Es ist 2036. Der erste Blick am Morgen geht nicht mehr ins Postfach, sondern zum eigenen Agenten: Die fehlende Mail ist längst gefunden, der Kalender koordiniert, die Routine erledigt, und übrig bleiben die Entscheide, die ein Urteil brauchen. Was hat sich verändert, und was ist mit unserer Arbeit passiert?
Die Oxford Artificial Intelligence Society führt durch einen Workshop, der dort anfängt, wo AI-Agenten heute stehen: was sie können, worin sie sich von Chatbots unterscheiden und warum der grosse Umbruch bisher ausgeblieben ist, mit einer Live-Demo eines persönlichen agentischen Ökosystems. Danach entwerfen die Teilnehmenden in kleinen Gruppen einen alltäglichen Arbeitsablauf für 2036 neu: Was dürfen Agenten selbst entscheiden? Wann müssen sie einen Menschen unterbrechen? Was bleibt bei uns, weil es Urteil, Werte oder Verantwortung braucht?
Teil der Swiss {ai} Weeks, auf Englisch, ohne Vorkenntnisse und kostenlos. Anmeldung über Lu.ma.
Die meisten Content-Probleme, die man der AI anlastet, sind keine Modellprobleme, sondern Schema-Probleme.
An einem Beispiel gehen wir durch, was so ein System braucht: was in den Knowledge Hub gehört, was vektorisiert wird und was als Regel ganz gelesen wird, welcher Block auf welcher Seite erlaubt ist und wer das entscheidet. Dazwischen an einem Content-Projekt mit der Schweizerischen Post, wie wir so etwas angehen und was wir dabei gelernt haben. Zum Schluss eine kleine Demo unserer Content Engine, die zeigt, wo ein agentischer Workflow am Ende effizienter wird.
Teil der Forward Days von Kickstart Innovation, auf Englisch, ohne Vorkenntnisse. 20 Plätze, Anmeldung über Lu.ma.
Womit verdient man noch Geld, wenn AI die Kosten kognitiver Arbeit gegen null treibt? Jürg Stuker (Kickstart) und David Vasella (Walder Wyss) fragen nach Wert, Wettbewerbsvorteilen und Geschäftsmodellen, die tragen. Zum Auftakt der Swiss {ai} Weeks, unterstützt von Panter.
Veranstalter ist Digital Shift. Eintritt CHF 10, Anmeldung und Tickets über die Eventseite von Digital Shift.
Moderation:
Und was Unternehmen daraus über Sichtbarkeit, Kontrolle und Vertrauen in der KI-Welt lernen.
«Stöck, Wyys, Stich.» In der Schweiz weiss jeder sofort, was gespielt wird. Die grossen KI-Modelle kennen unser Kulturgut jedoch nur oberflächlich. Wo das Trainingsmaterial dünn ist, erfinden sie die Regeln mit voller Überzeugung.
Dasselbe Problem hat fast jede Firma mit ihrem internen Fach- und Produktwissen. Remo Prinz zeigt, wie man durch strukturierte Daten Teil des KI-Training Korpus wird, verlässlich zitiert wird und dieses Fundament über ein autorisiertes Model Context Protocol (MCP) zu einer kontrollierten, vertrauenswürdigen Live-Quelle ausbaut. Ist es ausserdem möglich, ein Modell zu trainieren, das nicht nur perfekt jasst, sondern als geduldiger Mentor jeden Zug erklären kann?
Ein Abend über Tradition, strukturierte Daten – und die Frage, wie Organisationen in der KI-Welt zur Quelle werden, der die Maschinen vertrauen.
Wie verändert AI die Abläufe und die Zusammenarbeit in einer Software-Agentur? Und wie baut man ein Start-up mit einem AI-nativen Ansatz auf?
Panter und SCAIT geben Einblick in ihre Arbeitsweisen und Workflows.
Bei Panter zeigt Jay Péclard (Senior Developer), wie sich der Einsatz von AI konkret auf die tägliche Arbeit in Projekten auswirkt – von Entwicklung über Zusammenarbeit bis hin zu neuen Formen von Effizienz und Entscheidungsfindung. Er gibt praktische Einblicke aus der Projektarbeit mit Kund:innen ein, wo AI zunehmend integraler Bestandteil von Entwicklung, Testing und Wissensmanagement wird. Panter entwickelt seit über 20 Jahren digitale Lösungen für Unternehmen, Organisationen und Start-ups.
Nicolas Hoferer (Founder von SCAIT) bringt die Perspektive eines AI-nativen Start-ups ein: SCAIT entwickelt eine Plattform für Bauunternehmen, die mithilfe spezialisierter AI Agents grosse Mengen an Ausschreibungs- und Vertragsdokumenten analysiert, Risiken erkennt und Prozesse automatisiert. Er gibt Einblick, wie ein junges Tech-Unternehmen von Grund auf mit AI gedacht wird und wie sich Produktentwicklung und Organisation verändern, wenn AI nicht nur ein Feature ist, sondern die Grundlage der gesamten Arbeitsweise bildet.
Mit offener Fragerunde, Apéro und Gesprächen im Anschluss.
Gemeinsam mit Digital Shift haben wir uns im Februar einer der aktuell spannendsten Fragen der Tech-Welt gewidmet:
Hat das klassische SaaS-Modell überhaupt noch Zukunft?
Datum: 25. Februar 2026
Location: Impact Hub Zürich (Loft Corner)
Moderation: Walter Diggelmann
Speaker: Andreas Goeldi-Hein & Felix Bünning
Panel: Loïc Schülé
Der Ausgangspunkt des Abends war eine provokante, aber zunehmend relevante These: Wenn heute dank KI praktisch jede:r Software bauen kann – was bedeutet das für Anbieter von Software-as-a-Service?
Die rasante Entwicklung von AI-Tools verändert die Spielregeln fundamental. Entwicklungszyklen werden kürzer, Eintrittsbarrieren sinken, und Teams können Funktionen in Wochen replizieren, für die früher Monate oder Jahre nötig waren. Software wird dadurch in vielen Bereichen zur Commodity.
Im Zentrum der Diskussion stand die Frage, weshalb Unternehmen künftig noch für Software-Abos bezahlen sollten, wenn sie mit AI-unterstützten Teams eigene Lösungen entwickeln können.
Dabei wurde deutlich:
Der Wert verschiebt sich. Weg von reiner Funktionalität – hin zu Integration, Vertrauen, Geschwindigkeit und Spezialisierung.
SaaS-Produkte müssen mehr bieten als Features:
Die Diskussion zeigte auch, wie sich der Wettbewerb verändert:
Wenn theoretisch unendlich viele Anbieter entstehen können, wird Aufmerksamkeit zur knappsten Ressource.
Für Software-Unternehmen bedeutet das:
Gleichzeitig entstehen neue Chancen für Start-ups:
Noch nie war es einfacher, Ideen schnell zu testen und Produkte auf den Markt zu bringen.
Ob SaaS «tot» ist, blieb bewusst offen – aber klar wurde:
Das Modell steht unter Druck und entwickelt sich weiter.
Erfolgreich werden diejenigen sein, die nicht nur Software liefern, sondern echten, nachhaltigen Mehrwert schaffen – in einer Welt, in der Features allein nicht mehr ausreichen.
Schluss mit Prüfungspanik und nächtelangem Büffeln ohne Plan! Wenn die Zeit knapp wird, ist «Mut zur Lücke» oft die einzige Strategie – doch bisher war sie reines Glücksspiel.
Michele Romano und Michael Sandmaier präsentieren in diesem pan.talk mit ihrem gleichnamigen KI-Coach nun eine Lösung für dieses Problem. Sie gehen auf die Details ein und erklären, wie ihr entwickelter MVP den Lernprozess gezielt optimiert.
Der innovative Ansatz wurde nicht nur mit dem 1. Platz beim ZHAW «BotWerkstatt Hackathon» ausgezeichnet, sondern basiert auch auf dem vollständig offenen Sprachmodell Apertus, das von der ETH und EPFL entwickelt wurde. Anstelle generischer Ratschläge, wie sie ChatGPT liefert, verfolgt der KI-Coach eine radikal neue, mathematisch optimierte Herangehensweise.
Aus den Lernunterlagen, der verfügbaren Zeit und dem individuellen Wissensstand berechnet er einen realistischen Tag-für-Tag-Plan. Dieser zeigt erstmals präzise auf, welche Wissenslücken man sich leisten kann, um die Prüfung dennoch zu bestehen.
Im Nachgang der Swiss {ai} Weeks laden wir zu einem Workshop ein, der sich gezielt an KMU aus der Region Bern richtet.
In den Swiss {ai} Weeks haben über 150 Partnerorganisation und hunderte Hacker*innen in der ganzen Schweiz Lösungen entwickelt. Die Erkenntnisse der fünfwöchigen Weeks fliessen in diesen Workshop für den KMU Standort Bern mit ein.
Im halbtägigen Workshop «KI für KMU – innert drei Stunden vom Buzzword zu Ihrem KI-Plan» zeigen wir, wie sich KI heute konkret im Unternehmensalltag einsetzen lässt – ohne technisches Fachwissen, dafür mit klarem Praxisbezug. Gemeinsam identifizieren wir Prozesse, die sich durch KI vereinfachen oder verbessern lassen, und entwickeln daraus erste, realistische Anwendungsideen.
