KI wird oft als Chatbot für Kundenanfragen diskutiert. Das Bundesamt für Statistik (BFS) nutzt KIVY anders: als internen Content-Assistenten, der Schreibweisungen kennt, Seitenstrukturen versteht und das Redaktionsteam täglich beim Erstellen und Verbessern von Websitetexten unterstützt.
Was ist der Unterschied zwischen einem KI-Chatbot und einem KI-Content-Assistenten?
Ein Chatbot beantwortet Fragen – nach aussen, für Kunden oder Mitglieder.
Ein KI-Content-Assistent arbeitet nach innen: er unterstützt das eigene Team beim Erstellen, Überarbeiten und Qualitätssichern von Texten. Er kennt die internen Richtlinien, den Styleguide, die Templates – und wendet sie automatisch an.
Der Unterschied ist nicht die Technologie. Es ist die Wissensbasis und das Ziel.
Was Maxomedia für das BFS entwickelt hat
Das Bundesamt für Statistik betreibt eine der umfangreichsten Statistikplattformen der Schweiz. Hunderte von Themenseiten, strukturierte Templates, strenge Schreibweisungen – und ein Redaktionsteam, das kontinuierlich Inhalte erstellt, aktualisiert und anpasst.
Das Problem: Wer viele Seiten nach einheitlichen Standards schreiben muss, verbringt viel Zeit damit, dieselben Regeln immer wieder manuell anzuwenden. Jede Textüberarbeitung bedeutet: Richtlinien nachschlagen, Formulierungen prüfen, Zeichenzahl kontrollieren, Tonalität angleichen.
Die Lösung: BFS Content Bot – ein interner KI-Assistent, den Maxomedia für das BFS entwickelt hat. Er basiert auf KIVY und greift auf den aktuellen Website-Content, die Schreibweisungen und die Content-Guidelines des BFS zu.
Wie der BFS Content Bot funktioniert
Das Interface ist bewusst einfach gehalten. Kein Freitext-Chat – sondern ein strukturierter Workflow:
Schritt 1: Kontext setzen Das Redaktionsteam wählt via Dropdown, um welchen Bereich der Website es geht – Statistikportal oder Amtswebsite – und welchen Seitentyp: Themen-Hub-Seite, Level-2-Seite und so weiter. Dieser Kontext entscheidet, welche Guidelines und Templates gelten.
Schritt 2: Thema und Modul definieren Dann wird das Thema (z. B. «Mobilität und Verkehr», «Kosten») und das Content-Modul ausgewählt, für das ein Text benötigt wird – etwa «PH1A – Hero Lead». Jedes Modul hat eigene Anforderungen: Zeichenanzahl, Struktur, Zweck.
Schritt 3: Generate oder Refine Hier liegt der eigentliche Hebel. Zwei Modi:
Generate: Ein neuer Text wird auf Basis der Vorgaben erstellt. Das Redaktionsteam gibt eine kurze Anweisung – z. B. «Bezug nehmen zu Autobahnen» – und der Assistent generiert einen vorlagenkonformen Textvorschlag.
Refine: Ein bestehender Text wird zur Überarbeitung eingereicht. Der Assistent analysiert, ob der Text den Guidelines entspricht, und liefert einen verbesserten Vorschlag – inklusive konkreter Begründung, was verändert wurde und warum.
Das Besondere am Refine-Modus: Der Content Bot erklärt seine Entscheidungen. Jeder Textvorschlag wird von Kommentaren begleitet: warum eine Formulierung geändert wurde, wie die Zeichenzahl optimiert wurde, welche Guideline-Anforderung erfüllt ist. Das macht den Assistenten nicht nur produktiver – es macht das Team besser.
Was das in der Praxis bedeutet
Seit dem Start im März 2026 hat das BFS-Redaktionsteam den Content Bot täglich eingesetzt – im Schnitt rund 57 Anfragen pro Tag.
Interessant ist die Verteilung der Modi: Mehr als 60 % der Anfragen entfallen auf Refine – also die Überarbeitung und Qualitätssicherung bestehender Texte. Das zeigt, wo der grösste Engpass lag: nicht das Erstellen von Texten von Grund auf, sondern das konsistente Einhalten von Standards über viele Seiten und Mitwirkende hinweg.
Der Content Bot löst genau das: Er ist der interne Stilwächter, der nie müde wird und die Richtlinien nie vergisst.
Warum RAG der richtige Ansatz für interne Tools ist
Ein generischer KI-Assistent – etwa ChatGPT oder ähnliche Tools – kennt die internen Richtlinien einer Organisation nicht. Er kann gute Texte schreiben, aber er weiss nicht, was eine «Themen-Hub-Seite Level 2» ist, wie lange ein «PH1A Hero Lead» sein darf oder welche Formulierungen der BFS-Styleguide vorsieht.
RAG (Retrieval Augmented Generation) ändert das. Die Wissensbasis des BFS Content Bot enthält:
- Den aktuellen Website-Content als Referenz
- Die Schreibweisungen und Stilrichtlinien
- Die Template-Spezifikationen pro Seitentyp und Modul
Wenn eine Redaktorin einen Text generiert oder überarbeitet, greift der Assistent gezielt auf diese interne Wissensbasis zu. Er wendet nicht allgemeine Sprachregeln an – er wendet die spezifischen Regeln des BFS an.
Das ist der entscheidende Unterschied zwischen einem generischen KI-Tool und einem organisationsspezifischen KI-Assistenten.
Für welche Organisationen ist ein interner KI-Content-Assistent relevant?
Dieses Modell lässt sich auf jede Organisation übertragen, die:
Viel Content nach einheitlichen Standards erstellt: Bundesbehörden, Kantone, Gemeinden, Hochschulen, grosse Verbände – alle produzieren regelmässig Websitetexte, Mitteilungen, Dokumente nach definierten Vorgaben.
Verteilte Redaktionsteams hat: Wenn viele Personen an denselben Plattformen schreiben, werden Inkonsistenzen schnell zum Problem. Ein KI-Assistent, der die Richtlinien kennt, wirkt wie ein immer verfügbarer Lektorat-Service.
Komplexe Content-Strukturen pflegt: Templatesysteme, mehrstufige Seitenhierarchien, modulare Inhalte – je komplexer die Struktur, desto mehr Wert hat ein Assistent, der sie versteht.
Qualitätssicherung skalieren muss: Eine manuelle Qualitätskontrolle aller Texte ist ab einer gewissen Grösse nicht mehr wirtschaftlich. Ein KI-Assistent im Refine-Modus kann als erste Qualitätsstufe fungieren, bevor ein Mensch den finalen Review macht.
Häufige Fragen zu internen KI-Content-Assistenten
Was unterscheidet einen internen KI-Assistenten von ChatGPT? Ein interner Assistent auf RAG-Basis kennt deine spezifischen Richtlinien, Templates und bestehenden Inhalte. ChatGPT kennt sie nicht – und kann sie auch nicht konsistent anwenden, selbst wenn du sie in jeden Prompt einfügst.
Wie aktuell bleibt die Wissensbasis? Die Wissensbasis wird regelmässig aktualisiert. Wenn sich Schreibweisungen ändern oder neue Templates dazukommen, werden diese eingelesen – und der Assistent wendet die neue Version ab sofort an.
Kann ein solches Tool auch für andere Inhaltstypen eingesetzt werden – nicht nur Website-Texte? Ja. Das Prinzip funktioniert für interne Dokumentationen, Handbücher, Kommunikationsvorlagen, Stellenbeschreibungen oder jeden anderen Content, der nach definierten Vorgaben erstellt wird.
Wie lange dauert die Entwicklung eines solchen internen Tools? Das hängt stark von der Komplexität der Wissensbasis ab. Ein einfacher interner Assistent – mit einer klar definierten Richtlinienbasis – kann in wenigen Wochen produktiv sein. Komplexere Lösungen wie der BFS Content Bot mit Sitestruktur-Auswahl und Multi-Modul-Support erfordern mehr Aufwand in der Konzeption und Konfiguration.
Ist das datenschutzkonform? Mit Swiss Hosting und der richtigen Konfiguration ja. Interne Dokumente und Guidelines verlassen die Plattform nicht – sie werden lokal verarbeitet.
Fazit: KI ist mehr als ein Chatbot
Der BFS Content Bot zeigt, wohin die Reise geht: KI nicht als sichtbares Front-End-Feature, sondern als eingebettetes Arbeitswerkzeug für Teams, die täglich mit Inhalten arbeiten.
Das Ergebnis ist kein spektakuläres KI-Demo. Es ist ein Werkzeug, das jeden Tag ein bisschen Reibung wegnimmt – und dafür sorgt, dass Texte konsistenter, schneller und richtlinienkonformer werden.
Das lässt sich bauen. Für Behörden, Hochschulen, Verbände, grosse KMU – für jeden, der Inhalte nach Regeln erstellt und diese Regeln nicht immer wieder manuell anwenden möchte.
Wenn du wissen möchtest, wie das für deine Organisation aussehen könnte: Gespräch buchen.