Eine Plattform, zwei völlig unterschiedliche Dienste
Ministerium bereitet ab Ende des dritten Quartals 2026 öffentliche Tests von zwei seiner ersten vertikalen Dienste vor: einen für das Lernen, einen für die Gastronomie. Unterschiedlicher könnten die Märkte kaum sein. Genau darum geht es.
Ministerium entstand aus einer einfachen Idee: Digitale Dienste sollten sich natürlicher an Menschen anpassen, anstatt Menschen ständig dazu zu zwingen, sich an neue Anwendungen, Benutzeroberflächen und Datenstrukturen anzupassen.
Die laufende KI-Revolution macht diese Idee zunehmend praktisch umsetzbar.
Ab Ende des dritten Quartals 2026 wollen wir mit öffentlichen Tests von zwei Ministerium-Vertikalen beginnen, die diesen Ansatz aus zwei sehr unterschiedlichen Richtungen veranschaulichen.
Die erste heißt derzeit Swiss Tuto und ist unsere Umsetzung des sokratischen Tutorings, zunächst mit Fokus auf die Schweiz.
Die zweite trägt noch ihren Entwicklungs-Codenamen Ctwo und greift ein Problem wieder auf, an dem wir vor mehr als zwölf Jahren erstmals gearbeitet haben: Self-Ordering für den großen Teil der Gastronomie praktikabel zu machen, der es bis heute nicht eingeführt hat.
Geschäftslogisch haben die beiden Dienste fast nichts gemeinsam.
Sie teilen jedoch eine Architektur und eine Philosophie.
Swiss Tuto: KI soll Schülern beim Lernen helfen — nicht dabei, das Lernen zu umgehen
Mit dem Beginn des Schuljahres 2026–2027 in der Schweiz stehen Schüler, Eltern und Lehrpersonen vor einer Frage, die sich nicht mehr ignorieren lässt.
Schüler haben bereits Zugang zu außerordentlich leistungsfähigen, allgemeinen KI-Werkzeugen. Doch Zugang zu KI ist nicht dasselbe wie ein Tutor.
Falsch eingesetzt kann KI sogar genau das Gegenteil dessen bewirken, was Bildung verlangt: Sie kann die geistige Anstrengung entfernen, aus der Lernen entsteht.
Swiss Tuto beginnt mit dem entgegengesetzten Prinzip.
Der Dienst soll keine Hausaufgaben für Schüler produzieren, Übungen umgehen oder perfekte Antworten liefern, die die Lernenden selbst nicht zu entwickeln gelernt haben.
Das Ziel des sokratischen Tutorings ist, einem Schüler zu helfen, wirklich zu verstehen.
Das bedeutet, Grundlagen zu erklären, Fragen zu stellen, Bruchstellen im Verständnis zu erkennen, Erklärungen anzupassen, Übungen anzubieten und den Fortschritt über längere Zeit zu begleiten.
Manchmal ist die richtige Antwort eines Tutors gar keine Antwort.
Sondern eine weitere Frage.
Das ist nicht nur unsere Präferenz. Die wachsende Evidenz zu generativer KI in der Bildung unterscheidet zunehmend zwischen allgemeiner KI, die Aufgaben für Schüler erledigt, und speziell entwickelter Bildungs-KI, die kognitive Anstrengung erhält und Lernen unterstützt.
Diese Unterscheidung ist für Swiss Tuto grundlegend.
Unser Anspruch ist, die Qualitäten ernsthaften privaten Tutorings bereitzustellen — Verfügbarkeit, Geduld, Kontinuität, Kontextverständnis und Anpassung an den einzelnen Lernenden — ohne KI in eine akademische Abkürzung zu verwandeln.
Vom KI-Werkzeug zum Bildungskontext
Es gibt noch eine weitere Lücke, die wir schließen wollen.
Das Problem heute ist nicht mehr ein Mangel an KI-Werkzeugen.
Fast das Gegenteil ist der Fall.
Schüler können auf Modelle, Suchmaschinen, Taschenrechner, Bildgeneratoren, Übersetzungswerkzeuge und spezialisierte Anwendungen zugreifen. Was häufig fehlt, ist die Kontextschicht, die diese Möglichkeiten zu einer kohärenten Lernumgebung verbindet.
Ein Schüler sollte nicht jedes Mal verstehen müssen, welches KI-Modell, welche Anwendung oder welches technische Format geeignet ist, sobald sich die Aufgabe ändert.
Der Dienst selbst sollte genügend Bildungskontext verstehen, um die passenden Werkzeuge auszuwählen und zu koordinieren.
Das ist besonders in naturwissenschaftlichen Fächern wichtig.
Mathematik, Physik und andere Wissenschaften lassen sich nicht immer auf eine Folge von Chatnachrichten reduzieren. Schüler brauchen Gleichungen, Diagramme, Graphen, Annotationen, strukturierte Übungen und visuelle Interaktion.
Das Smartphone bleibt für einen großen Teil dieser Generation das natürliche Gerät. Doch ein konversationeller Einstieg bedeutet nicht, dass die gesamte Lernerfahrung in ein Chatfenster gezwängt werden muss.
Ministerium kann mit einem Gespräch beginnen und anschließend schrittweise genau die Oberfläche bereitstellen, die die jeweilige Aufgabe tatsächlich benötigt.
Das Gespräch wird zum Eingang — nicht zur Einschränkung.
Swiss Tuto wird sich zunächst auf naturwissenschaftliche Disziplinen konzentrieren und später schrittweise Sprachen, praktische Lernsituationen und ausgewählte weitere Fächer einbeziehen, in denen dieselben Tutoring-Prinzipien sinnvoll sind.
Ctwo: Zwölf Jahre später besteht das Problem noch immer
Der zweite öffentliche Test hat einen ganz anderen Ursprung.
2014 entwickelten wir mit einem kleinen internationalen Team zwischen Singapur, Kolumbien und dem Silicon Valley ein Projekt namens Carteplay. Carteplay Inc. wurde in Texas gegründet.
Die Idee kam früh: Kunden sollten direkt über ihr Smartphone in Bars und Restaurants bestellen können.
Wir machten einen strategischen Fehler.
Anstatt uns konsequent auf Self-Ordering in der Gastronomie zu konzentrieren und das Konzept bei großen Betreibern zu etablieren, versuchten wir, die Technologie auf den stationären Handel im Allgemeinen auszuweiten.
Etwa zur selben Zeit begannen Unternehmen wie McDonald's mit dem großflächigen Einsatz von Selbstbestell-Kiosken und machten dieses Verhalten Millionen von Verbrauchern vertraut.
Carteplay wurde nach internen Meinungsverschiedenheiten beendet, noch bevor die erste Finanzierungsrunde abgeschlossen war.
Zwölf Jahre später ist das zugrunde liegende Problem nicht verschwunden.
Deshalb haben wir die Idee 2026 auf Basis von Ministerium neu aufgebaut.
Der Codename lautet daher Ctwo — Carteplay zum zweiten Mal — auch wenn der Dienst vor einer kommerziellen Einführung noch einen endgültigen Namen erhalten wird.
Dies ist jedoch keine Rekonstruktion des Produkts von 2014.
KI verändert, was möglich ist.
Self-Ordering, ohne ein Self-Ordering-System installieren zu müssen
Self-Ordering funktioniert in vielen großen Ketten hervorragend.
Für eine sehr große Zahl kleinerer Restaurants, Bars, Cafés, temporärer Veranstaltungsorte und anderer gastronomischer Situationen sind Wirtschaftlichkeit und operative Komplexität jedoch weiterhin wesentlich schwerer zu rechtfertigen.
Die Installation von Kiosken, POS-Erweiterungen, Zahlungsterminals, Küchen-Displays und speziellen Anwendungen kann Hardware, Integration, Konfiguration, Schulung und Support erfordern.
Ctwo beginnt deshalb mit einer anderen Frage:
Was wäre, wenn ein Gastronomiebetrieb den Großteil der Vorteile von Self-Ordering nutzen könnte, ohne zunächst eine klassische Self-Ordering-Infrastruktur einzuführen?
Unser Ziel ist bewusst anspruchsvoll.
Wir wollen herausfinden, ob ein sehr kleines Team Ctwo innerhalb weniger Dutzend Minuten statt innerhalb von Tagen oder Wochen konfigurieren und einsetzen kann — mit Geräten, die bereits vorhanden sind.
Eines unserer Testszenarien ist absichtlich extrem: Könnten zwei Personen mit Unterstützung von Ctwo eine stark ausgelastete Bar betreiben, die bis zu 200 sitzende Gäste pro Stunde bedient, ohne spezielle Kioske, Bestellterminals oder einen klassischen Technologie-Stack einzusetzen?
Könnte ein neuer Betreiber mit der Konfiguration beginnen und ungefähr eine Stunde später die ersten Bestellungen von Laufkundschaft entgegennehmen?
Das sind Testziele, keine Behauptungen über bereits im kommerziellen Maßstab nachgewiesene Ergebnisse.
Diese Unterscheidung ist wichtig.
Die öffentlichen Tests sollen genau zeigen, wo das Modell funktioniert, wo es scheitert und was geändert werden muss.
Ein Gast sollte keine Anleitung brauchen, bevor er ein Getränk bestellt
Auf Verbraucherseite gilt dieselbe Philosophie.
Für die meisten Gäste sollte Self-Ordering praktisch keine Vorbereitung erfordern.
Es sollte keine Anwendung geben, die man erst entdecken, herunterladen, registrieren und lernen muss, bevor eine Bestellung möglich ist.
Für die mehr als drei Milliarden Menschen, die WhatsApp bereits nutzen, kann die erste Interaktion an einem Ort beginnen, den sie längst kennen.
Unser Ziel ist, dass ein Gast innerhalb weniger Sekunden Fragen stellen, das Angebot verstehen, Präferenzen äußern, eine Bestellung konfigurieren und ausführen kann — fast so natürlich wie im Gespräch mit einer aufmerksamen professionellen Servicekraft.
Manchmal geschieht das in einem klassischen Restaurant.
Manchmal an weniger konventionellen Orten, an denen die Einführung eines traditionellen Bestellsystems wirtschaftlich kaum sinnvoll wäre.
Und auch hier bedeutet Konversation nicht, dass alles innerhalb von WhatsApp bleiben muss.
Wenn strukturierte Auswahl, visuelle Darstellung, Zahlung oder eine andere Interaktion über eine Weboberfläche besser funktioniert, kann Ministerium nahtlos dorthin wechseln und dabei den Gesprächskontext bewahren.
Der Dienst sollte sich an die Aufgabe anpassen.
Nicht der Kunde an die Software.
Dieselben Prinzipien in zwei völlig unterschiedlichen Märkten
Auf den ersten Blick haben private Nachhilfe und Gastronomie kaum etwas gemeinsam.
Aus Sicht von Ministerium legen sie jedoch viele der gleichen Probleme offen.
Ein Dienst muss Kontext verstehen.
Er muss wissen, wer mit ihm interagiert, ohne mehr Identitätsinformationen zu verlangen als nötig.
Er muss Gespräch und verbindliche Aktion voneinander unterscheiden.
Er muss wissen, wann ein KI-Modell sinnvoll ist und wann deterministische Software die Kontrolle übernehmen sollte.
Er muss Zustand und Verlauf bewahren, ohne den Nutzer zu starren Formularen zu zwingen.
Er muss sich natürlich zwischen konversationellen und strukturierten Oberflächen bewegen.
Er muss für Menschen verständlich bleiben, die nie für das System geschult wurden.
Und er muss Einfachheit mit Sicherheit, Datenschutz und Integrität verbinden.
Diese Prinzipien erklären auch, warum wir Identität, DSGVO, Berechtigungen, Urheberrecht und die Grenzen zwischen generierten Informationen und autoritativen Daten besonders ernst nehmen.
Unser Ziel ist nicht, ein LLM vor eine bestehende Anwendung zu setzen.
Wir wollen neu überlegen, wie der Dienst selbst bereitgestellt werden kann.
Warum können wir zwei Vertikalen nahezu gleichzeitig testen?
Vor wenigen Jahren wäre es für eine kleine Entwicklungsorganisation irrational gewesen, gleichzeitig zwei ernsthafte Produkte für Bildung und Gastronomie zu bauen.
Die Domänen sind zu unterschiedlich.
Die Benutzeroberflächen sind unterschiedlich.
Die Arbeitsabläufe sind unterschiedlich.
Die regulatorischen Fragen sind unterschiedlich.
Die Nutzer sind unterschiedlich.
Geändert hat sich nicht nur, dass KI schneller Code schreibt.
KI beseitigt schrittweise einen Teil jener Starrheit, die Softwareentwickler traditionell dazu zwang, jede mögliche Interaktion im Voraus in Formulare, Menüs, Datenstrukturen und festgelegte Abläufe zu codieren.
Natürliche Sprache kann heute zu einer Interpretationsschicht zwischen menschlicher Absicht und strukturierter Software werden.
Multimodale KI kann bei der Interpretation von Dokumenten, Bildern, Sprache und komplexen Eingaben helfen.
Modelle können Entwickler dabei unterstützen, immer größere Systeme zu verstehen, zu testen und zu verändern.
Und spezialisierte Agenten können Teile des Entwicklungsprozesses beschleunigen, für die früher deutlich größere Teams erforderlich waren.
Ministerium entwickelt rund um diese Möglichkeiten zudem eine eigene Entwicklungsmethodik und interne Werkzeuge.
Das bedeutet nicht, dass Softwareentwicklung mühelos geworden ist.
Im Gegenteil: Je mehr KI zu bauen erlaubt, desto wichtiger werden Architektur, Verifikation, Sicherheit und Disziplin.
Aber es bedeutet, dass eine kleine Organisation eine gemeinsame Service-Architektur wiederverwenden und ihre Entwicklungsarbeit auf die tatsächlich unterschiedlichen Domänenlogiken jeder Vertikale konzentrieren kann.
Genau das macht diese beiden parallelen Tests möglich.
Eine Architektur sollte sehr unterschiedliche Realitäten überstehen
Swiss Tuto und Ctwo nahezu gleichzeitig zu starten, ist daher nicht nur eine Terminentscheidung.
Es ist selbst ein Experiment.
Wenn die Ministerium-Architektur nur für Tutoring funktioniert, haben wir eine Tutoring-Plattform gebaut.
Wenn sie nur für Restaurants funktioniert, haben wir eine Gastronomie-Plattform gebaut.
Wenn jedoch dieselben Grundlagen einen Schüler beim Mathematiklernen und fast gleichzeitig einen Gast beim Bestellen in einer stark ausgelasteten Bar unterstützen können — und sich beide Erfahrungen dennoch natürlich in ihrer jeweiligen Umgebung anfühlen — dann beginnen wir, etwas Allgemeineres zu validieren.
Das ist die Hypothese hinter Ministerium.
Nicht eine universelle Anwendung.
Nicht ein riesiger Chatbot, der alles zu erledigen versucht.
Sondern eine gemeinsame Service-Schicht, die hochspezialisierte Vertikalen unterstützen kann und gleichzeitig jeder erlaubt, sich nach ihren eigenen Nutzern, Regeln und Realitäten zu verhalten.
Öffentliche Tests dienen dem Lernen
Wir nennen das, was ab Ende Q3 beginnt, bewusst öffentliche Tests und nicht kommerzielle Markteinführung.
Es wird Dinge geben, die korrigiert werden müssen.
Es wird Annahmen geben, die sich als falsch herausstellen.
Und es wird mit hoher Wahrscheinlichkeit Interaktionen geben, die während der Entwicklung selbstverständlich wirkten, sich aber im realen Einsatz durch Schüler, Familien, Lehrpersonen, Gastronomen und Gäste als weniger selbstverständlich erweisen.
Genau deshalb sind diese Tests wichtig.
KI ermöglicht es, außergewöhnlich schnell zu bauen.
Sie macht die Realität nicht optional.
Bei Swiss Tuto wird die Frage sein, ob KI Lernen unterstützen kann, ohne die zum Lernen notwendige Anstrengung zu ersetzen.
Bei Ctwo wird die Frage sein, ob sich ein anspruchsvoller operativer Dienst fast trivial bereitstellen und benutzen lässt.
Für Ministerium ist die Frage größer:
Können sehr unterschiedliche Dienste zu den Menschen gebracht werden, wo sie bereits sind, während Technologie zunehmend unsichtbarer wird, anstatt die Nutzer immer technischer machen zu müssen?
Wir werden bald beginnen, es herauszufinden.