Ein Jahr operative Erfahrung aus GenAI-Teams regulierter Schweizer Unternehmen, kondensiert in einen Arbeitstag: Agents und Vibe Coding, RAG, Governance, Cloud-Wahl, Swiss Hosting, Security und die Make-or-Buy-Frage. Sie gehen nicht mit Inspiration nach Hause, sondern mit einem Fahrplan. A year of operational experience from GenAI teams inside regulated Swiss enterprises, condensed into one working day: agents and vibe coding, RAG, governance, cloud choice, Swiss hosting, security and the make-or-buy question. You won't leave with inspiration — you'll leave with a roadmap.
Die meisten GenAI-Workshops erklären, was ein Large Language Model ist. Dieser hier setzt voraus, dass Sie das wissen — und beginnt dort, wo es schwierig wird. Most GenAI workshops explain what a large language model is. This one assumes you know — and starts where it gets difficult.
Wir haben das letzte Jahr damit verbracht, GenAI in regulierten Schweizer Grossunternehmen produktiv zu machen: Coding-Agents in Engineering-Teams eingeführt, RAG-Systeme an echten Datenbeständen gebaut und evaluiert, Governance-Frameworks durch Risiko- und Security-Abnahmen getragen, Cloud-Verträge und Schweizer Hosting-Optionen verglichen, LLM-Systeme überwacht und gegen Prompt Injection gehärtet. We spent the past year making GenAI productive inside regulated Swiss enterprises: introducing coding agents into engineering teams, building and evaluating RAG systems on real data estates, carrying governance frameworks through risk and security sign-offs, comparing cloud contracts and Swiss hosting options, monitoring LLM systems and hardening them against prompt injection.
Diesen Erfahrungsschatz geben wir an einem Tag weiter — strukturiert, mit Entscheidungsrastern und Vorlagen, und am Nachmittag angewendet auf Ihre konkrete Ausgangslage. Sechzehn Plätze, damit es ein Arbeitstag wird und kein Vortrag. We pass on this body of experience in a single day — structured, with decision matrices and templates, applied in the afternoon to your specific situation. Sixteen seats, so it remains a working day, not a lecture.
Wie Entwicklungsteams heute mit Coding-Agents arbeiten — live gezeigt, nicht behauptet. Welche Workflows sich in der Praxis durchgesetzt haben, wie sich Code-Review und Qualitätssicherung verändern, was mit Junior-Rollen passiert und wie ein Rollout aussieht, der die Organisation mitnimmt statt überfordert.How engineering teams work with coding agents today — demonstrated live, not asserted. Which workflows have prevailed in practice, how code review and quality assurance change, what happens to junior roles, and what a rollout looks like that brings the organisation along instead of overwhelming it.
«Wie bringen wir 200 Entwickler:innen kontrolliert ins Agent-Zeitalter?»"How do we move 200 engineers into the agent era — in a controlled way?"
Warum RAG-Demos begeistern und RAG-Systeme enttäuschen — und wie man die Lücke schliesst. Architekturmuster, Berechtigungen, Dokumentqualität, Chunking-Entscheide und vor allem: Evaluation als Disziplin. Mit den Metriken und Pipelines, die wir selbst einsetzen.Why RAG demos impress and RAG systems disappoint — and how to close the gap. Architecture patterns, permissions, document quality, chunking decisions and above all: evaluation as a discipline. With the metrics and pipelines we use ourselves.
«Woher wissen wir, ob unser System die Wahrheit sagt?»"How do we know whether our system is telling the truth?"
Welche AI-Governance Audits in Banken und Versicherungen tatsächlich standhält — und trotzdem schlank bleibt. Risiko-Klassifizierung von Use Cases, Freigabeprozesse, Dokumentationspflichten, Umgang mit Aufsicht und interner Revision. Mit Vorlagen, die Sie mitnehmen und anpassen.Which AI governance actually survives audits in banks and insurers — while staying lean. Risk classification of use cases, approval processes, documentation duties, dealing with regulators and internal audit. With templates you take away and adapt.
«Wer darf bei uns eigentlich Ja sagen — und zu was?»"Who in our organisation is actually allowed to say yes — and to what?"
Azure, GCP und AWS für GenAI im direkten Vergleich: Modellverfügbarkeit, Datenresidenz, Schweizer Regionen, Vertragsklauseln, Kostenfallen. Dazu die Souveränitätsfrage ohne Folklore: Was verlangt die Regulierung wirklich, was ist Risikoappetit, was ist Symbolpolitik — und wann lohnt sich On-Prem-Inferenz.Azure, GCP and AWS for GenAI in direct comparison: model availability, data residency, Swiss regions, contract clauses, cost traps. Plus the sovereignty question without folklore: what regulation actually demands, what is risk appetite, what is symbolism — and when on-prem inference pays off.
«Müssen wir in der Schweiz hosten — oder wollen wir nur?»"Do we have to host in Switzerland — or do we just want to?"
Prompt Injection ist kein theoretisches Risiko — wir zeigen an Beispielen, wie Angriffe aussehen und welche Verteidigungslinien funktionieren: Input-Härtung, Tool-Sandboxing, Output-Filter, Berechtigungsarchitektur. Dazu Observability für LLM-Systeme: was man loggt, was man misst, wann man alarmiert.Prompt injection is not a theoretical risk — we show with examples what attacks look like and which lines of defense work: input hardening, tool sandboxing, output filtering, permission architecture. Plus observability for LLM systems: what to log, what to measure, when to alert.
«Was passiert, wenn jemand unser System gezielt manipuliert?»"What happens when someone deliberately manipulates our system?"
Der Markt an GenAI-Produkten ist unübersichtlich und die Demos sind alle gut. Wir bringen ein Entscheidungsraster mit realen Kostenpunkten mit: Was kauft man ein, was baut man selbst, welche Teamgrössen und Skills braucht der Eigenbau wirklich — und welche Verträge man unterschreiben kann, ohne sich auf Jahre zu binden.The GenAI product market is crowded and every demo looks good. We bring a decision matrix with real cost reference points: what to buy, what to build, what team sizes and skills in-house building really requires — and which contracts you can sign without locking yourself in for years.
«Bauen wir das selbst — oder zahlen wir lieber jemandem dafür?»"Do we build this ourselves — or pay someone else to?"
Der Tag ist als Arbeitstag konzipiert. Jeder Block endet mit den Entscheidungen, die Sie danach in Ihrem Unternehmen treffen können.The day is designed as a working day. Each block ends with the decisions you can take back into your organisation.
Was in regulierten Schweizer Unternehmen heute produktiv läuft, was gescheitert ist und warum — ohne Anbieterfolklore.What runs in production in regulated Swiss enterprises today, what failed and why — without vendor folklore.
Live-Demonstrationen an realitätsnahen Codebasen und Datenbeständen, danach: Workflows, Evaluation, Adoption.Live demonstrations on realistic codebases and data estates, then: workflows, evaluation, adoption.
Freigabeprozesse, die tragen. Azure/GCP/AWS im Vergleich, Datenresidenz und die Schweiz-Frage — mit Vorlagen.Approval processes that hold. Azure/GCP/AWS compared, data residency and the Switzerland question — with templates.
Prompt-Injection-Demonstration, Verteidigungslinien, Observability — und das Entscheidungsraster für Einkauf vs. Eigenbau.Prompt-injection demonstration, lines of defense, observability — and the buy-vs-build decision matrix.
Moderierte Arbeitssession: Sie übertragen die Raster des Tages auf Ihre Organisation. Ergebnis: priorisierte nächste Schritte, die Sie am Montag vertreten können.Facilitated working session: you apply the day's frameworks to your organisation. Result: prioritised next steps you can defend on Monday.
Sie verantworten den Weg vom Pilot in die Produktion und müssen Architektur-, Cloud- und Tooling-Entscheide treffen, die fünf Jahre halten. Der Tag liefert Ihnen die Vergleichsraster und die Argumente fürs Steering.You own the path from pilot to production and must take architecture, cloud and tooling decisions that last five years. The day gives you the comparison frameworks and the arguments for your steering committee.
Sie sollen Ihre Teams ins agentische Arbeiten führen und gleichzeitig Qualität und Geschwindigkeit verantworten. Sie nehmen konkrete Workflows, Review-Modelle und einen Adoption-Plan mit.You are expected to lead your teams into agentic ways of working while staying accountable for quality and speed. You take away concrete workflows, review models and an adoption plan.
Sie müssen Ja sagen können, ohne schlaflose Nächte. Sie sehen, welche Kontrollen in vergleichbaren Häusern bestehen, wie Prompt-Injection-Risiken real aussehen und welche Dokumentation Prüfungen standhält.You need to be able to say yes without sleepless nights. You see which controls hold in comparable organisations, what prompt-injection risks actually look like, and which documentation survives audits.
Ab siebzehn Personen wird aus einem Arbeitstag ein Vortrag. Wir bleiben darunter — und nehmen uns dafür Ihre konkreten Fragen vor.Beyond sixteen people, a working day becomes a lecture. We stay below that — and use the room for your specific questions instead.
Im Preis inbegriffen sind sämtliche Arbeitsunterlagen, Vorlagen und Entscheidungsraster zur freien Verwendung im eigenen Unternehmen sowie Verpflegung über den ganzen Tag. The price includes all working materials, templates and decision matrices for free use within your own organisation, plus full catering throughout the day.