MAKEathon 2025: Studierende entwickeln innovative KI‑Lösungen für reale Unternehmensherausforderungen
Am 25. und 26. Oktober drehte sich am FHNW Campus Olten alles um den innovativen Einsatz von künstlicher Intelligenz. Im Rahmen des MAKEathon 2025 entwickelten 60 Studierende funktionierende Prototypen, die Herausforderungen von echten Unternehmen zu lösen.
An der abschliessenden Preisverleihung betonte Dr. Rico Travella, Direktor der Hochschule für Wirtschaft FHNW, dass bei der Entwicklung von KI‑Anwendungen der Nutzen für den Menschen stets im Vordergrund stehen muss – und dass der Mehrwert klar kommuniziert werden sollte.
Der MAKEathon 2025 hat genau das bewiesen: Die teilnehmenden Studierenden zeigten nicht nur technisches Know‑how, sondern auch die Fähigkeit, Technologie in greifbare Vorteile für Unternehmen und Gesellschaft zu übersetzen.
Insgesamt sieben Aufgabenstellungen verdeutlichten das breite Potenzial von KI, um in der heutigen Wirtschaft auf verschiedensten Ebenen Mehrwert zu schaffen.
Die Gewinner-Projekte:
- Swissport – Team Porthub Royale entwickelte ein intelligentes System zur Echtzeitverwaltung komplexer Flughafenressourcen.
- Baloise Versicherung – Team Trajecta gestaltete ein neues Kundenerlebnis mit Automatisierung, Chatbots und intelligenten Analysen.
Hybride KI, die Methoden der symbolischen und sub-symbolischen KI kombiniert, ist die Grundlage für die «Entwicklung intelligenter und vertrauenswürdiger Systeme.»
Die weiteren Herausforderungen:
- ECOFACT – Entwarf Konzepte für ein integriertes Bankensystem zur Bewertung von Umwelt‑, Sozial‑ und Governance‑Risiken (ESG).
- ISAAC / SUPSI – Verknüpfte Building Information Modeling (BIM) mit Metadaten und dem Internet der Dinge für eine effizientere Bewirtschaftung von Liegenschaften.
- Metaphacts – Formulierte zwei Aufgaben für die Entwicklung von KI‑Agenten im wissenschaftlichen Bereich: einer zur Unterstützung der Recherche, der andere zur kritischen Bewertung von Fachartikeln.
- Zoë Circular Building GmbH – Entwickelte Ansätze zur automatischen Extraktion und Kategorisierung von Daten aus PDF‑Designplänen zur Unterstützung von Architektinnen und Bauplanerinnen.