Mit unseren Dienstleistungen bilden wir die gesamte IT-Wertschöpfungskette ab – von der Konzeption über die Implementierung bis hin zu Betrieb und Wartung der IT-Lösungen!

Unter Künstlicher Intelligenz verstehen wir Systeme, die Aufgaben unterstützen, für die bislang menschliche Entscheidungslogik oder Textverarbeitung nötig war – zum Beispiel das Beantworten von Fachfragen, das Zusammenfassen von Dokumenten oder die Anonymisierung von Daten.

Wichtig ist: KI ist für uns ein Werkzeug, das Mitarbeitende unterstützt. In kritischen Prozessen bleibt die endgültige Entscheidungsfindung immer beim Menschen.

Wir setzen KI bereits in mehreren konkreten Anwendungsfällen ein bzw. bereiten den Einsatz vor, unter anderem:

• Chatbots für Fach- und Produktdokumentationen: Ein interaktiver Bot beantwortet Fragen auf Basis unserer technischen Dokumentation und unterstützt so Support und Entwicklung.

• Automatisierte Anonymisierung von Gerichtsdokumenten: Namen, Orte und andere personenbezogene Daten werden KI-gestützt erkannt und nach Gerichtspraxis durch Buchstaben (A., B., C.…) ersetzt – mit grosser Zeitersparnis.

• Wissensmanagement und Prognosen: In Pilotprojekten prüfen wir, wie KI in Fachverfahren (z. B. im Justizvollzug) für Wissensdatenbanken und Prognosemodelle eingesetzt werden kann.

• Synthetische Testdaten, Übersetzung, Zusammenfassung, Berichterstellung: In Studien und Projekten evaluieren wir, wie generative KI realistische Testdaten erzeugt, Dokumente zusammenfasst und Berichte unterstützt – bei strenger Beachtung von Datenschutz und Fachlichkeit.

• KI-gestützte Zusammenfassung von elektronischen Dossiers und Akten: Elektronische Fallakten werden automatisch strukturiert und in verständlichen Kurzfassungen aufbereitet. Über einen interaktiven Chatbot können Fachpersonen Rückfragen stellen und gezielt in die Originaldokumente springen – so gelingt der Einstieg in komplexe Fälle schneller und übersichtlicher.

• KI-Assistenz beim Erfassen von Texten (GenAI): Direkt in der Applikation unterstützt die KI beim Schreiben, Überarbeiten und Formatieren von Texten (z. B. Journaleinträgen). Die Vorschläge orientieren sich an vorhandenen Daten und ähnlichen Fällen; die fachliche Beurteilung und Freigabe bleiben jederzeit bei den Anwender:innen.

Typische Mehrwerte von KI im öffentlichen Sektor sind:

• Deutliche Zeitersparnis bei repetitiven Aufgaben (z. B. Schwärzen von Entscheiden, Vorstrukturierung von Berichten, Recherchen).

• Besserer Informationszugang durch Chatbots und (auch mehrsprachige) Zusammenfassungen komplexer Dokumente.

• Höhere Qualität und Konsistenz bei Standardaufgaben, etwa bei der einheitlichen Anonymisierung nach geltender Praxis.

• Unterstützung bei Entscheidungen, ohne die Verantwortung an eine «Black Box» abzugeben.

• Unser Fokus liegt auf klar abgegrenzten, wirkungsstarken Nischen-Use-Cases mit hohem Nutzen und kontrollierbarem Risiko.

Datenschutz und Informationssicherheit sind zentrale Leitplanken für alle unsere KI-Projekte:

• Datenschutzkonforme Architektur: Wir setzen auf Lösungen aus Schweizer Rechenzentren oder klar regulierten Umgebungen und binden KI so ein, dass sensible Daten geschützt bleiben.

• Keine unkontrollierte Datenabgabe: Modelle werden so betrieben, dass Kundendaten nicht für öffentliche Trainingszwecke verwendet werden.

• Lokaler Betrieb möglich: Bei sensiblen Anwendungsfällen – etwa der Anonymisierung von Gerichtsurteilen – können KI-Komponenten lokal (z. B. in einem Docker-Container) im Kundennetz betrieben werden. Daten verlassen die Kundendomäne nicht.

• ISMS- und Compliance-Konformität: KI-Projekte werden in unser bestehendes Informationssicherheits- und Qualitätsmanagement eingebettet.

• Offen für Standard-Schnittstellen (bspw. MCP) für die Anbindung einer KI, die in kantonalen oder Bundes-RZ bereits vorhanden sind.

Explainable AI (XAI) bedeutet, dass Entscheidungen und Vorschläge einer KI nachvollziehbar und prüfbar sind. Für den öffentlichen Sektor ist das essenziell:

• Fachpersonen müssen verstehen, warum eine Empfehlung oder ein Vorschlag gemacht wurde.

• Ergebnisse müssen auditiert und dokumentiert werden können.

• «Black-Box-Entscheidungen» ohne Transparenz sind für uns ausgeschlossen.

Daher gestalten wir KI-Einsätze so, dass sie prüfbare Regeln, klar benannte Datenquellen und sinnvolle Erklärungen bieten oder zumindest klar dokumentierte Grenzen und Risiken haben.

Grundsatz: Ihre Daten gehören Ihnen.

In vielen Szenarien nutzt KI Ihre Daten nur zur Verarbeitung, ohne sie für ein allgemeines Modelltraining zu verwenden. Wo ein Training mit institutionseigenen Daten sinnvoll ist (z. B. zur Domänenspezialisierung), geschieht dies gezielt, kontrolliert und vertraglich geregelt.
Für den produktiven Einsatz im öffentlichen Sektor bevorzugen wir Modelle und Betriebsformen, bei denen kein unkontrolliertes Weiterlernen mit Kundendaten stattfindet.

Kurz erklärt:

• Generative KI erstellt neue Inhalte (Texte, Code, Zusammenfassungen) auf Basis gelernter Muster.

• Large Language Models (LLM) sind sehr grosse Sprachmodelle, die Texte verstehen und generieren können.

• Retrieval-Augmented Generation (RAG) verbindet ein LLM mit einem Dokumentenspeicher: Das Modell greift zuerst auf Ihre Dokumente zu, bevor es eine Antwort formuliert (z. B. bei Chatbots für Produktdokumentationen).

• Fine Tuning bedeutet, ein bestehendes LLM gezielt mit Fachwissen weiterzutrainieren, damit es Ihre Domäne besser versteht (z. B. evidence-spezifische Begriffe, Prozesse, APIs).

• Heute setzen wir vor allem auf RAG-basierte Chatbots und prüfen in einem nächsten Schritt, wie wir ein LLM gezielt mit dem Wissen aus unseren Fachlösungen weitertrainieren können – immer mit Fokus auf nicht-sensitive Dokumentation und Compliance.

Wir achten auf mehrere Aspekte:

• Regelmässige Prüfungen der Modelle und Ergebnisse, um Verzerrungen (Bias) zu erkennen und zu minimieren.

• Testen mit realistischen, aber datenschutzkonformen Testdaten, etwa synthetischen Daten.

• Klare Einsatzgrenzen: KI unterstützt, liefert Vorschläge oder Vorarbeiten – die Fachperson prüft und entscheidet.

• Fortlaufende Qualitätssicherung: Rückmeldungen aus Projekten fliessen in Verbesserungen von Modellen, Prompts und Prozessen ein.

Nein. Unser Ziel ist nicht, Stellen abzubauen, sondern Fachpersonen zu entlasten:

• Repetitive Aufgaben wie Schwärzen, Recherchen oder das Vorstrukturieren von Texten werden automatisiert unterstützt.

• Mitarbeitende gewinnen Zeit für fachliche Beurteilungen, die Kommunikation mit Bürgerinnen und Bürgern und komplexe Fälle.

• KI liefert Vorschläge, aber nie endgültige Entscheide: Die Letztverantwortung bleibt beim Menschen.

• Macht Arbeitsplätze attraktiver, indem unbeliebte Tätigkeiten durch KI unterstützt werden.

Ja. Unser Ansatz ist es, KI als Baustein in bestehende Fachverfahren zu integrieren. Hierzu laufen diverse, breit abgestützte Vorhaben bei allen unseren Produkten.

Wir arbeiten eng mit Hochschulen, Verwaltungen und Technologiepartnern zusammen, um neue Ansätze in realen Szenarien zu testen und weiterzuentwickeln. Dazu gehören:

• Hochschulprojekte, zum Beispiel Masterarbeiten zu Berichtsautomatisierung oder Testdatengenerierung

• Pilotprojekte mit Kantonen, Städten und Gerichten

• Spezialisierte Partner für KI-Module, etwa für juristische Anonymisierung, die wir als fertige Module unserer Partner direkt in unsere Lösungen einbauen (OEM Bausteine).