die KI nur die Formulierung uebernimmt und Preise, Konditionen und Lieferzeiten aus einer Vorlage gezogen werden. Datenpflege im CRM laeuft gut, wenn die KI auf E-Mail-Verlaeufen die Kontakthistorie zusammenfasst.

Was nicht funktioniert

Vollautomatische Cold-Mail-Kampagnen ohne menschliche Pruefung sind ein Bumerang, sie wirken generisch und schaden der Marke. Auch KI-Forecasts auf duenner Datenbasis liefern Schein-Genauigkeit, das ist bei wenigen Deals pro Quartal nicht serioes. Wer die KI in jedes Meeting laesst, ohne die Teilnehmenden zu informieren, riskiert Vertrauen und faellt unter datenschutzrechtliche Aufklaerungspflicht.

Empfehlung

Starte mit einem Tool, einem Use-Case und einer klaren Erfolgsgroesse, etwa "Notizen pro Termin sind in 24 Stunden im CRM". Lass das Team vier bis sechs Wochen damit arbeiten und sammle Feedback, bevor du den naechsten Use-Case dazunimmst. So baust du Akzeptanz auf und verhinderst Tool-Wildwuchs. Stimme parallel mit der internen Datenschutz-Stelle ab und kommuniziere transparent gegenueber Kunden, dass Termine mit KI-Unterstuetzung protokolliert werden.

Vorteile

  • Schneller Einstieg ohne CRM-Projekt.
  • Spart 15 bis 30 Minuten pro Vertriebstermin.
  • Bessere Datenpflege im CRM ohne extra Disziplin.
  • Tools wie tl;dv und Copilot sind bezahlbar fuer KMU.

Nachteile

  • Datenschutz und Aufklaerung gegenueber Gespraechspartnern muessen geklaert sein.
  • Vollautomatische Outreach-Kampagnen schaden meist mehr als sie nutzen.
  • KI-Forecasts brauchen Datenmenge, die KMU oft nicht haben.

Zum Mitnehmen

  • Mit einem Use-Case starten, nicht mit einer Plattform.
  • Meetingprotokolle sind der einfachste Einstieg mit klarem Nutzen.
  • Angebotstexte profitieren, wenn Konditionen aus Vorlagen kommen.
  • Cold-Mail-Automation ohne Mensch ist eine Falle.
  • Datenschutz und Transparenz vor dem Rollout klaeren.
Quellen (2)
  1. KMU-Portal Bund, Digitalisierung kmu.admin.ch
  2. tl;dv tldv.io
Aktuell ○ Rohfassung id: sales-verkaufstraining Stand 2026-04-30
Tipp Sales Thema: Training

Rollenspiel mit KI als Verkaufstraining

Nutze ChatGPT oder Claude als skeptischen Kunden, gib Branche, Bedenken und Budget vor. Trainiert Einwandbehandlung ohne echten Kunden zu verbrennen. Funktioniert auch fuer Onboarding neuer Junior-Sales.

Quellen (1)
  1. Anthropic, Use Cases anthropic.com
Aktuell ● fertig id: immo-listings-ki-text Stand 2026-04-30 7 min
Best Practice Immobilien Thema: Listings

Inseratstexte mit KI, Fakten zuerst

Inseratstexte sind der erste Eindruck eines Objekts und entscheiden oft, ob ueberhaupt eine Anfrage kommt. KI kann hier viel Zeit sparen, wenn du die Eckdaten sauber aufbereitest und die Tonalitaet vorgibst. Fakten zuerst, Sprache danach, das ist die Reihenfolge. Wahrheitspflicht und der SVIT-Verhaltenskodex setzen klare Grenzen.

Für wen: Bewirtschafter und Vermarkter in Maklerbueros und Verwaltungen.

Setup

Du arbeitest mit einer Liste der Objektdaten als Stichpunkte: Zimmerzahl, Wohnflaeche, Lage, Baujahr, Stockwerk, Heizung, Mietzins oder Kaufpreis und Besonderheiten wie Balkon, Lift, Cheminee. Dazu legst du die Zielgruppe fest, etwa Familie oder Single, und die Tonalitaet, etwa sachlich oder emotional. Mit diesem Set fuetterst du die KI und laesst dir drei Varianten in unterschiedlicher Laenge oder Tonalitaet schreiben. Du pruefst danach Faktenstand und kuerzt Floskeln.

Was funktioniert

Sehr gut funktioniert das Umformulieren bestehender Texte fuer unterschiedliche Plattformen, etwa kuerzer fuer Social Media und ausfuehrlicher fuer Homegate. Auch Uebersetzungen ins Franzoesische oder Italienische werden brauchbar, wenn die KI die Schweizer Schreibweise einhalten soll. Stark ist die KI im Strukturieren, also klare Abschnitte zu Lage, Ausstattung, Highlights und Konditionen. Verschiedene Tonalitaeten in einem Durchlauf sparen Iterationen.

Was nicht funktioniert

Heikel wird es bei Aussagen zu Ausstattung, die nicht in den Eckdaten stehen, KI ergaenzt gerne "lichtdurchflutet", "modernste Kueche" oder "ruhige Lage", auch wenn das nicht stimmt. Solche Floskeln verstossen gegen die Wahrheitspflicht und werden vom SVIT-Verhaltenskodex als irrefuehrend bewertet. Auch erfundene Distanzangaben zu OePNV, Schule oder Einkauf sind ein Risiko und muessen mit echten Werten ersetzt werden.

Empfehlung

Halte einen Eckdaten-Block als Vorlage bereit, in den du nur die Werte einsetzt. Lass die KI immer drei Varianten liefern und kombiniere die beste aus jeder. Streiche jede Aussage, die du nicht selbst belegen kannst, und halte die Wahrheitspflicht hoch. Eine kurze Endpruefung gegen das Exposé oder die Datenbank schuetzt vor peinlichen Korrekturen nach Veroeffentlichung.

Vorteile

  • Spart Zeit bei Routinetexten und Mehrsprachigkeit.
  • Mehrere Tonalitaeten in einem Durchlauf vergleichbar.
  • Saubere Struktur, Lage, Ausstattung, Konditionen, ohne Aufwand.
  • Plattform-spezifische Laengen einfach erstellbar.

Nachteile

  • KI ergaenzt Ausstattungen, die nicht existieren, Wahrheitspflicht verletzt.
  • Distanz- und Lageangaben werden gerne erfunden.
  • Floskeln wirken austauschbar und schaden der Marke.

Zum Mitnehmen

  • Eckdaten als Liste vorbereiten, Sprache erst danach.
  • Drei Varianten generieren und kombinieren.
  • Jede nicht belegbare Aussage streichen.
  • SVIT-Verhaltenskodex und Wahrheitspflicht beachten.
  • Endpruefung gegen das Exposé vor Veroeffentlichung.
Quellen (1)
  1. SVIT Schweiz, Verhaltenskodex svit.ch
Aktuell ○ Rohfassung id: immo-virtuelle-touren Stand 2026-04-30 · Release 2025-03-27
News Immobilien Thema: Touren Veröffentlicht: 2025-03-27

Virtuelle 360-Grad-Touren werden Standard

Anbieter wie Matterport und Giraffe360 erstellen automatische 3D-Rundgaenge inklusive Grundriss. ImmoScout24 und Homegate integrieren solche Touren prominent in Inserate.

Aktuell ○ Rohfassung id: immo-bewertung-iazi Stand 2026-04-30 · Release 2022-07-20
News Immobilien Thema: Bewertung Veröffentlicht: 2022-07-20

IAZI und Wuest Partner, hedonische Bewertungsmodelle

IAZI und Wuest Partner liefern in der Schweiz die marktueblichen hedonischen Bewertungsmodelle. Banken nutzen diese fuer Hypothekenpruefung, Makler fuer erste Marktwertschaetzungen.

Aktuell ○ Rohfassung id: immo-comparis-rechner Stand 2026-04-30
Tipp Immobilien Thema: Bewertung

Comparis Immobilienrechner als Schnellschaetzung

Der Comparis-Rechner liefert eine kostenlose grobe Marktwertschaetzung auf Basis von Lage und Eckdaten. Nicht ersatzfaehig fuer eine offizielle Schaetzung, aber nuetzlich fuer Erstgespraeche mit Eigentuemern.

Quellen (1)
  1. Comparis Immobilienbewertung comparis.ch
Aktuell ○ Rohfassung id: immo-bildgenerierung Stand 2026-04-30
Best Practice Immobilien Thema: Bilder

KI-Bildbearbeitung fuer Inserate, Grenzen beachten

Tools wie virtuelles Staging oder Himmel-Tausch verbessern Inseratbilder. Keine baulichen Veraenderungen einretuschieren, das gilt als Taeuschung. SVIT empfiehlt klare Kennzeichnung von gestagten Bildern.

Quellen (2)
  1. SVIT Schweiz svit.ch
  2. Styldod virtual staging styldod.com
Aktuell ○ Rohfassung id: immo-chatbot-makler Stand 2026-04-30
Tipp Immobilien Thema: Webseite

Chatbot auf Maklerwebsite, einfacher Einstieg

Ein Chatbot kann ausserhalb der Bueroezeiten Erstanfragen erfassen, Besichtigungstermine vorschlagen und FAQ zu Objekten beantworten. Wichtig, klare Uebergabe an Mensch bei konkreten Kaufabsichten.

Quellen (1)
  1. Intercom Fin AI Agent intercom.com
Aktuell ○ Rohfassung id: immo-homegate-trends Stand 2026-04-30 · Release 2026-01-15
News Immobilien Thema: Marktdaten Veröffentlicht: 2026-01-15

Homegate Mietindex, Marktdaten fuer Argumentation

Der Homegate-Mietindex publiziert monatlich Mietpreis-Entwicklung pro Kanton. Nuetzlich fuer Makler in Verhandlungen mit Eigentuemern und fuer KI-gestuetzte Marktberichte an Kunden.

Aktuell ● fertig id: immo-immoscout-ki Stand 2026-04-30 · Release 2026-03-23 4 min
News Immobilien Thema: Plattformen Veröffentlicht: 2026-03-23

ImmoScout24 Schweiz mit KI-Suchfunktionen

ImmoScout24 baut die Suche auf der Schweizer Plattform mit KI-Funktionen aus. Ueber die Pendelzeit-basierte Suche koennen Interessenten ihre Wege ins Buero, zur Schule oder zur Familie als Filter setzen. Dazu kommen automatische Empfehlungen auf Basis des Suchverhaltens. Fuer Maklerbueros bedeutet das, dass Inserate strukturierter und vollstaendiger gepflegt werden muessen, sonst greift die KI-Sortierung schlechter. Die Aenderung ist ab Maerz 2026 wirksam und betrifft den groessten Teil des Schweizer Online-Marktes.

Hintergrund

Die SMG Swiss Marketplace Group, Mutterhaus von ImmoScout24, hat im Maerz 2026 KI-Suchfunktionen eingefuehrt. Die Pendelzeit-Suche erlaubt eine Suche nach Reisezeit zu definierten Adressen, was insbesondere fuer Familien mit Kindern oder fuer Pendler wichtig ist. Empfehlungen entstehen auf Basis des Klick- und Suchverhaltens und sortieren passende Objekte hoeher. Voraussetzung sind strukturierte Daten in den Inseraten, also korrekt gesetzte Felder zu Lage, Zimmern, Flaechen und Ausstattung.

Was es fuer die Schweiz bedeutet

ImmoScout24 ist neben Homegate die zentrale Suchplattform fuer Schweizer Mietende und Kaufende. Wenn die KI Empfehlungen sortiert, gewinnt die Datenqualitaet der Inserate stark an Bedeutung. Inserate mit fehlenden Pflichtfeldern oder vagen Lagedaten werden nach hinten rutschen, weil die KI sie schlechter zuordnen kann. Fuer Maklerbueros lohnt sich der einmalige Aufwand, bestehende Inserate auf Vollstaendigkeit zu pruefen und Datenfelder konsequent zu nutzen, statt Informationen nur in den Fliesstext zu packen.

Einordnung

Die Verlagerung zu KI-Suchen folgt dem Muster, das aus E-Commerce und Reisesuche bekannt ist. Wer als Anbieter strukturierte Daten gut pflegt, profitiert. Wer die Felder ignoriert, verschwindet in der Masse. Praktisch bedeutet das, einen einfachen Pflege-Standard zu etablieren, etwa eine Checkliste pro Inserat und einen monatlichen Pruef-Termin. Beschreibungstexte sind weiter wichtig, ersetzen aber strukturierte Felder nicht.

Zum Mitnehmen

  • ImmoScout24 sortiert seit Maerz 2026 mit KI nach Empfehlungen.
  • Pendelzeit-Suche ist neu und sehr nutzerfreundlich.
  • Strukturierte Pflichtfelder werden wichtiger als Fliesstext.
  • Maklerbueros sollten bestehende Inserate auf Vollstaendigkeit pruefen.
  • Pflege-Checkliste und monatlicher Pruef-Termin lohnen sich.
Aktuell ○ Rohfassung id: sbfi-berufsbildung-digitalisierung Stand 2026-04-30 · Release 2026-02-10
News Berufsbildung Thema: SBFI, Berufsbildung Veröffentlicht: 2026-02-10

SBFI als Bundesstelle für Berufsbildung und Digitalisierung

Das Staatssekretariat für Bildung, Forschung und Innovation koordiniert die Berufsbildung in der Schweiz und treibt Digitalisierungsthemen mit den Verbundpartnern voran. KI-Inhalte fliessen schrittweise in Bildungsverordnungen und Bildungspläne ein.

Aktuell ○ Rohfassung id: edk-digitalisierung-schule Stand 2026-04-30 · Release 2024-11-13
News Berufsbildung Thema: EDK, Kantone Veröffentlicht: 2024-11-13

EDK, Digitalisierungsstrategie der Kantone

Die Schweizerische Konferenz der kantonalen Erziehungsdirektoren koordiniert die Digitalisierung der obligatorischen Schule und der Sekundarstufe II. KI-Themen werden über kantonale Empfehlungen und Lehrpläne umgesetzt.

Aktuell ○ Rohfassung id: sdbb-berufsbildung-portal Stand 2026-04-30
Best Practice Berufsbildung Thema: Lehrmeister, Lernende

SDBB, zentrales Portal für Lehrmeister und Lernende

Das SDBB betreibt berufsbildung.ch und berufsberatung.ch und stellt Lehrmeistern und Lernenden Materialien zur Verfügung. Hier finden sich auch Hinweise zum Umgang mit digitalen Hilfsmitteln im QV.

Aktuell ○ Rohfassung id: klubschule-migros-ki-kurse Stand 2026-04-30
Tipp Berufsbildung Thema: Weiterbildung, Klubschule

Klubschule Migros, KI-Kurse für Einsteigende

Die Klubschule Migros bietet schweizweit Kurse zu ChatGPT, KI im Büro und Prompt-Grundlagen an. Zielgruppe sind Berufstätige ohne IT-Vorkenntnisse, die KI im Alltag einsetzen wollen.

Quellen (1)
  1. Klubschule Migros klubschule.ch
Aktuell ● fertig id: lernende-chatgpt-hausaufgaben Stand 2026-04-30 · Release 2024-09-23 4 min
News Berufsbildung Thema: Lernende, ChatGPT Veröffentlicht: 2024-09-23

Lernende nutzen ChatGPT für Hausaufgaben, Realität in der Berufsschule

ChatGPT ist im Schulalltag angekommen. Umfragen und Berichte aus Schweizer Schulen zeigen, dass viele Lernende generative KI regelmässig für Hausaufgaben, Zusammenfassungen und Lernkontrollen nutzen. Lehrpersonen stehen vor der Frage, ob sie KI verbieten, tolerieren oder aktiv einbauen sollen. Berufsfachschulen reagieren mit angepassten Aufgabenformaten, mehr mündlichen Prüfungen und klareren Regeln zur Deklaration. Gleichzeitig wächst der Ruf nach einem schweizweiten Regelwerk, weil bisher jede Schule ihre eigene Praxis fährt.

Hintergrund

Seit der breiten Verfügbarkeit von ChatGPT Ende 2022 hat sich die Nutzung im Bildungsbereich rasant entwickelt. SRF berichtet, dass Schulkinder und Jugendliche KI-Chatbots routinemässig für Hausaufgaben, Vorträge und Recherchen einsetzen. Viele Lehrpersonen erkennen KI-generierte Texte nur noch schwer, weil die Sprachqualität deutlich gestiegen ist. Parallel dazu fordern Lehrerverbände ein nationales Regelwerk, das den Umgang mit KI an Schulen einheitlich klärt.

Bedeutung für die Schweizer Berufsbildung

Für Berufsfachschulen und Lehrbetriebe heisst das: Hausaufgaben und schriftliche Lernkontrollen zu Hause verlieren als alleiniges Bewertungsinstrument an Aussagekraft. Lehrpersonen verlagern Prüfungssituationen vermehrt in den Unterricht, setzen auf mündliche Fachgespräche und prozessorientierte Aufträge im Lehrbetrieb. Lehrmeister berichten, dass Lernende mit KI gute Texte abliefern, im mündlichen Erklären aber Lücken zeigen. Die Konsequenz ist eine stärkere Verzahnung von Schule und Praxis, mit mehr Bezug zum echten Berufsalltag.

Einordnung

KI ist in der Berufsbildung weder Bedrohung noch Wundermittel. Sie zwingt aber Lehrpersonen und Berufsbildner, Aufgabenstellungen zu überdenken und das Lernziel klarer zu kommunizieren. Wer KI im Unterricht aktiv thematisiert, statt sie zu verbieten, bereitet Lernende auf eine Arbeitswelt vor, in der KI-Tools selbstverständlich sind. Verbote ohne Kontrolle führen zu Schein-Eigenleistung, transparente Regeln zu echter Kompetenz.

Zum Mitnehmen

  • Ein Grossteil der Lernenden nutzt ChatGPT für Hausaufgaben, oft ohne Deklaration.
  • Berufsfachschulen verlagern Prüfungen zunehmend ins Klassenzimmer und ins mündliche Format.
  • Ein nationales Regelwerk fehlt, kantonale und schulinterne Lösungen dominieren.
  • Lehrbetriebe können mit Praxisaufträgen Eigenleistung sichtbar machen.
Aktuell ● fertig id: lehrmeister-ki-rueckmeldung Stand 2026-04-30 5 min
Tipp Berufsbildung Thema: Lehrmeister, Feedback Niveau: einsteiger

Lehrmeister, KI für Rückmeldungen und Lernkontrollen

Als Lehrmeisterin oder Berufsbildner gibst du regelmässig Rückmeldungen zu Bildungsberichten, Lernjournalen und Praxisaufträgen. KI-Tools können dich entlasten, indem sie Strukturvorschläge liefern und Formulierungen glätten. Die fachliche Verantwortung und der Blick auf die lernende Person bleiben aber bei dir.

Für wen: Lehrmeister und Berufsbildnerinnen, die strukturierte und individuelle Rückmeldungen geben wollen, ohne Stunden in die Formulierung zu investieren.

Das Problem

Rückmeldungen schreiben kostet Zeit, besonders wenn mehrere Lernende gleichzeitig im Betrieb sind. Oft entstehen entweder sehr knappe Pauschalsätze oder ausufernde Texte, die die Lernende kaum verarbeitet. Eine klare Struktur, konkrete Beispiele und eine konstruktive Tonlage gelingen unter Zeitdruck nicht immer.

So machst du es

Schreibe deine Beobachtungen in Stichworten auf, anonymisiert und ohne Namen. Lass dir von der KI eine strukturierte Rückmeldung mit Stärken, Entwicklungsfeldern und konkreten nächsten Schritten formulieren. Lies das Ergebnis kritisch, ergänze fachliche Details, streiche, was nicht passt, und gib die Rückmeldung im persönlichen Gespräch weiter. Die KI ist Vorlage, nicht Bewertung.

Häufige Fallen

Namen, Geburtsdaten oder ganze Bildungsberichte gehören nicht in einen öffentlichen KI-Chat. Verlasse dich nie auf KI-generierte Bewertungen ohne eigene Prüfung, Note und Empfehlung verantwortest du. Achte auf zu glatte, austauschbare Formulierungen, die Lernende schnell als Standardtext erkennen.

Prompts zum Mitnehmen

Strukturiertes Feedback aus Stichworten → ChatGPT, Claude oder Gemini
Du bist erfahrene Berufsbildnerin. Ich gebe dir meine Stichworte zu einer lernenden Person im zweiten Lehrjahr. Formuliere daraus eine Rückmeldung mit drei Teilen: Stärken, Entwicklungsfelder, konkrete nächste Schritte. Schweizer Hochdeutsch, Du-Form, sachlich und wertschätzend, maximal 200 Wörter. Stichworte: [hier deine Beobachtungen einfügen, ohne Namen].
Übungsaufgaben für ein Defizit → ChatGPT oder Claude
Du bist Berufsbildner im Beruf [Beruf nennen]. Eine lernende Person hat folgende Schwierigkeit: [Beschreibung in einem Satz]. Erstelle drei Übungsaufgaben mit steigendem Schwierigkeitsgrad, die dieses Defizit gezielt schliessen. Schweizer Hochdeutsch, Du-Form, jede Aufgabe mit Musterlösung und kurzer didaktischer Notiz.
Lernjournal-Eintrag spiegeln → ChatGPT, Claude oder Gemini
Du bist Berufsbildnerin. Hier ist der anonymisierte Lernjournal-Eintrag einer lernenden Person: [Text einfügen]. Formuliere drei offene Rückfragen, die zum Nachdenken anregen, ohne zu bewerten. Schweizer Hochdeutsch, Du-Form, freundlich und konkret.

Zum Mitnehmen

  • KI strukturiert Rückmeldungen, die fachliche Verantwortung bleibt bei dir.
  • Stichworte rein, ausformulierter Entwurf raus, du redigierst.
  • Keine Klarnamen oder Bildungsberichte in öffentliche Chats kopieren.
  • Persönliches Gespräch ersetzt KI nie, sondern ergänzt es.
Quellen (1)
  1. berufsbildung.ch, SDBB berufsbildung.ch
Aktuell ● fertig id: qv-vorbereitung-ki Stand 2026-04-30 4 min
Tipp Berufsbildung Thema: QV, Lernende Niveau: einsteiger

QV-Vorbereitung mit KI, Übungsfragen und Erklärungen

Vor dem Qualifikationsverfahren steigt der Lernstress. KI-Tools können dir helfen, Stoff zu wiederholen, Fachbegriffe verständlich erklärt zu bekommen und Übungsfragen zu generieren. Wichtig ist, dass du KI-Antworten immer mit deinem Lehrmittel oder Bildungsplan abgleichst, sonst übst du falsche Inhalte.

Für wen: Lernende im Endspurt vor dem QV, die selbstständig üben und Stoff vertiefen wollen.

Das Problem

Lehrmittel sind oft kompakt geschrieben, Erklärungen wirken trocken oder zu schwer. Im Internet findest du viele Inhalte, die nicht zum Schweizer Bildungsplan passen. Beim Selbststudium fehlt dir jemand, der nachfragt, prüft und Lücken sichtbar macht.

So machst du es

Nimm das Kapitel aus deinem Lehrmittel und lass dir den Inhalt von der KI in einfacher Sprache erklären. Lass dir danach fünf bis zehn Übungsfragen generieren, beantworte sie schriftlich und vergleiche mit der Musterlösung der KI. Markiere alle Punkte, bei denen die KI etwas anderes sagt als dein Lehrmittel, und kläre diese Stellen mit deiner Lehrperson oder Berufsbildnerin.

Häufige Fallen

KI erfindet manchmal Gesetze, Normen oder Fachzahlen. Verlasse dich nie blind, prüfe alles am offiziellen Lehrmittel oder Bildungsplan. Vermeide es, ganze Hausaufgaben oder Vertiefungsarbeiten von der KI schreiben zu lassen, sonst fehlt dir am QV genau das Verständnis, das geprüft wird.

Prompts zum Mitnehmen

Fachbegriff einfach erklärt → ChatGPT, Claude oder Gemini
Du bist Lerncoach für [Beruf]. Erkläre mir den Fachbegriff [Begriff] so, wie du ihn einer lernenden Person im ersten Lehrjahr erklären würdest. Schweizer Hochdeutsch, Du-Form, kurze Sätze, ein Alltagsbeispiel aus dem Berufsalltag, am Schluss eine Kontrollfrage.
Übungsfragen zum Kapitel → ChatGPT oder Claude
Du bist Prüfungsexpertin für [Beruf]. Hier ist ein Auszug aus meinem Lehrmittel: [Text einfügen]. Erstelle mir acht Prüfungsfragen, vier Verständnisfragen und vier Anwendungsfragen mit Musterlösung. Schweizer Hochdeutsch, Du-Form, gemischte Fragetypen.
Lerntag planen → ChatGPT, Claude oder Gemini
Du bist mein Lerncoach. Ich habe heute drei Stunden Zeit, mein QV ist in vier Wochen. Ich bin in [Themen] unsicher und in [Themen] sicher. Erstelle mir einen realistischen Lernplan für die drei Stunden mit Pausen und konkreten Aufgaben. Schweizer Hochdeutsch, Du-Form.

Zum Mitnehmen

  • KI erklärt Fachbegriffe verständlich und generiert beliebig viele Übungsfragen.
  • Antworten immer mit Lehrmittel und Bildungsplan abgleichen.
  • Selber denken bleibt Pflicht, KI macht dich nicht automatisch fitter.
  • Strukturierter Lernplan schlägt planloses Drauflosüben.
Quellen (1)
  1. berufsbildung.ch, Qualifikationsverfahren berufsbildung.ch
Aktuell ○ Rohfassung id: ph-zh-ki-unterricht Stand 2026-04-30
Best Practice Berufsbildung Thema: Pädagogische Hochschule

PH Zürich, KI im Unterricht für Lehrpersonen

Die Pädagogische Hochschule Zürich begleitet Lehrpersonen bei der Einführung von KI im Unterricht mit Weiterbildungen, Materialien und Praxisbeispielen für Volksschule und Sekundarstufe.

Quellen (1)
  1. PH Zürich phzh.ch
Aktuell ○ Rohfassung id: datenschutz-lernenden-daten Stand 2026-04-30
Best Practice Berufsbildung Thema: Datenschutz, Lernende

Datenschutz für Lernenden-Daten in KI-Tools

Notenlisten, Bewerbungsunterlagen und Lernverlaufsdaten von Minderjährigen dürfen nicht in öffentliche KI-Chats kopiert werden. Schulen brauchen freigegebene Tools mit Schweizer Datenschutzvertrag oder anonymisierte Daten.

Aktuell ● fertig id: pflege-efz-ki-praxis Stand 2026-04-30 6 min
Best Practice Berufsbildung Thema: Pflege EFZ

Pflege EFZ, KI für Lernjournal und Fachsprache

Lernende Fachfrau und Fachmann Gesundheit jonglieren Schichtdienst, Berufsfachschule und überbetriebliche Kurse. KI-Tools helfen, Fachbegriffe zu verstehen und Lernjournal-Einträge sprachlich zu glätten. Heikel wird es, sobald Patientendaten ins Spiel kommen, denn das Berufsgeheimnis nach StGB Art. 321 gilt auch für Lernende. In der Praxis bewährt sich ein klarer Trennstrich zwischen anonymen Fallschilderungen und echten Patientendaten.

Für wen: Lernende FaGe und ihre Berufsbildnerinnen in Spitex, Pflegeheim und Spital.

Setup im Lehrbetrieb

Lernende nutzen KI ausschliesslich auf privaten Geräten und ausserhalb der Patientendokumentation. Die Berufsbildnerin bespricht zu Beginn der Lehre, was rein darf und was nicht. Anonyme Fallbeispiele werden so umgeschrieben, dass kein Rückschluss auf reale Personen möglich ist, also keine Geburtsjahre, keine seltenen Diagnosen, keine Stationsnamen.

Was funktioniert

KI eignet sich gut für die Erklärung von Fachbegriffen wie Anamnese, Vitalzeichen oder Medikamentengruppen, für die Strukturierung von Lernjournal-Einträgen und für Übungsfragen vor Lernkontrollen. Lernende mit Deutsch als Zweitsprache profitieren stark, weil die KI Texte sprachlich glätten kann, ohne den Inhalt zu verfälschen.

Was nicht funktioniert

Patientendaten, auch in scheinbar harmloser Form, dürfen nicht in öffentliche Chatbots. KI ersetzt keine medizinische Einschätzung, Dosierungen oder Pflegeentscheide gehören in den Pflegeprozess und ins Gespräch mit der Berufsbildnerin. Und KI-generierte Lernjournale ohne eigene Reflexion erkennen Berufsbildnerinnen schnell, weil die persönliche Stimme fehlt.

Empfehlung

Faustregel: Was du nicht laut im Tram sagen würdest, sagst du auch keinem KI-Chat. Lernjournal in eigenen Stichworten schreiben, dann KI nur zum sprachlichen Polieren einsetzen. Bei Unsicherheit immer zuerst die Berufsbildnerin fragen, nicht den Chatbot.

Vorteile

  • Bessere Verständlichkeit von medizinischen Fachbegriffen.
  • Sprachliche Unterstützung für Lernende mit Deutsch als Zweitsprache.
  • Schnelle Übungsfragen für Lernkontrollen und QV-Vorbereitung.

Nachteile

  • Hohes Risiko bei Patientendaten und Berufsgeheimnis.
  • KI kann Pflegeinhalte falsch oder veraltet wiedergeben.
  • Eigene Reflexion im Lernjournal kann verloren gehen.

Zum Mitnehmen

  • Patientendaten haben in öffentlichen KI-Chats nichts zu suchen.
  • Anonyme Fallbeispiele und Fachbegriff-Erklärungen sind unproblematisch.
  • KI poliert Sprache, ersetzt aber keine pflegerische Einschätzung.
  • Klare Regeln im Lehrbetrieb von Tag eins an besprechen.
Aktuell ● fertig id: polymech-kv-ki-praxis Stand 2026-04-30 6 min
Best Practice Berufsbildung Thema: Polymechaniker, KV

Polymechaniker und KV, KI im Lehrbetrieb

Polymechaniker- und KV-Lernende sitzen auf den ersten Blick in völlig verschiedenen Welten, beide profitieren aber von KI im Lehrbetrieb. In der Werkstatt geht es um Maschinencodes, Zeichnungen und Prozesse, im Büro um Korrespondenz, Tabellen und Dossiers. KI ist in beiden Fällen Assistenz, nicht Ersatz. Die fachliche Kontrolle bleibt bei der lernenden Person und beim Berufsbildner.

Für wen: Berufsbildner und Lernende in Polymechanik und KV, die KI strukturiert in den Lehrbetrieb einführen wollen.

Setup im Lehrbetrieb

Polymechaniker-Lehrlinge nutzen KI, um G-Code-Zeilen, Werkzeugparameter oder ISO-Normen erklärt zu bekommen. KV-Lernende setzen KI für Entwürfe von Mahnungen, Bestellbestätigungen, Excel-Formeln und Protokollen ein. In beiden Fällen gilt: keine Kunden- oder Lieferantendaten in öffentliche Chats, sondern anonymisierte Auszüge oder firmeneigene KI-Lösungen.

Was funktioniert

In der Werkstatt: KI erklärt Programmcodes Zeile für Zeile, schlägt mögliche Fehlerquellen bei Toleranzen vor und hilft bei der Vorbereitung auf Berufskundeprüfungen. Im KV: Erstentwürfe für Briefe, Strukturierung von Sitzungsprotokollen, Erklärung komplexer Excel-Funktionen und Übersetzung von Texten in eine andere Landessprache. Lernende werden schneller produktiv und hinterfragen mehr, weil sie die KI-Vorschläge prüfen müssen.

Was nicht funktioniert

KI darf keine Maschine programmieren ohne Prüfung durch eine Fachperson, weil Fehlinterpretationen teuer und gefährlich werden. Im KV ersetzt KI keine Rechtskenntnis, ein KI-generierter Mahnsatz kann formal falsch sein. Auch das blinde Übernehmen von KI-Texten ohne Verständnis fliegt im überbetrieblichen Kurs oder im QV auf.

Empfehlung

Berufsbildner besprechen mit Lernenden konkrete Anwendungsfälle und definieren, was rein darf und was nicht. Im Bildungsbericht wird KI-Nutzung thematisiert, ähnlich wie der Umgang mit Excel oder dem ERP-System. Lernende dokumentieren in einem Lernjournal, wofür sie KI eingesetzt haben und was sie dabei gelernt haben.

Vorteile

  • Schneller Einstieg in komplexe Themen wie G-Code oder Excel-Formeln.
  • Bessere sprachliche Qualität bei Korrespondenz und Protokollen.
  • Lernende üben kritisches Prüfen von KI-Vorschlägen.

Nachteile

  • Risiko bei sensiblen Kunden-, Lieferanten- oder Maschinendaten.
  • Fachliche Fehler werden übersehen, wenn das Grundverständnis fehlt.
  • Gefahr der Bequemlichkeit, eigenes Denken kann nachlassen.

Zum Mitnehmen

  • KI ist Assistenz, fachliche Verantwortung bleibt beim Menschen.
  • Anonymisierung von Daten ist Pflicht, nicht Kür.
  • Berufsbildner definieren klare Anwendungsfälle und besprechen sie.
  • Lernjournal hält fest, wofür KI eingesetzt wurde und was gelernt wurde.
Quellen (2)
  1. Swissmem Berufsbildung swissmem-berufsbildung.ch
  2. KV Schweiz kfmv.ch
Aktuell ○ Rohfassung id: yousty-lernendenforum Stand 2026-04-30
Tipp Berufsbildung Thema: Lehrstellensuche

Yousty, KI-Hilfe bei der Lehrstellensuche

Jugendliche nutzen Yousty als grösste Schweizer Lehrstellenplattform und lassen sich Bewerbungstexte mit KI vorformulieren. Wichtig: Eigene Persönlichkeit muss durchscheinen, Lehrbetriebe erkennen reine KI-Texte schnell.

Quellen (1)
  1. Yousty, Lehrstellenportal yousty.ch
Aktuell ○ Rohfassung id: hochschul-leitlinien-ki-arbeiten Stand 2026-04-30
Best Practice Berufsbildung Thema: Hochschule, Bachelor, Master

Hochschul-Leitlinien zu KI in Bachelor- und Masterarbeiten

Schweizer Hochschulen verlangen in Abschlussarbeiten eine KI-Erklärung, in der Studierende offenlegen, welche Tools wofür eingesetzt wurden. Plagiat- und Eigenständigkeitsregeln gelten weiterhin, KI-Texte ohne Kennzeichnung sind ein Verstoss.

Aktuell ● fertig id: revdsg-ki-pflichten Stand 2026-04-30 · Release 2023-11-09 5 min
News Datenschutz Thema: revDSG Veröffentlicht: 2023-11-09

revDSG und KI: was Schweizer Firmen seit September 2023 beachten muessen

Seit dem 1. September 2023 gilt in der Schweiz das totalrevidierte Datenschutzgesetz, kurz revDSG. Der EDOEB hat im November 2023 klargestellt, dass das Gesetz technologieneutral ist und ohne Anpassungen auch fuer KI-Anwendungen gilt. Wer Personendaten in einem Sprachmodell, einem Chatbot oder einem Analyse-Tool bearbeitet, ist also bereits heute in der Pflicht. Im Zentrum stehen Transparenz, ein Verzeichnis der Bearbeitungstaetigkeiten und besondere Regeln bei automatisierten Einzelentscheidungen. Fuer Schweizer KMU bedeutet das vor allem, die bestehenden Datenschutzprozesse auf KI-Tools zu erweitern, statt ein paralleles KI-Regime zu bauen.

Was steht im Gesetz

Das revDSG verlangt unter anderem, dass Betroffene wissen, wer ihre Daten zu welchem Zweck bearbeitet, dass ein Bearbeitungsverzeichnis gefuehrt wird und dass bei hohem Risiko eine Datenschutz-Folgenabschaetzung gemacht wird. Bei rein automatisierten Einzelentscheidungen mit Rechtswirkung greift Art. 21 revDSG: aktive Information und Recht auf menschliche Ueberpruefung. Der EDOEB betont, dass diese Pflichten 1:1 auf KI anwendbar sind, von der Trainingsphase bis zum produktiven Einsatz.

Was bedeutet das fuer KMU

Wer ChatGPT, Copilot oder ein eigenes Modell mit Personendaten fuettert, ist Verantwortlicher im Sinne des Gesetzes. Das Bearbeitungsverzeichnis muss den KI-Einsatz abbilden, die Datenschutzerklaerung muss KI-Tools nennen, und bei Einsatz US-amerikanischer Anbieter sind Auftragsverarbeitungsvertraege mit Standardvertragsklauseln noetig. Fuer besonders sensible Daten lohnt sich ein Blick auf Schweizer Optionen wie Vertex AI in Zuerich oder On-Prem-Modelle wie Apertus.

Was du jetzt tun solltest

Lass deinen Datenschutz-Verantwortlichen pruefen, ob euer Bearbeitungsverzeichnis die KI-Tools enthaelt und ob die Datenschutzerklaerung aktualisiert ist. Klaert intern, welche Daten in welchen Tools landen duerfen, und ob ihr Faelle mit automatisierten Einzelentscheidungen habt. Wenn ja, plant Information und manuelles Review ein. Eine kurze KI-Richtlinie fuer Mitarbeitende deckt die haeufigsten Risiken bereits ab.

Zum Mitnehmen

  • Das revDSG gilt seit 1.9.2023 und ist auf KI direkt anwendbar.
  • Bearbeitungsverzeichnis und Datenschutzerklaerung muessen KI-Tools abbilden.
  • Bei rein automatisierten Einzelentscheidungen greift Art. 21 mit Informations- und Pruefrecht.
  • Bei hohem Risiko ist eine Datenschutz-Folgenabschaetzung Pflicht.
  • Fuer sensible Daten lohnen sich CH-Optionen wie Vertex AI Zuerich oder Apertus.
Aktuell ● fertig id: eu-ai-act-zeitplan Stand 2026-04-30 · Release 2024-07-12 6 min
News Recht Thema: EU AI Act Veröffentlicht: 2024-07-12

EU AI Act: Zeitplan und Auswirkungen auf Schweizer Anbieter

Der EU AI Act ist seit August 2024 in Kraft und wird stufenweise scharfgestellt. Verbote fuer bestimmte KI-Praktiken gelten seit Februar 2025, Pflichten fuer General-Purpose-AI-Anbieter seit August 2025, die schwergewichtigen Hochrisiko-Pflichten greifen ab August 2026. Die Schweiz ist nicht direkt gebunden, dennoch sind viele Schweizer Firmen betroffen, sobald sie KI-Systeme in der EU anbieten oder Outputs in der EU eingesetzt werden. Der Bundesrat hat zudem signalisiert, sich an den europaeischen Rahmen anlehnen zu wollen. Wer fruehzeitig eine Risikoklassifizierung der eigenen KI-Anwendungen macht, spart spaeter Hektik.

Was steht in der Verordnung

Der AI Act ordnet KI-Systeme nach Risiko: verboten (z.B. Social Scoring), hochriskant (z.B. KI im HR-Recruiting, in der Kreditvergabe oder in kritischer Infrastruktur), mit Transparenzpflichten (z.B. Chatbots, Deepfakes) und minimal riskant. Anbieter und Betreiber haben unterschiedliche Pflichten, von Konformitaetsbewertung ueber Risikomanagement bis zur Kennzeichnung synthetischer Medien (Art. 50).

Was bedeutet das fuer Schweizer KMU

Wenn euer KI-System in der EU genutzt wird oder Outputs Personen in der EU betreffen, gelten die Pflichten extraterritorial. Vor allem HR-Tools, Bewerbungs-Screening, Bonitaetspruefungen und Bildungs-KI sind kritisch, weil sie als Hochrisiko eingestuft werden koennen. Auch wer ChatGPT in EU-Maerkte integriert, muss Transparenz- und Kennzeichnungspflichten beachten.

Was du jetzt tun solltest

Erstelle eine Inventarliste eurer KI-Anwendungen und ordne sie grob den Risikoklassen zu. Lass eine juristische Stelle pruefen, ob eines davon als Hochrisiko-System gilt. Plant fuer 2026 eine Anpassung von Vertraegen mit KI-Anbietern, Dokumentation und ggf. Konformitaetsbewertungen. Fuer reine Inhouse-Nutzung in der Schweiz ohne EU-Bezug bleibt das revDSG der primaere Massstab.

Zum Mitnehmen

  • EU AI Act seit 1.8.2024 in Kraft, Stufenplan bis August 2026.
  • Verbote (seit 2.2.2025) und GPAI-Pflichten (seit 2.8.2025) gelten bereits.
  • Schweizer Firmen sind betroffen, sobald sie in der EU anbieten oder Outputs dort wirken.
  • HR-, Recruiting- und Bonitaets-KI gelten oft als Hochrisiko.
  • Eine fruehe Inventarisierung der eigenen KI-Anwendungen lohnt sich.
Aktuell ○ Rohfassung id: us-cloud-act-schweiz Stand 2026-04-30
Best Practice Datenschutz Thema: Cloud Act

US Cloud Act und Schweizer Daten in US-Clouds

Der US Cloud Act erlaubt US-Behoerden den Zugriff auf Daten bei US-Anbietern, auch wenn die Server in der Schweiz oder EU stehen. Fuer besonders schuetzenswerte Personendaten braucht es Verschluesselung mit eigenem Schluessel oder europaeische Anbieter.

Aktuell ○ Rohfassung id: firmendaten-chatgpt Stand 2026-04-30
Tipp Allgemein Thema: ChatGPT

Firmendaten in ChatGPT: was geht und was nicht

ChatGPT Free und Plus duerfen nicht fuer Kunden- oder Personendaten genutzt werden, da OpenAI die Inputs zum Training nutzen kann. ChatGPT Team, Enterprise und die API trainieren standardmaessig nicht auf Inputs und sind mit DPA fuer Geschaeftsdaten geeignet.

Aktuell ○ Rohfassung id: byok-modelle-erklaert Stand 2026-04-30
Best Practice Datenschutz Thema: BYOK

Bring Your Own Key: Kontrolle ueber API-Zugang und Daten

Bei BYOK-Modellen verwendet der Nutzer einen eigenen API-Schluessel des KI-Anbieters. Der Anwendungsbetreiber sieht weder Prompts noch Outputs, die Abrechnung laeuft direkt zwischen Nutzer und KI-Anbieter. Sinnvoll fuer Lernplattformen und Schatten-IT-Reduktion.

Quellen (2)
  1. OpenAI API Keys Documentation platform.openai.com
  2. Anthropic API Documentation docs.anthropic.com
Aktuell ● fertig id: schatten-it-ki Stand 2026-04-30 · Release 2025-05-05 5 min
News Allgemein Thema: Schatten-IT Veröffentlicht: 2025-05-05

Schatten-KI: wenn Mitarbeitende ohne Freigabe ChatGPT nutzen

Studien wie die KPMG-Befragung von 2025 zeigen, dass Schweizer Angestellte KI-Tools quer ueber alle Branchen einsetzen, oft ohne die IT- oder Datenschutzabteilung zu fragen. Diese Schatten-KI ist meist gut gemeint, schafft aber unkontrollierte Datenfluesse, ungeklaerte Verantwortlichkeiten und Risiken nach revDSG. Der EDOEB hat klargestellt, dass die Verantwortung beim Arbeitgeber bleibt, auch wenn Mitarbeitende eigenmaechtig private Tools nutzen. Wer das Problem ignoriert, riskiert nicht nur Datenpannen, sondern auch ein schlechtes Vorbild fuer die Belegschaft.

Was passiert in den Firmen

Mitarbeitende kopieren Kundenmails in ChatGPT Free, lassen sich Praesentationen umformulieren oder Code von Copilot vervollstaendigen, oft mit privaten Accounts. Inputs koennen je nach Tool und Tarif zum Training genutzt werden, Outputs werden ungeprueft uebernommen. Die IT sieht davon nichts, die Datenschutzbeauftragte erfaehrt es spaetestens beim ersten Vorfall.

Was bedeutet das fuer KMU

Verbote allein loesen das Problem nicht, weil die Tools real Mehrwert liefern. Wer keine offizielle, einfach zugaengliche Loesung anbietet, foerdert die Schatten-IT. Eine pragmatische Antwort kombiniert eine kurze Richtlinie, ein freigegebenes Tool (z.B. ChatGPT Team, Copilot mit Tenant-Schutz oder Vertex AI in Zuerich) und niederschwellige Schulung.

Was du jetzt tun solltest

Macht eine kurze, anonyme Umfrage in der Belegschaft, welche KI-Tools tatsaechlich genutzt werden. Stellt einen offiziellen Kanal bereit, dokumentiert klar, was rein darf und was nicht, und kommuniziert Konsequenzen sachlich, nicht drohend. Bei sehr sensiblen Daten (Gesundheit, Loehne, Mandantengeheimnis) lohnt sich eine On-Prem-Loesung wie Apertus.

Zum Mitnehmen

  • Schatten-KI ist Realitaet in Schweizer KMU, Verbote allein helfen nicht.
  • Verantwortung bleibt nach revDSG beim Arbeitgeber.
  • Eine offizielle, einfache Loesung verdraengt Schatten-Tools am besten.
  • Kurze Richtlinie plus ein freigegebenes Tool plus Schulung als Minimum.
  • Fuer hochsensible Daten On-Prem (Apertus) oder CH-Hosting (Vertex AI Zuerich) pruefen.
Aktuell ○ Rohfassung id: on-prem-modelle Stand 2026-04-30
Modell-Info Datenschutz Thema: On-Premises

On-Prem-Optionen: Apertus, Mistral und Llama im Vergleich

Apertus ist das Schweizer Open-Source-Modell von ETH und EPFL, vollstaendig transparent. Mistral aus Frankreich und Llama von Meta lassen sich ebenfalls lokal betreiben. Fuer hochsensible Daten ist On-Prem die sicherste Variante, braucht aber Hardware und Know-how.

Quellen (3)
  1. Apertus, ETH und EPFL swiss-ai.org
  2. Mistral AI Models mistral.ai
  3. Meta Llama llama.com
Aktuell ○ Rohfassung id: edoeb-ki-empfehlungen Stand 2026-04-30
Best Practice Datenschutz Thema: EDOEB

EDOEB-Empfehlungen zum KI-Einsatz

Der Eidgenoessische Datenschutzbeauftragte hat klargestellt, dass das revDSG technologieneutral auch fuer KI gilt. Verantwortliche muessen Datenbearbeitungen dokumentieren, Betroffene informieren und bei hohen Risiken eine Datenschutz-Folgenabschaetzung machen.

Quellen (2)
  1. EDOEB Stellungnahme zu KI edoeb.admin.ch
  2. EDOEB Taetigkeitsberichte edoeb.admin.ch
Aktuell ○ Rohfassung id: dpa-ki-anbieter Stand 2026-04-30
Best Practice Recht Thema: Auftragsverarbeitung

Auftragsverarbeitungsvertraege mit OpenAI, Anthropic und Google

Wer KI-APIs fuer Personendaten nutzt, braucht einen Auftragsverarbeitungsvertrag. OpenAI, Anthropic und Google bieten DPAs zur Selbstunterzeichnung an. Wichtig: Subdienstleister, Datenstandort und Loeschpflichten pruefen.

Quellen (3)
  1. OpenAI DPA openai.com
  2. Anthropic DPA anthropic.com
  3. Google Cloud DPA cloud.google.com
Aktuell ○ Rohfassung id: vertex-ai-zuerich Stand 2026-04-30
Modell-Info Datenschutz Thema: Vertex AI

Vertex AI in Zuerich: Gemini-Modelle in europe-west6

Google Cloud Vertex AI bietet die Region europe-west6 in Zuerich an. Gemini-Modelle koennen mit Datenresidenz in der Schweiz genutzt werden, Inputs werden nicht zum Training verwendet. Fuer Schweizer Firmen eine valable Alternative zu US-Direktanbindungen.

Quellen (2)
  1. Google Cloud Vertex AI Locations cloud.google.com
  2. Vertex AI Data Governance cloud.google.com
Aktuell ● fertig id: ki-richtlinie-kmu Stand 2026-04-30 7 min
Best Practice Allgemein Thema: KI-Richtlinie

KI-Richtlinie fuer KMU: Aufbau in zehn Punkten

Eine KI-Richtlinie ist kein juristisches Schwergewicht, sondern ein praktischer Rahmen fuer den Alltag. Sie sagt deinen Mitarbeitenden, welche Tools sie nutzen duerfen, welche Daten rein duerfen und wer im Zweifel entscheidet. Zwei bis drei Seiten reichen fuer den Start vollstaendig aus, wichtig ist Klarheit statt Vollstaendigkeit. Eine schlanke, gelebte Richtlinie schlaegt ein 30-seitiges Dokument, das niemand liest.

Für wen: GL und HR von KMU mit 10 bis 200 Mitarbeitenden, die einen pragmatischen Rahmen fuer den KI-Einsatz brauchen.

Setup

Setze dich mit GL, IT und HR an einen Tisch und definiere die zehn Punkte: Zweck der Richtlinie, erlaubte Tools, Datenkategorien (z.B. oeffentlich, intern, vertraulich, besonders schuetzenswert), klare Verbote, Kennzeichnungspflicht extern und intern, Pruefpflicht der Outputs, Schulungspflicht, Verantwortlichkeiten, Vorfallsmeldung, Review-Zyklus (z.B. jaehrlich). Verabschiede die Richtlinie offiziell und kommuniziere sie aktiv.

Was funktioniert

Konkrete Beispiele statt abstrakte Regeln: "Kundenmails duerfen anonymisiert in unser Team-Tool, nie in private Accounts." Kurze Schulungsformate (30 Minuten) mit echten Faellen aus der Firma. Eine zentrale Anlaufstelle fuer Fragen, die niedrigschwellig erreichbar ist. Die Richtlinie als lebendes Dokument behandeln und mindestens jaehrlich anpassen.

Was nicht funktioniert

Pauschale Verbote ohne Alternative foerdern Schatten-IT. Endlose juristische Texte ohne Beispiele bleiben in der Schublade. Eine Richtlinie, die ohne Schulung verteilt wird, wird nicht gelesen. Auch eine reine IT-Richtlinie ohne HR-Sicht uebersieht arbeitsrechtliche Themen wie Verhaltensueberwachung.

Empfehlung

Starte mit einer Vorlage (z.B. von digitalswitzerland oder economiesuisse), passe sie auf eure Tools und Branche an und lass deinen Datenschutz-Verantwortlichen einen Schlusscheck machen. Fuer Schweizer KMU mit hoher Sensibilitaet sind Vertex AI in Zuerich oder Apertus eine Option, die in der Richtlinie erwaehnt werden kann.

Vorteile

  • Klarheit fuer Mitarbeitende, was geht und was nicht.
  • Reduziert Schatten-IT und Datenpannen.
  • Erfuellt Dokumentationsanforderungen aus revDSG.
  • Schafft Grundlage fuer Schulungen und Onboarding.

Nachteile

  • Braucht initial Zeit fuer Abstimmung zwischen GL, IT, HR.
  • Wird ohne Schulung und Review zum Papiertiger.
  • Muss bei neuen Tools und Gesetzen aktualisiert werden.

Zum Mitnehmen

  • Zwei bis drei Seiten reichen fuer den Start.
  • Zehn Kernpunkte: Zweck, Tools, Daten, Verbote, Kennzeichnung, Pruefung, Schulung, Verantwortliche, Vorfaelle, Review.
  • Konkrete Beispiele statt abstrakter Regeln.
  • Niederschwellige Anlaufstelle fuer Fragen einrichten.
  • Mindestens einmal jaehrlich ueberpruefen.
Quellen (2)
  1. digitalswitzerland, KI-Leitfaden digitalswitzerland.com
  2. economiesuisse, KI fuer KMU economiesuisse.ch
Aktuell ● fertig id: prompt-was-darf-rein Stand 2026-04-30 4 min
Tipp Datenschutz Thema: Prompts Niveau: einsteiger

Was darf in den Prompt rein, was nicht

Der Prompt ist die Tuer zwischen deiner Firma und dem KI-Modell. Was du reinschreibst, kann je nach Tool und Tarif beim Anbieter landen, gespeichert oder im schlimmsten Fall fuer Training verwendet werden. Eine einfache Faustregel hilft im Alltag: Was nicht auf einer Postkarte stehen darf, gehoert nicht in einen unvalidierten Prompt. Mit ein paar klaren Regeln und einem freigegebenen Tool laesst sich der Grossteil der Risiken vermeiden.

Für wen: Mitarbeitende und Teamleitende in KMU, die taeglich KI-Tools fuer Texte, Auswertungen oder Recherche nutzen.

Das Problem

Im Stress wird schnell ein Kundenbrief mit Klarnamen, eine Kuendigung mit AHV-Nummer oder eine Loehntabelle in das erstbeste KI-Tool gekippt. Bei privaten ChatGPT-Free-Accounts koennen die Inputs zum Training genutzt werden, bei nicht freigegebenen Tools fehlt der Auftragsverarbeitungsvertrag, und die IT sieht davon nichts. Das ist die haeufigste Quelle fuer Datenpannen mit KI in Schweizer KMU.

So machst du es

Anonymisiere oder pseudonymisiere Daten, bevor du sie in einen Prompt kopierst. Ersetze Namen durch Platzhalter (Person A, Firma X), entferne AHV- und Vertragsnummern, kuerze Adressen. Nutze nur freigegebene Tools mit DPA (z.B. ChatGPT Team/Enterprise, Copilot mit Tenant-Schutz, Vertex AI in Zuerich). Bei besonders sensiblen Daten (Gesundheit, Mandantengeheimnis) lieber gar nicht in die Cloud, sondern On-Prem-Modelle wie Apertus pruefen.

Fallen

Ein vermeintlich anonymisierter Text enthaelt oft noch Re-Identifizierungsmerkmale (z.B. seltene Diagnose plus Kanton plus Geburtsjahr). Auch lange Konversationen sammeln Stueck fuer Stueck Personenbezug. Browser-Plugins und Gratis-Tools, die "die ganze Seite zusammenfassen", schicken oft mehr nach aussen als gedacht. Und: Outputs kritisch pruefen, KI erfindet Quellen und Zahlen.

Prompts zum Mitnehmen

Text vor Prompt anonymisieren → GPT-4 oder Claude, lokal oder ChatGPT Team
Du bist mein Datenschutz-Assistent. Lies den folgenden Text und ersetze alle Personennamen durch Person A, B, C, alle Firmennamen durch Firma X, Y, Z, alle Adressen durch [Adresse], alle Telefonnummern und IDs durch [Nummer]. Behalte den Sinn des Textes und liste am Ende auf, welche Felder du ersetzt hast. Hier ist der Text:

[hier Originaltext einfuegen]
Pruefen, ob ein Prompt sensibel ist → beliebiges aktuelles LLM
Bewerte den folgenden Prompt nach Sensibilitaet auf einer Skala von 1 (oeffentlich) bis 5 (besonders schuetzenswert nach revDSG). Begruende kurz und nenne die problematischen Stellen. Schlage vor, wie sich der Prompt anonymisieren laesst, ohne den Nutzen zu verlieren. Hier ist der Prompt:

[hier Prompt einfuegen]
Eigene Negativliste fuer das Team → GPT-4 oder Claude
Erstelle eine kurze Negativliste in Tabellenform fuer mein Team. Spalten: Datenkategorie, Beispiel, Warum heikel, Was tun stattdessen. Zielgruppe: Schweizer KMU mit 30 Mitarbeitenden, Branche [Branche einfuegen]. Maximal eine A4-Seite, sachlicher Ton.

Zum Mitnehmen

  • Faustregel: was nicht auf einer Postkarte stehen darf, nicht in den Prompt.
  • Anonymisieren oder pseudonymisieren, bevor Daten ins Tool gehen.
  • Nur freigegebene Tools mit Auftragsverarbeitungsvertrag nutzen.
  • Re-Identifizierung durch Merkmals-Kombination ist eine reale Falle.
  • Hochsensible Daten gehoeren in On-Prem-Modelle wie Apertus.
Quellen (2)
  1. EDOEB, Empfehlungen zu KI edoeb.admin.ch
  2. Bär & Karrer, KI im Unternehmen baerkarrer.ch
Aktuell ○ Rohfassung id: mitarbeitende-mitwirkung Stand 2026-04-30 · Release 2024-04-23
News Recht Thema: Arbeitsrecht Veröffentlicht: 2024-04-23

KI am Arbeitsplatz: Information und Mitwirkung der Mitarbeitenden

Wenn KI Arbeitsablaeufe oder Verhalten ueberwacht, gilt Art. 26 ArGV 3. Mitarbeitende muessen informiert werden, Personalvertretungen haben Mitwirkungsrechte nach MitwG. Eine reine Produktivitaets-KI ohne Verhaltenskontrolle ist weniger heikel.

Aktuell ● fertig id: urheberrecht-ki-output Stand 2026-04-30 · Release 2025-11-26 5 min
News Recht Thema: Urheberrecht Veröffentlicht: 2025-11-26

Urheberrecht: KI-generierte Texte und Bilder in der Schweiz

Das Schweizer Urheberrecht schuetzt Werke mit individuellem Charakter, die durch eine menschliche geistige Schoepfung entstehen. Reine KI-Outputs ohne menschlichen Gestaltungsbeitrag erfuellen diese Voraussetzung nach herrschender Meinung nicht und sind damit nicht urheberrechtlich geschuetzt. Sobald ein Mensch den Output kuratiert, kombiniert oder erkennbar gestalterisch eingreift, kann Schutz fuer das Endwerk entstehen. Offen sind hingegen Fragen rund um die Trainingsdaten und allfaellige Verletzungen durch sehr aehnliche Outputs. International laufen mehrere Verfahren, in der Schweiz fehlt bislang eine hoechstrichterliche Klaerung.

Was steht im Recht

Nach Art. 2 URG sind Werke geistige Schoepfungen mit individuellem Charakter. Ohne menschliche Schoepfung kein Werkschutz, das ist die einhellige Meinung von IGE und Lehre. Bei der Nutzung von KI als Werkzeug, vergleichbar mit einer Kamera oder Photoshop, kann das Endprodukt geschuetzt sein, wenn der Mensch die kreativen Entscheidungen trifft. Strittig sind Fragen rund um Training auf urheberrechtlich geschuetzten Werken, hier ist die Rechtslage international im Fluss.

Was bedeutet das fuer KMU

Marketing-Texte, die direkt aus ChatGPT kommen, koennen von Mitbewerbern uebernommen werden, ohne dass eine Urheberrechtsverletzung vorliegt. Wer Schutz will, muss erkennbar gestalterisch eingreifen, dokumentieren und das Ergebnis als eigenes Werk redaktionell verantworten. Bei KI-Bildern ist Vorsicht geboten, falls Outputs einem geschuetzten Werk sehr aehnlich sind, kann eine Verletzung im Raum stehen.

Was du jetzt tun solltest

Klaert intern, welche Inhalte aus KI-Tools veroeffentlicht werden und ob Schutz wichtig ist. Lass deinen Rechtsdienst pruefen, ob fuer Marketing- und Produkttexte ein erkennbarer menschlicher Gestaltungsbeitrag dokumentiert wird. Bei kommerziellen KI-Bildern und -Videos vorsichtshalber eine Bildrechte-Pruefung einbauen, bevor sie in Kampagnen landen.

Zum Mitnehmen

  • Reine KI-Outputs sind nach Schweizer URG nicht urheberrechtlich geschuetzt.
  • Mit erkennbarem menschlichem Gestaltungsbeitrag kann Schutz entstehen.
  • Trainingsdaten- und Aehnlichkeits-Fragen sind international ungeklaert.
  • Marketing-Texte direkt aus KI sind frei kopierbar, das ist ein Geschaeftsrisiko.
  • Dokumentiert den menschlichen Beitrag, wenn Schutz gewuenscht ist.
Aktuell ○ Rohfassung id: dsfa-ki-projekte Stand 2026-04-30
Best Practice Datenschutz Thema: DSFA

Datenschutz-Folgenabschaetzung fuer KI-Projekte

Nach Art. 22 revDSG braucht es eine DSFA, wenn die Bearbeitung ein hohes Risiko fuer die Persoenlichkeit birgt. Bei KI-Profiling, automatisierten Entscheidungen und sensiblen Daten ist sie meist Pflicht. Vorlagen liefert der EDOEB.

Quellen (2)
  1. EDOEB DSFA-Vorlage edoeb.admin.ch
  2. Fedlex revDSG Art. 22 fedlex.admin.ch
Aktuell ○ Rohfassung id: automatisierte-einzelentscheide Stand 2026-04-30
News Recht Thema: revDSG

Automatisierte Einzelentscheide: Art. 21 revDSG

Wenn eine Entscheidung allein durch KI getroffen wird und Rechtswirkung hat, muss die betroffene Person aktiv informiert werden und kann eine Ueberpruefung durch einen Menschen verlangen. Relevant fuer Kreditscoring, HR-Vorselektion und Versicherungen.

Hinweis: Quelle ist Plattform-Uebersicht, kein einzelner Artikel mit Datum gefunden.
Aktuell ○ Rohfassung id: kennzeichnung-ki-inhalte Stand 2026-04-30
Tipp Allgemein Thema: Kennzeichnung

KI-Inhalte kennzeichnen: was Pflicht ist und was guter Stil

Der EU AI Act verlangt fuer Deepfakes und synthetische Medien eine klare Kennzeichnung. In der Schweiz gibt es noch keine spezifische Pflicht, der EDOEB empfiehlt sie aber als Transparenzmassnahme. Im Kundenkontakt offenlegen, wenn ein Chatbot KI ist.

Quellen (2)
  1. EUR-Lex AI Act Art. 50 eur-lex.europa.eu
  2. EDOEB Transparenz edoeb.admin.ch
Aktuell ● fertig id: gpt-5 Stand 2026-04-30 6 min
Modell-Info KI-Modelle Thema: GPT-5 Niveau: fortgeschritten

OpenAI GPT-5 (Flaggschiff)

GPT-5 ist seit August 2025 das Flaggschiff von OpenAI und loest GPT-4o als Default in ChatGPT ab. Das Modell kombiniert hochstehendes Reasoning mit Multimodalitaet (Text, Bild, Audio) und ist fuer Agent-Workflows mit Tool-Use ausgelegt. Besonders stark wird es bei mehrstufigen Aufgaben, in denen das Modell Code schreibt, Tools aufruft und Zwischenresultate selbst pruefen muss. In Schweizer Projekten typisch fuer Concierge-Bots, technische Assistenten und Auswertungs-Pipelines mit hohem Qualitaetsanspruch. Wer einen Allrounder mit Spitzenqualitaet braucht und den Preis akzeptiert, faehrt mit GPT-5 sehr gut.

Für wen: Wer Pro-Quality fuer komplexe Aufgaben braucht und den hoeheren Preis akzeptiert, typisch Beratung, Recht, technische Assistenten.
Hinweis: Default-Modell in ChatGPT seit Aug 2025. Gut fuer Agent-Tasks mit Tool-Use.

Wann nutzen

Komplexe Wissensarbeit, Coding-Assistenten, Agent-Pipelines mit Tools (Suche, Datenbank, Mail), anspruchsvolle Schweizer Use-Cases wie juristische Vorpruefung, medizinische Triage-Notizen, Sales-Briefings aus CRM-Daten oder Auswertung von Schulungsunterlagen. Auch fuer Multimodal-Aufgaben, etwa Foto eines handschriftlichen Pflege-Rapports plus Strukturierung in JSON. Sinnvoll, wenn Antwortqualitaet wichtiger ist als Preis pro Anfrage. Bei Workshops in der Klubschule eignet sich GPT-5 als Demonstrationsmodell, weil es bei breiten Themen ausgewogen liefert und mehrsprachig (inkl. Schweizer Hochdeutsch) gut performt.

Wann nicht

Nicht fuer hochvolumige, simple Tasks wie Klassifikation oder kurze Auto-Replies, dort ist GPT-5 mini oder Gemini Flash deutlich guenstiger bei aehnlicher Qualitaet. Nicht fuer Aufgaben, die strikte Schweizer Datenresidenz brauchen (Patientenakten, Steuerdaten), weil OpenAI keine Schweizer Region anbietet. Nicht fuer reine Faktenrecherche mit Aktualitaetsanspruch, dort ist Perplexity Sonar oder ein Modell mit Web-Search staerker. Auch ungeeignet, wenn ein on-prem Setup verlangt wird, GPT-5 ist closed source.

Hosting und Datenschutz

Verfuegbar via OpenAI API (US) und Azure OpenAI mit EU-Regionen wie Schweden, Frankreich, Deutschland. Eine Schweizer Region gibt es nicht, fuer DSG/DSGVO-Faelle ist Azure EU der pragmatische Weg, ergaenzt durch Auftragsverarbeitungsvertrag. BYOK ueblich, im Workshop-Setup tragen Teilnehmende ihren eigenen API-Key im Browser ein, der Schluessel verlaesst localStorage nicht. Fuer Schweiz-strikte Workloads (Behoerden, Spital, Bank) ist GPT-5 nur dann eine Option, wenn keine besonders schuetzenswerten Personendaten verarbeitet werden oder eine vorgaengige Anonymisierung greift.

Preis und Limits

Listenpreis ca. USD 1.25 pro 1M Input-Token und USD 10 pro 1M Output-Token, Stand April 2026 (siehe OpenAI Pricing-Seite). Kontextfenster 400k Token, womit umfangreiche Akten oder Code-Repositories in einem Prompt Platz finden. Latenz im Chat-Modus typischerweise 1-3 Sekunden bis zum ersten Token, im Reasoning-Modus deutlich laenger. Rate-Limits abhaengig vom Tier, Enterprise-Konten erhalten hoehere Quoten. Preise koennen sich aendern, vor Produktiv-Einsatz aktuelle Werte beim Anbieter pruefen.

Vorteile

  • Sehr starkes Reasoning bei komplexen, mehrstufigen Aufgaben
  • Multimodal: Text, Bild, Audio in einem Modell
  • Grosses Kontextfenster (400k Token) fuer ganze Akten
  • Sehr gute Tool-Use- und Agent-Faehigkeiten
  • Solide Mehrsprachigkeit, inkl. Schweizer Hochdeutsch

Nachteile

  • Hoher Output-Preis (USD 10 pro 1M Token)
  • Keine Schweizer Hosting-Region, nur via Azure EU pragmatisch loesbar
  • Closed Source, kein on-prem Betrieb moeglich
  • Bei Nischenfakten weiterhin Halluzinations-Risiko

Prompts zum Mitnehmen

Mehrstufige Recherche mit Quellen → GPT-5
Du bist ein gruendlicher Rechercheassistent. Beantworte die folgende Frage in drei Schritten: 1. Recherchiere die Fakten, 2. fasse sie strukturiert zusammen, 3. nenne die wichtigsten offenen Punkte. Frage: [DEINE FRAGE]. Antworte auf Schweizer Hochdeutsch.
Code-Review mit Verbesserungsvorschlaegen → GPT-5
Reviewe folgenden Code. Fokus: Lesbarkeit, moegliche Bugs, Sicherheitsrisiken. Liefere am Ende einen konkreten Patch im Diff-Format. Code:
[CODE EINFUEGEN]

Zum Mitnehmen

  • GPT-5 ist erste Wahl, wenn Qualitaet wichtiger ist als Preis
  • Fuer Schweiz-Compliance via Azure EU-Region anbinden
  • Im Workshop als BYOK-Modell, Key bleibt im Browser
  • Fuer Massentasks lieber GPT-5 mini einsetzen
Quellen (1)
  1. OpenAI Introducing GPT-5 openai.com
Aktuell ○ Rohfassung id: gpt-5-mini Stand 2026-04-30
Modell-Info KI-Modelle Thema: GPT-5 mini

OpenAI GPT-5 mini

Kleinere, guenstigere GPT-5-Variante. Gut fuer hochvolumige Aufgaben wie Klassifikation, Extraktion, einfache Chats. Schwaecher bei tiefem Reasoning. Preis: ca. USD 0.25 Input / USD 2 Output pro 1M Token. Kontext: 400k. Hosting: OpenAI API, Azure.

Hinweis: Preis-Leistung-Sieger fuer Backend-Pipelines.
Quellen (1)
  1. OpenAI GPT-5 Pricing openai.com
Aktuell ○ Rohfassung id: gpt-4o Stand 2026-04-30
Modell-Info KI-Modelle Thema: GPT-4o

OpenAI GPT-4o (Legacy, noch unterstuetzt)

Multimodaler Vorgaenger von GPT-5, weiterhin verfuegbar. Stark in Voice und Bildverstehen, schnell. Schwaechen: bei komplexem Reasoning klar hinter GPT-5. Preis: ca. USD 2.50 Input / USD 10 Output pro 1M Token. Kontext: 128k.

Hinweis: Wird mittelfristig durch GPT-5 mini ersetzt.
Quellen (1)
  1. OpenAI GPT-4o openai.com
Aktuell ○ Rohfassung id: o3 Stand 2026-04-30
Modell-Info KI-Modelle Thema: o3

OpenAI o3 Reasoning-Modell

Reasoning-Modell mit langem internem Denken. Top in Mathematik, Wissenschaft, komplexem Code, Agentic-Tasks. Schwaechen: langsam, teuer, nicht fuer Chat. Preis: ca. USD 2 Input / USD 8 Output pro 1M Token. Kontext: 200k.

Hinweis: Einsetzen wenn Antwortqualitaet wichtiger ist als Latenz.
Quellen (1)
  1. OpenAI o3 and o4-mini openai.com
Aktuell ○ Rohfassung id: o4-mini Stand 2026-04-30
Modell-Info KI-Modelle Thema: o4-mini

OpenAI o4-mini Reasoning-Modell

Kleines Reasoning-Modell, guenstiger und schneller als o3. Stark in Code-Reviews, mittelschwerem Mathe, Tool-Use. Schwaechen: weniger Tiefe als o3 bei harten Problemen. Preis: ca. USD 1.10 Input / USD 4.40 Output pro 1M Token.

Quellen (1)
  1. OpenAI o3 and o4-mini openai.com
Aktuell ● fertig id: claude-opus-4-7 Stand 2026-04-30 7 min
Modell-Info KI-Modelle Thema: Claude Opus 4.7 Niveau: profi

Anthropic Claude Opus 4.7 (1M Context)

Claude Opus 4.7 ist das Top-Modell von Anthropic und markiert den aktuellen Spitzenwert bei sorgfaeltigem, langem Schreiben und tiefem Code-Refactoring. Das 1-Million-Token-Kontextfenster erlaubt es, ganze Code-Repositories, Aktenbuendel oder Vertragssammlungen in einem einzigen Prompt zu verarbeiten. Anthropic positioniert das Modell besonders fuer Agent-Workflows, in denen ueber lange Sessions konsistent gehandelt werden muss. Stark im Befolgen von komplexen Instruktionen, beim Schreiben in Schweizer Hochdeutsch und bei nuancierter Argumentation. Eingesetzt wird Opus 4.7 typisch dort, wo Genauigkeit ueber Preis steht, etwa bei Rechtspruefung, Forschungsanalysen oder Architektur-Reviews.

Für wen: Profi-Anwendungen, bei denen Genauigkeit, langer Kontext und Schweizer Hosting zaehlen, etwa Recht, Forschung, kritische Code-Reviews.
Hinweis: 1M-Kontext erlaubt ganze Codebasen oder Akten in einem Prompt.

Wann nutzen

Wenn lange Kontexte verarbeitet werden muessen: ganze Patientendossiers, juristische Akten, technische Spezifikationen oder grosse Codebasen. Sehr gut fuer Code-Refactoring ueber mehrere Dateien, fuer das Erstellen sorgfaeltiger Briefe und Berichte sowie fuer komplexe Analyseaufgaben mit mehreren Quellen. In der Schweiz typisch in Anwaltskanzleien fuer Vertragspruefung, in Spitaelern fuer strukturierte Auswertung von Anamnesen oder in Beratungsfirmen fuer Sektor-Studien. Auch ideal als Backbone fuer langlaufende Agenten, die ueber Stunden konsistent denken und handeln sollen.

Wann nicht

Nicht fuer hochvolumige, einfache Tasks, der Preis ist deutlich hoeher als bei Sonnet oder Haiku. Nicht, wenn niedrige Latenz Pflicht ist (Voice-Bot, Chat mit erwarteter Sub-Sekunden-Antwort). Nicht fuer reine Faktenrecherche mit Aktualitaetsanspruch ohne Tool-Use. Auch unpassend, wenn ein on-prem Setup gefordert ist, Opus ist closed source. Bei sehr kurzen Prompts ist der Vorteil von Opus gegenueber Sonnet 4.6 oft nicht spuerbar, dort ist Sonnet die wirtschaftlichere Wahl.

Hosting und Datenschutz

Verfuegbar via Anthropic API (US), AWS Bedrock (auch Frankfurt) und Vertex AI in Region europe-west6 Zuerich. Damit ist Opus 4.7 eines der wenigen Top-Modelle, die nativ in der Schweiz gehostet betrieben werden koennen. Fuer DSG-konforme Workloads im Spital, in der Verwaltung oder bei Banken ist Vertex AI europe-west6 die empfohlene Variante. Anthropic verwendet API-Daten nicht zum Training. BYOK ist im Workshop-Setup ueblich, der Schluessel bleibt im Browser-localStorage und wird nicht an den Server uebertragen.

Preis und Limits

Listenpreis ca. USD 15 pro 1M Input-Token und USD 75 pro 1M Output-Token, Stand April 2026. Damit ist Opus 4.7 das teuerste der hier verglichenen Modelle, der Preis spiegelt aber das Qualitaetsniveau. Kontextfenster 1 Million Token. Latenz: erstes Token typischerweise 2-5 Sekunden, lange Outputs entsprechend laenger. Prompt-Caching reduziert die Kosten bei wiederholten Kontexten erheblich, bei Vertex AI bis zu 90 Prozent. Preise koennen sich aendern, vor Produktiv-Einsatz beim Anbieter pruefen.

Vorteile

  • 1 Million Token Kontext, ganze Akten in einem Prompt
  • Top-Qualitaet bei Code-Refactoring und sorgfaeltigem Schreiben
  • Schweizer Hosting via Vertex AI europe-west6 verfuegbar
  • Sehr gute Instruction-Following und Agent-Konsistenz
  • Prompt-Caching senkt Wiederholungs-Kosten stark

Nachteile

  • Sehr teuer (USD 75 pro 1M Output-Token)
  • Hoehere Latenz als kleinere Geschwister
  • Closed Source, kein on-prem Betrieb
  • Overkill fuer kurze, einfache Tasks

Prompts zum Mitnehmen

Vertrags-Review mit Risiko-Markierung → Claude Opus 4.7
Du bist eine erfahrene Schweizer Wirtschaftsanwaeltin. Pruefe den folgenden Vertragsentwurf nach OR und markiere Klauseln mit Risiko hoch/mittel/tief. Gib pro Risiko eine kurze Begruendung und einen Aenderungsvorschlag. Vertrag:
[VERTRAG EINFUEGEN]
Refactoring ueber mehrere Dateien → Claude Opus 4.7
Hier sind die Inhalte mehrerer Dateien eines TypeScript-Projekts. Schlage ein konsistentes Refactoring vor, das die Funktion X vereinheitlicht. Liefere fuer jede betroffene Datei den vollen neuen Inhalt. Dateien:
[DATEIEN EINFUEGEN]

Zum Mitnehmen

  • Opus 4.7 dort einsetzen, wo Qualitaet wichtiger ist als Preis
  • Fuer Schweizer Compliance: Vertex AI europe-west6 nutzen
  • Prompt-Caching aktivieren, das senkt Kosten massiv
  • Fuer Standard-Tasks lieber Sonnet 4.6 waehlen
Quellen (1)
  1. Anthropic Claude 4.7 anthropic.com
Aktuell ● fertig id: claude-sonnet-4-6 Stand 2026-04-30 6 min
Modell-Info KI-Modelle Thema: Claude Sonnet 4.6 Niveau: einsteiger

Anthropic Claude Sonnet 4.6

Claude Sonnet 4.6 ist das Arbeitspferd der Claude-Familie und gilt als Default-Wahl fuer die meisten Produktiv-Anwendungen. Es liefert Coding-, Wissens- und Schreib-Qualitaet sehr nahe am Niveau von Opus, jedoch zu einem Bruchteil des Preises. Stark in RAG-Pipelines, Agent-Tasks mittlerer Komplexitaet und im Schweizer Hochdeutsch. Fuer viele Schweizer KMU ist Sonnet 4.6 der Sweet Spot zwischen Qualitaet und laufenden Kosten. Verfuegbar mit 200k Token Kontext, 1M-Kontext in Beta. Wer einen verlaesslichen, vielseitigen Allrounder sucht, beginnt typischerweise hier und schaltet erst bei Bedarf auf Opus um.

Für wen: Schweizer KMU, Behoerden und Teams, die ein vielseitiges Top-Modell mit DSG-konformem Hosting und akzeptablem Preis brauchen.
Hinweis: Bestes Preis-Leistungs-Verhaeltnis bei Anthropic, Default fuer die meisten Apps.

Wann nutzen

Default fuer Chat-Assistenten, Customer-Support-Bots, RAG-Anwendungen, Marketing-Texte, Coding-Helfer im Editor und Agenten mit Tool-Use. In Schweizer Anwendungen typisch fuer KMU-Wissensdatenbanken, HR-Bots, Sales-Briefings, Pflege-Notiz-Strukturierung und Schulungsmaterial-Erstellung. Auch sehr gut fuer Multi-Step-Aufgaben, bei denen Opus zu teuer waere. Sonnet bewaeltigt die meisten Anforderungen, ohne dass man auf Qualitaet verzichten muss. Mehrsprachig stark, inkl. Schweizer Hochdeutsch, Franzoesisch und Italienisch, daher gut fuer mehrsprachige Schweizer Plattformen.

Wann nicht

Bei sehr komplexen, mehrstufigen Reasoning-Aufgaben mit hohen Anforderungen an Konsistenz ueber lange Sessions ist Opus 4.7 die bessere Wahl. Fuer hochvolumige, simple Klassifikation oder Routing ist Haiku 4.5 oder Gemini Flash-Lite deutlich guenstiger. Nicht fuer reine Faktenrecherche ohne Tool-Use. Auch nicht ideal, wenn ein on-prem Setup verlangt wird, Sonnet ist closed source. Bei sehr engen Latenz-Vorgaben (Voice-Realtime) ist Haiku oder Flash schneller.

Hosting und Datenschutz

Verfuegbar via Anthropic API, AWS Bedrock (auch Frankfurt) und Vertex AI in Region europe-west6 Zuerich. Fuer Schweizer Compliance-Faelle ist Vertex AI europe-west6 die natuerliche Wahl, weil Daten die Region nicht verlassen. Anthropic verwendet API-Daten nicht zum Training. Im Workshop ueblich als BYOK, der Key liegt im Browser-localStorage. Sonnet 4.6 ist das praktischste Top-Klasse-Modell mit Schweizer Datenresidenz und damit oft erste Wahl fuer Behoerden, Spitaeler und Banken, die DSG-konforme Workloads brauchen.

Preis und Limits

Listenpreis ca. USD 3 pro 1M Input-Token und USD 15 pro 1M Output-Token, Stand April 2026. Kontextfenster 200k Token, 1M-Kontext in Beta verfuegbar. Latenz typischerweise 1-2 Sekunden bis zum ersten Token, deutlich schneller als Opus. Prompt-Caching senkt Kosten bei wiederholten System-Prompts oder RAG-Kontexten signifikant. Rate-Limits abhaengig von Tier und Anbieter, bei Vertex AI uebersichtlich konfigurierbar. Preise koennen sich aendern, vor Produktiv-Einsatz beim Anbieter pruefen.

Vorteile

  • Sehr gutes Preis-Leistungs-Verhaeltnis (USD 3/15 pro 1M)
  • Schweizer Hosting via Vertex AI europe-west6
  • Stark in RAG, Coding, Wissensarbeit und Schweizer Hochdeutsch
  • Niedrigere Latenz als Opus
  • Prompt-Caching reduziert Kosten bei wiederholten Kontexten

Nachteile

  • Bei sehr komplexem Reasoning hinter Opus 4.7
  • Fuer hochvolumige Simpel-Tasks zu teuer (Haiku/Flash guenstiger)
  • Closed Source, kein on-prem Betrieb
  • Multimodal-Faehigkeiten weniger ausgepraegt als bei Gemini

Prompts zum Mitnehmen

RAG-System-Prompt → Claude Sonnet 4.6
Du bist ein Mitarbeitenden-Assistent. Beantworte Fragen ausschliesslich auf Basis der mitgegebenen Dokumente. Wenn die Antwort nicht in den Dokumenten steht, sage das ehrlich. Antworte auf Schweizer Hochdeutsch, kurz und sachlich. Dokumente:
[KONTEXT]

Frage:
[FRAGE]
Marketing-Text in zwei Varianten → Claude Sonnet 4.6
Schreibe zwei Varianten eines kurzen Newsletters zum Thema [THEMA]. Variante A sachlich, Variante B persoenlich. Pro Variante max. 120 Woerter, Schweizer Hochdeutsch, kein ß, keine Gedankenstriche.

Zum Mitnehmen

  • Sonnet 4.6 ist Default-Wahl fuer die meisten Produktiv-Apps
  • Schweizer Hosting via Vertex AI europe-west6 leicht moeglich
  • Erst bei sehr komplexen Tasks auf Opus 4.7 hochstufen
  • Bei reinem Massen-Routing lieber Haiku 4.5 nehmen
Quellen (1)
  1. Anthropic News anthropic.com
Aktuell ○ Rohfassung id: claude-haiku-4-5 Stand 2026-04-30
Modell-Info KI-Modelle Thema: Claude Haiku 4.5

Anthropic Claude Haiku 4.5

Schnelles, guenstiges Claude. Gut fuer Klassifikation, Routing, kurze Antworten, Edge-Faelle. Schwaechen: wenig Tiefe bei komplexem Reasoning. Preis: ca. USD 1 Input / USD 5 Output pro 1M Token. Kontext: 200k.

Quellen (1)
  1. Anthropic Pricing anthropic.com
Aktuell ● fertig id: gemini-2-5-pro Stand 2026-04-30 6 min
Modell-Info KI-Modelle Thema: Gemini 2.5 Pro Niveau: fortgeschritten

Google Gemini 2.5 Pro

Gemini 2.5 Pro ist Googles Flaggschiff und baut auf der Thinking-Architektur auf, die internes Reasoning vor der Antwort durchfuehrt. Stark in Mathematik, Code, langem Kontext und ausgepraegter Multimodalitaet inkl. Video-Verstehen. Mit 1 Million Token Kontext (geplant 2M) verarbeitet es lange Akten oder ganze Codebasen problemlos. Besonders interessant fuer Schweizer Projekte, weil das Modell ueber Vertex AI in europe-west6 Zuerich nativ DSG-konform betrieben werden kann. Eingesetzt typisch fuer technische Assistenten, Datenanalysen, Multimedia-Auswertungen und Agent-Workflows mit Google-Cloud-Anbindung.

Für wen: Schweizer Organisationen mit Google-Cloud-Footprint, die DSG-konformes Hosting und multimodale Top-Qualitaet brauchen.
Hinweis: Fuer Schweiz-Compliance via Vertex AI europe-west6 deployen.

Wann nutzen

Wenn Reasoning, lange Kontexte und Multimodalitaet zusammenkommen, etwa Auswertung von Videoaufnahmen aus dem Spital, Code-Analyse ueber grosse Repositories, oder mehrstufige Daten-Pipelines auf Google Cloud. In Schweizer Use-Cases typisch fuer Verwaltung mit Vertex AI, fuer Banken mit BigQuery-Anbindung oder fuer Industrie mit Sensor-Daten-Auswertung. Auch ideal fuer mehrsprachige Anwendungen, Gemini ist sehr stark in DE/FR/IT inkl. Schweizer Hochdeutsch. Fuer technische Recherchen mit Web-Grounding via Google Search Tool ein klarer Pluspunkt.

Wann nicht

Bei sehr engen Latenz-Vorgaben oder hohem Volumen lieber Gemini 2.5 Flash, das ist deutlich guenstiger und schneller bei oft ausreichender Qualitaet. Nicht fuer Workloads, die strikt off-Google bleiben muessen. Bei tiefem Coding-Refactoring ueber lange Sessions ist Claude Opus 4.7 oft konsistenter. Auch nicht ideal, wenn man on-prem oder Open-Weights braucht, dort ist Apertus oder Llama 4 die Wahl. Fuer reine Chat-Bots ohne Multimodal-Bedarf gibt es guenstigere Alternativen.

Hosting und Datenschutz

Verfuegbar via Vertex AI in mehreren Regionen, darunter europe-west6 Zuerich, was Schweizer Datenresidenz ermoeglicht. Fuer DSG- und FINMA-Faelle ist Vertex AI europe-west6 die empfohlene Variante. Daten werden bei Vertex AI nicht zum Training verwendet, Verarbeitungs- und Speicher-Region lassen sich konfigurieren. Auch ueber Google AI Studio (gemini.google.com) verfuegbar, dort jedoch ohne Schweizer Region. BYOK im Workshop-Setup ueblich, im produktiven Betrieb laeuft Vertex AI typischerweise mit Service-Account und ADC.

Preis und Limits

Listenpreis ca. USD 1.25 pro 1M Input-Token und USD 10 pro 1M Output-Token, Stand April 2026 (siehe Vertex AI Pricing). Kontext 1M Token, 2M angekuendigt. Latenz beim Thinking-Modus laenger, im Standard-Modus schnell. Context-Caching auf Vertex AI senkt Kosten bei wiederholten Inputs. Rate-Limits sind in Vertex AI projektweise einstellbar. Preise koennen sich aendern, vor Produktiv-Einsatz aktuelle Werte in der Google-Cloud-Konsole pruefen.

Vorteile

  • Schweizer Hosting via Vertex AI europe-west6
  • 1M Token Kontext, 2M angekuendigt
  • Sehr starke Multimodalitaet inkl. Video
  • Web-Grounding via Google Search Tool integriert
  • Mehrsprachig stark (DE/FR/IT inkl. Schweizer Hochdeutsch)

Nachteile

  • Thinking-Modus erhoeht Latenz
  • Bindung an Google Cloud fuer Production-Setup
  • Bei reinem Coding-Refactoring teils hinter Opus 4.7
  • Closed Source

Prompts zum Mitnehmen

Multimodale Bild-Analyse → Gemini 2.5 Pro
Analysiere das angehaengte Bild eines Maschinen-Dashboards und extrahiere alle sichtbaren Messwerte als JSON mit Feldern name, wert, einheit. Antworte nur mit JSON.
Lange Akten-Zusammenfassung → Gemini 2.5 Pro
Du bekommst eine umfangreiche Akte. Erstelle eine strukturierte Zusammenfassung mit den Abschnitten: Sachverhalt, beteiligte Parteien, Kernfragen, Entscheidung, offene Punkte. Schweizer Hochdeutsch, sachlich. Akte:
[AKTE]

Zum Mitnehmen

  • Erste Wahl, wenn Schweizer Datenresidenz und Top-Qualitaet beide Pflicht sind
  • Vertex AI europe-west6 explizit konfigurieren
  • Thinking-Modus nur einschalten, wenn Reasoning noetig
  • Fuer Massentasks auf Flash ausweichen
Quellen (1)
  1. Google Gemini 2.5 blog.google
Aktuell ● fertig id: gemini-2-5-flash Stand 2026-04-30 5 min
Modell-Info KI-Modelle Thema: Gemini 2.5 Flash Niveau: einsteiger

Google Gemini 2.5 Flash

Gemini 2.5 Flash ist Googles schneller, guenstiger Allrounder fuer hochvolumige Tasks. Multimodal, mit 1 Million Token Kontext und solider Reasoning-Qualitaet, ideal fuer RAG-Pipelines, Klassifikation, Routing und Agenten mit hohem Durchsatz. In Schweizer Setups besonders interessant, weil das Modell ueber Vertex AI in europe-west6 Zuerich DSG-konform betrieben werden kann. Fuer viele Backend-Pipelines, in denen Latenz und Preis wichtiger sind als die letzten Prozent Qualitaet, ist Flash die rationale Wahl. Wer mit Gemini Pro startet und auf Kosten optimiert, landet meist bei Flash.

Für wen: Schweizer Teams, die hochvolumige, DSG-konforme Backend-Pipelines mit niedrigem Preis und kurzer Latenz brauchen.

Wann nutzen

Hochvolumige Backend-Tasks: Klassifikation eingehender E-Mails, Sentiment-Analyse, Extraktion strukturierter Daten aus PDFs, Routing in Agenten, einfache Chat-Bots. In Schweizer Anwendungen typisch fuer KMU-Mailbots, fuer interne Wissensdatenbanken mit RAG, fuer Pflege-Apps mit Foto-zu-Text-Strukturierung oder fuer Kursunterlagen-Aufbereitung in der Klubschule. Auch sehr gut als Default in Multi-Agent-Setups, in denen einzelne Schritte schnell und billig sein muessen. Mehrsprachig solide, inkl. Schweizer Hochdeutsch.

Wann nicht

Nicht fuer komplexe Reasoning-Aufgaben oder kritische Code-Refactorings, dort liefert Gemini 2.5 Pro oder Claude Opus deutlich mehr. Nicht fuer hochwertige Schreib-Aufgaben mit Stil-Anforderungen, dort fehlt Flash der Feinschliff. Bei sehr einfachen Klassifikations-Tasks ist Flash-Lite noch guenstiger. Auch nicht ideal, wenn das Modell offline oder on-prem laufen muss, dort ist Apertus oder Llama 4 die Wahl.

Hosting und Datenschutz

Verfuegbar via Vertex AI in vielen Regionen, darunter europe-west6 Zuerich. Damit lassen sich auch hochvolumige Pipelines DSG-konform in der Schweiz betreiben. Daten werden auf Vertex AI nicht zum Training verwendet. Auch ueber Google AI Studio (gemini.google.com) verfuegbar, dort ohne Schweizer Region. BYOK im Workshop ueblich. Fuer KMU mit Schweizer Compliance-Anspruch ist Flash auf Vertex AI europe-west6 oft die wirtschaftlichste, regelkonforme Variante.

Preis und Limits

Listenpreis ca. USD 0.30 pro 1M Input-Token und USD 2.50 pro 1M Output-Token, Stand April 2026. Kontextfenster 1 Million Token. Latenz typischerweise unter einer Sekunde bis zum ersten Token, sehr gut fuer Echtzeit-Backends. Context-Caching reduziert Kosten weiter. Rate-Limits in Vertex AI projektweise einstellbar. Preise koennen sich aendern, vor Produktiv-Einsatz beim Anbieter pruefen.

Vorteile

  • Sehr guenstig (USD 0.30/2.50 pro 1M)
  • Schweizer Hosting via Vertex AI europe-west6
  • Niedrige Latenz, ideal fuer Backend-Pipelines
  • 1M Token Kontext auch in der Flash-Variante
  • Multimodal: Text, Bild, Audio, Video

Nachteile

  • Bei komplexem Reasoning hinter Pro und Opus
  • Stilistisch weniger fein bei kreativen Schreib-Tasks
  • Closed Source
  • Bindung an Google Cloud fuer Schweizer Hosting

Prompts zum Mitnehmen

E-Mail-Klassifikation → Gemini 2.5 Flash
Klassifiziere die folgende E-Mail in eine der Kategorien: support, sales, rechnung, spam, sonstiges. Antworte nur mit der Kategorie. E-Mail:
[E-MAIL]
PDF-Extraktion → Gemini 2.5 Flash
Extrahiere aus dem folgenden Text alle Rechnungsdaten als JSON mit den Feldern lieferant, datum, betrag, mwst, faelligkeit. Antworte nur mit JSON. Text:
[TEXT]

Zum Mitnehmen

  • Default fuer Backend-Pipelines mit hohem Volumen
  • Schweizer Compliance via Vertex AI europe-west6
  • Erst auf Pro hochstufen, wenn Qualitaet limitiert
  • Fuer simple Klassifikation ist Flash-Lite noch guenstiger
Quellen (1)
  1. Vertex AI Gemini cloud.google.com
Aktuell ○ Rohfassung id: gemini-2-5-flash-lite Stand 2026-04-30
Modell-Info KI-Modelle Thema: Gemini 2.5 Flash-Lite

Google Gemini 2.5 Flash-Lite

Sehr guenstig, sehr schnell. Fuer einfache Tasks, Klassifikation, Extraction. Schwaechen: weniger Tiefe. Preis: ca. USD 0.10 Input / USD 0.40 Output pro 1M Token. Hosting: Vertex AI.

Quellen (1)
  1. Gemini Pricing ai.google.dev
Aktuell ○ Rohfassung id: imagen-4 Stand 2026-04-30
Modell-Info KI-Modelle Thema: Imagen 4

Google Imagen 4 (Bildgenerierung)

Googles Bildmodell. Sehr gut fuer fotorealistische Bilder, Typografie in Bildern, Produktshots. Preis: pro Bild ca. USD 0.04. Hosting: Vertex AI europe-west6 verfuegbar.

Quellen (1)
  1. Google Imagen deepmind.google
Aktuell ● fertig id: llama-4-maverick Stand 2026-04-30 6 min
Modell-Info KI-Modelle Thema: Llama 4 Maverick Niveau: fortgeschritten

Meta Llama 4 Maverick

Llama 4 Maverick ist Metas Open-Weights-Flaggschiff, eine Mixture-of-Experts-Architektur mit 17 Milliarden aktiven und 400 Milliarden Gesamt-Parametern. Multimodal, mit 1 Million Token Kontext und sehr guten Code- und Mehrsprach-Faehigkeiten. Der grosse Vorteil ist die offene Lizenz, das Modell kann im eigenen Rechenzentrum oder bei Schweizer Hostern betrieben werden, ohne dass Daten den Standort verlassen. Fuer Schweizer KMU und Mittelstand mit Datenschutz-Anforderungen ist Llama 4 Maverick die wirtschaftlichste Open-Source-Alternative zu den Closed-Source-Topmodellen.

Für wen: Schweizer Mittelstand und KMU, die ein offenes Top-Modell on-prem oder bei einem Schweizer Hoster betreiben wollen.
Hinweis: Beste Wahl fuer On-Premise und Datenschutz-kritische Workloads.

Wann nutzen

Wenn ein hochwertiges Modell on-prem oder in einer Schweizer Sovereign-Cloud laufen muss, etwa bei Banken, Versicherungen, Spitaelern oder im Rechtsbereich. Auch ideal fuer Anbieter, die Kunden-Daten nie an US-Provider senden duerfen. Stark fuer Mehrsprach-Use-Cases, Coding-Helfer im Editor und mittlere Reasoning-Tasks. Bei hochvolumigen Pipelines via Together AI oder Groq guenstig anbietbar. In Workshops als Demo, wie ein offenes Top-Modell mit kommerzieller Lizenz funktioniert. Auch Basis fuer Fine-Tuning auf eigene Domains.

Wann nicht

Nicht erste Wahl, wenn absolute Spitzen-Qualitaet bei komplexem Reasoning, sorgfaeltigem Schreiben oder Agent-Konsistenz gefordert ist, dort liefern GPT-5 und Claude Opus 4.7 mehr. Nicht ideal ohne Inhouse-Kompetenz fuer GPU-Hosting, MoE-Modelle brauchen viel VRAM. Bei Schweizerdeutsch und Behoerdensprache schlaegt Apertus oft besser auf. Lizenz-Klauseln pruefen, fuer Anbieter mit ueber 700M aktiven Nutzern gelten Sonderbedingungen. Auch fuer Teams ohne ML-Operations-Erfahrung Overhead.

Hosting und Datenschutz

On-prem moeglich auf Multi-GPU-Setups, in der Schweiz typisch via Swisscom Sovereign Cloud, exoscale oder eigenen Rechenzentren. Cloud-Inferenz via Together AI, Groq, Fireworks oder Replicate (meist USA, fuer EU-Compliance pruefen). Auf Vertex AI als Garden-Modell teils verfuegbar, dort dann auch europe-west6 moeglich. Fuer Schweizer DSG-Konformitaet ist on-prem oder Swisscom die saubere Loesung. Open Weights bedeuten Volle Kontrolle ueber Daten und Updates, jedoch auch volle Verantwortung fuer Sicherheit und Patches.

Preis und Limits

Gewichte gratis unter Llama-4-Lizenz. Cloud-Inferenz via Together AI ca. USD 0.20 pro 1M Input-Token und USD 0.60 pro 1M Output-Token, Stand April 2026. On-prem: Hardware-Investition (mehrere H100 oder vergleichbar), dafuer planbare Betriebskosten. Kontext bis 1 Million Token, in der Praxis abhaengig vom Hosting-Setup. Latenz auf Groq sehr niedrig (Tokens pro Sekunde im hohen dreistelligen Bereich). Preise koennen sich aendern, beim jeweiligen Anbieter pruefen.

Vorteile

  • Open Weights, on-prem in der Schweiz betreibbar
  • Sehr guenstig in der Cloud (USD 0.20/0.60 pro 1M)
  • 1M Token Kontext, multimodal
  • Volle Kontrolle ueber Daten, Fine-Tuning moeglich
  • Mehrsprachig stark

Nachteile

  • Hinter GPT-5/Opus bei komplexem Reasoning
  • Hardware-Bedarf hoch (Multi-GPU)
  • Lizenz-Sonderregeln fuer Grossanbieter
  • Schweizerdeutsch schwaecher als Apertus

Prompts zum Mitnehmen

Code-Helfer fuer interne Pipelines → Llama 4 Maverick
Du bist ein interner Coding-Assistent. Erklaere den folgenden Python-Code Schritt fuer Schritt und schlage zwei Verbesserungen vor. Code:
[CODE]
Mehrsprachige Produktbeschreibung → Llama 4 Maverick
Erstelle Produktbeschreibungen in DE, FR, IT auf Basis folgender Stichworte. Pro Sprache 80-100 Woerter, sachlich, kein Marketing-Schaum. Stichworte:
[STICHWORTE]

Zum Mitnehmen

  • Beste Open-Weights-Wahl fuer Schweizer on-prem Setups
  • Cloud-Inferenz guenstig via Together oder Groq
  • Lizenz-Klauseln vor Produktiv-Einsatz pruefen
  • Fuer Schweizerdeutsch lieber Apertus 70B
Quellen (1)
  1. Meta Llama 4 ai.meta.com
Aktuell ○ Rohfassung id: llama-4-scout Stand 2026-04-30
Modell-Info KI-Modelle Thema: Llama 4 Scout

Meta Llama 4 Scout

Kleineres MoE (17B aktiv, 109B total). 10M Kontext (laut Meta). Gut fuer lange Dokumente, Selbst-Hosting auf einer H100. Preis: open weights.

Quellen (1)
  1. Meta Llama 4 ai.meta.com
Aktuell ● fertig id: mistral-large-2 Stand 2026-04-30 6 min
Modell-Info KI-Modelle Thema: Mistral Large 2 Niveau: fortgeschritten

Mistral Large 2

Mistral Large 2 ist das Flaggschiff der franzoesischen Mistral AI. Stark in Mehrsprachigkeit (inkl. Deutsch und Schweizer Hochdeutsch), Code, Reasoning und Funktion-Calling. Fuer Schweizer Kunden besonders interessant, weil Mistral als europaeischer Anbieter Hosting in Frankreich anbietet und die Daten damit unter EU- und EWR-Schutzregime fallen, was die Compliance-Diskussion gegenueber US-Anbietern oft vereinfacht. Auch ueber Vertex AI und Azure verfuegbar. Eingesetzt typisch fuer Enterprise-Kunden, die einen europaeischen Anbieter mit klarer Daten-Governance bevorzugen, und fuer Workloads mit klaren EU-AI-Act-Anforderungen.

Für wen: Schweizer Enterprise-Kunden, die einen europaeischen Anbieter mit EU-Datenresidenz und mehrsprachigem Top-Modell brauchen.
Hinweis: Beliebt bei EU-Kunden wegen Datenresidenz in Frankreich.

Wann nutzen

Wenn ein europaeischer Anbieter mit transparenter EU-Datenresidenz gefordert ist, etwa bei Schweizer Banken, Versicherungen, im Rechtsbereich oder bei oeffentlichen Auftraggebern, die ungern auf US-Provider setzen. Stark in mehrsprachigen Apps mit Fokus DE/FR/IT, in Coding-Assistenten und in Funktion-Calling-Setups fuer Agenten. Auch fuer Enterprise-RAG-Pipelines auf La Plateforme oder Vertex AI eine solide Wahl. Mistral ist zudem aktiv bei On-Prem-Loesungen fuer Konzerne, dort interessant als Mittelweg zwischen Open Source und kommerziellem Top-Modell.

Wann nicht

Nicht erste Wahl, wenn absolute Spitzen-Qualitaet bei sehr komplexem Reasoning, langem Kontext oder Agent-Konsistenz gefordert ist, dort sind GPT-5, Claude Opus 4.7 und Gemini 2.5 Pro voraus. Nicht fuer hochvolumige Mass-Tasks, dort sind Mistral Medium 3, Gemini Flash oder GPT-5 mini guenstiger und schneller. Auch nicht ideal, wenn man bewusst eine Schweizer (nicht EU-)Datenresidenz verlangt, dort fuehrt der Weg ueber Vertex AI europe-west6 (Gemini, Claude) oder Apertus on-prem.

Hosting und Datenschutz

Mistral La Plateforme bietet Hosting in Frankreich (EU). Daten werden nicht zum Training verwendet. Auch verfuegbar via Azure AI Foundry (mit EU-Regionen wie Frankreich, Schweden) und via Vertex AI (mit europe-west6 fuer ausgewaehlte Mistral-Modelle, Verfuegbarkeit pro Modell in Vertex AI Modelldoku pruefen). Fuer Schweizer Compliance-Faelle, in denen EU-Hosting akzeptiert ist, eine saubere Variante. Auf Wunsch ist On-Prem-Lizenzierung im Enterprise-Vertrag moeglich, was Mistral gegenueber rein Closed-Source-Anbietern hervorhebt.

Preis und Limits

Listenpreis abhaengig vom Anbieter, ueblich auf La Plateforme im Bereich USD 2 pro 1M Input-Token und USD 6 pro 1M Output-Token, Stand April 2026, aktuelle Werte siehe Anbieter. Kontextfenster 128k Token. Latenz solide, im Standard-Modus deutlich unter zwei Sekunden bis erstes Token. Funktion-Calling und JSON-Mode integriert. Rate-Limits auf La Plateforme tier-abhaengig. Preise koennen sich aendern, vor Produktiv-Einsatz beim Anbieter pruefen.

Vorteile

  • Europaeischer Anbieter mit EU-Datenresidenz
  • Stark in DE/FR/IT inkl. Schweizer Hochdeutsch
  • Solides Funktion-Calling und JSON-Mode
  • On-Prem-Lizenzierung im Enterprise-Vertrag moeglich
  • Vielfalt an Hosting-Optionen (La Plateforme, Azure, Vertex AI)

Nachteile

  • Bei sehr komplexem Reasoning hinter GPT-5/Opus/Gemini Pro
  • Kontextfenster 128k, kleiner als 1M-Modelle
  • Schweizer Datenresidenz nur via Vertex AI europe-west6 (modellabhaengig)
  • Preis hoeher als bei reinen Open-Weights-Modellen

Prompts zum Mitnehmen

Mehrsprachiger Geschaeftsbrief → Mistral Large 2
Verfasse einen formellen Brief in DE, FR und IT mit gleichem Inhalt: [INHALT]. Pro Sprache eigene Version, Schweizer Hochdeutsch fuer DE, kein ß, sachlich.
Funktion-Calling fuer CRM-Lookup → Mistral Large 2
Du bist ein Sales-Assistent mit Zugriff auf das CRM. Wenn Kundeninfos gefragt sind, rufe die Funktion lookup_customer(name, ort) auf. Antworte sonst frei. Frage:
[FRAGE]

Zum Mitnehmen

  • Erste Wahl, wenn EU-Anbieter mit klarer Datenresidenz gefordert
  • Mehrsprachig sehr stark fuer Schweizer Markt
  • On-Prem-Lizenz fuer grosse Konzerne moeglich
  • Bei Spitzen-Reasoning lieber Opus oder GPT-5
Quellen (1)
  1. Mistral News mistral.ai
Aktuell ○ Rohfassung id: mistral-medium-3 Stand 2026-04-30
Modell-Info KI-Modelle Thema: Mistral Medium 3

Mistral Medium 3

Mittelklasse, sehr gutes Preis-Leistungs-Verhaeltnis. Multimodal, Enterprise-fokussiert. Preis: ca. USD 0.40 Input / USD 2 Output pro 1M Token. Hosting: La Plateforme (EU), Azure, Vertex AI.

Quellen (1)
  1. Mistral Medium 3 mistral.ai
Aktuell ○ Rohfassung id: codestral Stand 2026-04-30
Modell-Info KI-Modelle Thema: Codestral

Mistral Codestral

Spezialisiert auf Code: Autocomplete, Fill-in-the-Middle, Code-Chat. 80+ Programmiersprachen. Preis: siehe Mistral. Kontext: 256k.

Hinweis: Gute Alternative zu GitHub Copilot fuer EU-Compliance.
Quellen (1)
  1. Mistral Codestral mistral.ai
Aktuell ○ Rohfassung id: pixtral Stand 2026-04-30
Modell-Info KI-Modelle Thema: Pixtral

Mistral Pixtral Large

Multimodales Mistral, Bilder plus Text. Gut fuer Dokument-Verstehen, Charts, OCR-aehnliche Tasks. Kontext: 128k. Preis: siehe Anbieter.

Quellen (1)
  1. Mistral Pixtral Large mistral.ai
Aktuell ○ Rohfassung id: grok-4 Stand 2026-04-30
Modell-Info KI-Modelle Thema: Grok 4

xAI Grok 4

xAIs Flaggschiff. Stark in Reasoning, Echtzeit-X-Daten, Witz. Schwaechen: weniger neutral als andere Modelle, geringere Enterprise-Akzeptanz. Preis: ca. USD 3 Input / USD 15 Output pro 1M Token. Kontext: 256k.

Hinweis: Einziger Anbieter mit direktem Live-X-Feed-Zugriff.
Quellen (1)
  1. xAI Grok 4 x.ai
Aktuell ● fertig id: deepseek-v3-2 Stand 2026-04-30 6 min
Modell-Info KI-Modelle Thema: DeepSeek-V3.2 Niveau: profi

DeepSeek-V3.2

DeepSeek-V3.2 ist ein chinesisches Open-Weights-Mixture-of-Experts-Modell und hat sich als preislich aggressivster Top-Konkurrent etabliert. Sehr stark in Code, Mathematik und logischem Reasoning, bei einem Bruchteil der Kosten der US-Topmodelle. Open Weights ermoeglichen Self-Hosting in der Schweiz oder bei einem EU-Provider, wodurch sich die Datenschutz-Frage entschaerfen laesst. Bei Nutzung der offiziellen DeepSeek-API laeuft der Traffic ueber chinesische Infrastruktur, was fuer Schweizer Compliance-Faelle problematisch ist. Fuer kostensensitive Coding- und Reasoning-Workloads in einem souveraenen Setup eine ernsthafte Option.

Für wen: Kostensensitive Entwickler-Teams mit Inhouse-GPU-Kompetenz, die Code- und Reasoning-Workloads souveraen betreiben wollen.
Hinweis: Fuer EU-Compliance nur self-hosted oder ueber EU-Provider nutzen.

Wann nutzen

Wenn ein leistungsstarkes Modell zu sehr niedrigem Preis gebraucht wird, etwa fuer Coding-Pipelines, Code-Review-Bots, mathematische Auswertungen oder hochvolumige Backend-Tasks. Fuer Schweizer Setups nur sinnvoll, wenn das Modell self-hosted in der Schweiz oder einem EU-Provider laeuft. Im Workshop-Kontext nuetzlich als Demonstration, wie kompetitiv chinesische Open-Weights-Modelle inzwischen sind, und um den Unterschied zwischen offizieller China-API und self-hosted-Setup praktisch zu zeigen. Beliebt bei Forschung und bei Entwickler-Teams mit eigenem GPU-Cluster.

Wann nicht

Nicht ueber die offizielle DeepSeek-API nutzen, wenn Schweizer Compliance, DSG, FINMA oder EU-AI-Act eine Rolle spielen, der Traffic laeuft ueber China und die Daten-Governance ist nicht mit europaeischen Standards vergleichbar. Auch nicht ideal bei sensitiven Themen mit Bezug zu chinesischer Politik oder Geschichte, dort koennen Modell-interne Filter Antworten verzerren. Bei mehrsprachigen Schweizer Use-Cases (DE/FR/IT/Schweizerdeutsch) sind Mistral, Apertus oder Claude oft passender. Ohne GPU-Inhouse-Kompetenz Self-Hosting nicht trivial.

Hosting und Datenschutz

Offizielle DeepSeek-API: Hosting in China, fuer Schweizer Compliance ungeeignet. Self-Hosting: Open Weights erlauben Betrieb in eigenem Rechenzentrum, bei Swisscom Sovereign Cloud, exoscale oder vergleichbaren Schweizer Providern. Auch ueber Together AI, Fireworks oder DeepInfra in den USA verfuegbar (Compliance pruefen). Fuer DSG-konformen Einsatz fuehrt der Weg praktisch immer ueber on-prem oder einen vertrauenswuerdigen EU-Hoster. Auf Vertex AI Model Garden teils als Garden-Modell verfuegbar, dort dann auch europe-west6 moeglich (Verfuegbarkeit pruefen).

Preis und Limits

Bei der offiziellen DeepSeek-API ca. USD 0.14 pro 1M Input-Token und USD 0.28 pro 1M Output-Token, Stand April 2026, mit Abstand der guenstigste Top-Anbieter. Self-Hosting: Hardware-Investition, danach planbare Betriebskosten. Kontextfenster modellabhaengig, V3.2 typisch 128k. Latenz auf eigener Hardware abhaengig, bei spezialisierten Inferenz-Hostern (Together, Fireworks) sehr gut. Preise koennen sich aendern, vor Produktiv-Einsatz beim Anbieter pruefen.

Vorteile

  • Sehr guenstig (USD 0.14/0.28 pro 1M auf DeepSeek-API)
  • Open Weights, Self-Hosting moeglich
  • Top-Niveau bei Code und Mathematik
  • Aktive Weiterentwicklung, gute Reasoning-Variante (R1)
  • Wirtschaftliche Alternative fuer kostensensitive Pipelines

Nachteile

  • Offizielle API ueber China-Infrastruktur, Compliance-Hindernis
  • Filter und Bias bei politisch sensitiven Themen
  • Schweizerdeutsch und mehrsprachiger Schweizer Markt schwaecher
  • Self-Hosting benoetigt GPU-Kompetenz

Prompts zum Mitnehmen

Code-Review mit Patch → DeepSeek-V3.2
Reviewe den folgenden Code, finde Bugs und Performance-Probleme, liefere am Ende einen Patch im Diff-Format. Code:
[CODE]
Mathematische Aufgabe Schritt fuer Schritt → DeepSeek-V3.2
Loese die folgende Aufgabe Schritt fuer Schritt, dokumentiere jeden Schritt mit Begruendung. Aufgabe:
[AUFGABE]

Zum Mitnehmen

  • Preislich aggressivste Top-Option, aber API laeuft ueber China
  • Fuer Schweiz nur self-hosted oder EU-Provider sinnvoll
  • Stark in Code und Mathe, schwaecher bei Schweizer Sprachen
  • Workshop-Demo: zeigt Open-Weights-Realitaet aus Asien
Quellen (1)
  1. DeepSeek deepseek.com
Aktuell ○ Rohfassung id: deepseek-r1 Stand 2026-04-30
Modell-Info KI-Modelle Thema: DeepSeek-R1

DeepSeek-R1 Reasoning

Open-Source Reasoning-Modell. Konkurriert mit o3 bei Mathe und Code, deutlich guenstiger. Schwaechen: Latenz, China-Hosting wenn ueber Anbieter. Preis: ca. USD 0.55 Input / USD 2.19 Output pro 1M Token.

Quellen (1)
  1. DeepSeek-R1 Paper github.com
Aktuell ○ Rohfassung id: qwen-3 Stand 2026-04-30
Modell-Info KI-Modelle Thema: Qwen 3

Alibaba Qwen 3 (verschiedene Groessen)

Open-Weights von Alibaba in Groessen 0.6B bis 235B (MoE). Sehr stark in Mehrsprachigkeit (inkl. Deutsch), Code, Reasoning. Schwaechen: China-Hosting bei Cloud-Variante. Preis: open weights gratis, API-Preise siehe Anbieter.

Hinweis: Self-Hosting empfohlen fuer EU-Compliance.
Quellen (1)
  1. Qwen 3 qwenlm.github.io
Aktuell ● fertig id: apertus-70b Stand 2026-04-30 7 min
Modell-Info KI-Modelle Thema: Apertus 70B Niveau: profi

Apertus 70B (Schweiz, EPFL/ETH)

Apertus 70B ist das erste vollstaendig offene Schweizer Sprachmodell, entwickelt von EPFL, ETH Zuerich und CSCS und trainiert auf dem Alps-Supercomputer in Lugano. Das Modell ist unter offener Lizenz verfuegbar, inkl. Trainingsdaten-Dokumentation und Gewichte. Mehrsprachig fuer ueber 1000 Sprachen, mit explizitem Fokus auf alle vier Schweizer Landessprachen sowie Schweizerdeutsch. Fuer Behoerden, Spitaeler und Bildungsinstitutionen, die maximale Datensouveraenitaet brauchen, ist Apertus die Pflicht-Option. Hosting laeuft typisch on-prem oder bei Schweizer Anbietern wie Swisscom Sovereign Cloud.

Für wen: Schweizer Behoerden, Spitaeler, Universitaeten und Banken, die maximale Datensouveraenitaet brauchen und on-prem betreiben koennen.
Hinweis: Erstes wirklich offenes Schweizer Sprachmodell, ideal fuer Behoerden und Datenschutz-kritische Anwendungen.

Wann nutzen

Wenn maximale Datensouveraenitaet zaehlt: kantonale Verwaltung, Spitaeler mit Patientendaten, Bildungsinstitutionen mit Lerner-Daten, oder Forschungsprojekte mit sensitiven Daten. Auch ideal fuer Schweizerdeutsch-Use-Cases, wo Modelle aus den USA oder China oft scheitern. Sinnvoll als Backbone fuer interne Assistenten, die ueber das Schweizer Netz nicht hinaus duerfen. In Workshops als Demo, wie ein vollstaendig offenes Modell aussieht, Trainingsdaten-Doku, Gewichte, alles transparent. Auch fuer akademische Forschung zu Sprachmodellen interessant.

Wann nicht

Nicht erste Wahl, wenn maximale Qualitaet bei komplexem Reasoning oder Coding gefordert ist, dort sind GPT-5, Claude Opus 4.7 und Gemini 2.5 Pro deutlich staerker. Nicht fuer Anwendungen, in denen niedrige Latenz und einfache Skalierung wichtiger sind als Souveraenitaet. Auch nicht ideal, wenn keine Inhouse-Kompetenz fuer GPU-Hosting oder kein Schweizer Sovereign-Cloud-Vertrag vorhanden ist. Fuer einfache Massentasks ist Gemini Flash oder GPT-5 mini wirtschaftlich attraktiver.

Hosting und Datenschutz

Hosting strikt in der Schweiz: on-prem im eigenen Rechenzentrum, bei Swisscom Sovereign Cloud, bei CSCS oder ueber die Public AI Inference Utility. Fuer Behoerden, Spitaeler und Banken mit hoechsten Compliance-Anforderungen die einzige Option, bei der Daten garantiert nicht ins Ausland gelangen und keine US-Cloud-Provider involviert sind. Open Weights bedeuten, dass die Organisation selbst entscheidet, welche Daten ins Modell fliessen, ob fine-getuned wird und wie das Modell aktualisiert wird. Damit ist Apertus on-prem die strengste DSG- und FINMA-konforme Loesung.

Preis und Limits

Modell-Gewichte gratis unter offener Lizenz, Kosten entstehen durch Hosting und Betrieb. Fuer 70B braucht es mindestens eine H100-Class-GPU oder besser eine Mehrfach-GPU-Konfiguration. Bei Swisscom oder CSCS abhaengig vom Pricing-Plan, typischerweise im Bereich CHF-Stunden-Tarife pro GPU. Inferenz-Latenz abhaengig vom Setup, on-prem mit ausreichend Hardware sehr gut. Kontextfenster modellabhaengig, Stand April 2026 typisch 32k-128k. Fuer aktuelle Werte Apertus-Doku auf swiss-ai.org pruefen.

Vorteile

  • Vollstaendig offen: Gewichte, Trainingsdaten, Doku
  • Schweizer Hosting on-prem oder Swisscom Sovereign moeglich
  • Mehrsprachig inkl. Schweizerdeutsch und Romanisch
  • Maximale DSG- und FINMA-Konformitaet
  • Akademische Verankerung bei EPFL, ETH und CSCS

Nachteile

  • Qualitaet hinter den US-Top-Modellen bei Reasoning und Code
  • Hosting-Aufwand und Hardware-Bedarf
  • Ohne Inhouse-Kompetenz nicht trivial zu betreiben
  • Oekosystem (Tools, Adapter) noch jung
  • Kontextfenster kleiner als bei Gemini oder Claude

Prompts zum Mitnehmen

Behoerden-Brief auf Schweizer Hochdeutsch → Apertus 70B
Du bist ein Sachbearbeitender einer kantonalen Behoerde. Verfasse einen formellen Antwortbrief auf folgende Anfrage. Schweizer Hochdeutsch, kein ß, sachlich, freundlich. Anfrage:
[ANFRAGE]
Mehrsprachige Zusammenfassung → Apertus 70B
Fasse den folgenden Text in vier Versionen zusammen: Deutsch, Franzoesisch, Italienisch, Englisch. Pro Version max. 100 Woerter. Text:
[TEXT]

Zum Mitnehmen

  • Pflicht-Option fuer Schweizer Behoerden mit Souveraenitaets-Anforderung
  • Open Weights ermoeglichen Inhouse-Fine-Tuning
  • Hosting via Swisscom Sovereign oder on-prem
  • Bei reiner Qualitaet hinter GPT-5/Opus, dafuer voll souveraen
Quellen (1)
  1. Apertus Swiss AI swiss-ai.org
Aktuell ○ Rohfassung id: perplexity-sonar Stand 2026-04-30
Modell-Info KI-Modelle Thema: Perplexity Sonar

Perplexity Sonar (Search-Modell)

Such-spezialisiertes LLM mit eingebauter Web-Recherche und Quellen-Zitaten. Top fuer Faktenrecherche, News, aktuelle Themen. Schwaechen: nicht fuer kreative Schreibtasks. Preis: Sonar ab USD 1 Input / USD 1 Output pro 1M Token plus Search-Fee.

Hinweis: Beste Wahl fuer "antworte mit aktuellen Quellen".
Quellen (1)
  1. Perplexity Sonar API docs.perplexity.ai
Aktuell ○ Rohfassung id: elevenlabs Stand 2026-04-30
Modell-Info KI-Modelle Thema: ElevenLabs

ElevenLabs (Voice / Text-to-Speech)

Top-Anbieter fuer Voice-Cloning und Text-to-Speech. Sehr natuerliche Stimmen, 30+ Sprachen inkl. Deutsch. Schwaechen: Voice-Cloning-Missbrauchspotential. Preis: ab USD 5/Monat, API per Zeichen. Hosting: USA.

Hinweis: Fuer Podcast-Produktion, Voice-Bots, Hoerbuecher.
Quellen (1)
  1. ElevenLabs elevenlabs.io
Aktuell ○ Rohfassung id: suno Stand 2026-04-30
Modell-Info KI-Modelle Thema: Suno

Suno (Musikgenerierung)

KI-Musikgenerator mit Gesang. Erstellt komplette Songs aus Textprompt. Schwaechen: Urheberrechts-Diskussion, Stil-Limits. Preis: ab USD 10/Monat. Kommerzielle Nutzung im Pro-Plan.

Quellen (1)
  1. Suno suno.com
Aktuell ○ Rohfassung id: runway-gen-3 Stand 2026-04-30
Modell-Info KI-Modelle Thema: Runway Gen-3

Runway Gen-3 Alpha (Videogenerierung)

Hochwertige Text-zu-Video- und Bild-zu-Video-Generierung. Bis 10 Sekunden, sehr realistische Bewegung. Schwaechen: Preis, kurze Clips, keine perfekte Konsistenz ueber lange Szenen. Preis: ab USD 15/Monat plus Credits.

Quellen (1)
  1. Runway Gen-3 runwayml.com
Aktuell ○ Rohfassung id: flux Stand 2026-04-30
Modell-Info KI-Modelle Thema: Flux

Black Forest Labs Flux (Bildgenerierung)

Open-Weights-Bildmodell aus Deutschland (Black Forest Labs, Team hinter Stable Diffusion). Top in Bildqualitaet, Typografie, Prompt-Treue. Varianten: Flux.1 [pro], [dev], [schnell]. Preis: API ab USD 0.05 pro Bild, [schnell] gratis selbst hosten.

Hinweis: EU-Anbieter, gute Alternative zu Midjourney und Imagen.
Quellen (1)
  1. Black Forest Labs Flux blackforestlabs.ai
Aktuell ○ Rohfassung id: chatgpt-altersgrenze-kinder Stand 2026-04-30
Best Practice Privat Thema: Kinder und KI

ChatGPT erst ab 13, in der EU ab 16 ohne Eltern

OpenAI erlaubt ChatGPT laut Nutzungsbedingungen erst ab 13 Jahren. In der EU braucht es ohne Einverständnis der Eltern mindestens 16 Jahre. Für die Schweiz gilt: lass jüngere Kinder nur unter Aufsicht mit KI arbeiten.

Quellen (2)
  1. OpenAI Usage Policies openai.com
  2. jugendundmedien.ch, KI und Kinder jugendundmedien.ch
Aktuell ● fertig id: hausaufgabenhilfe-mit-ki Stand 2026-04-30 4 min
Tipp Privat Thema: Familie Niveau: einsteiger

Hausaufgaben mit KI: erklären lassen, nicht lösen

Du willst dein Kind bei den Hausaufgaben unterstützen, ohne dass die KI einfach die Lösung liefert. Nach diesem Tipp weisst du, wie du ChatGPT oder Gemini als Erklär-Hilfe einsetzt, statt als Antwort-Automat. Du formulierst Prompts, die Schritt für Schritt erklären, auf dem Niveau deines Kindes. Und du erkennst, wann die KI etwas Falsches sagt.

Für wen: Eltern, die ihre Kinder bei Hausaufgaben begleiten ohne ChatGPT die Arbeit machen zu lassen.

Das Problem

Wenn ein Kind die Aufgabe einfach in die KI tippt, kommt oft eine fertige Lösung zurück. Das spart kurz Zeit, aber das Kind lernt nichts. Beim nächsten Test fehlt das Verständnis. Eltern stehen vor der Frage, ob KI bei Hausaufgaben überhaupt sinnvoll ist.

So machst du es

Setz dich am Anfang daneben. Statt nach der Lösung zu fragen, lass die KI den Lösungsweg erklären, mit einem ähnlichen Beispiel, nicht der Originalaufgabe. Lass dein Kind danach die echte Aufgabe selbst rechnen oder schreiben. Vergleicht das Resultat zusammen. Bei Sprachen funktioniert das gleich, lass die KI die Grammatikregel erklären, dann übt das Kind eigene Sätze.

Häufige Fallen

KI rechnet manchmal falsch, gerade bei Mathe in höheren Klassen. Prüf das Resultat mit Taschenrechner oder Lösungsheft. Bei Aufsätzen erkennt die Lehrperson KI-Texte oft, das Kind soll mit eigenen Worten schreiben. Und vergiss nicht, viele Schulen haben eigene Regeln zum KI-Einsatz, frag im Zweifel die Klassenlehrperson.

Prompts zum Mitnehmen

Matheaufgabe erklären lassen → ChatGPT oder Gemini
Du bist Nachhilfelehrerin für ein Kind in der [Klasse einsetzen, z.B. 5. Primarklasse] in der Schweiz.
Erkläre mir Schritt für Schritt, wie man Aufgaben dieses Typs löst: [Aufgabentyp beschreiben, z.B. Bruchrechnen mit ungleichen Nennern].
Gib ein einfaches Beispiel, nicht meine Originalaufgabe.
Sprache: Schweizer Hochdeutsch, kurze Sätze, keine Fachwörter ohne Erklärung.
Aufsatz besprechen statt schreiben → ChatGPT oder Claude
Mein Kind (Klasse [X]) schreibt einen Aufsatz zum Thema [Thema].
Gib mir 5 Leitfragen, mit denen das Kind den Aufsatz selbst aufbauen kann.
Keine fertigen Sätze, nur Fragen, die zum Nachdenken anregen.
Schweizer Hochdeutsch, kindgerecht.
Englisch-Vokabeln üben → ChatGPT mit Sprachmodus
Wir üben Englisch für die [Klasse]. Hier sind die Vokabeln dieser Woche: [Liste].
Stell mir nacheinander Fragen auf Deutsch, ich antworte auf Englisch.
Korrigiere freundlich und erkläre kurz bei Fehlern.
Mach 10 Runden, dann eine kleine Auswertung.

Zum Mitnehmen

  • KI erklärt, das Kind löst, nicht umgekehrt.
  • Beispielaufgaben statt Originalaufgabe in den Prompt.
  • Resultate immer gegenprüfen, KI rechnet nicht immer richtig.
  • Schulregeln zur KI-Nutzung mit der Lehrperson klären.
  • Sprachmodus eignet sich gut zum Vokabeln-Üben.
Quellen (2)
  1. Pro Juventute, Lernen mit KI projuventute.ch
  2. jugendundmedien.ch jugendundmedien.ch
Aktuell ● fertig id: reise-planen-mit-ki Stand 2026-04-30 5 min
Tipp Privat Thema: Reisen Niveau: einsteiger

Reiseplanung mit KI: Tagesablauf, Übersetzung, Routen

Du planst eine Reise und willst nicht stundenlang Blogs durchforsten. Nach diesem Tipp nutzt du KI als Reisecoach für Tagesabläufe, lokale Tipps und Übersetzungen unterwegs. Du weisst, welche Angaben die KI gut liefert und welche du immer selbst nachprüfen musst. Und du hast drei Prompts, die du sofort einsetzen kannst.

Für wen: Familien und Reisende, die Reisen schneller planen und unterwegs sprachlich besser zurechtkommen wollen.

Das Problem

Reiseplanung kostet viel Zeit, von Hotel über Aktivitäten bis zu Restaurant-Tipps. Standard-Reiseführer sind oft veraltet, Blogs werblich. Vor Ort fehlen dann gerade die Sprachkenntnisse oder das Wissen über lokale Bräuche.

So machst du es

Beschreib der KI dein Reiseziel, Reisedauer, mit wem du reist (Familie, Paar, alleine) und dein Budget. Lass dir einen Tagesablauf vorschlagen, mit Pufferzeiten und Restaurant-Empfehlungen für jede Mahlzeit. Nutz vor Ort die Sprachfunktion zum Übersetzen von Speisekarten oder beim Einkaufen. Bei längeren Reisen hilft KI auch beim Packlisten-Erstellen.

Sicherheits-Check

Öffnungszeiten, Eintrittspreise, Fahrpläne und Visa-Bestimmungen immer auf der offiziellen Website prüfen. KI kennt den Stand ihrer Trainingsdaten, nicht den heutigen Tag. Bei Restaurants ist eine Reservation per Telefon oder offizieller Buchungsseite sicherer als auf das KI-Resultat zu vertrauen. Und kein Hotel oder Flug über die KI buchen, immer direkt beim Anbieter.

Prompts zum Mitnehmen

Tagesablauf für eine Stadt → ChatGPT oder Gemini
Plane mir einen Tag in [Stadt, Land].
Wir sind [Anzahl] Personen, [Familie mit Kindern X Jahre / Paar / alleine].
Unsere Interessen: [z.B. Geschichte, gutes Essen, wenig Touristenfallen].
Budget pro Person und Tag: ca. [Betrag] CHF.
Gib uns einen Ablauf von 9 bis 22 Uhr mit Mittag- und Abendessen, Pufferzeiten und Reisedauer zwischen den Stationen.
Schweizer Hochdeutsch.
Übersetzung mit Kulturhinweis → ChatGPT mit Sprachmodus
Ich bin in [Land] und möchte folgendes sagen: "[Satz auf Deutsch]".
Übersetze in die Landessprache und sag mir, ob es im Kontext höflich klingt oder ob ich etwas anders formulieren sollte.
Schreib mir auch die Lautschrift dazu.
Packliste für Familienreise → ChatGPT oder Claude
Erstell mir eine Packliste für [Anzahl] Tage in [Reiseziel] im [Monat].
Wir sind [z.B. Familie mit 2 Kindern, 6 und 9 Jahre].
Reiseart: [Strand / Städtereise / Wandern].
Gruppiere nach Kategorien: Dokumente, Kleidung, Apotheke, Elektronik, Kinder.
Markiere, was unbedingt ins Handgepäck muss.

Zum Mitnehmen

  • KI liefert Vorschläge, du prüfst Fakten.
  • Öffnungszeiten und Preise immer auf der offiziellen Seite checken.
  • Sprachmodus ist vor Ort Gold wert, gerade für Speisekarten.
  • Buchungen direkt beim Anbieter, nie über die KI.
  • Je konkreter dein Prompt (Personen, Budget, Interessen), desto nützlicher das Resultat.
Quellen (2)
  1. SRF, Ferien planen mit KI srf.ch
  2. Beobachter, KI im Alltag beobachter.ch
Aktuell ○ Rohfassung id: kochen-saison-schweiz Stand 2026-04-30
Tipp Privat Thema: Kochen

Wochenmenü mit Schweizer Saisonprodukten

Frag die KI nach einem Wochenplan mit Saisongemüse aus der Schweiz und einer Einkaufsliste. Sag dazu, wie viele Personen, welches Budget und welche Allergien. Das Resultat wird konkreter und nutzbarer.

Aktuell ● fertig id: briefe-an-behoerden Stand 2026-04-30 6 min
Best Practice Privat Thema: Behörden Niveau: einsteiger

Briefe an Behörden, Versicherung oder Vermieter formulieren

Ein Brief an die Krankenkasse, die Vermieterin oder die Gemeinde sitzt selten beim ersten Versuch. Nach diesem Best-Practice nutzt du KI als Schreibhilfe, behältst aber die Kontrolle über Inhalt, Ton und Daten. Du weisst, welche Stichworte ein guter Prompt braucht und welche Angaben du nie eingeben darfst. Und du erkennst, wann ein Musterbrief von Beobachter oder K-Tipp die bessere Basis ist als ein KI-Entwurf.

Für wen: Privatpersonen, die regelmässig Briefe an Versicherungen, Vermieter oder Behörden schreiben und einen klaren, sachlichen Ton wollen.

Ausgangslage

Behördenbriefe haben formale Anforderungen: Empfänger, Betreff, Bezug, klare Forderung, Frist, Unterschrift. Wer das selten macht, formuliert oft zu vorsichtig oder zu emotional. KI kann hier neutral und sachlich umformulieren.

So gehst du vor

Sammle die Eckdaten: Empfänger (ohne private Telefonnummern), Anlass, was du erreichen willst, Frist. Gib der KI diese Stichworte und einen klaren Auftrag, etwa "freundlich, aber bestimmt, max 200 Wörter, Schweizer Hochdeutsch". Lies den Entwurf mindestens zweimal durch, prüf Namen, Adressen, Daten und Beträge selbst. Bei rechtlich heiklen Themen (Kündigung, Mieterstreit, Versicherungsablehnung) lieber einen Beobachter- oder K-Tipp-Musterbrief als Vorlage nehmen.

Datenschutz beachten

Keine AHV-Nummer, Versicherungs-Policennummer, Bankdaten oder Diagnose mit Klarnamen in den Chat. Anonymisiere mit Platzhaltern wie [Name], [Police-Nr], und füg die echten Daten erst beim Drucken ein. Bei besonders sensiblen Briefen, etwa zur Gesundheit, lieber lokal mit Word arbeiten und KI nur für die Tonalität nutzen.

Wann KI nicht reicht

Bei rechtlichen Fristen, Einsprachen oder Verträgen: Beratung durch Mieterverband, Beobachter-Beratung, Rechtsschutzversicherung oder Anwaltsbüro. KI ersetzt keine Rechtsberatung, sie hilft nur beim Formulieren.

Vorteile

  • Sachlicher Ton auch bei Ärger oder Frust.
  • Schneller als ein leeres Blatt.
  • Hilft beim Strukturieren (Betreff, Bezug, Forderung, Frist).
  • Kann mehrere Varianten liefern, du wählst die passende.

Nachteile

  • KI kennt Schweizer Rechtslage nicht im Detail.
  • Halluziniert manchmal Paragrafen oder Fristen.
  • Bei sensiblen Daten Datenschutz-Risiko, wenn unbedacht eingegeben.
  • Ersetzt keine Rechtsberatung bei ernsthaften Konflikten.

Prompts zum Mitnehmen

Brief an die Vermieterin → ChatGPT oder Claude
Hilf mir, einen freundlichen Brief an die Vermieterin zu schreiben.
Worum es geht: [kurz beschreiben, z.B. defekte Heizung seit 2 Wochen].
Was ich erreichen will: [Ziel, z.B. Reparatur innert 7 Tagen].
Tonalität: höflich aber bestimmt, du-Form-Vermeidung (Sie-Form), max 200 Wörter, Schweizer Hochdeutsch.
Format: Datum, Betreff, Anrede, Text, Gruss.
Setz Platzhalter [Name], [Adresse] für Daten ein, ich füll die selbst nach.
Einsprache an die Krankenkasse → ChatGPT oder Gemini
Ich habe von [Krankenkasse, Platzhalter] einen Bescheid erhalten, der [Leistung] ablehnt.
Ich will Einsprache erheben.
Meine Argumente: [Stichworte].
Schreib mir einen sachlichen Brief, max 1 A4-Seite, Schweizer Hochdeutsch, Sie-Form.
Nenne keine Diagnose im Klartext, schreib stattdessen "die behandelnde Ärztin bestätigt".
Frist und Unterschriftenfeld am Schluss.
Brief an die Gemeinde → ChatGPT
Ich möchte bei der Gemeinde [Platzhalter] [Anliegen, z.B. Einsicht in ein Bauprojekt] beantragen.
Formuliere einen kurzen, formellen Brief, Schweizer Hochdeutsch, Sie-Form, max 150 Wörter.
Betreff klar, Bezug auf [allfälliges Aktenzeichen / Datum].
Am Schluss Bitte um schriftliche Antwort innert 14 Tagen.

Zum Mitnehmen

  • Stichworte rein, Brief raus, dann selbst prüfen.
  • Persönliche Daten mit Platzhaltern, erst lokal einfügen.
  • Bei rechtlich heiklen Themen Musterbriefe von Beobachter oder K-Tipp nutzen.
  • KI liefert Tonalität, nicht Rechtsberatung.
  • Immer Frist, Datum und Unterschrift selbst kontrollieren.
Quellen (2)
  1. Beobachter Musterbriefe beobachter.ch
  2. K-Tipp Musterbriefe ktipp.ch
Aktuell ○ Rohfassung id: steuererklaerung-vorbereitung Stand 2026-04-30
Tipp Privat Thema: Steuern

Steuererklärung vorbereiten, nicht ausfüllen lassen

KI hilft bei Checklisten, Begriffserklärungen und beim Sortieren der Belege. Die Steuererklärung selbst füllst du in der kantonalen Software aus. Keine AHV-Nummer, keine Konten und keine Originalbelege in den Chat eingeben.

Quellen (2)
  1. ESTV, Steuern natürliche Personen estv.admin.ch
  2. Beobachter Steuern beobachter.ch
Aktuell ○ Rohfassung id: budget-haushaltsplanung Stand 2026-04-30
Tipp Privat Thema: Finanzen

Haushaltsbudget mit KI strukturieren

Lass dir eine Budgetvorlage nach Budgetberatung Schweiz erstellen, mit Posten wie Miete, Krankenkasse, Mobilität, Essen. KI ersetzt keine Anlageberatung. Für Vorsorge und Investitionen sprich mit Bank, Pensionskasse oder unabhängiger Beratung.

Quellen (2)
  1. Budgetberatung Schweiz budgetberatung.ch
  2. Comparis Haushaltsbudget comparis.ch
Aktuell ○ Rohfassung id: gesundheit-grenzen-ki Stand 2026-04-30
Best Practice Privat Thema: Gesundheit

KI ist kein Arzt, hilft aber beim Verstehen

Nutze KI, um Befunde, Beipackzettel oder Fachbegriffe in einfache Sprache übersetzen zu lassen. Diagnose, Medikamente und Dosierung gehören zur Ärztin oder zum Apotheker. Bei akuten Beschwerden direkt 144 oder Notfallnummer.

Quellen (2)
  1. BAG, Gesundheitsinformationen bag.admin.ch
  2. Beobachter Gesundheit beobachter.ch
Aktuell ○ Rohfassung id: mental-load-listen Stand 2026-04-30
Tipp Privat Thema: Mental Load

Mental Load reduzieren mit KI-Listen

Lass dir Packlisten, Geburtstagsplanungen oder Wocheneinkäufe als Vorlagen erstellen. Speichere die Vorlage einmal ab und passe sie nur noch an. So musst du nicht jedes Mal neu denken.

Quellen (2)
  1. Beobachter Familie beobachter.ch
  2. Migros-Magazin Familie migrosmagazin.ch
Aktuell ○ Rohfassung id: garten-diy-foto Stand 2026-04-30
Tipp Privat Thema: Hobby

Garten, DIY und Foto: KI als Coach

Frag konkret, etwa welche Tomatensorte für einen Balkon in Zürich West passt oder wie du ein Regal aus Restholz baust. Bei Fotografie hilft KI bei Bildkritik und Einstellungen. Pflanzennamen und Pflegeangaben am besten mit einer Fachseite gegenprüfen.

Quellen (2)
  1. Bioterra Pflanzendatenbank bioterra.ch
  2. SRF DIY und Garten srf.ch
Aktuell ● fertig id: datenschutz-was-nicht-eingeben Stand 2026-04-30 5 min
Best Practice Privat Thema: Datenschutz Niveau: einsteiger

Was du ChatGPT nie eingeben solltest

Was du in einen KI-Chat tippst, kann zum Training verwendet werden, je nach Anbieter und Einstellung. Nach diesem Best-Practice weisst du, welche Daten nie in den Chat gehören und wie du Texte vor dem Einfügen anonymisierst. Du kennst die Position des EDÖB zur KI-Nutzung in der Schweiz. Und du hast eine kurze Checkliste, die du dir neben den Bildschirm legen kannst.

Für wen: Alle Privatnutzerinnen und -nutzer, die KI im Alltag einsetzen und ihre Daten und die Daten Dritter schützen wollen.

Warum das wichtig ist

KI-Anbieter wie OpenAI oder Google speichern Eingaben und nutzen sie teilweise zur Verbesserung der Modelle. Auch wenn du den Chatverlauf löschst, ist nicht garantiert, dass die Daten sofort vom Anbieter entfernt werden. Der EDÖB weist darauf hin, dass für besonders schützenswerte Personendaten besondere Vorsicht gilt.

Was nie in den Chat gehört

AHV-Nummer, IBAN und Bankdaten, Passwörter und PINs, Kreditkartennummern, medizinische Diagnosen mit Klarnamen, Krankenkassen-Police-Nummern, Login-Daten zu Behörden-Portalen, Daten Dritter ohne deren Einverständnis. Auch Fotos von Ausweisen, Pässen oder Versicherungskarten gehören nicht in den Upload.

So anonymisierst du richtig

Ersetze echte Namen durch [Person 1], [Person 2], Adressen durch [Adresse], Beträge durch [Betrag], Daten durch [Datum]. Lass die KI den Text mit Platzhaltern bearbeiten und füg die echten Daten erst lokal in Word oder Pages wieder ein. Bei längeren Dokumenten hilft "Suchen und Ersetzen", um konsequent zu anonymisieren.

Einstellungen prüfen

Bei ChatGPT kannst du in den Einstellungen unter "Datenkontrollen" das Training mit deinen Daten ausschalten. Bei Gemini gilt die Workspace-Variante als datenschutzfreundlicher. Trotzdem: keine Einstellung ersetzt das Prinzip, sensible Daten gar nicht erst einzugeben.

Vorteile

  • Du behältst die Kontrolle über deine Daten.
  • Du nutzt KI weiter produktiv, nur eben sauber.
  • Im Zweifel keine bösen Überraschungen.
  • Du erfüllst die Sorgfaltspflicht gegenüber Dritten.

Nachteile

  • Anonymisieren kostet ein paar Minuten.
  • Bei langen Dokumenten manchmal mühsam.
  • Manche Aufgaben lassen sich ohne echte Daten nicht 100 Prozent lösen.

Zum Mitnehmen

  • AHV-Nummer, Bankdaten, Passwörter, Diagnosen: nie in den Chat.
  • Daten Dritter nur mit deren Einverständnis.
  • Mit Platzhaltern arbeiten, echte Daten lokal einsetzen.
  • Trainings-Einstellung im Anbieter-Konto deaktivieren.
  • Im Zweifel: weglassen, nicht reinkopieren.
Quellen (2)
  1. EDÖB, KI und Datenschutz edoeb.admin.ch
  2. K-Tipp KI-Risiken ktipp.ch
Aktuell ● fertig id: senioren-einstieg-ki Stand 2026-04-30 4 min
Tipp Privat Thema: Senioren Niveau: einsteiger

KI für Seniorinnen und Senioren: einfach starten

KI klingt nach Fachsprache, ist aber im Alltag erstaunlich einfach. Nach diesem Tipp weisst du, wie du mit ChatGPT oder Gemini per Sprache loslegst, ohne tippen zu müssen. Du kennst drei Beispiele, die im Alltag wirklich helfen, von Rezepten bis zu Briefen. Und du weisst, wo Pro Senectute Kurse anbietet, wenn du das in der Gruppe lernen willst.

Für wen: Seniorinnen und Senioren, die einen einfachen, alltagsnahen Einstieg in KI suchen, ohne Vorkenntnisse.

Das Problem

Viele ältere Menschen scheuen KI, weil sie tippen mühsam finden oder Angst haben, etwas falsch zu machen. Dabei ist das Sprechen mit der KI heute einfacher als das Bedienen mancher Fernbedienung. Und kaputtmachen kann man nichts.

So startest du

Lade die ChatGPT-App auf dem Smartphone, Tablet oder Computer. Tipp aufs Mikrofonsymbol oder den Kopfhörer für den Sprachmodus. Stell eine Frage wie du sie einer Freundin stellen würdest, etwa "Erklär mir, was Cholesterin ist, in einfachen Worten". Die KI antwortet vorgelesen. Du kannst zurückfragen, unterbrechen, anders fragen. Pro Senectute bietet Kurse zu digitalen Medien an, in vielen Kantonen auch zum Thema KI.

Häufige Fallen

KI ist kein Arzt und keine Anlageberaterin. Bei Gesundheit gilt: Die Ärztin hat das letzte Wort. Bei Geldfragen die Bank oder Pro Senectute Sozialberatung. Und keine Bankdaten, AHV-Nummer oder Passwörter laut sagen, das Gerät hört in der Umgebung mit.

Prompts zum Mitnehmen

Begriffe einfach erklären lassen → ChatGPT mit Sprachmodus
Erklär mir bitte, was [Begriff, z.B. Lohnausweis, Cholesterin, Vorsorgeauftrag] bedeutet.
In einfachen Worten, kurze Sätze, ohne Fachausdrücke.
Schweizer Hochdeutsch.
Wenn du ein Beispiel hast, gib eines.
Rezept für heute Abend → ChatGPT oder Gemini
Ich habe folgende Zutaten zu Hause: [Zutaten].
Schlag mir ein einfaches Rezept für [Anzahl] Personen vor.
Max 30 Minuten Zubereitung, klassische Schweizer Küche, keine exotischen Gewürze.
Schritt für Schritt, mit Mengenangaben.
Kurzer Brief an einen Enkel → ChatGPT
Hilf mir einen kurzen, herzlichen Brief an meinen Enkel/meine Enkelin zu schreiben.
Anlass: [Geburtstag / Schulabschluss / einfach so].
Max 150 Wörter, Schweizer Hochdeutsch, Du-Form, warmer Ton.
Am Schluss eine kleine, persönliche Frage zum Antworten.

Zum Mitnehmen

  • Sprachmodus ist der einfachste Einstieg.
  • Frag wie bei einer Bekannten, ganz normal.
  • KI ersetzt keine Ärztin und keine Bank.
  • Keine persönlichen Daten laut sagen.
  • Pro Senectute hat Kurse, gerade auch zu KI.
Quellen (2)
  1. Pro Senectute, digitale Medien prosenectute.ch
  2. SRF, KI für Senioren srf.ch
Aktuell ○ Rohfassung id: kinder-bildschirmzeit-ki Stand 2026-04-30
Best Practice Privat Thema: Kinder und KI

KI-Nutzung für Kinder begleiten, nicht verbieten

Setz dich anfangs daneben, sprich über Antworten und prüft gemeinsam, ob die KI richtig liegt. Vereinbart klare Zeiten und Themen. KI ist Werkzeug, nicht Spielzeug, und Halluzinationen müssen Kinder erkennen lernen.

Quellen (2)
  1. jugendundmedien.ch, KI jugendundmedien.ch
  2. Pro Juventute Elternberatung projuventute.ch
Aktuell ○ Rohfassung id: voice-mode-alltag Stand 2026-04-30
Tipp Privat Thema: Bedienung

Sprachmodus: KI wie ein Gespräch nutzen

Der Sprachmodus von ChatGPT eignet sich beim Kochen, im Auto über Carplay oder beim Spaziergang. Frag laut, lass dir vorlesen, unterbrich bei Bedarf. Persönliche Daten trotzdem nicht laut nennen, das Gerät hört in der Umgebung mit.

Quellen (2)
  1. OpenAI, Voice Mode Hilfe help.openai.com
  2. SRF Digital, Sprachassistenten srf.ch
Entwurf, prüfen ○ Rohfassung id: zhaw-ki-in-der-lehre Stand 2026-04-30
Best Practice Berufsbildung Thema: Hochschule, KI-Leitlinien

ZHAW, KI in Lehre und Studium

Die ZHAW als grösste Fachhochschule der Schweiz hat Empfehlungen zum Einsatz generativer KI in Lehre und Prüfungen erarbeitet. Studierende müssen KI-Nutzung in Arbeiten transparent ausweisen.

Hinweis: Konkrete KI-Leitlinien-Unterseite der ZHAW konnte nicht eindeutig verifiziert werden, Hauptdomain belegt.
Entwurf, prüfen ○ Rohfassung id: eth-ki-lehre Stand 2026-04-30
Best Practice Berufsbildung Thema: Hochschule, KI-Leitlinien

ETH Zürich, Umgang mit ChatGPT in der Lehre

Die ETH Zürich hat früh Empfehlungen für Dozierende und Studierende zum Umgang mit generativer KI publiziert. Grundsatz: KI-Tools sind erlaubt, müssen aber deklariert werden, Eigenleistung bleibt zentral.

Hinweis: Spezifische ETH-News-URL zu ChatGPT war nicht stabil abrufbar, Domain ist verifiziert.
Quellen (1)
  1. ETH Zürich ethz.ch
Entwurf, prüfen ○ Rohfassung id: news-chatgpt-eltern-kontrolle Stand 2026-04-30 · Release 2025-09-29
News Privat Thema: Kinder und KI Veröffentlicht: 2025-09-29

OpenAI baut Eltern-Kontrollen für ChatGPT aus

OpenAI hat 2025 Eltern-Kontrollen eingeführt, mit denen Erwachsene das Konto eines Teenagers verknüpfen und Funktionen einschränken können. Prüfe die Einstellungen, bevor du dein Kind ChatGPT nutzen lässt.

Hinweis: Funktionsumfang der Eltern-Kontrollen kann sich kurzfristig ändern, vor Einsatz aktuell prüfen.
Veraltet ○ Rohfassung id: gpt-3-5 Stand 2026-04-30
Modell-Info KI-Modelle Thema: GPT-3.5

OpenAI GPT-3.5 (veraltet)

Frueher Standard von OpenAI (2022-2023). Heute deutlich unterlegen, wird sukzessive abgeschaltet. Kein Multimodal-Support, schwaches Reasoning. Nicht mehr empfohlen.

Hinweis: Nachfolger: GPT-5 mini oder GPT-4o.
Quellen (1)
  1. OpenAI Models platform.openai.com
Veraltet ○ Rohfassung id: gpt-4 Stand 2026-04-30
Modell-Info KI-Modelle Thema: GPT-4

OpenAI GPT-4 (veraltet)

Original GPT-4 von 2023. Wurde durch GPT-4 Turbo, GPT-4o und schliesslich GPT-5 ersetzt. API-Zugriff teils noch da, aber nicht mehr empfohlen.

Hinweis: Nachfolger: GPT-5 oder GPT-4o.
Quellen (1)
  1. OpenAI Models platform.openai.com
Veraltet ○ Rohfassung id: claude-2 Stand 2026-04-30
Modell-Info KI-Modelle Thema: Claude 2

Anthropic Claude 2 (veraltet)

Claude-Generation von 2023. Abgekuendigt, API-Zugriff entfernt. Kein Multimodal-Support.

Hinweis: Nachfolger: Claude Sonnet 4.6 oder Haiku 4.5.
Quellen (1)
  1. Anthropic Model Deprecations docs.anthropic.com
Veraltet ○ Rohfassung id: claude-3 Stand 2026-04-30
Modell-Info KI-Modelle Thema: Claude 3

Anthropic Claude 3 (Opus/Sonnet/Haiku, veraltet)

Erste Multimodal-Claude-Familie von 2024 (Opus 3, Sonnet 3, Haiku 3). Wurde durch Claude 3.5, dann 4 und 4.5/4.6/4.7 ersetzt. Teils noch via API verfuegbar, aber nicht mehr empfohlen.

Hinweis: Nachfolger: Claude Opus 4.7, Sonnet 4.6, Haiku 4.5.
Quellen (1)
  1. Anthropic Model Deprecations docs.anthropic.com
Veraltet ○ Rohfassung id: llama-2 Stand 2026-04-30
Modell-Info KI-Modelle Thema: Llama 2

Meta Llama 2 (veraltet)

Open-Weights-Modell von Meta (2023). Wurde durch Llama 3, dann Llama 4 ersetzt. Heute nur noch fuer Retro-Forschung relevant.

Hinweis: Nachfolger: Llama 4 Maverick oder Scout.
Quellen (1)
  1. Meta Llama llama.com
Veraltet ○ Rohfassung id: llama-3 Stand 2026-04-30
Modell-Info KI-Modelle Thema: Llama 3

Meta Llama 3 (veraltet)

Llama 3 (8B, 70B, 405B) von 2024. Stark zu seiner Zeit, aber durch Llama 4 mit Multimodalitaet und MoE-Architektur ueberholt.

Hinweis: Nachfolger: Llama 4 Maverick oder Scout.
Quellen (1)
  1. Meta Llama llama.com
Veraltet ○ Rohfassung id: gemini-1-5 Stand 2026-04-30
Modell-Info KI-Modelle Thema: Gemini 1.5

Google Gemini 1.5 Pro/Flash (veraltet)

Erste Gemini-Generation mit langem Kontext (1M-2M). Wurde durch Gemini 2.0 und dann 2.5 ersetzt.

Hinweis: Nachfolger: Gemini 2.5 Pro oder Flash.
Quellen (1)
  1. Vertex AI Model Versioning cloud.google.com
Veraltet ○ Rohfassung id: mistral-7b Stand 2026-04-30
Modell-Info KI-Modelle Thema: Mistral 7B

Mistral 7B (veraltet)

Erstes offenes Mistral-Modell (2023). Heute durch deutlich staerkere Open-Modelle ueberholt (Mistral Small 3, Llama 4 Scout, Qwen 3).

Hinweis: Nachfolger: Mistral Medium 3 oder Llama 4 Scout.
Quellen (1)
  1. Mistral 7B Release mistral.ai
Veraltet ○ Rohfassung id: falcon Stand 2026-04-30
Modell-Info KI-Modelle Thema: Falcon

TII Falcon (veraltet)

Open-Weights-Modell des Technology Innovation Institute Abu Dhabi (Falcon 7B/40B/180B, 2023). War kurzzeitig Top-Open-Source, heute klar abgehaengt.

Hinweis: Nachfolger: Llama 4, Qwen 3, DeepSeek-V3.2.
Quellen (1)
  1. TII Falcon falconllm.tii.ae