{"id":21022,"date":"2025-07-10T14:48:14","date_gmt":"2025-07-10T12:48:14","guid":{"rendered":"https:\/\/magazine.swissinformatics.org\/?p=21022"},"modified":"2025-07-10T14:35:42","modified_gmt":"2025-07-10T12:35:42","slug":"auf-dem-menue-der-hyperautomation-steht-weit-mehr-als-nur-fish-and-chips","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/magazine.swissinformatics.org\/de\/auf-dem-menue-der-hyperautomation-steht-weit-mehr-als-nur-fish-and-chips\/","title":{"rendered":"Auf dem Men\u00fc der Hyperautomation steht weit mehr als nur \u00abFish and Chips\u00bb"},"content":{"rendered":"\n

Die sogenannte Hyperdigitalisierung und Hyperautomation sind Prozesse, die die Art und Weise, wie wir arbeiten, leben und interagieren, grundlegend ver\u00e4ndern. Diese tiefgreifende Transformation beruht nicht nur auf einzelnen technologischen Fortschritten, sondern auf einem komplexen Zusammenspiel mehrerer Schl\u00fcsselkomponenten. Um diesen Wandel erfolgreich zu gestalten, sind mindestens f\u00fcnf wesentliche Bausteine erforderlich: Chips, Energie, Daten, Talente und KI-Modelle.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Chips <\/em><\/strong>sind das Herzst\u00fcck jeder digitalen Anwendung. Hochleistungsf\u00e4hige Prozessoren und GPUs erm\u00f6glichen die Verarbeitung grosser Datenmengen und KI-Modelle in Echtzeit. Unternehmen investieren zunehmend in die Entwicklung und Optimierung dieser Hardware, um die Effizienz und Geschwindigkeit ihrer Systeme zu verbessern. Ein Beispiel hierf\u00fcr ist die Zusammenarbeit von Start-ups und etablierten Technologieunternehmen, um innovative und zunehmend effizienz optimierte L\u00f6sungen zu entwickeln und auf den Markt zu bringen.<\/p>\n\n\n\n

Energie <\/em><\/strong>ist ein weiterer kritischer Faktor. Digitale Systeme und speziell KI-Modelle ben\u00f6tigen enorme Mengen an Strom, um ihre komplexen Berechnungen durchzuf\u00fchren. Es wird gesch\u00e4tzt, dass nur schon z. B. ChatGPT t\u00e4glich den Stromverbrauch von etwa 35’000 US-Haushalten ben\u00f6tigt, was etwa 1 GWh entspricht.<\/p>\n\n\n\n

Daher ist es entscheidend, nachhaltige und effiziente Energiequellen zu nutzen, um die Umweltbelastung zu minimieren und die Betriebskosten zu senken zugunsten auch der Rentabilit\u00e4t in der Gesamtbilanz.<\/p>\n\n\n\n

Daten <\/em><\/strong>sind das Rohmaterial (\u00abGoldmine im eigenen Vorgarten\u00bb) der digitalen Transformation. Ohne m\u00f6glichst gut und kontextbasiert strukturierte, qualitativ hochwertige und umfangreiche Datens\u00e4tze k\u00f6nnen Modelle nicht effektiv trainiert und ausgenutzt werden. Unternehmen m\u00fcssen sicherstellen, dass ihre Daten korrekt, kontextpassend, aktuell und gut strukturiert sind. Datenschutz und Datensicherheit spielen hierbei eine zentrale Rolle, um das Vertrauen der Nutzer zu gewinnen und gesetzliche Anforderungen zu erf\u00fcllen.<\/p>\n\n\n\n

Talente <\/em><\/strong>sind die treibende Kraft hinter jeder erfolgreichen digitalen Initiative. Fachkr\u00e4fte mit tiefem Wissen in Bereichen wie z. B. KI-Anwendungen mit dem richtigen \u00abToolset\u00bb bis hin zu Business Engineering, Data Science, Machine Learning und Softwareentwicklung sind unerl\u00e4sslich. Unternehmen m\u00fcssen in die Ausbildung und Weiterbildung ihrer Mitarbeiter investieren, um die n\u00f6tigen F\u00e4higkeiten und Kenntnisse in deren \u00abSkillset\u00bb zu f\u00f6rdern. Programme wie z. B. Champions-Programm und Zertifizierungen in Bereichen wie z. B. \u00abLow Coding\u00bb \/ \u00abNo Coding\u00bb \/ \u00abAutomatisierung \u00bb k\u00f6nnen dabei helfen, die Kompetenzen der Mitarbeiter zu erweitern und ihre Motivation zu steigern in einem neu ausgerichteten \u00abMindset\u00bb der gesamten Organisation.<\/p>\n\n\n\n

KI-Modelle <\/em><\/strong>sind sozusagen die \u00abWerkzeuge \u00bb bzw. digitalen Schaufeln \/ Dampfmaschinen \/ Motoren, die die Hyperdigitalisierung vorantreiben. Sie erm\u00f6glichen es, mitunter auch unerkannte Muster in grossen Datenmengen zu erkennen, umfassendere Vergangenheiten abzubilden, optimierte Vorhersagen zu unterst\u00fctzen und erweiterte Entscheidungsgrundlagen zu optimieren und gar zu automatisieren. Unternehmen m\u00fcssen sicherstellen, dass ihre angewandten KI-Tools oder gar eigenen KI-Modelle sicher, robust, transparent und ethisch vertretbar sind. Die Integration von KI-Modellen in Gesch\u00e4ftsprozesse kann zu erheblichen Effizienzsteigerungen und Innovationen f\u00fchren.<\/p>\n\n\n\n

Mehr als nur \u00abFish and Chips\u00bb<\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/p>\n\n\n\n

Zusammengefasst sind Chips, Energie, Daten, Talente und KI-Modelle die f\u00fcnf S\u00e4ulen, auf denen die Zukunft der Hyperdigitalisierung basiert. Unternehmen, die diese Komponenten effektiv nutzen und intelligent miteinander verkn\u00fcpfen und orchestrieren, werden in der Lage sein, innovative L\u00f6sungen zu entwickeln, bessere Entscheidungen zu treffen und ihre Wettbewerbsf\u00e4higkeit zu steigern und letztlich auch die \u00abdigitale Kundenn\u00e4he\u00bb zu optimieren.<\/p>\n\n\n\n

Und trotzdem \/ zum Gl\u00fcck: Wer die digitale und \u00abreale\u00bb Welt beherrschen will, muss sie zuerst\u00abreal\u00bb begreifen<\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/p>\n\n\n\n

Die Weiterentwicklung der K\u00fcnstlichen Intelligenz (KI) in Richtung Artificial General Intelligence (AGI) ist ein faszinierender und zugleich herausfordernder Prozess. AGI zielt in den Grunds\u00e4tzen darauf ab, eine KI zu schaffen, die in der Lage ist, jede intellektuelle Aufgabe autonom und gar besser\/effizienter zu bew\u00e4ltigen, die ein Mensch ausf\u00fchren kann. Der Weg dorthin erfordert die erweiterte Integration und Weiterentwicklung verschiedener Technologien wie Robotik, Sensorik, Haptik und \u00abComputer Vision\u00bb, welche der KI die daf\u00fcr relevanten erweiterten Sinne wie Sehen, H\u00f6ren, Riechen, Schmecken, Tasten, Gleichgewicht und auch gar Tiefensinn im Erleben des eigenen K\u00f6rpers und Lebens vermittelt.<\/p>\n\n\n\n

Also viel mehr als nur eine m\u00f6gliche Analogie zu \u00abWer nicht h\u00f6ren will, muss f\u00fchlen\u00bb: Die KI kann uns schon lange h\u00f6ren bzw. lesen (z. B. gesamtes Weltwissen), jedoch ist sie immer noch am (Be)greifen und Sehen lernen \u2013 sei es durch Computer Vision, haptische Sensoren, Robotik oder multimodale Modelle, die versuchen, die Welt nicht nur zu interpretieren, sondern auch kontextuell zu verstehen und sinnvoll darauf zu reagieren.<\/p>\n\n\n\n

Sensorik generell und die Robotik speziell spielen zentrale Rollen bei der physischen Interaktion von KI-Systemen mit der realen Welt. Fortschritte in der Robotik erm\u00f6glichen es Maschinen, komplexe Aufgaben zu \u00fcbernehmen, die bisher nur Menschen vorbehalten waren. Sensorik und Haptik sind entscheidend, um Maschinen ein besseres Verst\u00e4ndnis ihrer Umgebung und die F\u00e4higkeit zur feinf\u00fchligen Interaktion zu verleihen. Computer-Vision erm\u00f6glicht es KI-Systemen, visuelle Informationen zu interpretieren und darauf zu reagieren, was f\u00fcr viele Anwendungen von entscheidender Bedeutung ist.<\/p>\n\n\n\n

Diese Technologien befinden sich derzeit in einer rasanten Weiterentwicklung und treiben die n\u00e4chste Evolutionsstufe der KI voran. Ein bemerkenswerter Treiber dieser Entwicklung ist auch z.B. der sogenannte \u00abSputnik-Effekt durch DeepSeek aus China\u00bb Mitte Januar 2025. Dieser Effekt beschreibt den pl\u00f6tzlichen und intensiven Innovationsschub, der durch bahnbrechende technologische Fortschritte ausgel\u00f6st wird. DeepSeek hat durch seine revolution\u00e4ren, mitunter auch mittlerweile wieder relativierten Ans\u00e4tze in der KI-Forschung und -Anwendung weltweit f\u00fcr Aufsehen gesorgt und den Wettbewerb um die Vorherrschaft in der KI-Technologie weiter angeheizt.<\/p>\n\n\n\n

Quantenspr\u00fcnge und Quantencomputing<\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/p>\n\n\n\n

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Die weitere Kombination dieser Technologien und der damit verbundenen Fortschritte bis hin zu regelrechten \u00abQuantenspr\u00fcngen\u00bb (auch das \u00abQuantencomputing\u00bb wartet mit mehr als einem \u00abKn\u00fcppel bewaffnet\u00bb um die Ecke auf uns\u2026) bringt uns der sogenannten Singularit\u00e4t n\u00e4her \u2013 dem Punkt, an dem KI-Systeme die menschliche Intelligenz \u00fcbertreffen und vor allem eigenst\u00e4ndig weiterentwickeln k\u00f6nnen. Diese Entwicklung birgt sowohl enorme Chancen als auch Herausforderungen, die es zu bew\u00e4ltigen oder gar ad\u00e4quat zu regulieren gilt.<\/p>\n\n\n\n

Der \u00abKill Switch\u00bb \u2013 Vom Science-Fiction-Witz zur echten Sicherheitsfrage?<\/strong><\/strong><\/p>\n\n\n\n

Ein interessanter Aspekt dieser Entwicklung ist auch der sogenannte \u00abKill Switch\u00bb \u2013 eine Notfallabschaltung f\u00fcr KI-Systeme, die bislang oft als Gag oder Science-Fiction-Witz behandelt wurde. Doch mit dem Fortschritt in Richtung autonomer, selbstlernender Systeme, insbesondere im Zusammenhang mit Quantencomputing und der m\u00f6glichen Singularit\u00e4t, k\u00f6nnte ein \u00abKill Switch\u00bb auf Hardware- oder Softwareebene tats\u00e4chlich eine notwendige Sicherheitsmassnahme werden.<\/p>\n\n\n\n

W\u00e4hrend heutige KI-Modelle noch klar kontrollierbar sind, k\u00f6nnten zuk\u00fcnftige Systeme, die sich eigenst\u00e4ndig weiterentwickeln, schwerer vorhersehbar oder regulierbar sein. Ein \u00abKill Switch Engineer\u00bb, also eine spezialisierte Rolle\/Mechanismus zur Implementierung solcher regel- oder ereignisbasierten Abschaltmechanismen, k\u00f6nnte in der KI-Sicherheitsforschung eine essenzielle Funktion \u00fcbernehmen \u2013 vergleichbar mit Failsafe-\/Failback-Systemen in Atomkraftwerken oder Flugzeugsteuerungen.<\/p>\n\n\n\n

Spannend bleibt, ob der \u00abKill Switch\u00bb letztlich nur eine psychologische Beruhigungsmassnahme oder ein notwendiges Kontrollinstrument wird.<\/p>\n\n\n\n

Was jedoch sehr wahrscheinlich ein Thema wird, ist eine neue Fach-Spezialisierung in Richtung eines sogenannten JRE \u00abJunkware Removal Engineer\u00bb im Rahmen des Qualit\u00e4tsmanagements. Mit neu spezialisiertem Fachwissen, unerw\u00fcnschte oder sicherheits- und compliance-technisch gef\u00e4hrliche Codes und Funktionen in Apps, Codes, Prompts, Automatisierungen und Agents zu erkennen, zu optimieren oder zu entfernen. Dies auch speziell wegen der zunehmend t\u00e4tigen Powerusers, welche mittels \u00abNo Code\u00bb \/ \u00abLow Code\u00bb-Ans\u00e4tzen solche Funktionen mitentwickeln, zu Beginn ohne vertiefte Programmier-Kenntnisse und Erfahrungen in Datenschutz, Datensicherheit und Compliance-Vorgaben im Rahmen des ICT-Riskmanagements.<\/p>\n\n\n\n

Fridel Rickenbacher ist ehemaliger Mitgr\u00fcnder, Co-CEO, Partner, Verwaltungsrat und nun beteiligter \u00abUnternehmer im \u00adUnternehmen\u00bb \/ \u00abSenior Consultant\u00bb bei der Swiss IT Security AG \/ Swiss IT Security Group. Auf Bundesebene ist er als Experte und Akteur vertreten bei \u00abDigital Dialog Schweiz\u00bb + \u00abNationale Strategie zum Schutz der Schweiz vor Cyber-Risiken NCS\u00bb. Er ist in seiner Mission \u00absh@re to evolve\u00bb seit Jahren als Redaktionsmitglied, Experten-Gruppen-und Verbands-Aktivist t\u00e4tig bei z.\u2009B. SwissICT, swissinformatics.org, isss.ch, isaca.ch, bauen-digital.ch rund um Digitalisierung, Engineering, Clouds, ICT-Architektur, Security, Privacy, Datenschutz, Audit, Compliance, Controlling, Information Ethics, in entsprechenden Gesetzes-Vernehmlassungen und auch in Aus- und Weiterbildung (CAS, eidg. dipl.).<\/em><\/em><\/em><\/p>\n\n\n\n

Dieser Artikel wurde erstmals im April 2025 in der Zeitschrift Schwyzer Gewerbe ver\u00f6ffentlicht und wird hier mit Genehmigung des Autors wiedergegeben.<\/strong><\/em><\/strong><\/em><\/strong><\/em><\/strong><\/em><\/p>\n\n\n\n

Photo: AI generated.<\/em><\/small><\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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