Prädiktive Analytik
Wir trainieren Modelle auf Ihren historischen Daten, um Nachfrage, Ausfälle oder Kundenverhalten vorherzusagen. Ein typisches Projekt dauert vier bis acht Wochen bis zum ersten produktiven Modell.
Was wir tun
Unsere Leistungen
Jedes Projekt beginnt mit einer konkreten Geschäftsfrage. Wir wählen die Methode, die diese Frage am schnellsten und zuverlässigsten beantwortet.
Sprachverarbeitung (NLP)
Chatbots, die tatsächlich verstehen, was Kunden meinen. Automatische Klassifikation von Supporttickets, E-Mails oder Verträgen. Wir arbeiten mit Deutsch, Französisch, Italienisch und Englisch.
Computer Vision
Qualitätskontrolle in der Produktion, Objekterkennung in Lagerhallen, Analyse medizinischer Bilder. Unsere Modelle laufen auf Edge-Geräten oder in der Cloud, je nach Latenzanforderung.
Prozessautomatisierung
Rechnungsverarbeitung, Datenextraktion aus PDFs, automatische Berichterstellung. Wir kombinieren OCR, NLP und regelbasierte Logik, damit Ihre Mitarbeitenden sich auf Entscheidungen konzentrieren können statt auf Dateneingabe.
KI-Strategie und Workshops
Bevor Sie investieren, klären wir, wo KI in Ihrem Unternehmen den grössten Hebel hat. Zwei Tage Workshop, danach haben Sie eine priorisierte Roadmap mit Aufwandschätzungen.
So arbeiten wir
Vom Problem zum produktiven Modell
Wir folgen einem klaren Ablauf, der unnötige Schleifen vermeidet. Jede Phase hat ein definiertes Ergebnis, das Sie abnehmen, bevor wir weitergehen.
1. Problemdefinition (1 Woche)
Wir sprechen mit den Leuten, die das Problem täglich erleben. Nicht nur mit dem Management. Am Ende steht ein Dokument mit der genauen Fragestellung, den verfügbaren Datenquellen und den Erfolgskriterien.
2. Datenanalyse (2 Wochen)
Ihre Daten werden geprüft: Qualität, Vollständigkeit, Verzerrungen. Oft zeigt sich hier, dass 60 % der Daten unbrauchbar sind. Das ist normal. Wir dokumentieren, was fehlt, und schlagen Wege vor, die Lücken zu schliessen.
3. Prototyp (3–4 Wochen)
Ein erstes Modell, das auf einem Teilsatz Ihrer Daten trainiert wurde. Sie sehen konkrete Ergebnisse und können beurteilen, ob die Richtung stimmt. Kein PowerPoint, sondern ein funktionierendes System.
4. Produktion und Integration
Das Modell wird in Ihre bestehende Infrastruktur eingebettet: API, Datenbank-Anbindung, Monitoring. Wir nutzen Docker-Container und CI/CD-Pipelines, damit Updates ohne Ausfallzeit möglich sind.
5. Laufender Betrieb
Modelle veralten. Kundendaten ändern sich, Märkte verschieben sich. Wir überwachen die Modellleistung und trainieren nach, wenn die Genauigkeit unter den vereinbarten Schwellenwert fällt.
Ergebnisse
Was unsere Modelle bewirkt haben
Zwei Beispiele aus unterschiedlichen Branchen. Die Zahlen stammen aus den ersten sechs Monaten nach Go-Live.
Logistikunternehmen, Mittelland
–37 % Fehlverladungen
Ein Computer-Vision-System erkennt falsch platzierte Pakete auf dem Förderband und stoppt den Prozess, bevor die Ware im falschen LKW landet. Das Modell wurde auf 12'000 Bildern trainiert und läuft auf einer NVIDIA Jetson Edge-Box direkt in der Halle.
Arztpraxis-Netzwerk, Region Bern
14 Stunden / Woche eingespart
Ein NLP-Modell liest eingehende Überweisungsschreiben, extrahiert Diagnosen, Medikamente und Dringlichkeit und füllt die Patientenakte vor. Die Praxisassistentinnen prüfen nur noch, statt alles abzutippen.
Häufige Fragen
Was Kunden uns oft fragen
Nicht unbedingt. Für manche Aufgaben reichen wenige hundert gelabelte Beispiele, besonders wenn wir vortrainierte Modelle als Basis verwenden. In der Datenanalyse-Phase klären wir genau, was vorhanden ist und was noch gesammelt werden muss.
Alle Daten bleiben in der Schweiz, auf Servern in Bern oder Zürich. Wir arbeiten mit verschlüsselten Verbindungen und signieren einen Auftragsverarbeitungsvertrag gemäss nDSG, bevor wir auch nur eine Zeile Ihrer Daten sehen.
Ein Prototyp-Projekt startet bei CHF 18'000. Grössere Implementierungen mit Integration in bestehende Systeme liegen zwischen CHF 45'000 und CHF 120'000. Wir arbeiten mit Festpreisen pro Phase, damit Sie jederzeit wissen, was auf Sie zukommt.
Ja. Der gesamte Code und die trainierten Gewichte gehören Ihnen. Wir dokumentieren alles und bieten auf Wunsch Schulungen für Ihr internes Team an. Wenn Sie kein eigenes Data-Science-Team haben, übernehmen wir den Betrieb dauerhaft.
Python, PyTorch und Hugging Face Transformers für die Modellentwicklung. FastAPI oder gRPC für Serving. PostgreSQL oder ClickHouse für Daten. Kubernetes auf Schweizer Cloud-Infrastruktur für den Betrieb. Wir wählen die Werkzeuge nach dem Problem, nicht nach dem Hype.
Kontakt
Lassen Sie uns über Ihr Projekt sprechen
Schreiben Sie uns eine Nachricht oder rufen Sie an. Wir melden uns innerhalb eines Arbeitstages.
Adresse:
8946 Melonenstrasse, 3011 Bern, Bern, Switzerland
Telefon:
+41 31 896 12 66
E-Mail:
[email protected]
