Keine Buzzwords, keine Folien-Marathons. Wir liefern funktionierende KI-Systeme: prädiktive Modelle, Sprachverarbeitung, Bilderkennung. In Neuchâtel entwickelt, in der Schweiz und darüber hinaus im Einsatz.
Projekt besprechen
Jedes Projekt beginnt mit einer konkreten Geschäftsfrage. Daraus entsteht ein System, das messbare Ergebnisse liefert, nicht ein Prototyp, der in der Schublade landet.
Wir trainieren Modelle auf Ihren historischen Daten, um Nachfrage, Ausfälle oder Kundenverhalten vorherzusagen. Ein Logistikunternehmen konnte damit seine Lagerkosten um 23 % senken, weil das Modell saisonale Spitzen drei Wochen im Voraus erkannte.
Dokumente klassifizieren, Support-Tickets automatisch weiterleiten, Verträge zusammenfassen: Unsere NLP-Pipelines verarbeiten Deutsch, Französisch und Italienisch gleichzeitig. Für eine Versicherung haben wir die manuelle Schadensbearbeitung von 12 Minuten auf 40 Sekunden pro Fall reduziert.
Qualitätskontrolle in der Fertigung, medizinische Bildanalyse, Drohnenauswertung: Wir setzen Convolutional Networks ein, die auf Ihre spezifischen Bilddaten trainiert werden. Ein Pharma-Kunde nutzt unser System, um Tablettendefekte mit 99,4 % Genauigkeit zu erkennen.
Nicht jedes Problem braucht ein neuronales Netz. In einem zweitägigen Workshop bewerten wir Ihre Datenqualität, identifizieren die drei wirkungsvollsten Einsatzfelder und erstellen eine Roadmap mit realistischen Zeitangaben. Erst danach entscheiden Sie, ob Sie bauen wollen.
Ein Modell, das im Notebook funktioniert, ist noch kein Produkt. Wir übernehmen Deployment, Monitoring und Retraining-Pipelines. Ihre Modelle laufen auf Kubernetes oder direkt in Ihrer Cloud-Umgebung, mit automatischen Alerts, wenn die Vorhersagequalität abfällt.
Bevor KI funktionieren kann, müssen Daten fliessen. Wir bauen ETL-Pipelines, Data Lakes und Feature Stores, die Ihre bestehenden Systeme verbinden. SAP, Salesforce, IoT-Sensoren: Alles landet sauber strukturiert an einem Ort.
Vier Phasen, keine davon optional. Die meisten Projekte dauern zwischen acht und sechzehn Wochen.
Wir verbringen zwei Tage bei Ihnen vor Ort. Am Ende steht ein Dokument mit der genauen Fragestellung, den verfügbaren Datenquellen und den Erfolgskriterien. Kein Modell wird trainiert, bevor dieses Dokument von beiden Seiten unterschrieben ist.
Wir bauen einen funktionierenden Prototyp auf einem repräsentativen Datensatz. Sie sehen erste Ergebnisse und können entscheiden, ob die Richtung stimmt, bevor grössere Budgets fliessen.
Das Modell wird auf dem vollständigen Datensatz trainiert, optimiert und in Ihre bestehende IT-Landschaft eingebettet. API-Endpunkte, Batch-Verarbeitung oder Echtzeit-Streaming: Die Architektur richtet sich nach Ihrem Anwendungsfall.
Nach dem Go-live überwachen wir die Modellleistung. Wenn sich Ihre Daten verändern, passen wir das Modell an. Sie erhalten monatliche Reports mit Metriken wie Precision, Recall und Business-KPIs.
Drei Beispiele, die zeigen, wie unterschiedlich KI-Projekte aussehen können.
12 000 Artikelpositionen, drei Jahre Bestellhistorie. Unser Gradient-Boosting-Modell prognostiziert wöchentliche Bestellmengen mit einem MAPE von 8,7 %. Das Lagerteam bestellt jetzt automatisch nach, Überbestände sanken um 23 %.
Das Kamerasystem prüft 800 Tabletten pro Sekunde. Unser ResNet-basiertes Modell erkennt Risse, Verfärbungen und Formabweichungen. Die Falsch-Positiv-Rate liegt bei 0,3 %, was den manuellen Nachprüfaufwand um 91 % reduzierte.
Die Spanne ist gross. Ein zweitägiger Workshop kostet CHF 4 800. Ein vollständiges prädiktives Modell mit Integration liegt typischerweise zwischen CHF 40 000 und CHF 150 000, abhängig von Datenvolumen und Komplexität. Wir nennen Ihnen nach der Problemdefinition einen Festpreis.
Nein. Wir übernehmen Entwicklung und Betrieb komplett. Was Sie brauchen, ist eine Person, die das fachliche Problem versteht und uns Zugang zu den relevanten Daten verschafft. Das ist meistens jemand aus dem Fachbereich, kein IT-Spezialist.
Standardmässig in Schweizer Rechenzentren (Azure Switzerland North oder Google Cloud Zürich). Wenn Sie eine On-Premise-Lösung bevorzugen, richten wir die Infrastruktur auf Ihren eigenen Servern ein. Daten verlassen nie die von Ihnen freigegebene Umgebung.
Modelle altern, weil sich Daten verändern. Deshalb überwachen wir die Vorhersagequalität kontinuierlich. Sobald definierte Schwellenwerte unterschritten werden, startet automatisch ein Retraining. Sie erhalten eine Benachrichtigung und sehen die neuen Metriken im Dashboard.
Genau das empfehlen wir. Der vierwöchige Prototyp ist dafür gedacht. Sie investieren überschaubar, sehen echte Resultate und können danach fundiert entscheiden, ob eine Skalierung sinnvoll ist.
Beschreiben Sie kurz, worum es geht. Wir melden uns innerhalb von zwei Arbeitstagen mit einer ersten Einschätzung.
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