Prädiktive Analytik
Absatzprognosen, Kundenabwanderung, Maschinenausfälle: Wir trainieren Regressionsmodelle und Zeitreihen-Algorithmen auf Ihre historischen Daten. Typische Genauigkeit nach dem ersten Retraining: 87 bis 93 Prozent.
Neuchâtel, Schweiz
Artificial Intelligence für Schweizer Unternehmen, die Resultate brauchen
Wir bauen KI-Systeme, die in Ihrer Infrastruktur funktionieren. Keine Folien-Präsentationen, keine Buzzwords. Datenmodelle, die ab Woche sechs produktiv laufen.
Erstgespräch vereinbarenSo arbeiten wir
Vier Phasen bis zum produktiven Modell
Jedes Projekt beginnt mit einer Datenprüfung, nicht mit einem Verkaufsgespräch. Erst wenn wir wissen, ob Ihre Daten tragfähig sind, sprechen wir über Architektur und Kosten.
1
Datenaudit
Zwei Wochen lang analysieren wir Ihre vorhandenen Datenquellen. Wir prüfen Qualität, Vollständigkeit und Bias-Risiken. Sie erhalten einen schriftlichen Bericht mit konkreten Empfehlungen.
2
Prototyp
In vier Wochen entsteht ein funktionsfähiger Prototyp. Dieses Modell trainieren wir auf Ihren echten Daten, nicht auf synthetischen Beispielen. Am Ende der Phase sehen Sie messbare Ergebnisse.
3
Integration
Wir verbinden das Modell mit Ihren bestehenden Systemen: ERP, CRM, Data Warehouse. Unsere Ingenieure arbeiten direkt mit Ihrem IT-Team zusammen, damit kein Wissen in einer Blackbox verschwindet.
4
Monitoring
Nach dem Go-live überwachen wir die Modellleistung drei Monate lang. Driftet die Genauigkeit, greifen wir ein. Retraining-Zyklen definieren wir gemeinsam im Voraus.
Was wir anbieten
Leistungen im Detail
Dokumenten-KI
Rechnungen, Verträge, Formulare: Unsere OCR- und NLP-Pipelines extrahieren strukturierte Daten aus unstrukturierten Dokumenten. Die Verarbeitungszeit pro Dokument liegt unter zwei Sekunden.
Computer Vision
Qualitätskontrolle in der Produktion, Objekterkennung im Lager, medizinische Bildanalyse. Wir setzen auf bewährte Architekturen wie YOLO und EfficientNet und passen sie an Ihre spezifischen visuellen Daten an.
KI-Strategie und Schulung
Nicht jedes Problem braucht Machine Learning. Wir helfen Ihnen, die richtigen Anwendungsfälle zu identifizieren, und schulen Ihr Team im Umgang mit den neuen Werkzeugen. Workshops dauern ein bis drei Tage.
Chatbots und Sprachmodelle
Kundenservice-Bots, interne Wissens-Assistenten, Zusammenfassungen langer Berichte. Wir nutzen Open-Source-LLMs und fine-tunen sie auf Ihren Fachbereich, damit sensible Daten Ihre Infrastruktur nie verlassen.
Zahlen statt Versprechen
Was wir bisher erreicht haben
0
abgeschlossene Projekte
0
durchschnittliche Modellgenauigkeit
0
Erfahrung seit 2019
0
Branchen abgedeckt
Häufige Fragen
Was unsere Kunden wissen wollen
Wie lange dauert ein typisches Projekt?
Die meisten Projekte laufen zwischen zehn und sechzehn Wochen, von der Datenanalyse bis zum produktiven Modell. Einfache Klassifikationsaufgaben schaffen wir manchmal in sechs Wochen. Komplexe Computer-Vision-Projekte mit mehreren Kamerastandorten brauchen eher fünf Monate.
Brauchen wir grosse Datenmengen?
Nicht unbedingt. Für tabellarische Prognosen reichen oft einige tausend Datensätze. Bei Bildklassifikation arbeiten wir mit Transfer Learning, um auch mit 500 gelabelten Bildern brauchbare Ergebnisse zu erzielen. Entscheidend ist die Qualität, nicht die Menge.
Wo laufen die Modelle?
Standardmässig in Ihrer eigenen Cloud-Umgebung oder On-Premises. Wir unterstützen AWS, Azure und Google Cloud. Für Kunden mit strengen Datenschutzanforderungen betreiben wir Modelle auch auf dedizierten Servern in Schweizer Rechenzentren.
Was kostet ein Erstgespräch?
Nichts. Das erste Gespräch dauert 45 Minuten und dient dazu, Ihren Anwendungsfall zu verstehen. Danach erstellen wir ein unverbindliches Angebot mit Zeitplan und Festpreis.
Arbeiten Sie auch mit KMU?
Ja. Etwa die Hälfte unserer Kunden sind Unternehmen mit 20 bis 200 Mitarbeitenden. Gerade dort ist der Hebel oft am grössten, weil manuelle Prozesse einen überproportionalen Anteil der Arbeitszeit binden.
Wie stellen Sie sicher, dass ein Modell fair bleibt?
Wir prüfen Trainingsdaten auf bekannte Bias-Muster und testen das Modell mit disaggregierten Metriken. Alle drei Monate empfehlen wir ein Audit, bei dem wir die Vorhersagen gegen aktuelle Daten vergleichen und Abweichungen dokumentieren.
Sprechen wir darüber
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