Wir bauen KI-Systeme für Schweizer Unternehmen. Keine Foliendecks, keine Buzzwords. Funktionierende Modelle, die in Ihrer Infrastruktur laufen und messbare Ergebnisse liefern.
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Sechs Kernbereiche, in denen wir seit 2019 Projekte realisieren.
Wir trainieren Modelle, die Nachfrage, Ausfälle oder Kundenverhalten vorhersagen. Typische Laufzeit vom Kick-off bis zum ersten produktiven Modell: acht bis zwölf Wochen. Unsere Modelle laufen auf Ihrer bestehenden Cloud oder On-Premise.
Dokumente klassifizieren, Rechnungen extrahieren, E-Mails routen: Wir verbinden NLP-Modelle mit Ihren bestehenden Systemen. Ein Versicherungskunde hat damit 2'400 Arbeitsstunden pro Jahr eingespart.
Bevor ein Modell Sinn ergibt, muss die Datenlage stimmen. Wir auditieren Ihre Datenquellen, bereinigen Altlasten und bauen Dashboards, die Entscheider tatsächlich nutzen.
Qualitätskontrolle in der Fertigung, Zählung von Objekten in Echtzeit oder medizinische Bildanalyse. Wir setzen auf bewährte Architekturen wie YOLO und EfficientNet und passen sie an Ihre Bilddaten an.
Wir integrieren grosse Sprachmodelle in Ihre internen Abläufe: Wissensdatenbanken durchsuchen, Verträge zusammenfassen oder Kundenanfragen beantworten. Datenschutzkonform, gehostet in der Schweiz.
Zwei Tage, Ihr Team, unsere Ingenieure. Wir identifizieren die drei bis fünf Anwendungsfälle mit dem grössten ROI und erstellen eine Roadmap mit konkreten Meilensteinen. Kein Foliengrab.
Fünf Phasen, die wir bei jedem Auftrag durchlaufen.
Wir schauen uns Ihre vorhandenen Daten an, sprechen mit den Fachabteilungen und klären, ob ein KI-Ansatz überhaupt der richtige Weg ist. Manchmal reicht eine einfache Regel. Das sagen wir Ihnen ehrlich.
Innerhalb von zwei bis drei Wochen bauen wir einen Prototyp mit echten Daten. Sie sehen erste Ergebnisse und können entscheiden, ob sich die Investition lohnt, bevor grössere Budgets fliessen.
Iterative Entwicklung in zweiwöchigen Sprints. Jede Iteration liefert ein verbessertes Modell mit dokumentierten Metriken: Precision, Recall, F1-Score. Keine Blackbox.
Das Modell wird in Ihre bestehende IT-Landschaft eingebettet. Ob REST-API, Batch-Pipeline oder Edge-Gerät: Wir liefern den Code, die Tests und die Dokumentation.
Nach dem Go-live überwachen wir die Modellleistung. Wenn sich die Datenverteilung ändert, trainieren wir nach. Optionale SLA-Verträge sichern Reaktionszeiten von unter vier Stunden.
Jede Branche hat eigene Datenformate, Regulierungen und Engpässe. Hier einige Bereiche, in denen wir wiederholt geliefert haben.
Betrugserkennung in Echtzeit, Kreditrisikomodelle und automatisierte Compliance-Prüfungen für Banken und Versicherungen.
Bildanalyse für Radiologie, Patientenfluss-Optimierung und NLP-basierte Extraktion aus Arztbriefen. DSGVO- und HMG-konform.
Visuelle Qualitätskontrolle, vorausschauende Wartung von Maschinen und Optimierung von Lieferketten mit Nachfrageprognosen.
Personalisierte Produktempfehlungen, dynamische Preisgestaltung und Bestandsoptimierung auf Filialebene.
Routenoptimierung, automatische Sendungsverfolgung und Kapazitätsplanung für Speditionen und Paketdienste.
Vier Gründe, die in Feedbackgesprächen immer wieder genannt werden.
Alle Modelle können auf Servern in der Schweiz trainiert und betrieben werden. Keine Daten verlassen das Land, wenn Sie das nicht wollen.
Sie erhalten den gesamten Quellcode, die trainierten Gewichte und die Dokumentation. Wenn Sie uns morgen ersetzen, läuft alles weiter.
Pro Projekt arbeiten zwei bis vier Personen. Ihr Ansprechpartner wechselt nicht. Das spart Einarbeitungszeit und reduziert Missverständnisse.
Wenn ein regelbasierter Ansatz schneller und günstiger zum Ziel führt, empfehlen wir genau das. KI ist ein Werkzeug, kein Selbstzweck.
Antworten auf das, was Kunden vor dem ersten Gespräch wissen wollen.
Eine Machbarkeitsstudie beginnt bei CHF 8'000. Vollständige Projekte liegen typischerweise zwischen CHF 40'000 und CHF 200'000, abhängig von Datenmenge, Modellkomplexität und Integrationsaufwand. Wir erstellen nach dem Erstgespräch eine verbindliche Offerte.
Ja, in den meisten Fällen. Ohne domänenspezifische Daten lässt sich kein sinnvolles Modell trainieren. Wir helfen Ihnen aber, vorhandene Datenquellen zu identifizieren und aufzubereiten. Manchmal reichen schon einige hundert gelabelte Beispiele für einen ersten Prototyp.
Python ist unsere Hauptsprache. Wir arbeiten mit PyTorch, scikit-learn, Hugging Face Transformers und FastAPI. Für Deployment nutzen wir Docker, Kubernetes und je nach Kundenwunsch AWS, Azure oder Schweizer Cloud-Anbieter wie Exoscale.
Die Machbarkeitsstudie dauert zwei bis drei Wochen. Danach rechnen wir mit sechs bis zwölf Wochen bis zum produktiven Einsatz. Komplexe Projekte mit mehreren Datenquellen oder regulatorischen Anforderungen können länger dauern.
Modelle veralten. Kundendaten ändern sich, Märkte verschieben sich. Wir bieten Wartungsverträge an, die regelmässiges Monitoring, Nachtraining und Support umfassen. Die meisten Kunden wählen ein monatliches Kontingent von acht bis sechzehn Stunden.
Beschreiben Sie Ihr Vorhaben in ein paar Sätzen. Wir melden uns innerhalb von zwei Arbeitstagen.
AI Firm Direction
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