Wir entwickeln KI-Systeme, die Ihre Daten in klare Entscheidungsgrundlagen verwandeln. Kein Buzzword-Bingo, sondern funktionierende Modelle für Schweizer Unternehmen.
Projekt besprechenJedes Projekt beginnt mit einer konkreten Geschäftsfrage. Unsere Leistungen decken den gesamten Weg von der Rohdatenanalyse bis zum produktiven System ab.
Wir trainieren Modelle, die aus Ihren historischen Daten Absatzprognosen, Ausfallwahrscheinlichkeiten oder Kundenabwanderungen vorhersagen. Die Genauigkeit messen wir anhand Ihrer eigenen KPIs, nicht anhand akademischer Benchmarks.
Rechnungen, Verträge, Arztberichte: unsere NLP-Pipelines extrahieren strukturierte Felder aus unstrukturierten PDFs. Ein typisches Projekt reduziert die manuelle Bearbeitungszeit um 70 bis 85 Prozent innerhalb von acht Wochen.
Qualitätskontrolle in der Produktion, Zählung von Objekten auf Baustellen, Erkennung von Anomalien in medizinischen Bildern: wir setzen Convolutional Networks und Transformer-Architekturen ein, die auf Ihre spezifischen Bilddaten abgestimmt sind.
Wiederkehrende Abläufe in ERP- oder CRM-Systemen automatisieren wir mit regelbasierten Bots und lernenden Agenten. Das Ziel: Ihre Mitarbeitenden verbringen ihre Zeit mit Aufgaben, die menschliches Urteilsvermögen erfordern.
Bevor ein Modell trainiert wird, müssen Daten sauber fliessen. Wir bauen Data Pipelines auf Cloud-Plattformen (Azure, AWS, GCP) oder On-Premise, je nach Compliance-Anforderung Ihres Unternehmens.
Nicht jedes Problem braucht Deep Learning. In einem zweitägigen Workshop identifizieren wir gemeinsam, wo AI den grössten Hebel hat, und erstellen eine Roadmap mit klaren Meilensteinen und Budgetrahmen.
Transparenz ist uns wichtig. Jeder Schritt hat ein definiertes Ergebnis, das Sie abnehmen, bevor wir weitergehen.
In einem 60-minütigen Videocall besprechen wir Ihr Geschäftsproblem. Anschliessend prüfen wir Ihre Datenlage: Welche Quellen existieren? Wie sauber sind sie? Dieses Audit dauert in der Regel drei bis fünf Arbeitstage.
Innerhalb von vier Wochen bauen wir einen funktionierenden Prototyp auf einem Teilsatz Ihrer Daten. Sie sehen messbare Ergebnisse, bevor grössere Budgets freigegeben werden müssen.
Auf Basis des validierten PoC trainieren und optimieren wir das produktive Modell. Wir dokumentieren Architektur, Hyperparameter und Trainingsdaten lückenlos, damit Ihr internes Team das System später nachvollziehen kann.
Das Modell wird über eine REST-API oder direkt in Ihr bestehendes System eingebunden. Wir richten Monitoring ein, das Drift und Performance-Abweichungen automatisch meldet.
Daten verändern sich. Wir bieten Wartungsverträge, die quartalsweise Retraining-Zyklen, Fehlerbehebung und Feature-Erweiterungen umfassen. Die Vertragslaufzeit beginnt bei sechs Monaten.
Unsere Modelle laufen in Produktionsumgebungen unterschiedlichster Industrien. Hier ein Auszug.
Antworten auf die Punkte, die in Erstgesprächen am häufigsten aufkommen.
Das hängt von der Komplexität ab. Ein Proof of Concept steht nach drei bis vier Wochen. Die produktive Lösung braucht danach weitere sechs bis zwölf Wochen, je nach Integrationstiefe und Datenvolumen.
Für tabellarische Prognosen reichen oft einige tausend Datensätze. Bilderkennungsmodelle benötigen je nach Variabilität 500 bis 5000 gelabelte Bilder pro Klasse. Wir prüfen das im Daten-Check und geben eine ehrliche Einschätzung, ob Ihre Datenlage ausreicht.
Nein. Wir arbeiten auf Wunsch mit Schweizer Rechenzentren oder Ihrer eigenen Infrastruktur. Bei regulierten Branchen wie dem Gesundheitswesen setzen wir das standardmässig um.
Ein PoC liegt typischerweise zwischen CHF 12 000 und CHF 35 000, abhängig von der Anzahl Datenquellen und der Modellkomplexität. Im Erstgespräch geben wir Ihnen eine verbindliche Schätzung.
Ja. Wir übergeben sämtlichen Code, Trainingsdaten-Dokumentation und Modellgewichte. Auf Wunsch schulen wir Ihr Data-Science-Team in einem zweitägigen Hands-on-Workshop.
Beschreiben Sie uns kurz Ihr Vorhaben. Wir melden uns innerhalb von zwei Arbeitstagen mit einer ersten Einschätzung.
8116 Ödhus, 3011 Bern, Bern, Switzerland