Wir bauen KI-Systeme, die Ihre Daten in verwertbare Ergebnisse verwandeln. Keine Buzzwords, keine Folienkonzepte. Funktionierende Modelle, getestet an echten Geschäftsprozessen.
Projekt besprechenVier Schwerpunkte, in denen wir nachweislich Ergebnisse liefern.
Wir trainieren Regressionsmodelle und Zeitreihen-Forecasts auf Ihren historischen Daten. Typischer Anwendungsfall: Nachfrageprognose für Lager und Einkauf. Laufzeit vom Kick-off bis zum produktiven Dashboard: sechs bis acht Wochen.
Dokumente klassifizieren, Rechnungen extrahieren, E-Mails routen: Wir verbinden NLP-Modelle mit Ihren bestehenden Systemen (SAP, Abacus, Microsoft 365). Die meisten Integrationen stehen nach drei bis vier Wochen.
Qualitätskontrolle in der Produktion, Zählung von Objekten in Echtzeit oder automatische Kategorisierung von Bilddatenbanken. Wir setzen auf bewährte Architekturen (YOLO, EfficientNet) und passen sie an Ihre Domäne an.
Nicht jedes Problem braucht ein neuronales Netz. In einem zweitägigen Workshop identifizieren wir mit Ihrem Team die Stellen, an denen KI tatsächlich Kosten senkt oder Umsatz steigert, und priorisieren die Umsetzung.
Vom ersten Gespräch bis zum laufenden Modell: fünf klar definierte Phasen.
Wir schauen uns an, welche Daten Sie haben, wo sie liegen und wie sauber sie sind. Dauer: ein bis zwei Tage. Am Ende steht ein Bericht mit konkreten Handlungsempfehlungen.
Innerhalb von zwei Wochen bauen wir ein erstes Modell. Sie sehen Ergebnisse, bevor grössere Budgets fliessen. Wenn der Prototyp nicht überzeugt, stoppen wir hier ohne weitere Kosten.
Feature Engineering, Hyperparameter-Tuning, Validierung gegen Ihre Geschäftsmetriken. Wir arbeiten in zweiwöchigen Sprints und zeigen Ihnen nach jedem Sprint die Fortschritte.
Das Modell geht in Ihre Infrastruktur: On-Premise, in der Cloud oder als API-Endpunkt. Wir dokumentieren alles und schulen Ihr technisches Team im Betrieb.
Modelle altern. Wir überwachen Drift, Genauigkeit und Latenzen und trainieren bei Bedarf nach. Optional als laufenden Service oder als Wissenstransfer an Ihr Team.
Zwei Beispiele, die zeigen, was unsere Modelle bewirken.
Nachfrageprognose für 1 200 Artikelpositionen. Das bestehende Excel-Modell lag im Schnitt 34 % daneben. Unser Gradient-Boosting-Modell reduzierte den Prognosefehler auf 11 %, gemessen über sechs Monate Echtbetrieb.
Automatische Klassifikation eingehender Schadenmeldungen (Deutsch, Französisch, Italienisch). Vor dem Projekt bearbeitete ein Team von vier Personen die Zuordnung manuell. Heute erledigt das NLP-Modell 89 % der Fälle korrekt, die restlichen 11 % gehen an einen Menschen.
Antworten auf das, was uns Kunden am häufigsten fragen.
Beschreiben Sie uns kurz, worum es geht. Wir melden uns innerhalb von 24 Stunden mit einer ersten Einschätzung.
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