Kein generisches Produkt von der Stange. Wir entwickeln KI-Modelle, die auf Ihre Daten, Ihre Branche und Ihre konkreten Ziele zugeschnitten sind. Seit 2019 aus Zürich.
Projekt besprechen
Vier Schwerpunkte, in denen wir regelmässig arbeiten. Jedes Projekt beginnt mit einem kostenlosen 45-Minuten-Gespräch.
Wir trainieren Regressionen, Zeitreihenmodelle und Klassifikatoren auf Ihren historischen Daten. Ein typisches Projekt dauert 6 bis 10 Wochen, inklusive Validierung an einem Testdatensatz, den Sie selbst auswählen. Anwendungen reichen von Nachfrageprognosen im Detailhandel bis zur Ausfallvorhersage bei Industriemaschinen.
Rechnungen, Verträge, Laborberichte: Wir extrahieren strukturierte Daten aus unstrukturierten Dokumenten. Unser Pipeline-Ansatz kombiniert OCR mit spezialisierten NLP-Modellen. Ein Pharmakunde verarbeitet damit 12'000 Prüfberichte pro Monat, die vorher manuell erfasst wurden.
Chatbots, die auf Ihrem internen Wissen basieren, nicht auf dem Internet. Wir verwenden Retrieval-Augmented Generation mit Ihren Handbüchern, Wikis und Ticketsystemen als Quelle. Die Antworten sind nachvollziehbar, weil jede Aussage mit einem Quellenlink versehen wird.
Bevor wir ein Modell bauen, prüfen wir, ob Ihre Daten dafür geeignet sind. Wir dokumentieren Lücken, Qualitätsprobleme und Bias-Risiken in einem Bericht, den Sie auch ohne uns weiterverwenden können. Dauer: zwei bis drei Wochen, je nach Anzahl der Datenquellen.
Kein Wasserfall, kein endloses Pflichtenheft. Wir arbeiten in kurzen Zyklen und zeigen Ihnen alle zwei Wochen ein funktionierendes Zwischenergebnis.
Sie beschreiben das Problem. Wir schauen uns Ihre Datenquellen an und sagen Ihnen ehrlich, ob ein KI-Ansatz hier sinnvoll ist oder ob eine einfachere Lösung reicht. Kein Verkaufsgespräch.
Woche 1Innerhalb von drei Wochen steht ein erstes Modell, das auf einem Ausschnitt Ihrer Daten trainiert wurde. Sie können es in einer Web-Oberfläche testen und Feedback geben, bevor wir weitermachen.
Woche 2–4Wir verbessern das Modell in zwei bis vier Sprints. Jede Iteration hat messbare Ziele: Genauigkeit, Latenz, Fairness-Metriken. Sie entscheiden, wann die Qualität für den Produktiveinsatz reicht.
Woche 5–8Das Modell wird in Ihre bestehende Infrastruktur integriert. Wir richten ein Monitoring ein, das Drift erkennt, also wenn sich die Eingabedaten so verändern, dass die Vorhersagen unzuverlässig werden. Sechs Monate Support sind im Projektpreis enthalten.
Woche 9–10Unsere Modelle laufen bei Unternehmen mit 50 bis 5'000 Mitarbeitenden. Hier einige Bereiche, in denen wir praktische Erfahrung mitbringen.
Qualitätskontrolle, Chargenfreigabe, Adverse-Event-Erkennung in Freitextmeldungen. Wir kennen die regulatorischen Anforderungen der Swissmedic und arbeiten mit validierten Pipelines.
Transaktionsmonitoring, Kundenklassifizierung, automatisierte Berichterstellung. Unsere Modelle laufen on-premise, weil Bankdaten die Schweiz nicht verlassen dürfen.
Bestandsoptimierung, Routenplanung, Nachfrageprognose auf Filialebene. Ein Kunde konnte seinen Warenverderb um 18 % senken, indem er Bestellmengen auf Basis unserer Tagesprognosen anpasste.
Antworten, die wir in Erstgesprächen immer wieder geben.
Schreiben Sie uns eine kurze Nachricht mit einer Beschreibung Ihres Vorhabens. Wir melden uns innerhalb von zwei Arbeitstagen.
652 Melonenstrasse, 8001 Zurich, Zurich, Switzerland
