Die Schweiz hat ihr eigenes LLM gebaut — und Bildung ist eine benannte Zieldomäne
Am 2. September 2025 haben die EPFL, die ETH Zürich und das Swiss National Supercomputing Centre (CSCS) Apertus veröffentlicht, das erste grosse offene Sprachmodell der Schweiz. Trainiert wurde es auf dem Alps-Supercomputer in Lugano mit rund 15 Billionen Token in über 1’000 Sprachen, darunter Schweizerdeutsch und Rätoromanisch. Es erscheint in Versionen mit 8 und 70 Milliarden Parametern unter einer Apache-2.0-Lizenz, die den Einsatz in Bildung, Forschung und kommerziellen Projekten erlaubt.
Das Detail, das für Bildungsverantwortliche zählt, steht in der Roadmap. Das Projektteam hat Bildung — neben Recht, Gesundheit und Klima — als Prioritätsdomäne für künftige spezialisierte Versionen benannt. Die Schweiz verfügt jetzt über ein öffentliches, vollständig dokumentiertes Modell, das Institutionen auf eigener Infrastruktur betreiben, Ende zu Ende prüfen und an Lehrpläne und administrative Workflows anpassen können.
Diese Veröffentlichung geschah nicht im luftleeren Raum. Sie ist 1 von mindestens 4 Signalen aus den letzten 12 Monaten, die verändern, wie Schweizer Schulen, Hochschulen und Bildungsanbieter ihre KI-Deployments planen müssen.
Das Signal: Die Aufsichtsbehörden schliessen die Tür für unbedachte Cloud-KI an Schulen
Schweizer Bildungsinstitutionen verarbeiten einige der sensibelsten Personendaten überhaupt: Lernstandsdaten, psychologische Abklärungen, Gesundheitsnotizen, Familienverhältnisse von Minderjährigen. Unter dem revDSG und den kantonalen Datenschutzgesetzen gilt vieles davon als besonders schützenswerte Personendaten.
Das hat sich geändert:
- privatim, die Konferenz der schweizerischen Datenschutzbeauftragten, hat eine Resolution zu internationalen Cloud-Lösungen verabschiedet, die Bildungsinstitutionen explizit einschliesst. Sie hält fest, dass die Auslagerung sensitiver Personendaten an internationale Anbieter in den meisten Fällen unzulässig ist.
- Educa, die Fachagentur von EDK und SBFI, hat ihren Bericht zur Datennutzungspolitik im Bildungsraum Schweiz publiziert (EDK-Beschluss vom 26. Juni 2025). Die Empfehlung ist direkt: Daten von hoher Sensibilität dürfen ausschliesslich auf Schweizer Infrastruktur verarbeitet werden. Internationale Tools bleiben für weniger kritische Anwendungen möglich — aber nur nach gründlicher Prüfung und mit klaren vertraglichen Vereinbarungen.
- Der Bericht des Bundesrats zur digitalen Souveränität der Schweiz nennt die Bildung als erfasste Domäne und verknüpft digitale Kompetenzen und Infrastrukturentscheide an Schulen mit nationalen Souveränitätszielen.
- Der Bundesrat hat am 12. Februar 2025 seinen sektorspezifischen Regulierungsansatz für KI bestätigt und das EJPD beauftragt, bis Ende 2026 einen Vernehmlassungsentwurf zur Umsetzung der KI-Konvention des Europarats vorzulegen. Die Konvention gilt primär für staatliche Akteure — und öffentliche Schulen und Hochschulen sind staatliche Akteure.
Zusammen gelesen definieren diese Signale einen Korridor. KI in der Schweizer Bildung ist willkommen, sogar erwünscht. KI, die Schülerdaten über internationale Consumer-Plattformen leitet, ist auf dem Weg, rechtlich unhaltbar zu werden.
Warum daraus ein konkretes Problem für Bildungsinstitutionen entsteht
Stell dir die aktuelle Realität an einem typischen Schweizer Gymnasium oder an einer Fachhochschule Mitte 2026 vor. Lehrpersonen nutzen ChatGPT oder ähnliche Tools zur Unterrichtsvorbereitung und fügen dabei teilweise Schülerarbeiten für Feedback ein. Die Verwaltung entwirft Elternbriefe mit Consumer-KI-Tools. Schülerinnen und Schüler reichen KI-gestützte Hausaufgaben ein. Fast nichts davon läuft auf Schweizer Infrastruktur. Fast nichts davon hat die Applikationscheckliste durchlaufen, die Educa im Dossier «Datenschutzkonforme Schule» empfiehlt.
Jede dieser Handlungen wirkt für sich genommen harmlos. Zusammen erzeugen sie 3 beobachtbare Probleme:
- Unkontrollierte Datenflüsse. Namen, Noten und Verhaltensnotizen von Schülerinnen und Schülern landen in Prompts, die an Server ausserhalb der Schweiz gesendet werden — ohne Bearbeitungsverzeichnis. Unter der privatim-Resolution toleriert eine Schulleitung, die das zulässt, eine Praxis, welche die kantonalen Aufsichtsbehörden bereits als mehrheitlich unzulässig eingestuft haben.
- Keine Auditierbarkeit. Kommerzielle Frontier-Modelle legen weder Trainingsdaten noch vollständige Verarbeitungsketten offen. Wenn ein Elternteil, eine kantonale Datenschutzbeauftragte oder ein Journalist fragt, wie ein KI-gestützter Entscheid über eine Schülerin zustande kam, kann die Institution nicht antworten.
- Eine wachsende Lücke zwischen Policy und Praxis. Die EDK hat ihre Digitalisierungsstrategie im März 2026 bilanziert. Die Kantone bauen Data-Governance-Strukturen auf. Gleichzeitig läuft die tatsächliche KI-Nutzung in den Klassenzimmern jeder Richtlinie voraus. Institutionen, die diese Lücke bewusst schliessen, stehen bei der Umsetzung der KI-Konvention in einer verteidigbaren Position. Die anderen werden Compliance unter Zeitdruck nachrüsten.
Dieselbe Logik gilt für private Bildungsgruppen, Edtech-Unternehmen und Anbieter von Weiterbildungen, die in den Schweizer Markt verkaufen. Ihre Käufer — Schulbehörden, kantonale Bildungsdepartemente, Hochschulbeschaffung — werden von Educa und privatim angehalten, Schweizer Infrastruktur und dokumentierte Datenbearbeitung einzufordern. Anbieter, die diese Fragen nicht beantworten können, verlieren bereits heute Ausschreibungen.
5 Optionen für Bildungsinstitutionen und Anbieter, die 2026 handeln
1. Offene Modelle wie Apertus auf kontrollierter Infrastruktur betreiben
Apertus lässt sich von Hugging Face herunterladen oder über die souveräne KI-Plattform von Swisscom nutzen. Weil Architektur, Gewichte und Trainingsdaten-Dokumentation vollständig publiziert sind, kann eine Institution prüfen, was das Modell enthält, und es On-Premise oder in einem Schweizer Rechenzentrum betreiben. Das beseitigt das Problem der internationalen Datenübermittlung an der Wurzel. Der Trade-off ist real: Ein offenes 70B-Modell braucht ernsthafte Rechenleistung, und die rohe Modellqualität liegt hinter den grössten kommerziellen Systemen. Für Bildungs-Use-Cases — Unterrichtsunterstützung, administrative Entwürfe, mehrsprachige Kommunikation in den Landessprachen — ist die Lücke oft akzeptabel, und die Compliance-Position ist fundamental stärker.
2. Sensitive Workloads auf Schweizer oder On-Premise-Deployments verlagern
Für Institutionen, die mehr Leistung brauchen, als offene Modelle aktuell liefern, entscheidet, wo die Verarbeitung stattfindet und was das Gebäude verlässt. Ein massgeschneidertes KI-System, gebaut aus den eigenen Dokumenten der Institution — Reglemente, Lehrpläne, interne FAQs, administrative Abläufe — und deployed auf Schweizer oder On-Premise-Infrastruktur, erfüllt die Educa-Empfehlung, dass hochsensible Daten auf Schweizer Infrastruktur bleiben. Genau dieses Deployment-Modell baut Lab51 für Organisationen in regulierten Branchen: vollständig massgeschneiderte Systeme aus den eigenen Daten des Kunden, betrieben dort, wo es die Compliance-Regeln des Kunden verlangen.
3. Das Educa-Governance-Toolkit umsetzen, bevor ihr etwas beschafft
Das Educa-Dossier «Datenschutzkonforme Schule» liefert 2 konkrete Instrumente: ein Bearbeitungsverzeichnis und eine Applikationscheckliste. Institutionen, die beides vollständig umsetzen, gewinnen etwas, das den meisten heute fehlt: ein Inventar, welche Daten existieren, wohin sie fliessen und welche Applikationen sie berühren. Das kostet Arbeitszeit, keine Lizenzgebühren — und es ist die Voraussetzung für jeden ernsthaften KI-Beschaffungsentscheid. Eine Anbieter-Evaluation ohne Bearbeitungsverzeichnis ist Raterei.
4. Ein KI-System-Inventar aufbauen, bevor der Vernehmlassungsentwurf 2026 kommt
Der Vernehmlassungsentwurf des EJPD zur KI-Regulierung ist auf Ende 2026 terminiert, mit Transparenz, Datenschutz, Nichtdiskriminierung und Aufsicht als Kernbereichen. Rechtspraktiker empfehlen schon heute, ein Inventar jedes eingesetzten KI-Systems zu führen: Zweck, Risikokategorie, betroffene Daten, Governance-Massnahmen. Öffentliche Bildungsinstitutionen fallen als staatliche Akteure direkt in den Geltungsbereich der KI-Konvention. Wer das Inventar jetzt startet, verwandelt einen künftigen Compliance-Kraftakt in eine routinemässige Dokumentationsübung.
5. In KI-Kompetenz des Personals investieren, nicht nur in Tools
Der Educa-Bericht selbst betont, dass technische Massnahmen allein nicht genügen. Schulen in und um Zürich strukturieren ihre Programme bereits um KI-Kompetenz herum — kritisches Bewerten, Datenbewusstsein, Ethik — quer durch alle Fächer. Die Europäische Kommission hat im März 2026 ihre Ethik-Leitlinien für Lehrpersonen im Rahmen des Digital Education Action Plan aktualisiert und gibt Institutionen damit ein fertiges Framework. Die Weiterbildung der Lehrpersonen entscheidet, ob Governance-Regeln in der Praxis befolgt oder mit Privataccounts umgangen werden. Jeder Deployment-Plan, der diesen Posten überspringt, scheitert an der Klassenzimmertür.
Warum jetzt: Das Fenster zwischen Leitlinie und Gesetz
Offen deklarierte Annahme: Der genaue Zeitpunkt der Durchsetzung ist noch nicht bekannt, da der Entwurf zur KI-Konvention erst Ende 2026 in die Vernehmlassung geht und die Ratifizierung die Zustimmung des Parlaments braucht. Bekannt ist die Richtung. privatim hat zu internationalen Clouds entschieden. Educa hat das Referenz-Framework publiziert, das die Kantone nutzen werden. Apertus existiert als Beweis, dass souveräne, bildungstaugliche Modelle machbar sind. Und die EDK hat ihre Digitalisierungsstrategie im März 2026 bilanziert — der nächste Planungszyklus wird also gerade jetzt geschrieben.
Institutionen und Anbieter, die ihre KI-Architektur 2026 an den Schweizer Infrastruktur-Anforderungen ausrichten, tun das nach eigenem Zeitplan und Budget. Wer wartet, tut es unter einer gesetzlichen Frist — während alle Mitbewerber und Kantone gleichzeitig dieselben Anfragen an dieselben wenigen Implementierungspartner stellen.
Schlussgedanke
Die Schweiz hat ihren Weg für KI in der Bildung gewählt: souveräne Infrastruktur, dokumentierte Datenflüsse, sektorspezifische Regeln und ein öffentliches Modell, das genau für diesen Zweck gebaut wurde. Die Entscheidungen sind nicht mehr konzeptionell. Es sind Beschaffungsentscheide — und die Institutionen, die sie dieses Jahr bewusst treffen, setzen den Standard, an dem alle anderen gemessen werden.
