Wir bauen Modelle, die genau das tun, was Ihr Markt verlangt. Keine generischen Plattformen. Kein Buzzword-Bingo. Stattdessen: funktionierende Software, die nach 6 bis 10 Wochen im Einsatz ist.
Projekt besprechen
Jedes Produkt entsteht für einen konkreten Anwendungsfall. Hier sind die vier Module, die wir am häufigsten ausliefern.
Ihr ERP liefert historische Daten, unser Modell berechnet Nachfragekurven pro SKU. Ergebnis: 18 bis 35 % weniger Überbestand bei Kunden aus dem Grosshandel und der Lebensmittelindustrie. Das Modell trainiert sich wöchentlich nach und passt sich an saisonale Verschiebungen an.
Versicherungen, Kanzleien und Treuhandgesellschaften erhalten täglich hunderte Dokumente. Unser Klassifikator sortiert PDFs, gescannte Briefe und E-Mail-Anhänge in vordefinierte Kategorien. Genauigkeit liegt bei über 96 % nach einer zweiwöchigen Trainingsphase mit Ihren eigenen Daten.
Maschinen in der Fertigung erzeugen Millionen von Messpunkten pro Tag. Unser System lernt den Normalzustand und meldet Abweichungen, bevor ein Stillstand eintritt. Zwei Kunden aus der Metallverarbeitung berichten von 40 % weniger ungeplanten Ausfällen seit der Einführung.
Kein allgemeiner Chatbot, sondern einer, der Ihre Produktdatenbank, Ihr Handbuch oder Ihre Preisliste kennt. Wir trainieren ein Sprachmodell auf Ihrem Material und integrieren es in Ihre Website oder Ihr internes Ticketsystem. Durchschnittliche Antwortzeit: unter 1,2 Sekunden.
Vom ersten Gespräch bis zum produktiven Einsatz vergehen in der Regel sechs bis zehn Wochen. Hier die fünf Phasen.
Wir verbringen einen halben Tag bei Ihnen vor Ort oder per Videokonferenz. Ziel: verstehen, welche Daten vorliegen, wo der grösste Hebel liegt und ob AI hier überhaupt die richtige Antwort ist. Manchmal ist sie es nicht, und dann sagen wir das.
Ihre Rohdaten werden bereinigt, anonymisiert und in ein Format gebracht, das sich trainieren lässt. Dieser Schritt dauert oft länger als das eigentliche Modelltraining. Wir rechnen mit ein bis drei Wochen, abhängig von der Datenqualität.
Hier passiert die eigentliche Arbeit: Architekturwahl, Training, Validierung. Wir testen mindestens drei Ansätze und liefern Ihnen einen Vergleichsbericht mit konkreten Metriken wie Precision, Recall und F1-Score.
Das fertige Modell wird über eine REST-API oder direkt in Ihr bestehendes System eingebunden. Wir kümmern uns um die Deployment-Pipeline und stellen sicher, dass alles auch bei hoher Last stabil läuft.
Nach dem Go-live überwachen wir die Modellleistung vier Wochen lang. Falls die Genauigkeit unter einen vereinbarten Schwellenwert fällt, trainieren wir nach. Danach übergeben wir den Betrieb an Ihr Team oder bieten einen Wartungsvertrag an.
Was Kunden vor dem ersten Projekt wissen wollen.
Schreiben Sie uns, was Sie vorhaben. Wir melden uns innerhalb von zwei Arbeitstagen.
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