KI-Souveränität made in Switzerland

Sarah, du verantwortest bei Swisscom die Swiss AI Plattform. Kannst du dich und deine Rolle kurz vorstellen?

Sarah Levy: Sehr gern. Bei Swisscom verantworte ich die Swiss AI Plattform und treibe strategische KI-Themen voran. In den vergangenen rund zehn Jahren habe ich an der Schnittstelle von Technologie, Strategie und Mensch gearbeitet – immer mit dem Ziel, Veränderung für alle Beteiligten handhabbar zu machen. Vor meinem Wechsel zu Swisscom war ich bei Deloitte für die digitale Transformation und die Wirtschaftsprüfung in Zentral- und Osteuropa zuständig.

Ein zentrales Stichwort in der aktuellen Debatte ist KI-Souveränität. Welche Bedeutung hat dieses Thema für die Schweiz und wie adressiert ihr das bei Swisscom?

KI-Souveränität wird für die Schweiz immer wichtiger. Wenn man sich die drei Hauptbausteine von KI anschaut, nämlich Modelle, Daten und Infrastruktur, wird schnell klar, warum: Leistungsfähige KI-Modelle stammen heute fast ausschliesslich aus den USA und China, die Kontrolle darüber beeinflusst, wie wir arbeiten, lernen und kommunizieren. Gleichzeitig liegen viele Daten bei grossen US-Tech-Unternehmen und auch die notwendige Rechenleistung beziehen wir weitgehend von Anbietern ausserhalb Europas. In geopolitisch unsicheren Zeiten können solche Abhängigkeiten schnell zum Spielball werden. Deshalb stellt sich für uns als Gesellschaft die Frage, ob wir bei dieser Schlüsseltechnologie nur Nutzer sein oder auch Gestalter sein wollen.

Ihr begleitet mit Swisscom viele Kunden in regulierten Branchen. Welche Hürden siehst du dort beim Einsatz von KI?

Wir begleiten seit Jahren unter anderem Banken und den öffentlichen Sektor bei KI-Projekten. Häufig sehen wir, dass Initiativen dort im Proof-of-Concept stecken bleiben, weil die Abhängigkeit von ausländischen Anbietern und Unsicherheiten beim Datenschutz zu gross sind. Diese Erfahrung war ein wichtiger Treiber dafür, dass wir uns intensiv mit souveränen Ansätzen beschäftigt und eine eigene Plattform aufgebaut haben. Gleichzeitig verfolgen wir als Swisscom eine hybride Strategie: Cloud-first, aber mit der Möglichkeit, dort auf lokale, souveräne Lösungen zu setzen, wo sensible Daten im Spiel sind.

Damit sind wir bei der Swiss AI Plattform. Was genau ist diese Plattform und wie ist sie aufgebaut?

Die Swiss AI Plattform ist seit rund einem Jahr produktiv bei Kunden im Einsatz. Sie ist modular aufgebaut, um unterschiedlichen Anforderungen gerecht zu werden und basiert auf einer modernen NVIDIA-KI-Infrastruktur in einer sogenannten SuperPOD-Architektur. Auf der Infrastrukturebene bieten wir «GPUs as a Service», das heisst Unternehmen erhalten Zugriff auf das erste NVIDIA-SuperPOD-System der Schweiz für den kommerziellen Einsatz. Darüber liegen verschiedene «Werkzeugkästen», mit denen Kunden Anwendungen entwickeln und betreiben können – deshalb sprechen wir gern vom «Schweizer Sackmesser» oder einer One-Stop-Shop-Plattform.

Welche «Werkzeugkästen» stehen Unternehmen konkret zur Verfügung?

Erstens bieten wir einen Inference Endpoint Service, im Prinzip «Model-as-a-Service». Kunden können dort auf eine Reihe von Swisscom betriebenen KI-Modellen zugreifen, etwa Sprachmodelle oder Speech-to-Text-Modelle. Zweitens gibt es das GenAI Studio als Low-Code-/No-Code-Umgebung, in der Unternehmen generative KI-Applikationen wie eigene KI-Assistenten oder Agenten entwickeln können. Drittens adressiert der AI Work Hub Bedürfnisse von Data-Science-Teams, die Modelle trainieren, feinjustieren oder direkt programmieren wollen – immer auf der zugrunde liegenden Hochleistungs-Infrastruktur.

Was für Modelle stellt ihr über die Plattform zur Verfügung? Sind das eigene Modelle oder bekannte Open-Source-Modelle?

Wir setzen bewusst auf eine kuratierte Auswahl an performanten Open-Source-Modellen, um die Datenhoheit in der Schweiz zu gewährleisten. Dazu gehören etwa Sprachmodelle aus der Llama-Reihe, Open-Weight-Modelle von OpenAI sowie ein Speech-to-Text-Modell von Whisper, ergänzt um Embedding-, Guardrail- und Reasoning-Modelle. Wir betreiben einen kontinuierlichen Model Deployment-Lifecycle, in dem wir den Markt nach neuen, leistungsfähigen Modellen scannen, diese gegen Kundenanforderungen benchmarken und so sicherstellen, dass stets aktuelle Modelle verfügbar sind. Ein prominentes Beispiel ist Apertus, das erste offene Schweizer Sprachmodell, das direkt auf der Swiss AI Plattform via Schnittstelle einfach nutzbar ist.

Was sind aus deiner Sicht die wichtigsten Vorteile, wenn ein Unternehmen seine KI-Infrastruktur über die Swiss AI Plattform betreibt?

Der grösste Unterschied liegt darin, dass Unternehmen bei uns die volle Kontrolle über ihre Daten behalten – und das kombiniert mit modernster KI-Technologie. Dies beschleunigt den KI-Einsatz, weil sich langwierige Compliance-Prozesse deutlich vereinfachen, insbesondere in regulierten Branchen. Alle Daten werden ausschliesslich in der Schweiz verarbeitet, in Rechenzentren, die dem Schweizer Datenschutzrecht und internationalen ISO-Standards unterliegen. Kundendaten werden nicht für das Training von Swisscom-Modellen oder anderen Modellen verwendet. Diese Eigenschaften schätzen vor allem Kunden aus Banken, Gesundheitswesen und dem öffentlichen Sektor, überall dort, wo Datenhoheit und Vertrauen erfolgskritisch sind.

Wie stellt ihr sicher, dass die eingesetzten Modelle dauerhaft zuverlässig und vertrauenswürdig bleiben?

Wir stellen durch einen transparenten Model-Lifecycle und strikte Datensouveränität sicher, dass unsere Modelle dauerhaft zuverlässig und performant sind. Dazu gehören technische und organisatorische Sicherheitsmassnahmen wie rollenbasierte Zugriffskontrolle, Logging, Audits und Guardrails. Aspekte wie bspw. Trainingsdaten liegen bewusst in der Verantwortung des Kunden, zugleich sorgen wir für abgesicherte Zugriffskontrollen, Isolation und Dataset-Management. Kundendaten werden nicht zu Trainingszwecken verwendet und Schlüssel verbleiben beim Kunden, denn Sicherheit hat für uns oberste Priorität.

Ihr lanciert neu den Swiss AI Assistant. Was genau steckt hinter diesem Angebot?

Viele Unternehmen haben weder die Ressourcen noch das Know-how, um eigene Anwendungen zu entwickeln, möchten aber ihren Mitarbeitenden möglichst einfach einen KI-Unternehmensassistenten zur Verfügung stellen. Genau dafür haben wir den Swiss AI Assistant entwickelt. Es handelt sich um einen firmeneigenen KI-Assistenten mit voller Kostenkontrolle dank Flatrate fürs gesamte Unternehmen, betrieben auf der Swiss AI Plattform und damit digital souverän. Unternehmen können das Erscheinungsbild, wie etwa Logo und Farbwelt, anpassen und den Zugriff über ihren eigenen Identity Provider steuern. Funktional ist der Assistent mit anderen KI-Assistenten oder Chatbots vergleichbar, wird aber sicher in der Schweiz und deutlich kosteneffizient betrieben.

Welche typischen Use Cases siehst du aktuell auf der Swiss AI Plattform, insbesondere in sensiblen Bereichen wie Verwaltung, Polizei oder Banken?

Auf unserer Plattform laufen viele Anwendungsfälle aus Verwaltung, Gesundheitswesen und Finanzindustrie, sprich überall dort, wo Datenhoheit und Vertrauen entscheidend sind und Daten die Schweiz nicht verlassen dürfen. In Verwaltungen geht es oft darum, Mitarbeitenden in der Breite KI-Assistenten zur Verfügung zu stellen, etwa für Zusammenfassungen, Übersetzungen oder Wissensabfragen über umfangreiche interne Dokumente. Ein konkretes Beispiel ist die Zusammenarbeit mit der Kantonspolizei: Dort existieren hunderte von Weisungen, Abläufen und Befehlen, verteilt über ebenso viele Dokumente. Ein «Weisungsassistent» liefert Polizistinnen und Polizisten nun in Sekunden Antworten auf Fragen, die vom Erfassen von Spesen bis hin zu Handlungsanweisungen bei Verkehrskontrollen reichen.

Kannst du weitere Beispiele aus der Praxis nennen?

Ein weiterer Use Case bei der Polizei ist die automatisierte Transkription von Einvernahmen respektive Vernehmungen: Statt Wortprotokolle manuell abzutippen, werden diese transkribiert, sodass sich die Mitarbeitenden auf die inhaltliche Prüfung konzentrieren können. Das spart viel Zeit. Im Bankenbereich sehen wir interne KI-Assistenten, die umfangreiche Weisungen, FINMA-Rundschreiben und Richtlinien erschliessen. So lassen sich etwa Fragen zur Kreditvergabe oder Kontoeröffnung schnell und sicher beantworten, was Zeit spart, Fehler reduziert und zugleich sicherstellt, dass sensible Finanzdaten in der Schweiz verbleiben.

Viele Unternehmen ringen noch damit, «den richtigen» Use Case zu finden. Wie unterstützt ihr Firmen bei der Identifikation und Priorisierung?

Wir sagen klar: KI nur der Technologie wegen einzusetzen, führt selten zu Erfolg. Deshalb unterstützen wir Unternehmen bei der Identifizierung von Anwendungsfällen, die echten Mehrwert im Alltag schaffen und sich für einen Einstieg eignen. Dazu haben wir ein standardisiertes, aber anpassbares Workshop-Format entwickelt. Es kombiniert ein Einführungsteil zu KI mit einer gemeinsamen, tiefgehenden Use Case-Arbeit mit den relevanten Stakeholdern. Am Ende stehen priorisierte Anwendungsfälle auf einer Roadmap, die unmittelbar als Basis für einen Proof of Concept dienen kann.

Wenn ein Unternehmen grundsätzlich KI einsetzen möchte: Welche Fragen sollte es sich aus deiner Sicht zuerst stellen, gerade mit Blick auf die Wahl zwischen Hyperscaler und souveräner Lösung?

Die erste und wichtigste Frage lautet: Welches konkrete Problem möchte ich lösen? KI nur einzusetzen, weil es technologisch möglich ist, bringt meist wenig. Es braucht einen klaren Business-Nutzen. Parallel dazu sollten Unternehmen überlegen, wie sie die Mitarbeitenden auf die Veränderung mitnehmen. Die besten Tools nützen wenig, wenn die Anwender sie nicht akzeptieren oder ihnen skeptisch gegenüberstehen; frühe Einbindung und das Abbauen von Hemmschwellen sind entscheidend.

Und wenn es ganz konkret um die Entscheidung für eine Plattform geht, was rätst du?

Bei der Weichenstellung zwischen Hyperscaler und souveräner Lösung sollten sich Unternehmen unter anderem fragen, wem die Daten gehören, wo sie liegen und wer Zugriff hat, insbesondere bei sensiblen Kunden-, Vertragsoder HR-Daten. Diese Fragen beeinflussen Vertrauen und sind damit das Fundament jeder erfolgreichen KI-Adoption. Zudem geht es um Kostenkontrolle, gerade bei einem breiten Rollout, und um die Frage, wie schnell man trotz Compliance Anforderungen vorankommt. Viele Kunden berichten uns, dass sie mit einer souveränen Lösung interne Genehmigungsprozesse deutlich schneller durchlaufen, weil datenschutzrechtliche Fragen einfacher zu beantworten sind.

Zum Abschluss der Blick nach vorn: Wie geht es mit der Swiss AI Plattform und dem Thema KI-Souveränität weiter?

Wir werden unser Angebot in den kommenden Monaten gezielt weiter ausbauen, insbesondere mit Fokus auf Agentic AI, also KI-Systeme, die nicht nur Antworten geben oder Inhalte aufbereiten, sondern eigenständig Aufgaben planen und ausführen können. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf bankenspezifischen Lösungen und der Vertiefung industriespezifischer Angebote insgesamt. Parallel dazu intensivieren wir das Onboarding von Kunden, denn wir sehen aktuell, dass viele Unternehmen und Kantone genau nach solchen souveränen KI-Lösungen suchen.

Weitere Informationen über die Schweizer KI Plattform mit umfassendem Datenschutz finden sie hier.