KI-Lab – Praxisforschung & Experimente
Unser KI-Lab: Praxis statt Theorie.Wir testen, experimentieren und evaluieren die neusten KI-Technologien. Damit unsere Workshops, Schulungen und Beratungen immer auf dem aktuellsten Stand sind. Keine akademische Forschung, sondern handfeste Praxiserfahrung.
Warum ein eigenes KI-Lab?
Die KI-Welt bewegt sich rasant. Was gestern State-of-the-Art war, ist morgen überholt. Damit wir unseren Kund:innen immer die relevantesten und praxistauglichsten Lösungen bieten können, betreiben wir unser eigenes KI-Lab.
- Unsere Workshops und Schulungen basieren auf echtem Praxiswissen. Nicht auf Theorie.
- Wir testen jedes Tool selbst, bevor wir es empfehlen.
- Neue Entwicklungen fliessen direkt in unsere Kursinhalte ein.
- Unsere Kund:innen profitieren von Erkenntnissen, die es noch in keinem Lehrbuch gibt.
- Wir trennen Hype von echtem Mehrwert. Damit du es nicht tun musst.
Unser Ansatz
Wir sind keine Forscher im Elfenbeinturm. Jedes Experiment hat ein klares Ziel: Mehrwert für die Praxis schaffen. Wir testen Tools unter realen Bedingungen, mit echten Use Cases und messen den tatsächlichen Impact.
Von Lab → Kurs
Was im Lab funktioniert, fliesst direkt in unsere Workshops und Schulungen ein. So profitierst du von Erkenntnissen, die es noch in keinem Lehrbuch gibt: Getestet und validiert.
Aktuelle Experimente
Woran wir gerade arbeiten und tüfteln. Alle Experimente haben ein gemeinsames Ziel: praxistaugliche Erkenntnisse für unsere Kund:innen.
Agentenbasierte Workflows
Wir testen autonome KI-Agenten wie OpenClaw, Manus und CrewAI für komplexe, mehrstufige Aufgaben: Vom Research über Datenanalyse bis zur Content-Erstellung.
RAG & Wissensdatenbanken
Retrieval Augmented Generation für Unternehmensdaten: Wie können Teams ihr internes Wissen mit KI durchsuchbar und nutzbar machen?
Multimodale Produktivität
Bild, Video, Audio und Text kombiniert: Wir testen die neusten multimodalen Modelle und deren praktischen Einsatz in Unternehmen.
KI-gestützte Workflows
Integration von KI in bestehende Geschäftsprozesse mit Tools wie Make, n8n und Zapier. Von der E-Mail-Triage bis zum automatisierten Reporting.
Instruktionen & Kontext-Engineering
Modelle werden immer besser im Nachfragen. Der Schlüssel liegt in klaren Instruktionen, strukturiertem Kontext und Meta-Prompting-Patterns.
Local & Open-Source LLMs
Llama 4, Mistral, Gemma 3 und Co. auf lokaler Hardware: Wann lohnt sich der Einsatz von Open-Source-Modellen gegenüber kommerziellen APIs?
Aktuelle Erkenntnisse
Ausgewählte Findings aus unseren Experimenten – direkt aus der Praxis.
Agenten übernehmen ganze Prozessketten
Agentische Systeme wie Manus erledigen mehrstufige Aufgaben bereits zuverlässig end-to-end. Der Engpass ist nicht mehr die KI, sondern die Qualität der Prozessdokumentation im Unternehmen.
RAG schlägt Fine-Tuning für KMU
Für die meisten Schweizer KMU ist Retrieval Augmented Generation (RAG) deutlich kosteneffizienter und flexibler als das Fine-Tuning eigener Modelle.
Kontext schlägt Prompt-Tricks
Die Ära der «Prompt-Hacks» ist vorbei. Aktuelle Modelle fragen selbst nach. Der Schlüssel liegt in guten Instruktionen, klarem Kontext und strukturiertem Wissen.
Multimodale Modelle verändern alles
GPT-5, Gemini und Co. verstehen Bilder, Dokumente und Tabellen nativ. Das eröffnet völlig neue Einsatzszenarien, von der Rechnungsprüfung bis zur Designanalyse.
Vom Experiment zum Workshop
Unser Lab ist kein Selbstzweck. Jede Erkenntnis fliesst direkt in unser Angebot ein.
Testen
Wir evaluieren neue KI-Tools und Techniken unter realen Bedingungen. Was hält dem Praxistest stand?
Validieren
Wir messen den tatsächlichen Mehrwert: Zeitersparnis, Qualitätsverbesserung, Anwendbarkeit im Unternehmensalltag.
Weitergeben
Bewährte Erkenntnisse werden zu Workshop-Inhalten, Schulungsmaterialien und konkreten Empfehlungen für unsere Kund:innen.
