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#47 | «Ersetzt wird niemand – nur neu eingesetzt» | Sergej Ruppel, CEO und Founder QPS Engineering AG

04.06.2026•22:38

In einer Branche, in der ein Fehler Menschenleben kosten kann, klingt der Einsatz von künstlicher Intelligenz nach einem Wagnis. Sergej Ruppel, CEO der QPS Engineering AG, sieht es umgekehrt – richtig eingesetzt mache KI die Pharmaproduktion sicherer. Im Podcast mit Christoph Soltmannowski erzählt der Ingenieur von robotergestützter Inspektion, einem Kulturschock in China und der Frage, wo der Mensch das letzte Wort behalten muss.Wer Arzneimittel herstellt, bewegt sich in einer der am strengsten regulierten Welten überhaupt. Unter GMP – Good Manufacturing Practice – versteht man jenen Teil der Qualitätssicherung, der bei Produktion und Prüfung von Arzneimitteln gleichbleibende Standards garantiert. In diesem Umfeld treibt Sergej Ruppel die digitale Transformation voran: Mit seinem Team bei der QPS Engineering AG begleitet er Unternehmen aus Pharma, Biotech und Lebensmitteltechnologie – von robotergestützter Visual Inspection bis zu KI-basierten Lösungen. «Wir kamen auf die Idee, aus verschiedenen Komponenten etwas Eigenes zu schaffen, um die Prozesse zu optimieren und sicherer zu machen», erzählt er.Daten statt BauchgefühlKI einfach in einen validierten Produktionsprozess einbauen – das funktioniert in der Life-Science-Branche nicht. Halluzinationen, wie man sie von generativen Modellen kennt, kann sich hier niemand leisten. Ruppel setzt deshalb auf lokale, geschlossene Systeme. «Die Patientensicherheit ist das oberste Gebot», sagt er. Bei der robotergestützten Visual Inspection erzeugen Kamerasysteme Bilder von Spritzen und Pharmacontainern; erst nach Validierung lässt sich ein KI-Modell mit definiertem Confidence Score anlernen. Den Vorteil gegenüber dem Menschen begründet Ruppel nüchtern: In Reinraumzonen ist der Mensch selbst die häufigste Quelle für Partikel und Kontamination. «Gerade dort sind Robotik und Kamerasysteme viel sinnvoller und effizienter.»Kulturschock in ChinaIn Europa geht es Ruppel zu langsam: Man müsse mehr Daten generieren, statt nur nach KI zu rufen. Seine China-Reise hat ihn in dieser Haltung bestärkt. «Ich habe einen Kulturschock bekommen», sagt er. Robotik und KI seien dort gesellschaftlich integriert, die Angst, die Europa kenne, sei verschwunden. Regierung und Gesellschaft zögen an einem Strang. In Europa dagegen kreise die Debatte vor allem um Regularien. Beides sei wichtig – aber die Balance stimme nicht: «Wir dürfen uns nicht so einschränken, dass wir uns nicht mehr entwickeln können.»Ersetzt oder neu eingesetzt?Sind Robotik und KI schlechte Nachrichten für die Belegschaft? Ruppel widerspricht. Gewiss werde der Mensch stellenweise ersetzt – «aber er kann anderweitig eingesetzt werden». Jüngeren Menschen rät er, die Technologie zu verstehen statt zu fürchten; ein Handwerk zu erlernen sei ohnehin keine schlechte Idee, weil es sich schwerer ersetzen lasse als ein reiner Computerjob.Wo der Mensch entscheiden mussBei aller Begeisterung zieht Ruppel eine klare Linie. Wird es sicherheitskritisch, brauche es jemanden, der am Ende wirklich entscheidet. «Gerade dort müssen Menschen im Lead sein.» Die Haftung ändert sich nicht: Verantwortlich bleibt stets der Hersteller, jedes System muss vor der Inbetriebnahme validiert werden. Privat betreibt Ruppel Agentic Engineering und legt Wert auf digitale Souveränität – sensible Daten laufen lokal. In den kommenden Wochen gibt QPS zwei Systeme frei: die KI-basierte visuelle Inspektion und «Dr. Project AI», ein Werkzeug für das Projektmanagement.

#46 | «Lebenslanges Lernen war noch nie so wichtig wie heute». Gast: Marc Holitscher, National Technology Officer bei Microsoft Schweiz

21.05.2026•35:21

KI in der Schweiz: Demokratisierung, Souveränität und verantwortungsvoller Einsatz – Marc Holitscher (Microsoft) im Gespräch Marc Holitscher, International Technology Officer bei Microsoft Schweiz, über den ChatGPT-Wendepunkt, Chancen für KMU, digitale Souveränität und warum der Mensch im Mittelpunkt bleiben muss. In dieser Folge von «AI und Gesellschaft – Wege in die Neue Welt» spricht Marc Holitscher, International Technology Officer bei Microsoft Schweiz, über die reale Wirkung von Künstlicher Intelligenz in der Schweiz. Er erklärt den Schlüsselmoment von ChatGPT, wie KI Technologie für alle demokratisiert und wie Unternehmen KI verantwortungsvoll einführen können. Der Schlüsselmoment: ChatGPT 2022Demokratisierung der TechnologieMachtkonzentration vs. BreitenwirkungErfolgreiche KI-Einführung in UnternehmenTake – Shape – Make: Drei ReifegradeDigitale Souveränität & Schweizer DatenzentrenResponsible AI bei MicrosoftAusblick für die SchweizMarc Holitscher: Der entscheidende Wendepunkt war die öffentliche Verfügbarkeit von ChatGPT im November 2022. Plötzlich wurden leistungsfähige KI-Modelle über natürliche Sprache zugänglich – für jedermann. Besonders berührend: Sein 91-jähriger Vater, der nie einen Computer benutzt hatte, konnte plötzlich mit der Maschine sprechen. KI senkt die Hürden massiv. Auch kleine und mittlere Unternehmen können heute modernste Technologie nutzen. Aktuelle Schweiz-Zahlen: Mehr als 1/3 der KMU setzen KI bereits produktiv ein.Mehr als 1/3 der arbeitsfähigen Bevölkerung nutzt regelmässig KI.Holitscher sieht KI-Einführung vor allem als Führungs- und Change-Management-Aufgabe. Wichtig ist ein ausgewogener Ansatz: Experimentieren ermöglichen, aber innerhalb klarer Rahmenbedingungen (Datenschutz & Sicherheit). Praktischer Tipp für kleine Unternehmen: Mit einem Tool wie Microsoft Copilot starten, KI-Champions benennen und Erfahrungen strukturiert austauschen. Taker: Fertige Standardlösungen nutzenShaper: Lösungen individuell anpassen (Low-Code/No-Code)Maker: Eigene Modelle entwickelnMicrosoft betreibt eigene Datenzentren in der Schweiz mit lokalem Team. Kunden haben volle Wahlfreiheit je nach Risikoprofil. Der Mensch muss immer im Zentrum stehen. Microsoft verfolgt sechs Prinzipien für verantwortungsvolle KI (Fairness, Transparenz, Accountability etc.). Die Schweiz hat ausgezeichnete Voraussetzungen, um im KI-Zeitalter eine starke Rolle zu spielen – dank Hochschulen, Adoptionsstärke und verantwortungsvoller Haltung. Marc Holitscher: „Künstliche Intelligenz entfaltet ihre volle Kraft nur im Zusammenspiel mit dem Menschen.“

#45 | Wer in KI-Antworten nicht vorkommt, existiert nicht | Gast: Jonas Paul Klatt, OnRepConsulting

08.05.2026•26:19

Mehr als die Hälfte der Inhalte im Internet stammt heute von KI-Systemen. Der Nutzer merkt es kaum, denn selbst Werkzeuge, die KI-generierte Texte erkennen sollen, versagen dabei verlässlich. «Man kann einen menschlichen Text reingeben und dann sagen die: 13 Prozent KI», sagt Jonas Paul Klatt. Das Internet werde täglich weiter mit Artikeln, Beiträgen, Videos und Bildern geflutet – synthetisch, kaum von echten Inhalten zu unterscheiden.Klatt ist 24 Jahre alt, Gründer von On-Rap Consulting https://onrepconsulting.de/ in Frankfurt und hat nach eigenen Angaben bereits mit über 25'000 Unternehmern gesprochen. Sein Spezialgebiet ist Online-Reputation – aber nicht mehr nur im Sinne von Google-Bewertungen. Ihn beschäftigt eine fundamentalere Verschiebung: Was passiert, wenn nicht mehr Menschen, sondern KI-Systeme wie ChatGPT, Claude oder Gemini darüber entscheiden, welches Unternehmen sie weiterempfehlen?Google, einst verlässlicher Gatekeeper, hat diese Rolle längst eingebüsst. Die KI-Übersichten des Suchriesen beinhalten nach Klatts Beobachtung «super viele falsche Informationen» – und Google selbst weist mittlerweile mit einem Hinweis darauf hin, dass KI-Antworten Fehler enthalten können. Die anderen Systeme – ChatGPT, Perplexity, Claude – seien im Wesentlichen gleichwertig: «Die KI hat am Ende des Tages nur eine Aufgabe: den Nutzer so lange am Ball zu behalten wie möglich. Und dafür ist sie auch bereit zu lügen.»Für Unternehmen hat diese Entwicklung eine konkrete Konsequenz: Wer in KI-Antworten nicht auftaucht, existiert schlicht nicht mehr – weder für potenzielle Kunden noch, zunehmend, für Bewerberinnen und Bewerber. Die Generation Z nutzt ChatGPT, um Arbeitgeber in ihrer Region zu recherchieren. «Und wenn man da nicht auftaucht, ist man einfach nicht mehr da», sagt Klatt. Das Prinzip dahinter ist eines, das er als «Winner takes all» beschreibt: Wo früher eine Suchanfrage 20, 30 oder 50 Ergebnisse lieferte, serviert die KI noch zwei oder drei – und der Nutzer weiss nicht, dass es andere gibt, die vielleicht genauso gut wären.Der naheliegende Reflex – die eigene Website für KI zu optimieren – greift zu kurz. Der Begriff «Generative Engine Optimization» (GEO) mache im Moment die Runde, beschreibe aber vor allem den technisch-strukturellen Teil einer Website. Das eigentliche Problem liege anderswo: Externe Erwähnungen, also alles ausserhalb der eigenen Domain, seien fünf- bis sechsmal wichtiger als die Website selbst. Gute, altmodische PR ist damit zur strategischen Grundlage für KI-Sichtbarkeit geworden. «Man muss sich als Firma eine Art Online-Reputationsinfrastruktur aufbauen», so Klatt.Konkret bedeutet das: umfangreiches Bewertungsmanagement auf autoritativen Plattformen wie YouTube und LinkedIn, ausführliche schriftliche Erfahrungsberichte von Kunden, Video-Fallstudien. Auf LinkedIn empfiehlt Klatt statt hektischer Posts sogenannte LinkedIn Articles – bis zu 100'000 Zeichen, strukturiert wie ein SEO-Text mit klaren Überschriften, FAQ-Sektionen und vollständigen Antworten auf realistische Nutzerfragen. «YouTube ist eine der meistzitierten Quellen überhaupt», sagt er. Bezahlte Werbung hingegen helfe gar nichts: KI erkennt das.Bei negativen Inhalten im Netz – Falschbewertungen, Hate-Kommentare, falsche Darstellungen – empfiehlt Klatt, zuerst die Betreiber direkt zu kontaktieren und im Zweifelsfall rechtliche Schritte einzuleiten. Wer als Unternehmen jedoch durch einen grossen, negativen Presseartikel kompromittiert worden ist, hat kaum Optionen: «Dann hat man eigentlich auf alle Zeiten verloren.» Was bleibt, ist, die negativen Signale durch eine konsequente Flut positiver Inhalte zu überlagern.Messbar wird der eigene KI-Auftritt über Prompt-Tracking – Klatts Firma hat dafür eine eigene Software entwickelt – sowie schlicht über die Frage an Neukunden, woher sie auf das Unternehmen aufmerksam wurden.

#44 | Wenn KI spart, sollen alle profitieren | Gast: Alain Graf, KI-Stratege und Gründer von EncoSphera

24.04.2026•28:56

Alain Graf, Gründer und CEO von EncoSphera, spricht über die Gerechtigkeitsfrage der KI-Transformation: Effizienzgewinne entstehen heute in fast jedem Unternehmen – doch sie fliessen einseitig an Aktionäre und Bilanzen. Jene, die die KI einsetzen und am Leben halten, gehen leer aus. Graf hält das für ökonomisch kurzsichtig. Alain Graf bringt 25 Jahre Erfahrung aus Vertrieb, Business Development und Unternehmertum in den Bereichen Bau, Immobilien und SaaS mit. Im Videopodcast «AI und Gesellschaft – Wege in die neue Welt» der Stiftung Text Akademie spricht der Gründer und CEO von EncoSphera mit Moderator Christoph Soltmannowski über die Gerechtigkeitsfrage der KI-Transformation.Was Alain Graf antreibt, ist eine unbequeme Rechnung: 83 Prozent der Unternehmen können ihre KI-Gewinne heute nicht beziffern – und praktisch null Prozent der Mitarbeitenden erhalten einen Anteil daran. «Reiner Shareholder-Kapitalismus kommt an seine Grenzen — wir brauchen einen erweiterten Kapitalismus, der auch die Menschen einbezieht, die den Wert erschaffen. Sonst gewinnt am Ende die KI – und die KI gewinnt über den Menschen.» Mit dem «Human Dividend Model» hat Graf ein Framework entwickelt, das Effizienzgewinne sichtbar und gerecht teilbar macht – zwischen Unternehmen, Belegschaft und Gesellschaft. Dass OpenAI im April selbst von einer «Efficiency Dividende» sprach, wertet er als nachträgliche Bestätigung.Was nicht gemessen wird, kann nicht gerecht verteilt werdenDas Modell ruht auf drei Bausteinen. Ein Quick Scan weist das Effizienzpotenzial in Franken oder Euro aus. Der EncoSphera Amplification Score misst auf einer Skala von 0 bis 100 den Reifegrad entlang der Dimensionen Effizienz, Wertschöpfung und Mitarbeitende. Ab einem Score von 50 wird die Human Dividende ausschüttbar. 32 transparent und nachvollziehbare Parameter erfassen, wo die Gewinne tatsächlich entstehen – beim Menschen, beim Material, bei der Energie. Erst diese Transparenz macht faire Verteilung möglich. Solange niemand weiss, wie gross der Kuchen ist, lässt er sich beliebig klein reden.Vier-Tage-Woche statt StellenabbauGerechte Verteilung heisst für Graf nicht automatisch höhere Löhne. Sie kann eine Vier-Tage-Woche bei vollem Lohnausgleich bedeuten, ein Weiterbildungsbudget, mehr Zeit für Kreativität und soziale Kontakte. «Effizienz heisst ja nicht, dass es uns schlechter gehen muss.» Statt Menschen durch KI zu ersetzen, sollen sie an deren Gewinnen teilhaben. Dass rund 49 Prozent der Mitarbeitenden sich vor KI fürchten, ist für Graf das grösste Innovationshemmnis: «Jedes Projekt, das die Menschen nicht mitnimmt, scheitert.» Eine transparent verteilte Dividende entschärft diese Angst – und wird so vom vermeintlichen Kostenfaktor zum Transformationsbeschleuniger.Die Wirtschaft muss liefern – nicht der StaatAuf ein staatlich verordnetes Grundeinkommen setzt Graf bewusst nicht. Wer Menschen durch KI ersetzt, dürfe die Folgekosten nicht auf den Staat abwälzen: «Die Wirtschaft hat die Transformation angestossen – sie muss sie auch gestalten.» Die Politik sieht er dennoch gefordert. Sein Bild ist deutlich: «Die Politik sieht einen Tsunami auf uns zukommen — aber statt ein Warnsystem und Schutzbauten zu errichten, diskutiert sie noch, ob Schwimmwesten reichen.»In fünf Jahren, so seine Vision, werde in Bewerbungsgesprächen so selbstverständlich nach dem Verteilungsmodell eines Unternehmens gefragt wie heute nach der Ökobilanz. Wer Effizienzgewinne teilt, gewinnt dreifach: bei Talenten, bei Kunden, am Kapitalmarkt. Wer sie einbehält, verliert zuerst die Motivation der Belegschaft – und danach die Legitimation seines Geschäftsmodells. Für Graf steht fest: Die eigentliche Frage der KI-Transformation ist keine technische, sondern eine Verteilungsfrage. «Der Mensch ist der Kompass, die KI ist der Motor. Wir stellen die Weichen – nicht umgekehrt.»

#43 | «KI ist ein Spiegel der Menschheit» | Gast: Selena Calleri, Computerlinguistin

10.04.2026•32:18

Blondinenwitze in Kulturen, wo es sie nie gab – ein kleines Beispiel, das viel erklärt. KI ist nicht neutral, sie spiegelt zurück, was wir hineingesteckt haben. Computerlinguistin Selena Calleri im Podcast «AI und Gesellschaft». Selena Calleri ist Computerlinguistin, Rechtstheoretikerin und Inhouse AI Consultant bei der TX Group. Im Podcast «AI und Gesellschaft – Wege in die neue Welt» spricht sie über eine Frage, die viele beschäftigt: Versteht KI Sprache wirklich – oder simuliert sie nur? Für Selena Calleri ist die Antwort klar: «Es ist eigentlich immer nur ein Educated Guess. Die KI versucht statistisch vorauszusagen, was die bestmögliche Antwort ist.» Wer Computerlinguistik studiert hat, wie sie es getan hat, war schon früh immunisiert gegen den Hype. Sprachmodelle waren schon immer Werkzeuge zur Sprachmodellierung – jetzt seien sie schlicht besser, weil sie über mehr Daten und leistungsfähigere Algorithmen verfügen. Von einem «denkenden Wesen» zu sprechen, hält sie für eine Kategorienverwechslung. Tausend Perspektiven – und keine eigene Was fehlt, nennt sie «Situiertheit». Ein Mensch ist eingebettet in seine Geschichte, seine Erlebnisse, seine Beziehungen – das alles formt seine Perspektive, ob er will oder nicht. Ein Sprachmodell hingegen sei eine Mischung aus tausend Perspektiven, aber besitze keine eigene. Die Philosophin Donna Haraway beschreibe diesen blinden Fleck treffend als «View from Nowhere» – der Anspruch auf einen objektiven Blick von überall und nirgendwo zugleich. Blondinenwitze als Symptom Besonders pointiert fällt Calleris Einschätzung zur viel beschworenen Neutralität von KI aus. «KI ist nicht neutraler als wir – sie spiegelt einfach alle Meinungen auf dieser Welt wider.» Das Training entscheide, was hineinkomme, und damit auch, was herauskomme. Als Beispiel nennt sie mehrsprachige Modelle, in denen Blondinenwitze plötzlich auch in Sprachräumen auftauchen, wo solche Stereotype kulturell schlicht nicht existieren – ein Nebenwirkung der Mehrsprachigkeit, die unbemerkt kulturelle Prägungen überträgt. Kurz: Sprachmodelle halten uns einen Spiegel vor – und der zeigt unsere eigenen Vorurteile.Der Spiegel lügt nicht, er zeigt nur unsWie lässt sich das verbessern? Calleri plädiert nicht für technische Patentrezepte, sondern für mehr Diversität – in Teams, in Trainingsdaten, im Diskurs. Mehr Perspektiven am Tisch, und die Bereitschaft, Widersprüche auszuhalten, statt vorschnell einen Konsens zu erzwingen. «Es gibt keine absolute Wahrheit», sagt sie mit der Gelassenheit einer Philosophin, die das ernst meint. Ihr Blick auf die nächsten zehn Jahre ist nüchtern: Sie erwartet eine wachsende gesellschaftliche Schere zwischen einer hyper-digitalisierten Schicht und einer Gegenbewegung, die auf Souveränität und Selbstbestimmung in der Technologie setzt. Gerade in Europa werde diese Spannung spürbar zunehmen. Was hilft? Räume schaffen, in denen Menschen miteinander reden, die das normalerweise nicht tun. «Community Building», sagt Calleri – und schlägt, nicht ganz ohne Augenzwinkern, das gemeinsame Essen als unterschätztes Mittel der Demokratisierung vor. Der Videopodcast «AI und Gesellschaft – Wege in die neue Welt», moderiert von Christoph Soltmannowski, wird produziert von der Stiftung Text Akademie. Monatlich erscheinen zwei Folgen, auf Spotify, YouTube und den grösseren weiteren Podcast-Plattformen. Produziert von Castalavista.

#42 | Vom Prompt zum Partner – ETH-Forscher Sven Pfiffner über die Zukunft spezialisierter KI-Systeme

28.03.2026•21:36

Moderator Christoph Soltmannowski spricht mit Sven Pfiffner von der ETH Zürich über eine stille Revolution: Moderne KI-Systeme arbeiten längst nicht mehr allein. Was das für Unternehmen, Interfaces und unsere Beziehung zur Maschine bedeutet. Wer heute ChatGPT oder Claude nutzt, geht davon aus, mit einem einzigen Modell zu sprechen. Doch diese Vorstellung ist überholt. Sven Pfiffner, KI-Forscher am Computer Graphics Lab der ETH Zürich, erklärt: Die Zukunft gehört vernetzten Spezialisten – verschiedene Teilmodelle koordinieren sich, ähnlich wie Fachärzte in einem Krankenhaus. Der Nutzer wird dabei vom Prompter zum Orchestrator: Nicht mehr das Feintuning jeder Anweisung zählt, sondern die Fähigkeit zu kommunizieren, was man will. «Das unterscheidet sich immer weniger davon, wie ich es einem Teamkollegen erklären würde», so Pfiffner. Vertrauen ist gut, Evaluierung ist besser Mit wachsender Autonomie steigt die Frage nach Kontrolle. Da KI probabilistisch arbeitet, könne immer Unerwartetes entstehen, räumt Pfiffner ein. Entscheidend sei deshalb laufende qualitative Evaluierung – Interaktionen aufzeichnen, analysieren, nachjustieren. Dabei warnt er vor dem Unterschied zwischen Demo und Realität: Viele Hersteller zeigten nur kontrollierte Szenarien. «Nicht die eindrucksvollste Demo ist entscheidend, sondern die nachweisbare Qualität im realen Einsatz.» Avatare: Faszination und Risiko Je komplexer die Systeme im Hintergrund, desto einfacher muss die Oberfläche werden. Chatfenster seien langfristig nur ein Zwischenstadium, so Pfiffner. Er arbeitet an der ETH unter Dr. Rafael Wampfler an einem digitalen Einstein, der mit der Stimme des Physikers spricht und per Webcam auf sein Gegenüber reagiert. Doch je menschlicher die Maschine wirkt, desto höher das Risiko emotionaler Bindungen. OpenAI musste 2025 sein GPT-Modell zurückschrauben, nachdem Nutzer eine persönliche Abhängigkeit entwickelt hatten. Pfiffner sieht die Verantwortung bei den Herstellern: «Es muss klar kommuniziert werden – hier ist eine Maschine, kein Mensch.» KI als Kollegin, nicht als Ersatz Für die näheren Jahre sieht Pfiffner keine Massenentlassungen, wohl aber einen Wandel: Repetitive Aufgaben werden delegiert, Menschen gewinnen Raum für Kreativität und persönliche Erfahrung. «Alles, was eine KI schafft, ist eine Kombination aus allem, was sie gesehen hat. Beim Menschen stecken eigene Gefühle drin – und das wird man immer spüren.» Sein Rat: eine Intuition für KI-Systeme durch regelmässige Interaktion entwickeln, statt sich in technischen Details zu verlieren. Vertrauen ist gut, Evaluierung ist besserAvatare: Faszination und RisikoKI als Kollegin, nicht als Ersatz.