Wir bauen Modelle, die in Ihren bestehenden Systemen laufen. Keine Spielerei, keine Buzzwords. Nur Code, der funktioniert.
Jedes Projekt beginnt mit Ihren Daten und Ihrem Geschäftsproblem. Die Technologie wählen wir danach aus.
Wir trainieren Modelle auf Ihren historischen Daten, um Nachfrage, Ausfälle oder Kundenverhalten vorherzusagen. Ein typisches Projekt dauert sechs bis acht Wochen von der Datenaufbereitung bis zur produktiven API. Die Modelle laufen auf Ihrer eigenen Infrastruktur oder in einer Schweizer Cloud, je nach Datenschutzanforderung.
Rechnungen klassifizieren, Supporttickets routen, Verträge auslesen: Wir verbinden Sprachmodelle mit Ihren ERP- und CRM-Systemen. Kein manuelles Copy-Paste mehr. Die Integration erfolgt über REST-APIs, die wir dokumentieren und deren Antwortzeiten wir unter 200 ms halten.
Qualitätskontrolle in der Fertigung, Zählung von Objekten auf Drohnenbildern, Erkennung von Schäden an Gebäudefassaden: Unsere Bilderkennungssysteme erreichen typischerweise eine Precision von über 92 %. Wir liefern das Modell inklusive Edge-Deployment auf NVIDIA Jetson oder vergleichbarer Hardware.
Bevor ein Modell trainiert werden kann, müssen die Daten stimmen. Wir bauen Pipelines in Apache Airflow oder Prefect, richten Feature Stores ein und sorgen dafür, dass Ihre Datenqualität messbar wird. Ohne saubere Daten kein brauchbares Modell.
Vier Phasen. Klare Meilensteine. Sie wissen jederzeit, wo Ihr Projekt steht.
Wir schauen uns Ihre Datenquellen an, definieren die Zielvariable und prüfen, ob genug Datenpunkte vorliegen. Das dauert in der Regel drei bis fünf Arbeitstage. Am Ende steht ein technisches Konzept mit konkretem Zeitplan und Kostenrahmen.
Innerhalb von zwei Wochen bauen wir einen funktionierenden Prototyp. Kein Slide-Deck, sondern ein laufendes Modell, das Sie mit echten Daten testen können. Falls die Ergebnisse nicht überzeugen, brechen wir hier ab, ohne weitere Kosten.
Wir härten das Modell: Monitoring, Fehlerbehandlung, Lasttests. Die Deployment-Pipeline läuft über Docker und Kubernetes. Sie erhalten Zugang zu einem Dashboard, das Genauigkeit, Latenz und Datenvolumen in Echtzeit anzeigt.
Modelle veralten, weil sich Daten verändern. Wir überwachen die Performance und trainieren bei Bedarf nach. Monatliche Reports zeigen, ob das Modell noch innerhalb der vereinbarten Genauigkeitsschwelle arbeitet.
Zwei Beispiele, die zeigen, wie AI software konkrete Probleme löst.
Ein Hersteller von Kunststoffteilen im Kanton Aargau hatte eine Ausschussrate von 4,2 %. Wir installierten ein Kamerasystem mit einem YOLOv8-Modell, das Oberflächenfehler in unter 30 ms erkennt. Nach drei Monaten lag die Ausschussrate bei 1,1 %. Das Modell läuft auf einem lokalen Server ohne Cloudanbindung.
Computer Vision
Der Kunde verlor monatlich rund 6 % seiner aktiven Abonnenten. Wir trainierten ein Gradient-Boosting-Modell auf Kaufhistorie, Supportinteraktionen und Websiteverhalten. Das Modell identifiziert gefährdete Kunden 14 Tage im Voraus mit einer Trefferquote von 87 %. Der Kunde setzt jetzt gezielte Rabattaktionen ein und hat die Abwanderung auf 3,8 % gesenkt.
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