Technologie für kontextbasierte KI in der Schweiz

SteP-met verbindet bestehende Lern-, Unternehmens- und Datensysteme mit kontextbasierter KI. Statt Informationen losgelöst zu generieren, nutzt die Technologie relevante und autorisierte Daten aus einem konkreten Anwendungskontext. Sichere Schnittstellen schaffen dabei die Verbindung zwischen vorhandenen Systemen, Kontextaufbereitung, KI-Analyse und konkreter Unterstützung.

Datenquelle

Vorhandene Daten bilden die Grundlage. Je nach Einsatzgebiet können dies Lernfortschritte und Aufgaben, Trainings- und Leistungsdaten oder Informationen aus Wissens-, Support- und Unternehmenssystemen sein.

Sichere Schnittstelle

Eine geeignete Integration verbindet die Datenquelle mit dem SteP-met-System. Dafür kommen je nach bestehender Infrastruktur LTI 1.3, LMS-Integrationen, APIs, Datenprovider oder kundenspezifische Schnittstellen infrage.

Kontextaufbereitung

Nicht jede verfügbare Information muss Teil einer KI-Analyse werden. SteP-met stellt gezielt jene relevanten und autorisierten Informationen bereit, die für den definierten Anwendungsfall benötigt werden.

Kontextbezogene KI-Analyse

Die KI verarbeitet den bereitgestellten Kontext. Im Mittelpunkt steht damit nicht die allgemeine Generierung neuer Inhalte, sondern eine Auswertung, die sich an den tatsächlichen Informationen des jeweiligen Systems und Anwendungsfalls orientiert.

Konkretes Ergebnis

Aus dem aufbereiteten Kontext können je nach Einsatzgebiet Analysen, Empfehlungen, individuelle Lernunterstützung, Trainings-Challenges oder Assistenzfunktionen entstehen. Das Ergebnis richtet sich nach dem zuvor definierten Ziel.

Technologieoffen statt an eine Plattform gebunden

SteP-met ist nicht auf eine einzelne Plattform oder Schnittstelle festgelegt. Bestehende Lernplattformen, Unternehmenssysteme und Datenquellen können über geeignete Standards, APIs oder spezifische Integrationen erschlossen werden. Dadurch lässt sich das Grundprinzip auf unterschiedliche technische Umgebungen und Anwendungsbereiche übertragen.

LTI 1.3 • LMS-Integration • APIs • Datenprovider • kundenspezifische Schnittstellen

Diese Offenheit ist besonders für Institutionen und Unternehmen relevant, die bereits Systeme und Datenbestände einsetzen. Statt bestehende Strukturen grundsätzlich zu ersetzen, wird geprüft, wie sie als sicherer Kontext für KI-gestützte Analysen und Assistenzfunktionen genutzt werden können.

Modulare Architektur, Analytics und skalierbarer Betrieb

Die technologische Ausrichtung von SteP-met verbindet kontextbasierte KI mit Analytics und einer modularen Systemarchitektur. So können Lösungen gezielt auf einen definierten Use Case zugeschnitten und vorhandene Daten für passende Analyse- oder Assistenzfunktionen eingesetzt werden.

Für den Betrieb setzt SteP-met auf Microsoft Azure als skalierbare Betriebs- und Bereitstellungsumgebung. Datenschutz, Pseudonymisierung und der Schutz vertraulicher Implementierungsdetails werden separat als zentrale Vertrauens- und Sicherheitsbereiche behandelt. Die konkrete technische Umsetzung richtet sich nach den Anforderungen der jeweiligen Institution oder des Unternehmens.

Headless Middleware

SteP-met ist als Headless Middleware konzipiert – eine Vermittlungsschicht ohne eigene Nutzeroberfläche, die sich zwischen bestehende Systeme und kontextbasierte KI schaltet. So lassen sich Lern-, Trainings- oder Unternehmenssysteme gezielt erweitern, ohne dass etwas ersetzt werden muss. Der Zugriff erfolgt über sichere Schnittstellen wie LTI 1.3, APIs oder kundenspezifische Integrationen, über die relevante Daten kontrolliert bereitgestellt werden. Bestehende Investitionen in Lernplattformen, Support- oder Unternehmenssysteme bleiben dadurch erhalten und werden gezielt um kontextbasierte KI-Funktionen ergänzt. Die konkrete Anbindung richtet sich nach der bestehenden Systemlandschaft der jeweiligen Institution oder des Unternehmens.

Technologie für Ihren konkreten Kontext prüfen

Prüfen Sie, wie vorhandene Systeme und autorisierte Daten zur Grundlage für kontextbasierte KI werden können.