Wieso eine Sandbox?

Aufgrund des rasanten technologischen Fortschritts sind die Rahmenbedingungen von KI-Technologien für Unternehmen, Forschung und Verwaltung oftmals unklar. Deshalb entstehen bei der Umsetzung von KI-Vorhaben Unsicherheiten, die Innovation hemmen. Die Innovation-Sandbox bietet eine Testumgebung, in der Akteure innerhalb eines klar definierten Rahmens KI-Vorhaben umsetzen können.

Startups, KMU, Grossunternehmen und Forschungsinstitute erhalten durch die Sandbox Zugang zu regulatorischem Know-how sowie neuartigen Datenquellen, um Innovation gezielt zu fördern und datenbasierte Entwicklungen zu ermöglichen. Durch die gemeinsame Arbeit in der Sandbox wird zudem der Knowhow-Transfer zwischen den teilnehmenden Organisationen sichergestellt. Alle gewonnenen Erkenntnisse und Resultate werden öffentlich geteilt und liefern wertvolle Inputs für die Ausgestaltung eines künftigen Rechtsrahmens.

Im Gegensatz zu vielen ausländischen Ansätzen geht die Innovation-Sandbox für KI einen Schritt weiter: Eingereichte Projekte werden nicht nur überprüft, sondern auch praktisch umgesetzt.
 

Das Ziel ist es verantwortungsvolle Innovation unter Berücksichtigung von rechtlichen und ethischen Kriterien voranzutreiben und die Anwendung von KI in der Verwaltung, Wirtschaft und Forschung nachhaltig zu stärken.

Ziele

Vorteile:

• Regulatorische Klarheit schaffen

Vorteile:

• Innovation fördern und Daten bereitstellen

Vorteile:

• Knowhow-Transfer sicherstellen

Vorteile:

• Inputs für künftigen Rechtsrahmen liefern 
  

Phase I: 2022-2024

Die erste Phase der Innovation-Sandbox für KI wurde im März 2024 erfolgreich abgeschlossen. Die gewonnen Erkenntnisse aus fünf KI-Projekten sind veröffentlicht.

Phase II: Aktuelle Projekte

Zwischen Mitte April und Ende Mai 2024 fand ein Projekt-Call statt, bei dem sich 24 Organisationen mit KI-Projekten bewarben. Das Sandbox-Steering selektionierte die Vorhaben im Anschluss basierend auf den untenstehenden Kriterien. Das Projekt-Team arbeitet aktuell an sechs neuen Sandbox-Projekten und wird die Resultate fortlaufend veröffentlichen.

1. EU-Regulierung von autonomen Inspektionsrobotern

Für viele Schweizer Robotikfirmen ist der Zugang zum EU-Markt entscheidend – gleichzeitig wächst die regulatorische Komplexität. Dieses Projekt analysiert zentrale Regelwerke wie den AI Act, die Maschinenverordnung, den Cyber Resilience Act und den Data Act und zeigt, wie Unternehmen die verschiedenen Anforderungen sinnvoll navigieren können. Darüber hinaus wird eine AI-Governance-Software getestet, die Firmen dabei unterstützt, die technischen, rechtlichen und organisatorischen Vorgaben – etwa nach ISO 42001 – effizient umzusetzen.

2. KI in der medizinischen Dokumentation

Im Gesundheitswesen sorgt die Dokumentationspflicht für viel administrativen Aufwand. Dieses Projekt zeigt, wie Sprach¬erkennung und grosse Sprachmodelle (LLMs) diesen Aufwand reduzieren können. Gleichzeitig untersucht es die rechtlichen Rahmenbedingungen – etwa zu Datenschutz, Berufsgeheimnis oder Cloud-Nutzung – und klärt, wann solche Systeme als Medizinprodukte gelten. Ziel ist es, konkrete Best Practices für einen sicheren und verantwortungsvollen Einsatz von KI in der medizinischen Dokumentation zu entwickeln.

3. KI-Diagnostik in der Ophthalmologie

Die Diagnose von Augenerkrankungen ist aufwendig und erfordert viel Fachwissen. Dieses Projekt entwickelt einen KI-gestützten Ansatz zur Erkennung von diabetischer Retinopathie und untersucht, wie sich KI zuverlässig in den klinischen Alltag integrieren lässt. Neben medizinischen Verbesserungen liefert das Projekt auch praxisnahe Empfehlungen, die für andere Fachbereiche wie Radiologie oder Dermatologie übertragbar sind.

4. KI-basierte Überprüfung von Baueingaben

Baubewilligungsverfahren sind oft langwierig und komplex. Dieses Projekt entwickelt gemeinsam mit einer Stadt einen Prototypen, der mithilfe multimodaler KI-Modelle Baugesuche automatisch prüft – sowohl Textdokumente als auch Pläne. So lassen sich baurechtliche Vorgaben effizienter kontrollieren. Die Ergebnisse bieten Gemeinden und Anbietern wichtige Impulse für die digitale Transformation im Baubereich.

5. Bekämpfung von Deepfakes beim Identitätsbetrug

Deepfakes machen es immer einfacher, gefälschte Ausweise und Identitäten zu erzeugen. Dieses Projekt untersucht, wie Organisationen Wissen, Hinweise und Daten zu Betrugsversuchen sicher und wirkungsvoll teilen können. Ziel ist es, betrügerische Muster frühzeitig zu erkennen und dadurch Identitätsmissbrauch durch generative KI wirksam zu verhindern – auch über Organisationsgrenzen hinweg.

6. Brückenwartung mittels KI-Sensorik

Viele Brücken sind Jahrzehnte alt und werden noch immer überwiegend visuell inspiziert. Dieses Projekt testet KI-gestützte Sensoren, die das Schwingungsverhalten von Brücken kontinuierlich messen. So lassen sich Ermüdung der öffentlichen Infrastruktur frühzeitig erkennen und fundierte Aussagen zur Tragfähigkeit treffen. Der datenbasierte Ansatz soll helfen, die Lebensdauer von Brücken gezielt zu verlängern und Wartung effizienter zu gestalten.

Sandbox-Initianten

Eine breit abgestützte Gruppe von Institutionen und Personen aus Verwaltung, Forschung und Privatwirtschaft hat sich zusammengeschlossen, um die Sandbox-Initiative ins Leben zu rufen. Ziel ist es, den Innovationsstandort für Künstliche Intelligenz zu stärken. Die Initiative wird finanziell massgeblich vom Metropolitanraum Zürich unterstützt.

Folgende Institutionen sind vertreten:

Publikationen

In den Medien