«Der modulare Aufbau des Studiums hat mich besonders überzeugt»

Was waren die Beweggründe für ein MAS-Studium?

In meiner Rolle als Solution Architect mit Schwerpunkt Prozessautomation und Systemintegration komme ich regelmässig mit neuen Technologien in Berührung. In den letzten Jahren verschob sich der Fokus zunehmend in Richtung Datenverarbeitung, Effizienzsteigerung im Umgang mit grossen Datenmengen und dem Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI).

Mir wurde bewusst, dass ich diese Themen vertiefter und strukturierter verstehen wollte – nicht nur aus Anwendersicht, sondern auch auf technischer Ebene. Ich suchte daher eine Weiterbildung, die mir fundiertes Wissen im Bereich Data Engineering und KI vermitteln und mir ermöglichen würde, diese Fähigkeiten praxisnah zu erproben. Das MAS-Studium in Data Science bot genau diesen Rahmen.

Wie beurteilen Sie den Studiengang im Rückblick?

Der Entscheid für den Studiengang an der BFH hat sich für mich in jeder Hinsicht gelohnt. Besonders überzeugte mich der modulare Aufbau, der es ermöglichte, die Inhalte gezielt nach meinen Interessen und beruflichen Schwerpunkten zusammenzustellen. So konnte ich meinen MAS mit den vier CAS Artificial Intelligence, Practical Machine Learning, Business Intelligence und Data Engineering bewusst auf die Themen KI, datenbasierte Entscheidungsfindung und moderne Datenarchitekturen ausrichten.

Bereits während des ersten CAS Artificial Intelligence im Jahr 2022 wurde ChatGPT öffentlich lanciert und damit eine neue Phase des KI-Bewusstseins eingeläutet. Besonders eindrücklich war für mich, wie schnell dieses Thema im Unterricht aufgenommen und gemeinsam mit den Dozierenden und Mitstudierenden aktiv bearbeitet wurde. Diese Dynamik und Aktualität machten den Unterricht nicht nur praxisnah, sondern auch inhaltlich relevant. Rückblickend war genau diese Verbindung von fundierter Theorie und flexibler Auseinandersetzung mit aktuellen Technologien ein grosser Mehrwert meines Studiums.

Welchen Einfluss hatte das Studium auf Ihre berufliche Karriere?

Das MAS-Studium hatte einen direkten und nachhaltigen Einfluss auf meine berufliche Entwicklung. Durch die praxisnahen Projektarbeiten konnte ich neue Technologien und Methoden unmittelbar in meinen Berufsalltag integrieren – sowohl in internen Vorhaben als auch in Kundenprojekten. Besonders im Bereich Data & Analytics konnte ich mich durch das erworbene Wissen positionieren und meine Rolle gezielt ausbauen. Heute bin ich aktiv an Projekten beteiligt, in denen KI-Lösungen und datenbasierte Entscheidungen eine zentrale Rolle spielen. Das Studium hat mir geholfen, komplexe Datenprozesse besser zu verstehen und zielgerichtet einzusetzen.

Zudem hat sich meine Fähigkeit, zwischen Technik, Fachbereich und Management zu vermitteln, gestärkt. So kann ich innovative Ansätze nicht nur technisch umsetzen, sondern auch im richtigen Kontext verankern. Es war einer der Katalysatoren dafür, dass ich meine Karriere gezielt weiterentwickeln und neue Verantwortungsbereiche übernehmen konnte.

Wie hat das Studium Ihren Arbeitsalltag beeinflusst?

Für die Teilnahme am Unterricht habe ich mein Pensum bewusst reduziert und zusätzlich viele Abende und Wochenenden für Studienarbeiten und die Masterarbeit genutzt. Die Studienzeit war intensiv und erforderte eine gute Selbstorganisation – gleichzeitig war es aber auch bereichernd, neben dem Berufs- und Privatleben jeweils über ein halbes Jahr hinweg gezielt und vertieft an einem Thema zu arbeiten. Diese thematische Fokussierung war eine willkommene Abwechslung zum oft stark fragmentierten Projektalltag und hat mir ermöglicht, mich inhaltlich intensiv mit neuen Technologien und Methoden auseinanderzusetzen – etwas, das ich sehr geschätzt habe.

Konnten Sie Ihr persönliches Netzwerk erweitern/Kontakte knüpfen?

Definitiv. In den vier CAS sowie im Rahmen der Masterarbeit habe ich zahlreiche tolle Mitstudierende und Fachdozierende kennengelernt. Besonders schätzte ich den Austausch in kleinen, themenspezifischen Gruppen, wie es für die CAS typisch ist. Durch den starken Praxisbezug und die Spezialisierung der Inhalte sind viele der Kontakte für mich nicht nur fachlich, sondern auch menschlich sehr bereichernd geblieben.

Mit welchem Thema beschäftigten Sie sich in Ihrer Master-Thesis?

In meiner Masterarbeit entwickelte ich einen Multi-Agenten-Ansatz zur intelligenten Unterstützung bei der Bearbeitung von Support-Tickets. Ziel war es, eingehende Anfragen automatisiert zu analysieren, relevante Inhalte prägnant zusammenzufassen und daraus konkrete Handlungsempfehlungen abzuleiten – damit das Support-Team schneller reagieren und effizienter arbeiten kann. Dabei lag der Fokus nicht nur auf der inhaltlichen Verarbeitung der Tickets, sondern auch auf der kontextbezogenen Verknüpfung mit historischen Support-Tickets, um fundierte Antworten zu ermöglichen.

Die gesamte Lösung, einschliesslich aller eingesetzten Large Language Models, wurde lokal betrieben, um den Anforderungen an Datenschutz und Datensicherheit zu entsprechen. Herzstück war ein Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Ansatz, der es erlaubte, gezielt Informationen aus vorhandenen Support-Tickets und zugehörigen Datenquellen in die Generierung einzubinden. Damit entstand ein System, das relevante Inhalte nicht nur erkennt, sondern auch verständlich aufbereitet und mit konkretem Handlungsnutzen versehen kann.

Ein zentraler Aspekt war somit der praxisnahe Einsatz KI-gestützter Methoden in einem realen Anwendungsszenario, das direkt auf aktuelle Bedürfnisse im Unternehmen abgestimmt war. Begleitet wurde die Arbeit von einer Expertin und einem Experten, deren fundierte Kenntnisse im Bereich KI und Datenverarbeitung die Qualität der Arbeit erheblich bereichert haben. Besonders erfreulich ist, dass das Projekt intern weiterverfolgt und kontinuierlich ausgebaut wird.