Wir bauen KI-Modelle, die auf Ihre Daten und Ihre Prozesse zugeschnitten sind. Keine Standardlösung ab Stange, sondern Systeme, die nach drei Monaten messbare Ergebnisse liefern. Aus Lausanne, für Schweizer Unternehmen.
Projekt besprechen
Jedes Projekt beginnt mit Ihren Daten. Wir analysieren, was vorhanden ist, identifizieren Lücken und entwerfen ein Modell, das genau eine Aufgabe richtig löst.
Wir untersuchen Ihre bestehenden Datensätze auf Muster und Anomalien. Daraus entstehen statistische Modelle, die Vorhersagen treffen: Kundenabwanderung, Nachfrageprognosen oder Qualitätskontrolle. Ein typisches Analyseprojekt dauert vier bis sechs Wochen bis zum ersten lauffähigen Prototyp.
Rechnungen sortieren, Support-Tickets klassifizieren, Dokumente extrahieren: Aufgaben, die Mitarbeitende täglich Stunden kosten. Unsere Automationslösungen übernehmen repetitive Arbeit und geben Fehlerquoten unter 2 % zurück. Die Integration erfolgt über REST-Schnittstellen in Ihre bestehende Software.
Bildklassifikation, Objekterkennung oder optische Qualitätsprüfung an Produktionslinien. Wir trainieren Modelle auf Ihren eigenen Bilddaten und liefern ein System, das auf Edge-Geräten oder in der Cloud läuft. Reaktionszeiten unter 200 ms pro Bild sind Standard.
Chatbots, die tatsächlich verstehen, was Kunden meinen. Zusammenfassungen langer Berichte in drei Sätzen. Sentimentanalyse über Tausende von Bewertungen hinweg. Unsere NLP-Modelle werden auf Deutsch, Französisch und Italienisch trainiert, weil dreisprachige Schweizer Daten andere Anforderungen stellen als rein englische Korpora.
Nicht jedes Problem braucht ein neuronales Netz. Manchmal reicht eine einfache Regression, manchmal braucht es gar keine KI. Wir beraten ehrlich, wo sich eine Investition lohnt und wo Sie Geld sparen, indem Sie es lassen. Ein Strategieworkshop dauert einen Tag und liefert einen konkreten Fahrplan.
Ein KI-Modell, das vor einem Jahr trainiert wurde, kann heute falsche Ergebnisse liefern. Datendrift ist real. Wir überwachen Ihre Modelle mit automatisierten Alerts und trainieren sie quartalsweise nach. So bleiben Genauigkeit und Zuverlässigkeit dauerhaft hoch.
Fünf Schritte, klar definiert. Jeder Schritt hat ein Ergebnis, das Sie prüfen können, bevor wir weitermachen.
In 60 Minuten klären wir, welches Geschäftsproblem Sie lösen wollen. Danach schauen wir gemeinsam, welche Daten vorhanden sind, welche fehlen und wie die Qualität aussieht. Ergebnis: ein schriftliches Briefing mit Machbarkeitseinschätzung.
Wir bauen einen funktionierenden Prototyp auf einem Ausschnitt Ihrer Daten. Sie sehen erste Ergebnisse, können Feedback geben und entscheiden, ob die Richtung stimmt. Kein PowerPoint, sondern ein laufendes System.
Das Modell wird auf dem vollständigen Datensatz trainiert. Wir testen es mit Daten, die es noch nie gesehen hat, und messen Genauigkeit, Recall und Precision. Die Resultate dokumentieren wir transparent in einem Bericht.
Ob AWS, Azure, On-Premise oder ein Mix: Wir deployen das Modell dort, wo es hingehört. API-Dokumentation, Logging und Fehlerbehandlung sind Teil der Lieferung. Ihr IT-Team erhält eine Übergabe mit allem, was nötig ist.
Nach dem Go-Live überwachen wir die Performance. Wenn sich Ihre Daten verändern, passen wir das Modell an. Sie erhalten monatliche Reports mit den wichtigsten Kennzahlen.
Zwei Beispiele, die zeigen, wie KI in der Praxis funktioniert.
Ein mittelgrosses Pharmaunternehmen im Kanton Waadt hatte Probleme mit visuellen Defekten an Tablettenoberflächen. Menschliche Prüfer übersahen 3 bis 5 % der fehlerhaften Einheiten. Unser Computer-Vision-System erkennt Defekte mit 99,4 % Genauigkeit bei einer Durchsatzrate von 1200 Tabletten pro Minute. Die Fehlerquote sank auf unter 0,3 %.
Computer Vision
Täglich gingen rund 800 Dokumente per Post und E-Mail ein: Kontoeröffnungen, Kreditanträge, Vollmachten, Beschwerden. Mitarbeitende sortierten alles manuell. Unser NLP-Modell klassifiziert eingehende Dokumente in 14 Kategorien und leitet sie automatisch an die richtige Abteilung weiter. Die Bearbeitungszeit sank um 62 %.
SprachverarbeitungAntworten auf das, was Kunden vor dem ersten Gespräch wissen wollen.
Beschreiben Sie kurz, was Sie vorhaben. Wir melden uns innerhalb von zwei Arbeitstagen.
