Hochschulen brauchen Belege, nicht Hype
Das Portfolio macht aus einem einmaligen Event ein sichtbares Artefakt, das Studierende weiterverwenden und zeigen können.
University Case Study
Wie Innovation Time Lausanne aus Agentic AI 18 Finance-Agenten machte
Ein 90-minütiger Campus-Workshop an der UNIL, in dem finance-interessierte Bachelor- und Master-Studierende von AI-Neugier zu verifizierten, tool-bereiten Agenten-Instructions kamen.
Agentic AI, MCP und Marktfinance, Innovation Time Lausanne x AI Workshop, Internef 122, UNIL, 13. Mai 2026
Case Snapshot
Vom Studierenden-Workshop zum öffentlichen Agenten-Portfolio
Die Session verband Finance-Ausbildung mit der neuen agentischen Workflow-Praxis. Das Ziel war kein AI-Demo-Effekt, sondern ein wiederverwendbares Artefakt: Rollen, Guardrails, autorisierte Quellen, Output-Formate und Verifikationsschritte.
- Partner
- Innovation Time Lausanne
- Format
- 90-Minuten-Workshop
- Zielgruppe
- Bachelor + Master
- Ergebnis
- 18 Agenten-Instructions
Die UNIL-Studierendenvereinigung für Innovation und Entrepreneurship.
Eine kompakte Session zu Agentic AI, MCP und Marktfinance mit live Design Sprint.
Die Umfrage vor dem Workshop zeigte 12 Bachelor- und 3 Master-Teilnehmende.
Ein öffentliches GitHub-Portfolio mit anonymisierten, einsetzbaren Finance-Agenten.
Audience Evidence
Die Gruppe nutzte AI bereits, brauchte aber Struktur und Verifikation
Der Fragebogen vor dem Workshop machte die Designaufgabe klar. Die Teilnehmenden waren keine passiven Anfänger: Viele nutzten ChatGPT oder Claude bereits. Die Lücke lag darin, Alltagsnutzung in einen verlässlichen Finance-Workflow mit Quellen, Grenzen und menschlichem Urteil zu übersetzen.
12 / 3
Bachelor / Master
Die Mischung verlangte klare Sprache, hohes Tempo und professionelle Beispiele ohne technische Hürden.
9 UNIL / 5 EPFL
Hochschul-Signal
Institutionelle E-Mail-Domains zeigten eine starke UNIL-Basis mit EPFL-Beteiligung und einer externen Adresse.
14 ChatGPT / 13 Claude
AI-Tool-Basis
Die Gruppe hatte bereits AI-Gewohnheiten; der Fokus lag deshalb auf besseren Workflows.
15 / 15
Finance-Use-Cases
Alle Umfrageteilnehmenden wählten Marktfinance-Use-Cases als Interessengebiet.
Die Zahlen sind aggregiert aus dem Fragebogen vor dem Workshop und enthalten keine Namen oder persönlichen E-Mail-Adressen.
Der Auftrag: Agentic AI für finance-interessierte Studierende konkret machen
Die stärksten Fragen der Studierenden waren praktisch: Wie kann AI Marktanalyse, Investment Research, Portfoliovergleiche, Signal-Monitoring und bessere finanzielle Entscheidungen unterstützen, ohne menschliches Urteil zu ersetzen?
Die Umfrage zeigte auch das Vertrauensproblem: Mehrere Teilnehmende nannten Halluzinationen, die Bewertung von Antwortqualität oder die konkrete Anwendung als Hürde. Deshalb standen Verifikation, autorisierte Quellen und klare Refusal-Regeln im Zentrum.
Die Design-Antwort: ungleiche Sicherheit in eine gemeinsame Methode übersetzen
Die Session nutzte die Agenten-Design-Methode von AI Workshop, denselben Rahmen wie in Unternehmens-Workshops in der ganzen Schweiz, aber komprimiert für eine Campus-Session:
- Feel: die Entscheidung definieren, die beim Menschen bleiben muss
- Frame: einen nützlichen, begrenzten Analysefall wählen
- Imagine: eine Mission und die Refusals formulieren
- Design: Quellen, Tools und Deployment-Oberflächen wählen
- Verify: Output-Format, Checks und Grenzen definieren
Die Teilnehmenden arbeiteten mit Agent Design Method Cards und strukturierten Worksheets, von einer vagen Finance-Idee bis zu einer vollständigen, einsetzbaren Spezifikation mit autorisierten Quellen, expliziten Refusals und einer Verifikations-Checkliste.
Im Raum an der UNIL
Moderation, Einzelbetreuung und offene Q&A während der Session Agentic AI in Finance
Material und Methode in Aktion
Finance-Agent-Walkthrough, individuelle Design-Worksheets und Agent Design Method Cards live
Das Ergebnis: 18 veröffentlichte, einsetzbare Agenten-Spezifikationen
Bis Sessionende hat die Gruppe kollektiv 18 KI-Agenten-Spezifikationen für Marktfinance entworfen, anonymisiert, harmonisiert und als offenes Portfolio auf GitHub veröffentlicht. Darunter:
- Ein Finanzkennzahlen-Rechner, der Filings in lesbare Ratios und einen prüfbaren Bericht verwandelt
- Ein Portfolio-Szenario-Vergleich basierend auf Risikopräferenz und Anlagehorizont
- Ein Expertenmeinungs-Vergleich, der die Nuance widersprüchlicher Analystenthesen erhält
- Ein Marktüberwachungs-Agent mit Red-Team-Gegenanalyse gegen Overconfidence
- Ein Crypto-Watch-Agent, der Kauf-/Verkaufsreflexion vorbereitet, ohne die Entscheidung zu automatisieren
Jede Spezifikation enthält Mission, autorisierte Datenquellen, explizite Refusals, ein prüfbares Output-Format und fertige System-Instructions für ChatGPT Projects, Claude Projects, Claude Code, Codex, Antigravity oder MCP-Workflows. Die Teilnehmenden erhielten ein Teilnahmezertifikat und einen Follow-up-Guide mit einer zentralen Regel: nur vertrauenswürdige Quellen anbinden und Outputs am Original prüfen.
Keiner der Agenten erzeugt Kauf-/Verkaufsorders, garantiert Performance oder trifft finale Entscheidungen. Menschliches Urteil bleibt beim Menschen. Diese Grenze ist Kern der Methode, kein Fussnote.
Was diese Session stark gemacht hat
18 Agenten in 90 Minuten
Jede Teilnehmerin und jeder Teilnehmer entwarf eine vollständige Agenten-Spezifikation. Das Portfolio war innerhalb eines Tages auf GitHub.
Guardrails von Minute eins
Quellen, Refusals, Checklisten und menschliche Entscheidungspunkte waren von Anfang an eingebaut.
Tool-agnostisch by Design
Jede Spezifikation läuft in ChatGPT Projects, Claude Projects, Claude Code, Codex oder MCP. Teilnehmende wählen ihr Tool.
Echte Finance-Use-Cases
Kennzahlenanalyse, Portfoliovergleich, Sektorresearch, Marktmonitoring. Von Teilnehmenden gewählt, keine Lehrbuchbeispiele.
Bleibendes öffentliches Artefakt
Das offene GitHub-Portfolio gibt wiederverwendbare Prompts und eine professionelle Spur der Session.
Menschliche Entscheidungen bleiben menschlich
Kein Agent im Portfolio automatisiert eine Investmententscheidung. Die Methode zieht diese Linie explizit.
Über den Trainer: praxisnahe KI-Schulung in der ganzen Schweiz
George Raymond-Alshoufi ist Gründer von AI Workshop Switzerland und einer der praxisorientiertesten KI-Trainer des Landes. Sein Fokus: Unternehmen haben starke KI-Tools, aber ihren Teams fehlen Gewohnheiten, Workflows und Vertrauen für echte Arbeit.
Die Methode hinter dieser Session ist dieselbe, die AI Workshop für Unternehmensteams in der Schweiz liefert, und dieselbe, die die Jury der Swiss Innovation Challenge 2026 anerkannt hat. Von Hörsälen in Lausanne bis zu Finance-, HR- und Operations-Teams in Zürich, Genf und Basel: Das Format passt sich an, das Prinzip bleibt.
AI Workshop Switzerland ist Microsoft Partner und Mitglied im Anthropic Claude Partner Network.
Reflexion
Was diese Case Study zeigt
AI-Fluency ist ungleich verteilt
Die Gruppe mischte sichere AI-Nutzer mit Studierenden, die nur ChatGPT kannten. Die Method Cards gaben allen dieselbe Sprache.
Finance verlangt Zurückhaltung
Die wichtigste Designlinie: Agenten dürfen analysieren, vergleichen und briefen, aber die Investmententscheidung bleibt beim Menschen.
Häufig gestellte Fragen
Was ist ein Agentic-AI-Workshop?
Eine Hands-on-Session, in der Teilnehmende KI-Agenten entwerfen: Systeme mit Mission, autorisierten Quellen, Guardrails und menschlichen Entscheidungspunkten. Statt nur zu prompten, spezifizieren sie Agenten, die begründen, Quellen prüfen und mit echten Daten arbeiten.
Wie lange dauert eine solche Session?
Diese Session dauerte 90 Minuten. Corporate-Formate reichen von 90 Minuten Einführung bis zum ganzen Workshop-Tag mit Assessment, Agent Design Sprint und KI-Roadmap.
Brauchen Teilnehmende technische Skills?
Nein. Die Methode ist für Nicht-Entwickler gebaut. Worksheets und Method Cards liefern Spezifikationen für Alltags-Tools. Fortgeschrittene deployen in Claude Code, Codex oder MCP.
Kann unsere Hochschule, unser Studentenverein oder Alumni-Netzwerk einen Workshop buchen?
Ja. AI Workshop Switzerland liefert dieselbe Methode auf dem Campus in der ganzen Schweiz, angepasst an Fakultät, Verein oder Alumni-Chapter: Finance, Entrepreneurship, HR, Marketing, Operations oder allgemeines Business.
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Dieselbe Hands-on-Methode, angepasst an Ihren Campus, Ihren Studentenverein oder Ihr Alumni-Chapter. Vor Ort in der Schweiz.