Kein Buzzword-Bingo. Wir entwickeln Modelle, die konkrete Geschäftsprobleme lösen: Vorhersagen treffen, Dokumente verstehen, Prozesse beschleunigen. Seit 2019 für Unternehmen in der Schweiz und darüber hinaus.
Projekt besprechenJedes Projekt beginnt mit einer Frage: Welche Entscheidung soll die Software in Zukunft besser treffen als ein Mensch?
Wir trainieren Modelle auf Ihren historischen Daten, um Nachfrage, Ausfälle oder Kundenverhalten vorherzusagen. Ein Logistikunternehmen konnte damit seine Lagerkosten um 18 % senken, weil Bestellmengen zwei Wochen im Voraus zuverlässig geschätzt wurden.
Rechnungen, Verträge, Formulare: Unsere NLP-Pipelines extrahieren strukturierte Daten aus unstrukturierten Texten. Die Erkennung erreicht bei Standardformularen eine Genauigkeit von über 96 %. Manuelle Dateneingabe entfällt fast vollständig.
Wir verbinden Ihre bestehenden Systeme mit intelligenten Entscheidungsmodulen. Ein Beispiel: Ein Versicherungsunternehmen automatisierte 72 % seiner Schadensmeldungen, die zuvor manuell geprüft wurden. Durchschnittliche Bearbeitungszeit: von 4 Tagen auf 6 Stunden.
Qualitätskontrolle in der Fertigung, medizinische Bildanalyse, Objekterkennung im Einzelhandel. Unsere Bilderkennungsmodelle laufen auf Edge-Geräten oder in der Cloud, je nach Latenzanforderung. Typische Trainingszeit für ein neues Modell: zwei bis vier Wochen.
Nicht jedes Problem braucht ein neuronales Netz. In einem zweitägigen Workshop analysieren wir Ihre Datenlandschaft und identifizieren, wo KI tatsächlich Mehrwert schafft. Manchmal ist die Antwort ein einfaches Regelwerk. Auch das ist ein Ergebnis.
Vier Phasen, keine Überraschungen. Die meisten Projekte dauern zwischen 6 und 14 Wochen.
Wir schauen uns an, welche Daten Sie haben, wie sauber sie sind und wo die Lücken liegen. Das dauert in der Regel eine Woche. Am Ende steht ein Bericht mit konkreten Empfehlungen, nicht ein 80-seitiges Strategiepapier.
Innerhalb von drei Wochen bauen wir einen funktionierenden Prototyp. Sie können ihn mit echten Daten testen und uns Feedback geben, bevor wir in die Tiefe gehen. Schnelles Scheitern spart Geld.
Das Modell wird auf Ihren produktiven Daten trainiert, validiert und optimiert. Wir dokumentieren Architektur, Hyperparameter und Datenquellen so, dass Ihr internes Team die Arbeit nachvollziehen kann.
Wir integrieren die Lösung in Ihre Infrastruktur und richten ein Monitoring ein, das Modell-Drift erkennt. Drei Monate nach Go-live prüfen wir die Performance nochmals und passen nach, falls nötig.
Unser Team besteht aus acht Personen: fünf Machine-Learning-Ingenieure, eine Datenbankarchitektin, ein DevOps-Spezialist und eine Projektleiterin. Wir sind klein genug, um schnell zu reagieren, und erfahren genug, um Projekte mit Millionen von Datensätzen zu stemmen.
Sitz in Lausanne bedeutet: Schweizer Datenschutzstandards sind kein Zusatzaufwand, sondern Alltag. Wir hosten auf Wunsch ausschliesslich auf Schweizer Servern. Für Kunden, die AWS oder Azure bevorzugen, richten wir die Infrastruktur dort ein.
Was uns von grösseren Anbietern unterscheidet: Sie sprechen direkt mit den Leuten, die den Code schreiben. Kein Account-Manager dazwischen, kein Telefon-Pingpong.
Beschreiben Sie kurz, was Sie vorhaben. Wir melden uns innerhalb von zwei Arbeitstagen.
