Wie ein Projekt bei uns abläuft
01
Daten-Audit
Wir schauen uns Ihre vorhandenen Datenquellen an: ERP-Exporte, Sensor-Logs, CRM-Tabellen. In zwei bis drei Arbeitstagen wissen wir, ob die Datenqualität für ein Modell reicht oder ob zuerst bereinigt werden muss.
02
Prototyp
Innerhalb von vier Wochen steht ein funktionierender Prototyp. Den testen Sie mit echten Daten in Ihrer Umgebung. Kein Prototyp überlebt den ersten Kontakt mit der Realität unverändert, deshalb iterieren wir hier schnell.
03
Integration
Das Modell wird in Ihre bestehende Infrastruktur eingebaut. Ob REST-API, Batch-Pipeline oder Edge-Deployment auf lokaler Hardware: Wir liefern die Schnittstelle, die zu Ihrem Stack passt.
04
Monitoring
Nach dem Go-live überwachen wir die Modellperformance. Wenn sich Ihre Daten verändern, trainieren wir nach. Sie erhalten monatliche Reports mit Genauigkeitswerten und Drift-Indikatoren.
Was wir konkret anbieten
Computer Vision
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Qualitätskontrolle in der Produktion, Zählung von Objekten auf Förderanlagen, Erkennung von Rissen in Bauteilen. Wir arbeiten mit YOLO-basierten Detektoren und trainieren auf Ihren Bilddaten. Typische Projektdauer: sechs bis zehn Wochen. Für eine Schweizer Lebensmittelfirma haben wir ein System gebaut, das fehlerhafte Verpackungen mit 98,3 % Genauigkeit erkennt, bei einer Durchlaufzeit von 40 Millisekunden pro Bild.
Prognosemodelle
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Absatzprognosen, Nachfrageplanung, vorausschauende Wartung. Wir setzen Gradient-Boosting, LSTMs oder Transformer-Architekturen ein, je nachdem, was die Datenstruktur verlangt. Ein Handelsunternehmen in der Deutschschweiz konnte mit unserem Modell die Lagerkosten um 14 % senken, weil die Bestellmengen genauer wurden. Wir liefern nicht nur das Modell, sondern auch ein Dashboard, auf dem Ihr Team die Prognosen täglich abrufen kann.
Sprachverarbeitung und NLP
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Automatische Klassifikation von Kundenanfragen, Extraktion von Vertragsdaten aus PDFs, Sentiment-Analyse auf Bewertungsportalen. Wir arbeiten mit Fine-Tuning von Open-Source-Sprachmodellen, damit Ihre Daten nicht an Drittanbieter fliessen. Die Modelle laufen auf Ihrer eigenen Infrastruktur oder in einem Schweizer Rechenzentrum. Für ein Versicherungsunternehmen haben wir die manuelle Bearbeitung von Schadensmeldungen um 60 % reduziert.
KI-Beratung und Strategie
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Nicht jedes Problem braucht ein neuronales Netz. Manchmal reicht eine regelbasierte Lösung, manchmal ist ein einfaches statistisches Modell die bessere Wahl. In einem zweitägigen Workshop analysieren wir Ihre Geschäftsprozesse und identifizieren die Stellen, an denen KI tatsächlich einen messbaren Vorteil bringt. Am Ende erhalten Sie eine priorisierte Roadmap mit geschätztem Aufwand und erwartetem ROI pro Anwendungsfall.
Daten-Engineering
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Bevor ein Modell trainiert werden kann, müssen Daten fliessen. Wir bauen ETL-Pipelines, die Ihre Quellsysteme verbinden, Daten bereinigen und in einem zentralen Data Warehouse zusammenführen. Technologien: Apache Airflow, dbt, PostgreSQL, BigQuery. Wenn Ihre Dateninfrastruktur noch am Anfang steht, helfen wir beim Aufbau. Falls sie schon existiert, docken wir uns an.
0abgeschlossene Projekte
0Modelle in Produktion
0Ø Genauigkeit in %
0Ø Wochen bis Go-live
Häufig gestellte Fragen
Brauchen wir grosse Datenmengen, um mit KI zu starten?+
Nicht unbedingt. Für Computer-Vision-Aufgaben reichen oft 500 bis 1000 annotierte Bilder für einen brauchbaren Prototyp. Bei tabellarischen Daten hängt es stark vom Problem ab. In unserem Daten-Audit klären wir, ob Ihre vorhandene Menge ausreicht oder ob wir mit Augmentation oder Transfer Learning arbeiten müssen.
Wo laufen die Modelle? Bleiben unsere Daten in der Schweiz?+
Ja. Wir deployen standardmässig in Schweizer Rechenzentren oder direkt auf Ihrer eigenen Infrastruktur. Wenn Sie Cloud-Anbieter nutzen, konfigurieren wir die Region so, dass keine Daten die Schweiz verlassen. Für besonders sensible Anwendungen bieten wir auch Air-Gapped-Deployments an.
Was kostet ein typisches Projekt?+
Ein Prototyp-Projekt beginnt bei CHF 15'000. Vollständige Produktionslösungen mit Integration und Monitoring liegen je nach Komplexität zwischen CHF 40'000 und CHF 120'000. Den genauen Rahmen definieren wir nach dem Daten-Audit, damit Sie vor Projektstart eine verbindliche Offerte haben.
Können wir das Modell später selbst weiterentwickeln?+
Wir dokumentieren jeden Schritt und übergeben den gesamten Quellcode. Wenn Ihr Team die nötigen Python- und ML-Kenntnisse hat, kann es das Modell eigenständig weitertrainieren. Alternativ bieten wir einen Wartungsvertrag an, bei dem wir das Nachtraining übernehmen.
Wie lange dauert es, bis ein Modell produktionsreif ist?+
Der Prototyp steht in vier Wochen. Die Integration in Ihre Systeme braucht weitere zwei bis sechs Wochen, abhängig von der Komplexität Ihrer IT-Landschaft. Im Schnitt vergehen acht Wochen vom Projektstart bis zum Go-live.
