Blog, Industrie 4.0

#445 – Innovation mit «Alten» im Kerngeschäft

Unternehmensidendität
Der Umzug einer Innovationsplattform, eine traditionelle und öffentlich zugängliche Ausstellung, führte zur Diskussion über deren Identität. Kann das über Jahre von einer loyalen Klientel unterstützte Format, telquel in einen anderen Stadtteil «verpflanzt» werden und dort trotz Standortnachteil erfolgreich bleiben? Was sind die Alleinstellungsmerkmale in einem sich wandelden Umfeld? Vor einigen Jahren durfte ich auf Einladung zum Thema «Generation 60 plus. Ältere Mitarbeitende, Gewinn oder Last?» vor unterschiedlichen Berufsgruppen referieren. Berufe, die sich teilweise schwer tun mit der Digitalisierung und gegen das Verschwinden kämpfen. Dabei lernte ich Jean-Philippe Hagmann kennen, den Innovator mit einem Background als Maschinenbau-Ingenieur ETH und Industriedesigner. Als Buchautor wurde er mit «Hört auf, Innovationstheater zu spielen!» bekannt. Seine Beiträgen auf LinkedIn inspirieren immer wieder, so wie auch diesen Blog. Hagmann stellte darin die Frage, ob Unternehmensidendität Freund oder Feind von Innovation sei. Nicht nur wir Menschen haben ein Selbstbild von uns. Auch Organisationen haben eines. Und diese Identität, dieses Selbstbild eines Unternehmens, hat einen sehr grossen Einfluss darauf, welche neuen Ideen eine Chance zur Umsetzung haben – und welche abgestossen werden.

Ketten sprengen dank Innovationsfähigkeit
Wir alle kennen den Satz: Die Hersteller von Kerzen waren nicht die Erfinder der Glühlampe! Zwei Beispiele sollen dies illustrieren: Ein Unternehmen, welches Spielkarten druckt und sich als ein Druckereiunternehmen versteht, wird nie in den Videospiel-Markt einsteigen. Nintendo verstand sich nicht als Druckerei. Oder ein Unternehmen, welches sich als Landwirtschaftsbetrieb versteht, wird sich nicht in eine Freizeitdestination für Familien wandeln. Die Jucker Farm verstand sich nicht als Landwirtschaftsbetrieb, sondern als Erlebnishof und gilt nun als Ausflugstipp für Gross und Klein. Eine Idee ist also nie gut oder schlecht. Sie ist je nach Unternehmen, je nach Kontext, passend oder unpassend. Eng gefasste Identitäten, entstehen oft wenn Unternehmen sich über ihre heutigen Angebote identifizieren und sich damit unbewusst in Ketten legen. Erst ein Bewusstsein darüber, welch grossen Einfluss die Selbstidentität einer Organisation auf ihre Innovationsfähigkeit hat, kann diese Ketten sprengen.

November 2025, Theater 11, Zürich-Oerlikon: Béjart Ballet Lausanne – «Ballet for Life», mit Klängen von Queen (Freddie Mercury 1946-1991) und Kostümen von Gianni Versace (1946–1997).

Unwissenheit führt zu Paradigmenwechsel
Innovation ist die Aufgabe der Geschäftsleitung, ohne Wenn und Aber. Sie steht in sehr vielen Bereichen in einem Zielkonflikt mit dem Kerngeschäft, findet Jean-Philippe Hagmann. Das Kerngeschäft muss das Bestehende bewahren und verbessern, ohne Fehler zu begehen. Die Innovation muss das Bestehende hinterfragen und neu denken. Sie kommt nur durch misslungene Experimente vorwärts. Das Kerngeschäft hat geregelte Abläufe und Prozesse. Die Innovation begibt sich ständig auf neue Prozesswege und steht ständig im Ressourcen-Wettbewerb mit dem Kerngeschäft: Geld, Zeit, Aufmerksamkeit und Personal. Damit nicht immer nur das kurzfristige, Umsatz einbringende, dringende und konkrete Kerngeschäft gewinnt, braucht es eine starke Führungskraft auf Augenhöhe mit den Kerngeschäftslenkern. Oft sind dies wir «Alten». Patrons die über Jahre eine Firma erfolgreich aufgebaut haben. Doch das Fachwissen (Branchenblindheit) der «Alten» ist meist das grösste Hindernis für neue Perspektiven. Paradigmenwechsel entstehen immer wieder mit jungen oder fachfremden Köpfen, die für frischen Wind sorgen. Gerade weil sie nicht Teil des bestehenden Denkrahmens sind. Manchmal ist Unwissen die grössere Ressource.

Talent und Vertrauen sind Innovationstreiber
Es ist nicht die Aufgabe der Geschäftsleitung, die Ideen für künftige Innovationen zu liefern. Oder zu entscheiden, welche Ideen gut oder schlecht sind. Denn niemand im Unternehmen – auch nicht die Geschäftsführung – kann erahnen, welche Ideen sich als erfolgreich entpuppen werden. Eine Vorahnung auf die spätere Erfolgswahrscheinlichkeit kann nur durch Tests und der Interaktion mit dem Markt gewonnen werden. Zu den Aufgaben der Geschäftsleitung im Hinblick auf die Innovation gehört es, die entsprechende Umgebung zu gewährleisten und Hindernisse laufend abzubauen. Der Innovationsrahmen muss abgesteckt und gegenüber der Kernorganisation verteidigt werden. Es gilt, dem Innovationsteam den Rücken freizuhalten und dafür zu sorgen, dass dieses die nötige Trennung zum Tagesgeschäft erfährt. Das scheitern von Experimenten soll regelrecht gefördert werden, mit Rechtfertigung von erfolgreichen Tests vor der Geschäftsleitung. Die Teams sollen in einem geschützten Rahmen funktionieren, mit knappen finanziellen Mitteln um die Kreativität zu fördern. Das Personal soll aus wenigen, aber talentierten Menschen bestehen, welche das Vertrauen der Geschäftsleitung geniessen.

November 2025, Theater 11, Zürich-Oerlikon: Béjart Ballet Lausanne – «Ballet for Life», mit Klängen von Queen (Freddie Mercury 1946-1991) und Kostümen von Gianni Versace (1946–1997).

Künstliche Intelligenz KI als Denkpartner
Warum sollte man Geld für ein Gespräch mit einem Menschen ausgeben, wenn man mit KI jederzeit tief und schnell denken kann? Sparring in Sekunden. Ohne Honorar. Ohne Termine. Doch KI «denkt» nur, wenn man sie dazu bringt. Sie reagiert auf Prompts. Wenn man gut fragt, bekommt man gute Antworten. Aber was ist mit den Fragen die man gar nicht stellt? Annahmen die man trifft, die nie in Frage gestellt wurden? Wer das Erwartete denkt, erhält das Erwartbare. Ein Denkpartner denkt nicht ANSTATT. Er denkt vorher, daneben, dazwischen. KI macht uns effizient, aber nicht reflektierter. Wenn Maschinen für uns denken, dann lehnen wir uns oft zurück, beurteilen statt zu durchdenken. KI kann das langsame und kraftaufwendige Denken nicht ersetzen. Doch darin liegt die Chance auf wirklich Neues, in der Herausforderung des Denkpartners. KI ist höflich, hilfreich, nett und zustimmend. Echte Denkbewegungen entstehen aber oft dort, wo jemand widerspricht. Echte Denkpartner suchen das Unwahrscheinliche. KI liefert Wahrscheinliches, sie basiert auf statistischen Modellen und gibt die Antwort, die viele andere auch geben würden. Je mehr Entscheidungsträger auf KI setzen, desto wertvoller werden menschliche Denkpartner, die das Überraschende entdecken. Auch weil weniger Menschen danach suchen.

kompetenz60plus.ch, das Netzwerk von kompetenten «Alten»
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Werner K. Rüegger, dipl. Arch. SIA AIA
Projektadministrator und Initiator

Ein Projekt «von uns. für uns.»
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Blog, Industrie 4.0

#443 – KI, «Alte» definieren Unsinn

Digitalisierung der Vergangenheit
Wenn wir an das Prinzip der kreativen Zerstörung des tschechisch-amerikanischen Ökonomen Joseph Alois Schumpeter (1883-1950) denken (Siehe dazu auch Blog #418), liegt unser Problem weniger im Mangel an Kreativität, sondern am fehlenden Mut zur «Zerstörung» dessen, was aktuell noch mehr oder weniger funktioniert. Wir halten zu lange an Arbeits-, Denk- und Organisationsformen fest, die bequem, aber nicht mehr zukunftsfähig sind. Wir digitalisieren Prozesse, aber transformieren keine Systeme. Wir führen KI ein, aber verharren in alten Denkschemata – als wäre KI nur ein Werkzeug statt ein Weckruf, schreibt Hanspeter Beerli, Zukunfts-Coach und Talentarchitekt im Kommentar auf LinkedIn. Kurzum: Wir digitalisieren die Vergangenheit, statt unsere Zukunft zu gestalten.

Wie wir unsere Systeme zum Lernen bringen
Im dritten Teil der Serie zu den grössten Erkenntnissen der Wissenschaft, schreibt Martin Amrein, in der NZZ vom 30.September 2025, wie Forschende ihre Systeme zum Lernen bringen und immer wieder scheiterten. Lange programmierten sie Befehl um Befehl, Zeile um Zeile, damit Computer Dinge taten, die von einem Menschen Intelligenz verlangen. Eine Entdeckung in der Hirnforschung war Ausgangspunkt für ein neues Prinzip. Die synaptische Plastizität: Beim Lernen verändern sich die Synapsen. Das sind die Kontaktstellen zwischen den Neuronen, den Ner­ven­zellen im Gehirn. Wird eine Synapse wiederholt aktiviert, wird sie effizienter und die Signalübertragung stärker. Das macht Lernen aus, und diese Lernfähigkeit wollten die Forschenden durch Nutztung von Algorithmen – für Computer lesbare Anleitungen – imitieren. Sie bauten diese Netzwerke rein digital nach. Diese künstlichen Neuronen übertrugen einander Signale.

«Camouflage» von Ai Weiwei (68), chinesischer Künstler und Aktivist. Installation 2025 im «FDR Four Freedoms Park» auf New York’s Roosevelt Insel. Das Monument wurde in Erinnerung an Franklin D. Roosevelt’s 1941 «Friedensrede» vom amerikanischen Architekten Louis I. Kahn (1901-1974) entworfen und 2012 eingeweiht. Foto: John Hill/World-Architects

Menschliche und künstliche Neuronen
Das erste künstliche neuronale Netz mit mathematischen Werten, sogenannten Ge­wich­ten, schuf der amerikanische Psychologe und Informatiker Frank Rosenblatt (1928-1971) in 1957. Es handelte sich um eine grosse Maschine. Rosenblatt nannte sie Perzeptron. Damit simulierte er das Auge und das Gehirn des Menschen mit wenigen Neuronen. Durch Trainingsdaten konnte das System die gewichteten Verbindungen zwischen den künstlichen Neuronen justieren, was ihm das Lernen ermöglichte. Dieses Konzept ist bis heute die Grundlage für neuronale Netze.

Von KI-Winter bis Videospiele
Auf diese Anfangszeit bis in die 1960er Jahre folgte eine Zeit, die als KI-Winter bekannt wurde. Erst in den 1980er Jahren entwickelten Forscher komplexere neuronale Netze. Algorithmen unterstützten sie beim Training – dem Lernen – um die Neuronenverbindungen richtig zu gewichten. Ihr Wissen war weiterhin in den Gewichten gespeichert, nicht in programmierten Regeln. Einer der bedeutendsten KI-Forscher der 1980er Jahre war der aus England stammende Psychologe Geoffrey Hinton (78). Er entwickelte Lernalgorithmen für grosse neuronale Netze, die bis heute im Einsatz sind. Mit dem Boom der Videospiele in den 1990er Jahren und ihren dreidimensionalen Welten, stieg die Nachfrage nach immer besseren Visualisierungen und trieb die Entwicklung ultraschneller Grafikprozessoren an. Diese eigneten sich perfekt auch für die Re­chen­opera­tio­nen neuronaler Netze und plötzlich waren diese höchst effizient. Durch Verbinden von unzähligen Neuronen entstanden tiefe Netze. Von Deep Learning war deshalb die Rede. Selbstlernende Systeme wurden damit realisierbar.

Wie ein Taxiunternehmen Daten sammelt
Ursprünglich hatten KI-Firmen Daten zum Training ihrer KI-Modelle aus dem World Wide Web abgegriffen. Rechtlich ist dies jedoch enorm umstritten. Deshalb suchen KI-Firmen nun immer öfter nach legalen Quellen. Wie Marie-Astrid Langer, San Francisco, in der NZZ vom 21.Oktober 2025 unter dem Titel «Neues Angebot: Uber-Fahrer trainieren nun KI-Modelle» beschreibt, sollen künftig Uber-Fahrer ins Geschäftsmodell der Tochterfirma «Uber AI Solutions» eingebunden werden. Das neue Programm bezahlt die Fahrer in den USA dafür, dass sie während Pausen Daten generieren, um KI-Modelle zu trainieren. Die Fahrer laden Fotos von Gegenständen hoch, erstellen Kurzvideos in ihrer Muttersprache oder nehmen «data labeling» vor – also Rohdaten so zu beschreiben, dass ein KI-Modell den Inhalt eines Bildes erkennt. Das alles geschieht in der Uber-App, welche die Fahrer für die Suche nach ihrem nächsten Gast nutzen. Weltweit arbeiten mehr als 8,8 Millionen Personen für Uber als Fahrer oder Lieferanten. Viele von ihnen sprechen neben Englisch andere Sprachen fliessend – das sind ideale Voraussetzungen, damit KI-Modelle Sprachen lernen. Manche KI-Modelle können sich inzwischen auch selbständig verbessern und sich selbst, basierend auf KI-generierten Daten («synthetischen Daten»), trainieren, aber bei weitem nicht alle.

KI hat ein Inzestproblem
Unter dem Titel «KI hat ein Inzestproblem: Warum unsere Zukunft in der Vergangenheit hängenbleiben wird» beleuchtet der Kultur- und Medienwissenschafter Roberto Simanowski (62) im Feuilleton der NZZ vom 21.Oktober 2025 eine weitere Herausforderung selbstlernender Systeme. KI lernt, je mehr sie benutzt wird, auch aus Daten die sie selbst erzeugt hat. Das verändert unser Bild der Welt. Grosse Sprachmodelle lernen an Daten aus der Vergangenheit das «Denken». Gemäss Simanowski wird dabei der soziale Fortschritt behindert, wenn Sprachmodelle sich an Daten von gestern ausrichten. Politisch korrektere Perspektiven bestimmen auch das Denken ihrer Nutzer. So verstärkt sich die gestrige Perspektive auf die Welt exponentiell im Datensatz der KI und immunisiert sich gegen jede Neubewertung. Damit bestimmt nun die Vergangenheit, was die Gegenwart über sie und sich selber denkt. Und insofern der Mensch kaum noch ohne KI auf die Welt schaut, bleibt auch er schliesslich im Gestern stecken. Ende der Innovation, Ende der Geschichte, ewige Wiederkehr des Gleichen.

«Alte» definieren Unsinn
Ein Vorschlag zur Modellkollapsvermeidung solcher Systeme läge darin, die von der KI generierten Texte einer menschlichen Bewertung zu unterziehen, um unsinnige Texte aus dem Datenpool der nächsten KI-Generation auszuschliessen. Das ist eine neue Aufgabe für uns kompetente und aufgeschlossene «Alte». Aber wie definiert man Unsinn? Nach den Kriterien von gestern? Die Identifizierung synthetischer Texte verlangt eine lückenlose Aufdeckung der eingesetzten Hilfsmittel: Half die KI schon bei der Strukturierung des Textes oder nur beim Feinschliff? Oder half sie gar schon beim Lesen jener Texte, auf die sich der geschriebene Text bezieht? Zu wissen, wann und wie man KI-Systemen vertrauen kann ist eine Fähigkeit die sich nicht aus Büchern lernen lässt. Dazu braucht es mehr als Programmier-Kompetenzen: Wir «Alten» bringen Erfahrung, Business-Verständnis und die Fähigkeit, KI-Systeme kritisch zu hinterfragen ins Team. KI-Tools übernehmen Routineaufgaben, erhöhen aber gleichzeitig die Anforderungen an Architektur, Code-Qualität und Wartbarkeit. Das sind Kompetenzen, die man nur durch Erfahrung erwerben kann.

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#442 – Digitale Bildung auch für uns «Alte»

Digitalisierung eröffnet neue Möglichkeiten für die Bildung
Die gegenwärtige Diskussion über Vor- und Nachteile künstlicher Intelligenz KI lässt auch die aktuellen Zugriffe auf die Blogbeiträge «kompetenz60plus» in die Höhe schnellen. Vor allem auf dem Gebiet der Bildung herrschen geteilte Meinungen. Während das eine Lager die Technologie verteufelt und nach Verboten schreit, finden sich ebensoviele Verfechter von KI zur Inspiration im «Klassenzimmer». Einer davon ist der Deutsche Christian Pohl (50+), Lehrer bei Freistaat Bayern in seinem Blog «Serie: Wie künstliche Intelligenz Schule und Lernen neu erfindet». Mit umfangreicher Erfahrung von drei Jahrzehnten in der pädagogischen Arbeit, verfügt Pohl über ein breites Spektrum an Wissen und Fähigkeiten. Sein Schwerpunkt liegt auf digitaler Bildung, ein Bereich, in dem er sich besonders leidenschaftlich engagiert. Sein Ziel ist es, Pädagogen zu befähigen das Potenzial jedes Lernenden, egal welchen Alters, zu maximieren. Er ist fest davon überzeugt, dass das Zeitalter der Digitalisierung enorme Möglichkeiten für die Bildung eröffnet. Lebenslange Weiterbildung in der Ära von KI hat ihre Auswirkungen auf unsere Gesellschaft, unsere Arbeit und deren Sinnhaftigkeit. Künstliche Intelligenz wird unser Leben nicht einfach ein bisschen verändern – sie wird unsere Erfahrung von Grund auf transformieren. In den kommenden Jahren wird sich alles wandeln: wie wir arbeiten, wie wir lernen, wie wir Wissen prüfen, Feedback geben und Bildung überhaupt verstehen. Gemäss Pohl verbinden sich die Themen in seiner Blogreihe zu einer gemeinsamen Frage: Wie bleibt Bildung menschlich, wenn Intelligenz allgegenwärtig wird?

Leibniz-Rechenzentrum der Bayerischen Akademie der Wissenschaften, München, Deutschland, 2025: Die automatisierte Bandbibliothek zur Langzeitarchivierung von Daten, verwaltet tausende magnetische Speicherbänder mittels Robotersystemen, um eine zuverlässige und energieeffiziente Sicherung wissenschaftlicher Daten über Jahrzehnte hinweg zu gewährleisten. Foto: Giulia Bruno / Architekturmuseum der TUM, 2025

Der Weiterbildungsbedarf für die Kompetenzen der Zukunft
Zusammen mit der KI ChatGPT von OpenAI, geht Pohl in der Folge verschiedenen Fragen zur Zukunft dieses Transformationsprozesses nach, so auch, wie die fortschreitende Digitalisierung und künstliche Intelligenz die Arbeitswelt tiefgreifend verändern wird. Studien zeigen, dass in den kommenden Jahren viele Arbeitsplätze einem Wandel unterliegen werden, während zugleich neue Berufsfelder entstehen. Ebenso gewinnen flexible Arbeitsmodelle wie Homeoffice an Bedeutung, was Produktivitätsaspekte und die Mitarbeitendenzufriedenheit beeinflusst. Gleichzeitig entsteht ein steigender Weiterbildungsbedarf, da Arbeitskräfte neue Kompetenzen für die Jobs der Zukunft benötigen: Laut dem Future of Jobs Report 2023 des Weltwirtschaftsforums werden bis 2027 voraussichtlich 23% aller Jobs Veränderungen erfahren, wobei rund 69 Millionen neue Stellen entstehen und 83 Millionen wegfallen könnten (Nettoverlust ca. 14 Millionen Jobs). Technologische Makrotrends (wie beispielsweise KI, respektive Automatisierung) treiben dabei den Wandel an und verursachen eine erhebliche Arbeitsmarkt-Dynamik, mit insgesamt dennoch leicht positivem Ausblick für neue Stellenprofile.

Auch «Alte» erhalten eine Rolle
Selbst wenn die Automatisierung mit ~34% der Aufgaben etwas langsamer verläuft als ursprünglich prognostiziert, rechnen Unternehmen mit einem 25% Arbeitsplatzabbau bis 2027. Viele Tätigkeiten werden jedoch auch weiterhin menschlich dominiert, besonders solche, die kognitive Fähigkeiten wie Kommunikation und Koordination erfordern. Vorteile wie Büroflächeneinsparung oder globales Recruiting, sowie die Verbesserung bei Remote-Technologien, welche flexible Arbeitsmodelle ermöglichen, werden die Zahl der Homeoffice-Tage in Firmen fördern. Durch den strukturellen Wandel am Arbeitsmarkt entsteht gleichzeitig ein erheblicher Weiterbildungs- und Umschulungsbedarf. Bis 2027 werden gemäss Weltwirtschaftsforum 6 von 10 Beschäftigten Weiterbildungen benötigen. Als kompetente und neugierige «Alte» begleiten wir diese «Reskilling-Revolution» zur Aktualisierung künftiger Anforderungen, als Mentoren und Sparringspartner in gemischten Teams mit den «Jungen Wilden».

Vielfalt und Inklusion am Arbeitsplatz
Verschiedene Studien stützen die These, dass Diversität, etwa hinsichtlich Geschlecht, Alter, ethnischer Herkunft oder Denkstile Innovationen fördert, Entscheidungen verbessert und die finanzielle Performance steigert. Gemäss dem Global Diversity & Inclusion Index gibt es einen kausalen Effekt: Unternehmen mit überdurchschnittlich diversen und inklusiven Teams sind tendenziell erfolgreicher in der Marktperformance. Vielfalt in Belegschaften bedeutet eine grössere Bandbreite an Perspektiven, Erfahrungen und Fähigkeiten. Dies kann die Kreativität und Problemlösungsfähigkeit deutlich erhöhen. So werden in heterogenen Teams Herausforderungen oft aus verschiedenen Blickwinkeln betrachtet, was zu innovativeren Lösungsansätzen führt. Zudem korreliert Vielfalt mit höherer Mitarbeiterzufriedenheit und geringerer Fluktuation, was insgesamt zur Leistungssteigerung beiträgt. Vielfalt wird daher als wichtige Ressource und Wettbewerbsvorteil eines Unternehmens angesehen. Dies wiederum hilft, die besten Talente anzuziehen und zu halten. Entsprechend bezeichnen Management-Studien eine ausgeprägte Diversitätskultur als unimitierbaren Erfolgsfaktor – Konkurrenten können ein eingespieltes diverses Team nur schwer kopieren.

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