Seit 2019 entwickeln wir in Zürich Prognosemodelle, Klassifikationssysteme und automatisierte Entscheidungsprozesse für Schweizer Unternehmen. Keine Buzzwords, sondern funktionierende Systeme.
Projekt besprechenVier Schwerpunkte, in denen wir die meiste Erfahrung gesammelt haben. Jedes Projekt beginnt mit einer ehrlichen Einschätzung, ob KI hier überhaupt die richtige Lösung ist.
Wir trainieren Zeitreihen- und Regressionsmodelle, die Absatzmengen, Maschinenausfälle oder Kundenabwanderung vorhersagen. Die Modelle laufen direkt in Ihrer bestehenden Infrastruktur, nicht in einer Blackbox, die niemand versteht. Typische Trainingszyklen dauern vier bis acht Wochen.
Verträge, Rechnungen, Berichte: Unsere NLP-Pipelines extrahieren relevante Informationen aus unstrukturierten Texten. Ein Schweizer Versicherer spart damit rund 14 Stunden pro Woche bei der Schadensbearbeitung. Wir arbeiten mit deutschen, französischen und englischen Dokumenten.
Kreditprüfungen, Qualitätskontrollen, Routinganfragen: Wo heute ein Mensch nach Schema F entscheidet, übernimmt ein Regelwerk plus KI. Wir definieren gemeinsam die Grenzen, ab denen ein Mensch eingreifen muss. Das System protokolliert jede Entscheidung nachvollziehbar.
Nicht jedes Problem braucht Deep Learning. Manchmal reicht eine saubere SQL-Abfrage. Wir prüfen bestehende Systeme, identifizieren Engpässe und empfehlen nur dann KI, wenn der Mehrwert die Kosten rechtfertigt. Ein Audit dauert in der Regel fünf Arbeitstage.
Fünf Phasen, die wir bei jedem Auftrag durchlaufen. Die Reihenfolge ist fix, die Dauer variiert je nach Komplexität Ihrer Daten.
Wir schauen uns Ihre vorhandenen Daten an. Qualität, Menge, Formate. Oft stellt sich hier heraus, dass die Daten erst bereinigt werden müssen, bevor ein Modell Sinn ergibt. Dauer: ein bis drei Tage.
Was genau soll das Modell leisten? Welche Fehlerquote ist akzeptabel? Wer nutzt die Ergebnisse im Alltag? Diese Fragen klären wir in einem Workshop mit Ihrem Team.
Innerhalb von zwei bis vier Wochen bauen wir einen funktionierenden Prototyp. Kein Slide-Deck, sondern ein lauffähiges Modell, das Sie mit echten Daten testen können.
Wir messen die Modellleistung an Ihren realen KPIs. Wenn die Ergebnisse nicht überzeugen, iterieren wir oder empfehlen eine andere Herangehensweise. Ehrlichkeit spart Geld.
Das fertige Modell wird in Ihre Systeme integriert. Wir übernehmen auf Wunsch das Monitoring und retrainieren das Modell, wenn sich Ihre Datenlandschaft verändert.
Nicht jede Branche tickt gleich. Regulatorische Anforderungen, Datenvolumen und Entscheidungszyklen unterscheiden sich erheblich.
Antworten auf das, was uns Kunden vor dem ersten Gespräch am häufigsten fragen.
Beschreiben Sie uns kurz, worum es geht. Wir melden uns innerhalb von zwei Arbeitstagen mit einer ersten Einschätzung.
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