Die Swiss AI Platform von Swisscom als Motor für KI-Innovationen in der Schweiz

Künstliche Intelligenz (KI) gehört zu den zukunftsweisendsten Technologien unserer Zeit. Sie verändert nicht nur den Konsumalltag, sondern auch die Art und Weise, wie Unternehmen agieren und operieren. Prozesse werden automatisiert, neue Geschäftsmodelle entstehen, und ganze Branchen stehen vor einem grundlegenden Wandel. Spätestens seit dem weltweiten Erfolg von generativen KI-Anwendungen – wie beispielsweise ChatGPT – wurde einer breiten Öffentlichkeit bewusst, welches Potenzial in KI steckt. In diesem Kontext wächst jedoch nicht nur die Begeisterung, sondern auch das Bedürfnis nach Datensicherheit, nach gewährleisteter Privatsphäre sowie nach leistungsfähigen, vertrauenswürdigen Infrastrukturen, die solch anspruchsvolle Anwendungen ermöglichen.

Genau hier setzt die Swiss AI Platform von Swisscom an. Sie verspricht eine souveräne, in der Schweiz gehostete KI-Infrastruktur mit besonderem Fokus auf Datenschutz und nationaler Datensouveränität. In Zusammenarbeit mit dem global führenden GPU-Entwickler NVIDIA hat Swisscom in kürzester Zeit eine Plattform geschaffen, die es Unternehmen ermöglicht, modernste AI- und Machine-Learning-Projekte umzusetzen, ohne dabei in den Aufwand eigener Rechenzentren oder komplizierter Software-Landschaften investieren zu müssen. Stattdessen bietet die Swiss AI Platform einen modularen «Schweizer AI-Baukasten», der vom reinen GPU-as-a-Service bis hin zu umfangreichen Services wie dem GenAI Studio oder dem AI Work Hub reicht.

Dieser Artikel widmet sich der Entstehung, den Komponenten und dem Potenzial dieser Plattform. Er zieht dabei sowohl Informationen von der Swisscom Website als auch aus einer Panel-Diskussion vom 28. Januar 2025 heran, an dem massgebliche Vertreter und Expertinnen rund um die Swiss AI Platform teilgenommen haben: Milos Radovic (Head of Marketing Strategy bei Swisscom – Moderation), Silvan Lohri (Senior Project Manager AI bei Swisscom), Marc Stampfli (Business Director Switzerland bei NVIDIA), Sarah Levy (Principal Consultant für die Swiss AI Plattform) und Lukas Hebeisen (Head of Product Line Cloud bei Swisscom). Am Ende wird ein Fazit gezogen, das insbesondere auf die Zielgruppe – Branchen und Firmengrössen – eingeht, für die sich die Swiss AI Platform eignet.

Künstliche Intelligenz: Kontext und Relevanz

Um die Bedeutung der Swiss AI Platform angemessen zu würdigen, ist ein kurzer Blick auf die derzeitigen Entwicklungen in der KI sinnvoll. Künstliche Intelligenz ist keineswegs ein neues Phänomen – neuronale Netze und Machine Learning existieren schon lange, jedoch hat die Rechenleistung in den letzten Jahren so stark zugenommen, dass viele KI-Anwendungen erstmals in grosser Geschwindigkeit alltagstauglich geworden sind. Besonders der Aufschwung sogenannter generativer KI (GenAI), also KI-Systeme, die eigenständige Inhalte wie Texte, Bilder oder auch Programme erstellen können, prägt die Jahre 2023/2024 und wird es sicherlich auch in den kommenden Jahren tun.

Obwohl ein riesiges Potenzial für Produktivitätssteigerungen und neue Dienstleistungen besteht, bleiben Fragen zur Datensouveränität und Sicherheit. Unternehmen und Institutionen haben enorme Mengen an sensiblen Daten, seien es Kundeninformationen, interne Dokumente oder Geschäftsgeheimnisse. Wer KI einsetzen will, muss also sicherstellen, dass diese Daten nicht in falsche Hände gelangen oder durch unkontrollierte Schnittstellen das Unternehmen verlassen.

Der Ruf nach souveräner KI – also Lösungen, die lokal, in einem vertrauenswürdigen Rechenzentrum gehostet werden und den Regularien des jeweiligen Landes entsprechen – wird lauter. Gleichzeitig benötigt man leistungsstarke und hoch skalierbare Hardware, um KI-Anwendungen tatsächlich performant zu betreiben. Genau diese beiden Faktoren, Schweizer Datenschutz und GPU-Rechenleistung auf Weltklasse-Niveau, machen den Kern der Swiss AI Platform aus.

Die Partnerschaft zwischen Swisscom und NVIDIA

Die Swiss AI Platform ist das Ergebnis einer strategischen Partnerschaft zwischen Swisscom und NVIDIA. Während Swisscom in der Schweiz vor allem für ihre Telekommunikationsangebote, Internet-Services und IT-Dienstleistungen bekannt ist, hat sich das Unternehmen in den letzten Jahren auch als zentraler Anbieter von Cloud-Diensten und ICT-Lösungen für Geschäftskunden etabliert. NVIDIA wiederum ist weltweit führender Entwickler von Grafikprozessoren (GPUs) und hat sich vor allem in den vergangenen Jahren als De-facto-Standard in der KI-Hardware etabliert. Alle grossen Player der Branche – Forschungsinstitute, Hyperscaler und KI-Entwickler – vertrauen auf GPUs von NVIDIA, wenn es darum geht, komplexe neuronale Netze zu trainieren oder grosse Datenmengen in Echtzeit zu verarbeiten.

Im Panel betonte Silvan Lohri, dass Datensouveränität und Datenschutz ein entscheidendes Argument dafür waren, in eine vollständig in der Schweiz gehostete Infrastruktur zu investieren. Denn nur so können Unternehmen wirklich sicher sein, dass ihre Daten nicht ausserhalb ihres Einflussbereichs verarbeitet oder gespeichert werden. Die Partnerschaft mit NVIDIA bringt gleich zwei wesentliche Vorteile:

1. Topmoderne Hardware: NVIDIA liefert die SuperPOD-Architektur und einen umfangreichen Software-Stack, der für KI-Anwendungen optimiert ist.
2. Globale Expertise: NVIDIA unterstützt Swisscom in der Weiterentwicklung des Plattform-Ökosystems und bei komplexen Kundenprojekten. Dadurch können Schweizer Unternehmen auf internationales Know-how zurückgreifen, ohne sich um die Risiken einer Auslagerung ins Ausland sorgen zu müssen.

Marc Stampfli erklärte im Panel, dass sich der Markt derzeit von reinem «Instruction Based Computing» zu einem «Intention Based Computing» entwickelt: Statt Zeile für Zeile Programme zu schreiben, formuliert man in generativen Modellen eher Absichten oder Ziele. Dafür werden massive Rechenressourcen benötigt, die Swisscom dank NVIDIA bereitstellen kann.

Die Swiss AI Platform: Ein modularer «Schweizer AI-Baukasten»

Die Swiss AI Platform lässt sich am besten als Lego-Baukasten oder Schweizer Sackmesser beschreiben, weil sie aus mehreren Modulen besteht, die je nach Bedarf kombiniert oder einzeln genutzt werden können. Laut der offiziellen Zusammenfassung und den Ausführungen von Sarah Levy umfasst die Plattform im Kern folgende Komponenten:

GPU as a Service

Unternehmen erhalten Zugriff auf hochperformante Rechenleistung, ohne selbst in teure Hardware investieren zu müssen. Über ein Pay-per-Use-Modell können sie je nach Bedarf GPUs aus dem Swisscom-Rechenzentrum nutzen. Das ermöglicht es, beispielsweise ein KI-Pilotprojekt zu starten, ohne gleich hohe Fixkosten für eigene Server stemmen zu müssen. Sobald das Projekt wächst, kann man mehr GPU-Leistung hinzubuchen.

Managed Inference Endpoints

Um generative KI-Modelle oder andere AI-Modelle im Betrieb zu nutzen, braucht es eine verlässliche Schnittstelle (API). Swisscom hostet gängige Open-Source-Modelle und liefert so einen direkten Zugang, bei dem Unternehmen lediglich per API auf das Modell zugreifen. Das mühsame Aufsetzen und Skalieren der Infrastruktur übernimmt Swisscom.

GenAI Studio

Dieses Studio, das laut Aussage im Panel in Kürze lanciert wird, bildet das Herzstück für alle, die generative KI-Anwendungen entwickeln wollen. Es bietet intuitive Werkzeuge, um Modelle zu selektieren, Feinabstimmungen (Feintuning) mit unternehmensspezifischen Daten durchzuführen und den gesamten KI-Entwicklungsprozess zu tracken. So lässt sich ein kundenspezifischer Chatbot oder ein Bilderzeugungsmodell (Multimodalität) einfach und schnell umsetzen, ohne alle komplexen Schritte der KI-Programmierung im Detail beherrschen zu müssen.

AI Work Hub

Für professionelle Data-Science-Teams, die kollaborativ an anspruchsvollen KI-Pipelines arbeiten, bietet der AI Work Hub eine integrierte Umgebung, in der Daten, Code und Modelle gemeinsam genutzt und versioniert werden können. Das erleichtert den Austausch im Team, gerade bei grossen oder verteilten Data-Science-Abteilungen.

Center of Excellence

Da KI-Projekte oft komplex sind und umfassendes Know-how verlangen, stellt Swisscom gemeinsam mit NVIDIA ein «Center of Excellence» zur Verfügung. Dieses Expertenteam unterstützt Unternehmen bei der Identifikation der richtigen Use Cases, beim Design von Lösungsarchitekturen und bei der Implementierung. Gerade für Firmen, die wenig oder keine Erfahrung in KI haben, ist diese Beratung essenziell, um Fehlentscheidungen zu vermeiden und rasch erste Erfolge zu erzielen.

Im Panel verglich Sarah Levy die Swiss AI Platform mit einem Sackmesser, weil sie so viele Funktionen vereint: Von der reinen Rechenleistung über Managed Services bis hin zu End-to-End-Beratungsangeboten ist alles vorhanden. Das spart Zeit und verringert das Risiko von Integrationsproblemen zwischen unterschiedlichen Systemen.

Anwendungsfälle (Use Cases) in verschiedenen Branchen

Künstliche Intelligenz ist längst kein Thema mehr, das nur auf Hightech-Firmen oder Startups beschränkt ist. Fast alle Branchen könnten mittelfristig von KI profitieren, sei es in der Kundenbetreuung, in der Verwaltung grosser Datenbestände oder in der Optimierung von Lieferketten. Laut Paneldiskussion und Zusammenfassung von Swisscom sind folgende Use Cases besonders gefragt:

Kundeninteraktion

• Chatbots im Kundenservice: Schnellere und personalisierte Antworten auf Kundenanfragen, Entlastung des Contactcenters.
• Virtuelle Assistenten für den Vertrieb: Kunden werden durch den Bestellprozess oder Vertragsabschluss geführt.

Mitarbeiter-Support

• Knowledge Bots: Ein interner Chatbot, der Mitarbeitern Fragen zu internen Prozessen, Richtlinien oder technischen Dokumentationen beantwortet.
• Spracherkennung und Transkription: Ärztinnen und Ärzte in Krankenhäusern, Servicemitarbeiter in Polizeibehörden oder Bankangestellte, die Kundentelefonate protokollieren, können enorme Zeit sparen, indem KI den Löwenanteil der Dokumentation übernimmt.

Personalisierte Kundenbetreuung

Von Empfehlungssystemen in E-Commerce-Umgebungen bis hin zur Individualisierung von Marketingkampagnen. KI schafft deutliche Mehrwerte, indem sie Muster in Nutzerdaten erkennt.

Optimierung von Produktion und Lieferketten

Prognosen über Produktionsausfälle oder Abweichungen in der Supply Chain lassen sich mit KI zuverlässiger erstellen. KI kann Bestände, Nachfrage und Marktparameter analysieren und so frühzeitig Warnsignale geben.

GPU-Vermietung

Immer mehr Unternehmen erkennen den Wert von KI-Experimenten, haben aber nicht die Mittel, selbst GPUs anzuschaffen. Über GPU as a Service kann man flexibel experimentieren.

Zudem fallen Stichworte wie Speech-to-Text, das gerade im Versicherungs- und Bankenbereich grosse Bedeutung hat. Firmen, die täglich Tausende Telefonate oder Gespräche führen, können durch automatisierte Transkription, Zusammenfassungen und semantische Analysen die Prozesse stark beschleunigen. Auch im öffentlichen Sektor können Polizeiorganisationen oder medizinische Einrichtungen davon profitieren, wenn Einvernahmen oder Arztnotizen direkt übertragen werden.

Datenhoheit & Souveräne KI: Warum das Schweizer Hosting entscheidend ist

Eine der Hauptsäulen der Swiss AI Platform ist das Thema Datenschutz und Sicherheit. Viele Unternehmen – besonders aus der Finanzbranche und dem öffentlichen Sektor – stehen vor der Herausforderung, sensible Daten verarbeiten zu müssen, ohne dabei die Kontrolle über jene Daten zu verlieren. Auch für Startups, die sich in hochregulierten Bereichen bewegen oder im B2B-Umfeld arbeiten, ist das ein entscheidendes Argument.

Was bedeutet souveräne KI konkret?

• Die Daten werden ausschliesslich in der Schweiz verarbeitet und gespeichert.
• Das Rechenzentrum unterliegt Schweizer Recht, was starke Datenschutzrichtlinien garantiert.
• Über Geofencing, verschlüsselte Übertragungswege und weitere Massnahmen wird sichergestellt, dass keine ungewollten Zugriffe von aussen erfolgen.
• Für Unternehmen, die sich an Regulatorik wie FINMA, DSG (Datenschutzgesetz) oder ähnliches halten müssen, erleichtert das Setup die Compliance.

Sarah Levy wies ebenfalls darauf hin, dass gerade das Thema souveräne KI und Datenhoheit in Zukunft noch wichtiger wird. Viele Unternehmen starten zwar mit einfachen, internen Proofs of Concept, aber stossen rasch an Grenzen, wenn sie sensible oder personenbezogene Daten einbeziehen wollen. Erst in einem souveränen Hosting-Umfeld können sie ohne Bedenken umfangreichere KI-Anwendungen lancieren. Die Swiss AI Platform schliesst somit eine Lücke zwischen dem Wunsch nach modernster KI und dem Bedürfnis nach absoluter Vertraulichkeit.

Technologische Dimension: GPU as a Service und leistungsfähige Infrastruktur

Die meisten KI-Anwendungen, insbesondere solche aus dem Bereich Generative AI oder Deep Learning, erfordern spezialisierte Hardware. Grafikprozessoren (GPUs) eignen sich dafür besonders gut, da sie grosse Datenmengen parallel verarbeiten können. Während CPUs meist nur einige wenige Kerne haben, verfügen GPUs über Tausende von Kernen, die sich ideal eignen, neuronale Netze zu trainieren oder Inferenzprozesse in hoher Geschwindigkeit durchzuführen.

GPU as a Service bedeutet, dass Unternehmen nicht selbst einen GPU-Cluster anschaffen und betreiben müssen, was neben hohen Anschaffungskosten auch spezielles Know-how und viel Energieaufwand bedeuten würde. Stattdessen kann man bei Swisscom «virtuelle GPUs» für eine bestimmte Zeit mieten und je nach Projektbedarf hoch- oder herunterskalieren. Wer z. B. nur ein kleines Pilotprojekt starten möchte, mietet zunächst einen kleinen Anteil. Wer sein KI-Projekt ausrollt und zusätzliche Rechenleistung benötigt, bucht weitere Kapazitäten hinzu.

Lukas Hebeisen betonte im Panel, dass der Aufbau einer solchen Plattform innerhalb weniger Monate eine enorme Herausforderung war. GPUs sind nicht nur hardwaretechnisch komplex (u. a. höherer Strombedarf, besonderes Kühlungskonzept), sondern auch softwareseitig. NVIDIA liefert mit seinen GPUs einen ganzen Software-Stack, der sorgfältig in die vorhandene Cloud-Umgebung integriert werden muss. Dabei müssen Themen wie Sicherheit, Netzwerk-Anbindung, Containerisierung und DevOps-Prozesse berücksichtigt werden. Die enge Abstimmung mit NVIDIA war hier entscheidend, um all diese Komponenten innert relativ kurzer Zeit robust zum Laufen zu bringen.

Zusammenarbeit und Best Practices: So gelingt der KI-Einstieg

Die Einführung von KI in einem Unternehmen ist nie nur eine technologische Herausforderung. Ein Grossteil des Erfolges hängt davon ab, wie gut das Management und die Belegschaft „mitgenommen“ werden. Im Panel diskutierten die Teilnehmer verschiedene Best Practices:

Die richtigen Use Cases auswählen

Statt von Beginn an extrem komplexe, unternehmenskritische oder hochriskante Projekte anzugehen, empfiehlt es sich, pragmatisch vorzugehen. Ein „Knowledge Bot“ für interne Fragen oder eine Chatbot-Lösung für Standard-Kundenanliegen kann ein guter Start sein. So sammelt man Erfahrung, beweist den Mehrwert von KI und baut interne Akzeptanz auf.

Klein anfangen, gross denken

Selbst wenn ein Unternehmen letztendlich grosse Teile seiner Wertschöpfung mit KI-Lösungen automatisieren will, ist es ratsam, iterativ zu arbeiten. Ein erster MVP (Minimum Viable Product) wird eingeführt, getestet und bei Erfolg sukzessive ausgebaut. Dadurch kann man Fehlschläge minimieren und flexibel auf neue Entwicklungen reagieren.

Know-how aufbauen

KI-Kompetenz ist nicht nur etwas für Data Scientists im Elfenbeinturm. Auch die Entscheidungsträger im Management oder im Verwaltungsrat (Board) müssen über grundlegende KI-Kenntnisse verfügen, um fundierte Entscheidungen treffen zu können. Gerade weil KI rasant voranschreitet, braucht es im Unternehmen Personen, die den Überblick über Technologien und Trends behalten.

Mitarbeitende früh einbeziehen

Ein wichtiger Faktor ist die Akzeptanz der Belegschaft. Viele Menschen haben Ängste, von KI-Systemen ersetzt zu werden. Ein transparenter Umgang mit den Zielen und Vorteilen von KI kann diesen Ängsten entgegenwirken. Ausserdem ist es wesentlich, die Mitarbeitenden in die Gestaltung von KI-Prozessen einzubinden.

Sich professionelle Unterstützung sichern

Gerade zu Beginn können externe Experten und Workshops wertvolle Dienste leisten. Swisscom bietet beispielsweise einen «ReThink AI Workshop» an, in dem gemeinsam mit den Firmen erste Use Cases evaluiert und Handlungsempfehlungen gegeben werden.

Herausforderungen, Potenziale und Zukunftsperspektiven

Herausforderungen

• Datenschutz & Compliance: Je mehr KI-Modelle auf sensible Daten zugreifen, desto mehr Sorgfalt ist gefordert. Auch gesetzliche Regelungen wie der AI Act in der EU werden an Bedeutung gewinnen.
• Fachkräftemangel: KI-Experten sind weltweit gefragt, und auch in der Schweiz gibt es zu wenige Fachkräfte. Unternehmen sind daher gut beraten, intern Know-how aufzubauen oder auf Services wie das Center of Excellence zuzugreifen.
• Technologische Schnelllebigkeit: Was heute State of the Art ist, kann morgen schon überholt sein. Sowohl die Hardware (GPU-Generationen) als auch die Software (neue Modelle, neue Frameworks) entwickeln sich rasend schnell.

Potenziale

• Agentenbasierte KI: Die Diskussionsrunde im Panel hob hervor, dass man sich von reinen Chatbots immer mehr in Richtung KI-Agenten bewegt, die ganze Workflows eigenständig steuern können.
• Multimodalität: Zukünftige KI-Modelle können Text, Bild, Video und Audio verarbeiten und generieren. Das birgt noch einmal ein grosses Spektrum an Anwendungsmöglichkeiten.
• Physical AI: Wie Marc Stampfli im Gespräch andeutete, könnte die nächste Evolutionsstufe in der Verknüpfung von KI mit physikalischen Gesetzmässigkeiten und Robotik liegen. Dies eröffnet Einsatzmöglichkeiten in der Industrie 4.0, in Healthcare, in der Logistik und vielen weiteren Bereichen.

Zukunftsperspektive in der Schweiz

Mit der Swiss AI Platform hat Swisscom einen wichtigen Schritt getan, um souveräne KI-Infrastruktur in der Schweiz zu etablieren. Die Investition von rund 100 Millionen Franken in KI (wie Swisscom öffentlich kommuniziert hat) unterstreicht den Ernst, mit dem dieses Thema vorangetrieben wird. Da die Nachfrage nach datensicheren KI-Lösungen laut Prognosen weiter steigen wird, kann man erwarten, dass sich das Angebot rund um die Swiss AI Platform ausweitet. Startups, Mittelständler und Konzerne können dann auf diese Infrastruktur und Beratung zurückgreifen, ohne befürchten zu müssen, dass ihre Daten in ausländische Clouds abfliessen.

Fazit und Ausblick: Zielgruppe nach Branche und Firmengrösse

Die Swiss AI Platform von Swisscom und NVIDIA ist mehr als nur ein neues Produkt auf dem KI-Markt. Sie repräsentiert einen strategisch wichtigen Baustein, um die Schweiz als Standort für datensichere KI zu stärken. Der Mehrwert dieser Plattform liegt in der Verbindung von Leistungsfähigkeit (NVIDIA SuperPOD, GPU as a Service) und Sicherheit (Hosting in Schweizer Rechenzentren, Einhaltung lokaler Datenschutzrichtlinien). Zudem wird ein modularer Aufbau geboten, der Kunden sowohl einfache Einstiegsprojekte als auch hochskalierbare KI-Initiativen ermöglicht.

Zielgruppe in Bezug auf Branchen

• Öffentlicher Sektor: Behörden und öffentliche Institutionen, die personenbezogene oder hochsensible Daten verwalten (beispielsweise Polizeiorganisationen, Gesundheitswesen, Bildungswesen).
• Finanzbranche: Banken, Versicherungen, Vermögensverwalter und FinTechs, die aufgrund strenger Regulierungen und sensibler Kundendaten eine souveräne KI-Lösung benötigen.
• Industrie/Produktion: Unternehmen, die mithilfe von KI Produktionsprozesse, Qualitätskontrollen oder Lieferketten optimieren wollen, aber ihre Daten ungern ausser Landes geben möchten.
• Handel & E-Commerce: Für individuelle Kundenansprachen, Empfehlungsalgorithmen und automatisierte Chatbots zur Kundenbetreuung.
• Gesundheitswesen: Spitäler, Arztpraxen und weitere Health-Tech-Firmen, die grosse Mengen medizinischer Daten verarbeiten – stets unter Wahrung von Vertraulichkeit und Datenschutz.
• Telekommunikations- und IT-Dienstleister: Für die Weiterentwicklung eigener Services oder als White-Label-Lösung zur Integration in vorhandene Systemlandschaften.
• Startups: Besonders attraktiv für junge Unternehmen, die schnell auf viel Rechenleistung zugreifen wollen und dabei die Schweizer Compliance-Anforderungen bereits erfüllen möchten.

Zielgruppe in Bezug auf die Firmengrösse

• Kleine und mittlere Unternehmen (KMU): Sie profitieren von einer «Pay-per-Use»-Struktur, die grosse Anfangsinvestitionen obsolet macht. Zudem kann durch die modulare Nutzung zunächst in kleinem Umfang gestartet und erst bei Erfolg hochskaliert werden.
• Grosse Konzerne: Dank der hohen Skalierbarkeit (GPUs, die bei Bedarf zugeschaltet werden können) und der Möglichkeit, mehrere Teams parallel zu betreiben, eignet sich die Swiss AI Platform auch für internationale Grossprojekte.
• Startups: Für Jungunternehmen, die keine eigenen Rechenzentren aufbauen können oder wollen, ist die Swiss AI Platform eine schnelle Möglichkeit, in die KI-Entwicklung einzusteigen.

Alles in allem stellt die Swiss AI Platform eine zukunftsgerichtete Lösung dar, die auf die besonderen Bedürfnisse des Schweizer Marktes zugeschnitten ist: Datenschutz, Verlässlichkeit und eine leistungsstarke, flexible Infrastruktur. Damit senkt sie die Einstiegsbarrieren für KI-Anwendungen erheblich und trägt dazu bei, die Schweiz als Innovationsstandort weiter zu profilieren.

Eine abschliessende Empfehlung an interessierte Unternehmen lautet, sich möglichst zeitnah mit den Potenzialen der KI auseinanderzusetzen – und zwar nicht nur in Bezug auf Kosteneffizienz, sondern auch bezüglich disruptiver Innovationen. Bei Bedarf ist die Swiss AI Platform inklusive aller Beratungsangebote so konzipiert, dass Firmen jeglicher Grössenordnung und in unterschiedlichsten Branchen davon profitieren können. Denn nur wer frühzeitig Erfahrungen sammelt, Geschäftsmodelle testet und interne Kompetenzen aufbaut, wird in einem sich schnell wandelnden technologischen Umfeld langfristig erfolgreich agieren.

Beitragsbilder von Claudio Schwarz und Swisscom.