Prädiktive Modelle
Wir trainieren Modelle auf Ihren historischen Daten, um Nachfrage, Ausfälle oder Kundenverhalten vorherzusagen. Die Genauigkeit messen wir an Ihren bestehenden Prognosen und verbessern iterativ.
Wir bauen KI-Systeme, die Ihre bestehenden Abläufe beschleunigen. Keine Theorie, kein Buzzword-Bingo: Sie erhalten ein funktionierendes Modell, das sich in Ihre Infrastruktur einfügt und nach vier bis acht Wochen produktiv läuft.
Projekt besprechenDie Technik ist selten das Problem. Meistens fehlt ein klarer Plan, der Datenqualität, Geschäftsziel und Betrieb zusammenbringt.
Jedes Projekt startet mit einer konkreten Geschäftsfrage. Die Technologie wählen wir danach aus, nicht umgekehrt.
Wir trainieren Modelle auf Ihren historischen Daten, um Nachfrage, Ausfälle oder Kundenverhalten vorherzusagen. Die Genauigkeit messen wir an Ihren bestehenden Prognosen und verbessern iterativ.
Rechnungen, Verträge, Formulare: wir extrahieren strukturierte Daten aus unstrukturierten Dokumenten mit OCR und NLP. Pro Dokument sparen Kunden im Schnitt 4 Minuten manuelle Eingabe.
Repetitive Arbeitsschritte identifizieren wir gemeinsam mit Ihrem Team und automatisieren sie mit regelbasierten Systemen, ML-Pipelines oder einer Kombination. Ziel: weniger Handarbeit, weniger Fehler.
Wir entwickeln dialogfähige Systeme, die auf Ihre Wissensbasis zugreifen. Kein generischer Bot: die Antworten basieren auf Ihren Produktdaten, Ihren FAQ und Ihren Geschäftsregeln.
Rohdaten werden zu Entscheidungsgrundlagen. Wir bauen interaktive Dashboards mit Echtzeit-Datenanbindung, damit Ihr Management nicht auf wöchentliche Reports warten muss.
Sie wissen nicht, wo KI den grössten Hebel hat? In einem zweitägigen Workshop analysieren wir Ihre Wertschöpfungskette und liefern eine priorisierte Roadmap mit Aufwandschätzungen.
Vier Phasen, klare Übergaben, keine Überraschungen.
In ein bis zwei Tagen klären wir Ihre Datenlandschaft, definieren den Business Case und legen fest, welche Metriken den Erfolg belegen. Am Ende steht ein verbindliches Angebot mit Zeitplan.
Innerhalb von drei Wochen bauen wir einen funktionsfähigen Prototyp auf einem repräsentativen Datensatz. Sie testen ihn mit echten Anwendungsfällen und geben Feedback.
Der Prototyp wird in Ihre bestehende Infrastruktur eingebettet: API-Anbindung, Monitoring, Logging, automatisierte Retraining-Pipelines. Wir arbeiten direkt mit Ihrem IT-Team.
Nach dem Go-live überwachen wir die Modellperformance und passen das System an, wenn sich Ihre Daten oder Anforderungen ändern. Support-Pakete sind monatlich kündbar.
Unser Kernteam besteht aus acht Personen: Data Scientists, ML Engineers und einem Projektleiter, der selbst zehn Jahre in der Industrie gearbeitet hat. Wir kennen die Lücke zwischen einem Jupyter Notebook und einem System, das 24/7 läuft.
Seit 2019 haben wir Projekte in der Logistik, im Finanzwesen, in der Fertigung und im Gesundheitswesen umgesetzt. Was uns antreibt: Technik soll Probleme lösen, nicht neue schaffen.
Beschreiben Sie kurz, was Sie erreichen möchten. Wir melden uns innerhalb von 24 Stunden mit einer ersten Einschätzung.